利益相关者视角下儿童AI情感依赖协同治理机制

人工智能技术不仅为社会生产生活带来全方位、深层次的变革，还重塑了与AI共同成长的年轻一代，这一群体被联合国儿童基金会称作“AI世代”[1]。从认知发展来看，AI机器人通过趣味化交互提升了儿童注意力、记忆与问题解决能力[2]；在学习层面，AI可作为灵活的教学助手与学伴，提升儿童的语言、数学及科学素养[3]；社交情感领域中，友好的AI交互能为儿童提供情感陪伴与安全的表达空间，促进社交意愿与共情能力的发展[4]，部分AI产品还可辅助进行社会情感能力的精准评估与针对性引导[5]。这些积极的作用使AI成为儿童成长过程中不可忽视的重要力量。然而与此同时，儿童对AI的情感依赖问题也逐渐显现。

AI情感依赖是指人类在与具备情感交互功能的人工智能产品长期互动中，形成的以技术为载体的情感联结与行为依赖，表现为对AI产品的情感寄托、使用依赖及其心理需求满足的路径锁定[6]，其本质在于技术理性对情感领域的渗透与重构[7]。在个体层面，这体现为“病态情感依附”与“共情人格失真”两大形态[8]。在组织层面，它导致传统家庭观念的淡化与多元社交模式的抑制[9]。在社会层面，则加剧了社会裂痕与价值体系的异化，数字鸿沟造成不同群体间情感获取机会的不平等，破坏了原有的社会情感结构[10]。现有研究已经从技术、用户、社会等维度分析AI情感依赖的形成机理与影响因素：算法的人性化设计是情感依赖形成的技术基础，多模态交互技术进一步增加了沉浸感，提升情感交互的真实性[11]；用户的情感需求缺口是情感依赖形成的内在动因[12]，拟人化认知偏差使得人们不自觉地将社交规则应用于人机交互，赋予AI以情感主体的地位[13]；社会价值观念的分歧为情感依赖提供了滋生土壤，而资本逻辑的介入加速了依赖的商业化塑造[14]。

针对这些问题，学者们从技术、制度、伦理、个体与社会等层面提出治理建议。在技术层面，优化多模态情感识别模型，提升情感反馈的精准性与适度性，避免过度情感化设计[15]。在制度治理层面，建议成立情感机器人人文风险审查委员会，对技术研发、市场准入、应用场景实施全流程监管[16]，并对教育和工作场所等敏感领域的AI情感应用实行严格限制[17]。伦理治理则主张将人类优秀价值观融入技术研发，强化技术主体的伦理责任[18]，同时提升公众对情感依赖风险的认知，培养理性使用习惯。在个体层面，通过教育引导，帮助用户正确认知AI情感交互的本质，区分虚拟情感与现实情感[19]。对于高依赖风险群体提供心理干预与社交技能培训，减少对AI的情感依赖[20]。在社会层面，倡导构建多元化情感支持体系，强化家庭、社区等传统情感支持网络的功能，降低对技术的情感依赖[21]。营造包容的社会氛围，减少社交焦虑等负面情绪，从根本上降低情感依赖的发生概率[22]。

尽管已有研究初步阐明了AI情感依赖的表现形式、形成机理与治理措施，但仍存在一些研究空白。一是现有研究大多集中在成人或青少年身上，未能充分考虑到儿童的独特性。儿童的情感认知框架尚未稳固，他们对AI的依赖不仅仅是心理需求的满足，更可能影响到情感认知的建构[23]。此外，由于儿童的行为与决策高度依赖监护人的选择，其AI使用行为本质上是“成人代理选择”。然而，当前的研究往往将用户视为单一主体，忽视了监护人在儿童AI依赖中的中介作用。其次，现有研究主要局限于单一维度或单一主体，例如，在技术层面上侧重算法优化[24]，在制度层面上强调政府监管[25]，在个体层面上倡导用户素养的提升[26]。但儿童AI情感依赖的治理涉及家长、企业、政府、幼教机构等多元主体之间的互动，目前的研究未能明确界定这些主体间的权责边界与互动机制，导致治理措施泛化无效或难以落地实施。基于此背景，本研究旨在从利益相关者理论视角出发，探讨如何构建协同治理机制，协调各方主体共同应对儿童AI情感依赖问题。

1.儿童AI情感依赖的现状

（1）使用行为常态化，场景渗透生活化

儿童对AI情感产品的使用已呈现高频化、日常化特征，广泛渗透于居家生活、学前教育及课外娱乐等多元场景。在浙江温州一项针对4万余名中小学生的调查中，超半数有AI使用经验，“生成式AI问题使用（PUGAI）”检出率约13%[27]。英国非营利组织Internet Matters调查显示，67%的儿童和青少年经常使用AI聊天机器人进行对话，其中35%的人表示与AI聊天的感觉就像和朋友聊天一样[28]。从互动类型来看，儿童与AI产品的互动主要分为探索性互动与功能性互动：3—6岁儿童常通过询问AI产品的个人信息、喜好、工作原理等方式探索其“人格”，甚至以开玩笑、提出无答案问题等形式取乐；6—12岁儿童则更多通过语音指令满足看视频、查资料等功能性需求，但整体而言娱乐性用途仍高于实用性用途[29]。根据QYResearch数据，2024年全球儿童AI玩具市场销售额已成功突破18.51亿美元，预计2031年将达到43.31亿美元[30]，“睡前陪伴”“情绪安抚”“独处陪伴”成为产品核心宣传卖点，凸显AI情感产品向日常生活场景渗透的趋势。

（2）情感联结深度化，拟人化认知驱动替代倾向

儿童对AI产品的情感投射持续深化，受拟人化认知的影响，呈现强烈的情感依附与现实关系替代倾向。研究发现，3—6岁儿童多数认为陪伴机器人是具有情感属性的人工制品，高达92.9%的儿童愿意与机器人交朋友，且随着年龄增长，儿童对AI的情绪识别率和交互行为显著提升[31]。这种情感联结具有“单向度、无压力”的典型特征：儿童在与AI互动时，无需担心社交冲突的风险，能够获得即时性且无批判的情感回应，“理想化陪伴”使他们对现实人际关系的关注度显著降低。例如，一名14岁的孩子表示，“爸爸妈妈不在身边时，AI永远在线，不会打断我说话，也不会批评我做得不好”。他每天都会与AI分享校园生活与内心烦恼，并称其为“最懂我的伙伴”[32]。这种互动模式填补了儿童现实情感支持的空缺，但也导致他逐渐减少了与同学的线下交流。

（3）现实社交边缘化，能力发展潜在受限

过度依赖AI情感产品对儿童的现实社交能力和适应社会的能力产生了潜在的负面影响，且这种影响显现出年龄分化的特点。Internet Matters的调查显示，约有12%的孩子选择与AI聊天的原因是“没有其他人可以交谈”[33]。长期高频使用AI情感产品的儿童，在面对面社交中表现出诸如社交主动性不足、共情能力薄弱、情绪调节能力欠缺等问题。习惯“即时回应”与“绝对顺从”后，他们在班级集体生活中双向互动的规则适应上会遇到问题[34]。邓士昌的研究还发现，部分儿童会对AI产品表现出辱骂、推搡等负面行为，这种不良互动模式有可能迁移到现实社交中，导致他们忽视他人需求，尤其不利于共情能力与冲突解决技巧的培养[35]。

2.儿童AI情感依赖的形成机制

（1）儿童自身特质

情感需求、认知局限与拟人化倾向共同构成了儿童AI情感依赖的内在基础，其根源在于儿童特定的生理和心理发展特质。从情感需求来看，儿童正处于情感依恋与自我认同构建的关键期，对安全感、陪伴感及价值认同具有强烈需求。AI情感产品通过拟人化语音、即时互动反馈等设计，能够快速响应其情感诉求，这种无延迟的情感满足极易催生依赖。从认知局限来看，儿童对AI的“非人性”缺乏清晰认知，3—6岁儿童易将虚拟角色等同于真实情感主体而难以区分虚拟与现实社交规则；6—12岁儿童虽然已经具备区分机器与人类的能力，但仍可能因AI提供的个性化反馈儿童产生被专属关注的错觉[36]。儿童早期与AI的深度交互会促使其形成“强态拟人化”认知，即赋予AI完整的心智，并将其视为在尊严和价值上与人类等同的独特实体，这种认知模式进一步强化了情感联结[37]。此外，儿童自我控制能力尚未成熟，难以自主调节使用时长与频率，一旦形成使用习惯，便容易向依赖转化[38]。

（2）家长育儿行为

育儿压力、认知偏差以及亲子互动质量不足，间接推动了家长育儿行为与认知偏差的形成。一是育儿压力下的“工具化使用”。在现代社会中，双职工家庭占比达77.6%[39]，单亲家庭和隔代养育家庭则面临显著的育儿时间缺口。部分家长将AI情感产品视为“电子保姆”，让其承担诸如睡前故事讲述、作业辅导、情绪安抚等功能，从而增加了儿童与AI的接触频率。二是认知偏差导致的放任式管理。家长普遍认可AI产品的教育价值与陪伴功能，但对于情感依赖风险和社交能力抑制风险认知不足。一些家长对AI机器人存在过度信任，放松了对孩子使用过程中的监控，这进一步强化了孩子对AI的依赖行为[40]。三是亲子互动质量不足。尽管有些家长有陪伴孩子的时间，但缺乏深度情感交流，使得孩子在现实亲子关系中未能获得足够的情感关注与价值认同，从而转向AI寻求补偿性的满足。

（3）AI技术设计

对于AI技术设计而言，拟人化交互、算法强化以及多模态体验的主动诱导，是导致依赖形成的重要外部诱因。一是情感化交互设计方面，AI产品通过模拟人类语音语调、面部表情及共情式回应构建高度拟真的场景，例如智能机器人的“安慰式话语”和虚拟角色的“依赖式反馈”，这些都能快速吸引儿童的情感投入；多模态交互技术的应用进一步增强了这种沉浸感，提升了情感交互的真实性[41]。二是算法推荐的强化效应表明，AI能够通过收集儿童使用数据来分析其行为习惯与情感需求，并持续推送个性化内容与互动形式，形成一个“越使用越契合”的正向循环，不断加强使用动机。三是数字记忆的情感绑定，这也是一个重要因素。部分AI产品具备记忆功能，可以记录儿童喜好、习惯甚至是秘密等细节，这种专属化的互动体验使儿童感受到“被重视”的独特性，从而深化了他们与AI的情感联结。

（4）资本逻辑驱动

成瘾性设计、焦虑营销与资本盈利诉求是推动儿童AI情感依赖形成的重要隐性因素。一是产品设计的“成瘾性”导向，在资本逐利动机的驱动下，AI企业将用户黏性视为核心指标，通过算法优化和情感绑定设计来增强使用惯性。部分产品甚至利用大数据分析儿童情感弱点，定制所谓“情感陷阱”式交互体验。二是市场推广中的焦虑营销策略。资本通过放大家长的育儿焦虑，将AI产品包装为不可或缺的教育工具或者陪伴替代方案，以此刺激购买和使用。同时，借助电商补贴、KOL推荐以及校园周边的推广活动降低获取门槛，扩大了儿童接触这类产品的范围。三是场景绑定的“资本化渗透”。资本促使AI产品深入教育和育儿场景，例如与幼儿园、培训机构合作植入相关产品，推出“教育+陪伴”一体化套餐，从而将“可选的消费品”转化为“看似必需的产品”，限制了儿童与家长的选择空间。

（5）社会环境

从社会环境的角度来看，技术普及、教育缺失和支持体系缺位共同为儿童AI情感依赖提供了外部条件。在技术普及方面，随着AI情感产品的快速迭代，其使用门槛不断降低，加上学前教育领域对智能产品的推崇及电商平台的精准营销，使得AI轻松融入儿童的生活场景，营造出一种随手可得的使用氛围。教育缺失表现在幼儿园与小学阶段缺乏对儿童AI产品使用的规范指导，未能向家长传达科学的使用理念与干预方法；现有的AI产品多未充分考虑儿童的发展特征，缺乏针对不同年龄段的适配交互设计，容易导致过度使用[42]。支持体系方面的问题在于，监管部门尚未建立完善的儿童AI情感产品行业标准，在内容适宜性、使用时长限制、数据安全等方面缺乏强制性规定。面向家长提供的科学育儿支持服务也不足，难以平衡AI使用与儿童发展的关系。此外，孤独症等特殊儿童群体由于在现实社交中遭遇歧视和接纳困难，更容易依赖于AI产品的无压力互动，这进一步凸显了社会支持体系的不足[43]。

利益相关者理论于20世纪60年代发轫于西方世界，推动企业管理模式发生深刻变革。作为一套具备创新解释效能的理论分析框架，该理论从最初的公司治理范畴向社会学、管理学等多个领域延伸渗透，成为深度解析各类制度运行与管理实践的重要理论工具[44]。1984年，弗里曼等人对“利益相关者”作出明确界定：凡是能够影响组织目标达成，或是受该目标实现过程影响的群体或个人，均属利益相关者范畴[45]。从本质上看，该理论通过整合多元主体的利益诉求，实现治理效能最大化与儿童权益保护最优化的统一[46]。其核心价值在于精准识别治理主体、厘清利益关系、协调多方冲突，将主体多元性转化为治理合力，为儿童AI情感依赖这一复杂议题提供系统性分析框架，展现出显著的理论适用性与实践指导价值。

1.儿童AI情感依赖利益相关者的识别及分类

分析儿童AI情感依赖治理中利益相关者的类别属性，有助于清晰定位治理的核心目标与不同主体间的互动关系，明确各利益相关者在治理体系中的权责边界，为制定精准高效的协同治理策略奠定基础。儿童AI情感依赖治理涉及多元主体，而不同主体在合法性基础、权力影响力和需求紧急性等方面存在显著差异。唯有通过对其类别属性的深入分析，才能有效避免治理资源错配，确保各主体作用得以精准发挥。根据米切尔等[47]提出的“米切尔分类法”，对儿童AI情感依赖治理的利益相关者进行系统分类，区分确定型、预期型与潜在型主体，并清晰界定各主体的角色定位与功能（见表1）。

2.儿童AI情感依赖利益相关者的结构与诉求

权力和利益是界定利益相关者在儿童AI情感依赖治理中核心地位的关键指标。其中，权力大小主要反映不同主体对治理决策的干预能力、资源支配权以及规则制定的影响力；利益水平则体现利益相关者与治理目标的关联深度，及其自身权益受儿童AI情感依赖问题影响的程度。基于权力大小与利益水平构建的儿童AI情感依赖利益相关者权力/利益矩阵（见图1），可将不同主体归入相应区域，进一步判断其对儿童AI情感依赖的影响程度与作用方式，为精准制定协同治理策略提供依据。

A区域作为重点关注群体（权力大、利益大），是儿童AI情感依赖治理的核心参与者，其权力覆盖治理全流程，利益诉求直接决定治理方向与实效，需作为治理优先响应对象。儿童作为AI情感产品的直接使用者，虽缺乏独立决策与规则制定权力，但情感依赖对其认知建构、社交能力的影响具有不可逆转性，“紧急性”在所有主体中最高，核心诉求聚焦“安全使用”与“健康发展”，包括获得年龄适配的AI服务、清晰区分虚拟与现实边界、拥有不适产品反馈权。家长兼具“AI产品购买决策者”与“儿童依赖防控第一责任人”双重身份，拥有对儿童AI使用的直接干预权，利益诉求呈现“双重性”，既希望借助AI辅助儿童成长实现“科学引导”，又担忧依赖冲击亲子关系与儿童社交能力而需“风险可控”，具体需获取科学指导方案、干预工具及透明风险信息。政府部门凭借行政权力主导治理制度设计与市场监管，核心诉求是“公共利益最大化”，需平衡“AI产业发展”与“儿童权益保护”，在推动领域规范创新的同时建立全流程风险防控体系，维护市场秩序与社会信任。科技企业掌握AI产品研发与市场供给核心权力，产品设计直接决定依赖风险程度，利益诉求围绕“合规发展下的商业利润增长”，需通过技术创新获取市场份额，同时遵守治理规范履行社会责任，实现商业价值与社会责任平衡。

B区域作为满足诉求的群体（权力大、利益小），虽自身核心利益与治理目标的直接绑定度低于A区域，但凭借专业能力或场景控制权，对治理措施的落地效果具有关键影响，需充分吸纳其诉求以保障治理实效。教师与教育机构作为校园场景AI使用的直接管理者，教师拥有课堂AI使用管控权，教育机构可制定校园规范约束儿童AI接触行为，二者共同构成“家校协同治理”关键环节，核心诉求聚焦“教学适配”与“教育引导”，需明确校园AI产品准入标准、获得AI素养教学资源及依赖行为干预培训，确保AI使用与教育目标一致。非政府组织（NGO）与研究机构分别具备弱势群体帮扶经验与理论技术支撑能力，NGO能精准触达孤独症儿童等高危群体，研究机构可为治理提供科学依据，二者利益诉求集中于“参与渠道与资源支持”，NGO需依靠政府资金与政策支持开展公益干预服务，研究机构需借助治理相关数据资源，使自身研究成果纳入治理政策体系。

C区域作为关注诉求群体（权力小、利益大），利益诉求与儿童AI情感依赖治理目标高度契合，但缺乏直接干预治理决策的权力，需通过畅通表达渠道、赋予参与职能，保障其诉求被治理体系吸纳。社区服务机构作为连接家庭与社会的基层节点，核心利益与“家庭AI使用健康环境构建”深度绑定，儿童AI依赖可能加剧社区内亲子矛盾、儿童社交孤立等问题，增加社区服务压力，其诉求聚焦“资源获取”，需获得政府或研究机构提供的AI使用指导手册等资源，帮助社区家庭提升风险认知并组织儿童线下社交活动。行业协会作为行业自律组织，利益与“儿童AI行业规范化发展”直接相关，行业乱象会损害整体信誉，影响合规企业发展，其诉求聚焦“职能赋予”，希望参与政府主导的行业标准制定，获得企业合规监督建议权，通过推动自律减少恶性竞争，提升自身行业权威性。

D区域作为较少关注群体（权力小、利益小），与儿童AI情感依赖治理的直接关联度较低，自身利益受治理结果影响有限，无需投入核心治理资源，其诉求可通过融入其他主体的治理行动间接回应。例如与儿童AI产品供应链间接相关的硬件供应商，利益仅与产品生产环节挂钩，与“情感依赖治理”无直接关联，可通过科技企业的合规生产要求间接约束；部分通用型儿童福利机构若未专项涉及AI依赖问题，其诉求可通过政府统筹的社会支持体系统一覆盖，无须单独制定具有针对性的治理策略，避免分散核心治理资源。

3.主要利益相关者之间的利益冲突

（1）政府部门间的利益冲突

儿童AI情感依赖治理涉及网信、教育、工信、市场监管等多个政府职能部门，其冲突核心源于权责划分模糊与治理目标碎片化。地方政府在推动AI产业发展与履行监管责任之间存在权衡矛盾。跨部门间缺乏有效的协同治理机制，各部门职责边界不清，导致“多头监管”与“监管真空”并存。例如，针对儿童AI产品的情感化设计是否合规、使用时长限制如何落地等问题，缺乏明确的责任主体，一旦出现问题，易出现相互推诿，不仅损害儿童权益，也削弱政府公信力。

（2）政府与科技企业的利益冲突

政府以保障儿童身心健康为核心诉求，致力于在公共利益与市场秩序之间寻求平衡，需通过制定政策法规规范AI产品研发、限制成瘾性设计、要求算法透明化及加强数据安全保护。而科技企业作为市场主体，其核心利益在于技术创新与商业利润最大化，往往将“用户黏性”作为关键运营指标，通过优化拟人化交互算法、强化情感绑定设计等方式提升儿童的使用频率与时长；部分企业甚至利用大数据分析儿童的情感弱点，定制“情感陷阱”式交互策略。这种目标差异引发了直接冲突：政府要求企业公开情感交互的核心算法与数据来源，企业则以“技术保密”“商业机密”为由予以抵制，致使算法透明化政策难以落地；政府试图设定儿童每日使用时长上限与情感交互的伦理阈值，企业则担忧影响产品用户活跃度与市场竞争力，转而通过技术手段规避相关限制；政府强调儿童数据隐私保护，部分企业为优化产品功能仍存在过度收集、违规使用儿童情感数据的行为，进一步激化了双方矛盾。

（3）政府与家长、教育机构的利益冲突

政府的治理目标是构建普适性的儿童AI使用规范与风险防控体系，而家长与教育机构的利益诉求则更具个性化与实操性，双方因信息不对称、需求响应滞后而产生冲突。家长作为儿童的监护人，既希望借助AI产品辅助儿童学习与提供情感陪伴，又迫切需要政府提供科学的引导方法、风险识别标准及干预支持。然而，当前政府在科普宣传与育儿指导服务方面的供给不足，导致家长在应对儿童AI情感依赖时缺乏有效手段。教育机构则期望政府明确教学场景中AI产品的使用规范，提供AI情感教育课程资源及教师专业培训。但目前政府尚未建立统一的教育场景AI应用标准，也未形成完善的教师认证体系，致使教育机构在引导儿童正确使用AI时无据可依。同时，家长与教育机构的合理诉求缺乏畅通的反馈渠道，在政策制定过程中参与度较低，导致部分治理措施脱离实际需求，难以有效落地执行。

（4）科技企业与家长、儿童的利益冲突

科技企业的商业利益诉求与家长、儿童的核心利益存在本质分歧，冲突集中体现为“供给错位”与“权益侵害”。家长的核心诉求是AI产品能够辅助儿童身心健康发展，提供安全、适度的情感陪伴与学习支持；而科技企业为提升用户黏性，普遍采用成瘾性设计，导致儿童形成过度依赖，进而冲击其现实社交能力。同时，企业与家长之间存在严重的信息不对称：家长难以了解AI产品的算法逻辑、数据收集范围及情感依赖诱导机制，无法有效监管儿童的使用行为；部分企业刻意隐瞒产品潜在风险，未提供明确的使用警示与干预建议，致使家长在发现儿童出现依赖问题时，往往已难以逆转。此外，儿童作为AI产品的直接使用者，其情感需求的适度满足与企业的商业设计之间存在深层矛盾。企业为延长使用时长，往往过度迎合儿童的即时情感诉求，忽视对其情感认知能力的培养，由此引发“共情人格失真”等问题。

（5）政府与NGO、研究机构的利益冲突

政府的治理决策需要专业理论支持与面向弱势群体的帮扶资源，而NGO与研究机构的利益诉求在于参与治理过程、发挥自身专业优势；然而，双方因合作机制缺失而产生冲突。NGO聚焦弱势群体儿童的AI情感依赖问题，期望获得政府的政策支持与资金扶持，以开展公益帮扶与权益维护工作。但当前政府对NGO的投入不足，尚未建立常态化的合作渠道，导致NGO的帮扶覆盖范围有限、实施效果不佳。研究机构作为理论支撑主体，其核心诉求是通过跨学科研究为治理提供科学依据。然而，政府在政策制定过程中对研究成果的吸纳不足，部分治理措施缺乏扎实的理论支撑；同时，政府尚未建立有效的数据共享机制，致使研究机构难以获取儿童AI使用与情感依赖的真实数据，影响了研究的针对性与有效性。这种供需错位不仅使政府治理决策缺乏必要的专业支撑，也导致NGO与研究机构的专业能力难以充分发挥，难以形成协同高效的治理合力。

1.儿童AI情感依赖协同治理的框架设计

“协同”源于协同学理论，其核心在于通过多元主体的有序互动与资源整合，放大系统整体效能，实现力量增值的治理效果[48]。协同治理作为治理理论与协同学的耦合产物，强调政府、市场、社会等多元利益相关者基于共同目标开展平等合作、分担责任、共享成果，是破解复杂社会问题的有效路径[49]。儿童AI情感依赖的治理具有显著的复杂性，涉及政府、科技企业、家长、教育机构、NGO等多方主体的利益冲突，渗透于居家生活、学前教育、课外娱乐等多个场景，并在认知建构、社交能力、情感发展等多个维度潜藏风险。单一主体或单一维度的治理模式难以应对这种复杂性，往往导致治理碎片化、政策落地难、风险防控不全面等问题。基于利益相关者理论与协同治理理论，构建“政府主导、多元参与、制度保障、信息支撑、责任共担”的儿童AI情感依赖协同治理框架，通过明确各利益相关者的权责边界、建立常态化互动机制、整合各类治理资源，有效化解多元主体间的利益冲突，凝聚治理合力，最终实现儿童权益保护与AI产业健康发展的双重目标。

其一，政府主导与跨部门协同。作为协同治理的核心主体，政府承担着政策制定、监管统筹、资源协调的主导职责。网信、教育、工信、市场监管等相关职能部门需明确各自的权责边界，建立跨部门联席会议制度，定期沟通治理进展、协调解决跨领域问题，以破解“多头监管”与“监管真空”并存的治理困境。通过制定儿童AI产品行业标准、情感交互伦理规范及数据安全专项法规等制度文件，为治理工作提供明确依据；同时，政府应统筹科研资源和财政支持，引导社会力量有序参与治理，在促进AI产业创新发展与保障儿童合法权益之间实现动态平衡。

其二，科技企业主体责任落实。作为AI产品的研发者与供给方，科技企业在治理框架中扮演关键执行角色。企业应将儿童发展友好理念融入产品研发全过程，严格遵循政府制定的行业标准与伦理规范，避免使用成瘾性设计和过度情感化交互模式；主动公开产品的算法逻辑、数据收集范围及情感依赖风险点等信息，接受政府监管和社会监督；积极配合教育机构与研究机构开展产品适配性研究，提供科学使用指导手册和家长管控工具等资源，助力前端引导与风险防控。

其三，家长与教育机构协同引导。家长与教育机构构成儿童AI使用的直接监管与引导主体，形成“家校协同”的核心治理环节。家长应履行监护责任，利用政府与研究机构提供的科普资源提升对AI情感依赖风险的认知水平与引导能力，通过增加高质量亲子互动和组织线下社交活动等方式减少儿童对AI的过度依赖；教育机构应将AI素养教育纳入课程体系，帮助儿童建立虚拟与现实的边界认知，培养理性使用AI的习惯，并制定校园AI产品使用规范，加强对教育场景中AI产品的准入与管控。双方需建立常态化沟通机制，共享儿童AI使用情况和依赖风险迹象等信息，形成家校联动的治理合力。

其四，NGO与研究机构专业支撑。作为专业补充力量，NGO与研究机构为协同治理提供理论支持和弱势群体帮扶服务。研究机构应组建跨学科团队，针对儿童AI情感依赖的形成机理、风险评估指标、干预策略等议题进行专项研究，为政府、企业和家长提供科学依据；将研究成果转化为可实施的治理标准与实践指南，支持开发低依赖性的儿童AI产品。NGO应关注孤独症儿童、留守儿童等特殊群体，提供心理干预、社交技能培训及权益维护等公益服务，弥补家庭与市场的不足，促进治理的公平性与全面性。

其五，制度保障与信息共享机制。健全的制度体系是协同治理的基础。需建立健全儿童AI产品分级评级制度、情感交互伦理审查制度、家长与教师赋能培训制度及市场准入退出制度等，确保各主体的权利与义务明确，使治理过程有法可依、有章可循。由政府牵头搭建全国统一的儿童AI情感治理大数据平台，整合产品备案信息、企业合规数据、家长反馈信息、学术研究成果及风险预警数据等资源，向多元治理主体开放共享，实现信息流畅流动，为治理决策提供精准的数据支持。

其六，监督反馈与责任追究闭环。构建一个包含政府监管、社会监督、企业自律和公众反馈的多元监督体系。政府通过检查、抽查和年度评估监督企业合规运营；家长和公众可通过大数据治理平台或线下渠道反馈产品问题和诉求。建立严格的责任追究机制，对违规设计、数据泄露、虚假宣传等行为的企业依法予以惩处；对监管失职的政府部门和引导不力的教育机构落实问责，确保各项治理措施的有效实施。

2.利益相关者视域下儿童AI情感依赖协同治理路径

（1）健全协同治理的组织结构

构建多元主体网络综合治理体系。以政府为主导，联合科技企业、教育机构、研究机构、NGO等利益相关者，建立常态化的多元主体联席会议制度，明确议事规则与决策流程，实现治理信息实时共享、利益冲突及时协调。统筹网信、教育、工信、市场监管等跨部门资源，解决“多头监管”的困境；鼓励地方组建区域性治理联盟，结合地域特点细化治理措施，形成“国家统筹+地方落地”的网络化治理格局。

搭建一体化大数据治理平台。由政府牵头，整合儿童AI产品备案信息、企业合规数据、家长反馈信息、学术研究成果等核心资源，构建全国统一的儿童AI情感治理大数据平台。该平台具备三大核心功能：一是产品溯源功能，记录儿童AI产品的研发、准入、销售全流程信息，实现“一物一码”可追溯；二是风险预警功能，通过算法分析产品使用数据与儿童行为数据，识别过度依赖风险并向家长和教育机构推送预警提示；三是公众参与功能，开设家长反馈通道、专家建言专栏，为治理决策提供实时民意支撑。

明确多元主体权责边界。政府承担政策制定、监管执法、资源统筹的核心职责，专注于解决跨部门协同与制度供给问题；科技企业履行产品研发、合规运营、风险提示的主体责任，确保产品符合儿童发展友好的标准；教育机构与家长承担日常引导、使用监管的直接责任，落实科学使用规范；研究机构与NGO承担理论支撑、弱势群体帮扶的专业责任，补齐治理短板。通过公示权责清单制度，避免治理真空与责任推诿现象的发生。

（2）完善协同治理的制度设计

儿童AI产品分级评级制度。由市场监管部门联合研究机构和行业协会，基于儿童年龄段与情感依赖风险等级建立双维度分级标准。从情感化设计程度、使用时长限制、数据收集范围及伦理合规性等维度制定评级指标，将产品划分为低风险、中风险和高风险三个等级，并明确各等级产品的适用场景与销售限制。例如，高风险产品禁止向3—6岁儿童销售，中风险产品需配备家长远程管控功能。对评级优秀的企业给予税收减免、政府项目优先合作等激励措施，以引导行业的良性竞争。

情感交互伦理与数据安全制度。制定《儿童AI情感交互伦理规范》，明确规定禁止成瘾性设计和过度拟人化表达等行为；要求产品设置“人机边界提示”功能，定期向儿童强调AI的非人性本质。完善儿童数据安全专项法规，严格限制儿童情感数据的收集范围，规定数据存储期限不超过产品使用周期，且不得用于商业营销；建立数据泄露追责制度，对违规企业处以高额罚款并列入行业黑名单。

准入退出与动态监管制度。市场监管部门联合工信和教育部门，细化儿童AI产品的市场准入条件：企业需提交产品伦理评估报告、儿童发展适配性测试报告，并配备专业的儿童发展顾问团队；对于教育场景使用的AI产品实施“双审核”制度，既需要通过行业技术标准审核，也需要通过教育部门的场景适配审核。建立动态退出机制，一旦发现存在成瘾性设计、数据泄露或不良引导等问题的产品，立即责令下架整改；对整改不合格或多次违规的企业，依法吊销经营许可，确保“准入严、监管实、退出硬”。

家长与教师赋能培训制度。由教育部门牵头，联合研究机构开发分层分类的赋能培训体系：针对家长提供包括“AI使用风险识别”“亲子互动替代方案”在内的线上线下课程，确保每年培训覆盖率达到80%以上；面向教师开展“AI情感教育”“依赖行为干预”等专项培训，并将AI素养纳入幼师及中小学教师职称评定指标。同时，建立培训效果评估机制，采用案例实操、情景模拟等方式确保培训的实际效果，从而提升一线引导者的治理能力。

（3）强化科技企业主体自律

落实产品研发全流程合规。科技企业需将儿童发展友好理念贯穿于产品研发的全周期，成立内部伦理审查委员会，专门对情感交互算法、使用时长设置、内容推送逻辑等方面进行审查。优化产品技术设计，包括设置强制休息提醒功能（3—6岁儿童单次使用不超过20分钟，6—12岁儿童不超过40分钟），限制过度情感化反馈以避免“无条件顺从”和“极致共情”等易导致依赖的设计，并开发“亲子模式”，鼓励家长参与到儿童与AI的互动中来，实现“技术辅助+亲子陪伴”的双重效果。

主动公开信息与风险提示。企业在产品包装、使用手册以及APP首页显著位置应公示产品的情感交互逻辑、数据收集范围及依赖风险提示等关键信息，采用既让儿童容易理解又使家长清晰明了的可视化表达方式。建立用户反馈快速响应机制，确保对家长提出的依赖问题投诉在24小时内作出响应，并在7个工作日内公布整改结果；定期发布《儿童AI产品使用白皮书》，公开产品使用数据与依赖风险分析报告，接受社会监督。

推动行业自律机制建设。由行业协会牵头，组织行业内主要科技企业共同制定《儿童AI情感产品自律公约》，明确产品研发、营销、售后等环节的行为准则。建立行业信用评价体系，将企业的合规情况、家长满意度、风险整改效果等因素纳入企业信用档案，且信用等级直接影响市场准入和政策支持。鼓励企业组建技术创新联盟，联合研究机构共同开展低依赖AI产品的研发工作，共享有关儿童发展适配性的技术成果，促使行业从追求“用户黏性竞争”转向更加健康的竞争模式。

（4）完善外部监管与多元参与渠道

畅通家长与公众反馈渠道。建立“线上+线下”立体化反馈网络：线上通过大数据治理平台设立投诉举报专区，实现从反馈、受理、整改到回访的全流程闭环管理；线下在社区和学校设置治理服务站，为家长提供面对面咨询及问题反馈服务。简化反馈流程，并对有效反馈的家长给予积分奖励。建立反馈信息公示制度，定期公开投诉热点及整改情况，确保家长的知情权与监督权得到有效保障。

引入第三方伦理评估机制。委托独立的第三方评估机构对儿童AI产品进行常态化的伦理评估与依赖风险检测，将评估结果作为产品分级和企业信用评级的核心依据。评估内容涵盖情感化设计合规性、使用时长管控有效性、数据安全防护水平以及儿童发展适配性四大维度。采取“年度评估+随机抽查”的评估模式，针对高风险产品增加评估频次。评估机构需出具详细的评估报告，明确指出存在的问题隐患及整改建议，确保评估结果客观公正。

发挥研究机构的智库支撑作用。鼓励高校和科研院所组建跨学科研究团队，围绕儿童AI情感依赖的形成机理、风险评估及干预策略等核心议题开展专项研究，为治理决策提供科学依据。建立研究成果转化机制，将学术研究成果中的评估工具和干预方案转化为实际可行的治理标准与实践指南。支持研究机构与企业合作，共同开发低依赖且高度适配的儿童AI产品。推动设立全国性的儿童AI治理学术论坛，促进理论成果与治理实践的深度融合。

强化NGO与行业协会的协同价值。支持NGO实施特殊群体帮扶行动，特别是针对孤独症儿童和留守儿童等易产生AI情感依赖的群体，提供心理干预和社交技能培训等公益服务，以弥补家庭与市场的服务不足。发挥行业协会的桥梁纽带作用，组织企业参与治理标准制定，促进行业自律公约的落实；开展企业合规培训与案例分享活动，提升中小企业的治理能力；建立政企沟通直通车机制，及时向政府反映行业的具体诉求，助力治理政策更加科学合理且具有可操作性。

本研究以利益相关者理论为核心视角，围绕儿童AI情感依赖展开系统研究。首先剖析其现状特征，包括使用行为常态化、情感联结深度化及现实社交边缘化；进而从儿童特质、家长育儿行为、AI技术设计、资本逻辑与社会环境五个维度揭示依赖形成机制；同时梳理政府、企业、家长等多元主体间的利益冲突。在此基础上，构建了“政府主导、多元参与、制度保障、信息支撑、责任共担”的协同治理框架，并提出健全组织结构、完善制度设计、强化企业自律、畅通多元参与渠道等实施路径，旨在克服单一主体治理的局限性。然而，需正视协同治理机制在实际落地中面临的挑战，如权责划分细化不足、跨主体间的信息共享不畅、基层执行能力薄弱等问题。这些因素导致多元主体的利益协同尚未形成稳定的长效机制，使得部分治理措施难以精准触达基层场景。

对此，未来的研究可以从三个方面进一步优化：一是建立治理主体权责清单动态调整机制，结合不同地区儿童AI使用的特征与治理基础，细化各级政府、企业、教育机构的具体职责与考核标准；二是增强大数据治理平台的实际操作性，增加基层治理服务模块和便捷的家长反馈通道；三是构建区域性治理试点示范体系，选择不同类型地区进行协同治理试点，总结可复制推广的经验模式。通过持续完善协同治理的落地支撑体系，充分激活多元主体的治理合力，既能为儿童营造安全健康的AI使用环境，也能推动AI情感产业向规范化、可持续化的方向发展，实现儿童权益保护与数字经济创新的良性互动。

[基金项目：本文系2025年度河北省人社厅一般课题“‘研发—转化’跨区域分工下河北承接AI产业转移的就业培育与协同模式创新”（项目编号：JRS2025-1154）的研究成果]

曾凡雷：中共唐山市委党校讲师

责任编辑/弓立新

参考文献：

[1]史宏波，李晶晶 . 智能时代思想政治教育创新发展的空间向度 [J]. 思想理论教育，2025（10）：56-63.

[2][35] 邓士昌，林子涵，等 . 智能时代的新玩伴：儿童与机器人的互动特征及其对儿童发展的影响 [J]. 心理科学进展，2023（12）：2319-2336.

[3]原晋霞，朱晋曦，等 . 我国东部发达地区学前儿童使用人工智能产品的现状、差异及机制研究—基于家长视角的调查 [J]. 电化教育研究，2022（10）：33-40.

[4]孙羽佳，郭雪俐，等 . 人工智能伦理问题与治理对策综述研究 [J]. 经济管理，2025（5）：25-43.

[5]黄爽，王越，等 . 儿童社会情感能力测评工具的研究进展 [J]. 中国考试，2025（4）：81-90.

[6][14] 赵云泽，黄子婷 . 从情感劳动到情感剥削：人工智能亲密关系中的资本逻辑与主体性危机 [J]. 编辑之友，2025（10）：61-69.

[7][17][25] 吴静，董屹泽 . 从人工智能情绪识别到情感资本主义：情感可计算化的哲学反思 [J]. 南京社会科学，2025（7）：94-103.

[8][19] 张丽萍，张立涛 . 对“生成式情绪”的共情实践：人对 AI 情感智能体的情绪感知与共情 [J]. 国际新闻界，2025（7）：118-139.

[9][16][18][21] 易显飞，赵一凡 .“情感机器人”人文问题的多维审视及矫治路径 [J]. 河南师范大学学报（哲学社会科学版），2025（4）：41-49.

[10] [26] 刘玙 . AI 情感陪伴的伦理风险及其应对 [J]. 重庆文理学院学报（社会科学版），2025（4）：108-118.

[11] [15][22][24]罗莉娟，王康，等 . 当人工智能面对人类情感：服务机器人情感表达对用户体验的影响机制[J]. 心理科学进展，2025（6）：1006-1026.

[12] [20] 赵一鸣，王子钊，等 . AI 语音助手对用户的情感支持研究 [J]. 情报理论与实践，2025（9）：120-129.

[13] 田浩 .“养成智能人格”：人机情感交往困境与 AI 焦虑生成 [J]. 新闻与写作，2025（3）：18-27.

[23] Langer A，Marshall P J，et al. Ethical Considerations in Child-robot Interactions[J]. Neuroscience&Biobehavioral Reviews，2023，151：105230.

[27] 季敬杰 . AI 成为“树洞”，是青少年心理问题的“因”还是“果”. https：//m. gmw. cn/2025-06/17/content_ 1304061331.htm.

[28] [32][33]Me，Myself and AI：Understanding and Safeguarding Children’s Use of AI Chatbots. https：//www. internetmatters.org/wp-content/uploads/2025/07/Me-Myself-AI-Report. pdf.

[29] [34][36][41][42] 毛忆晨，童钰，等 . 人工智能与儿童发展：基于机器人和语音助手的研究 [J]. 应用心理学，2022（5）：413-423.

[30] 全球儿童 AI 玩具市场发展趋势：预计 2031 年市场规模将达到 43. 31 亿美元 . https：//www. qyresearch. com. cn/news/26423/ai-toys-for-children.

[31] [38] 李洁，赵爽，等 . 学前儿童对陪伴机器人的生命感知及其交互机制 [J]. 学前教育研究，2023（3）：58-69.

[37] 喻丰，赵一骏，等 . 人工智能时代儿童发展的拟人化类别理论及其教育意蕴 [J]. 教育发展研究，2024（20）：69-76.

[39] 2015 家庭发展报告：空巢老人占老年人总数一半 . http：//politics. people. com. cn/n/2015/0513/c70731-26995290.html.

[40] [43] 张虎 . AI 机器人用于孤独症儿童康复训练的伦理隐患及防范策略 [J]. 残疾人研究，2025（3）：12-21.

[44] 韩鹏云，刘祖云 . 农村公共品供给制度：变迁、博弈及路径创新—基于利益相关者理论的分析范式 [J]. 上海行政学院学报，2012（3）：71-77.

[45] FREEMAN R E. Strategic Management：A Stakeholder Approach[M]. London：Cambridge University Press，2010：24-25，46.

[46] 崔佳琦，王松，等 . 利益相关者视角下政府购买公共体育服务潜在风险研究 [J]. 沈阳体育学院学报，2020（1）：101-109.

[47] MITCHELL R K，AGLE B. Toward a Theory of Stakeholder Identification and Salience：Defining the Principle of Who and What Really Counts[J]. Academy of Management Review，1997，22（4）：853-886.

[48] 陆世宏 . 协同治理与和谐社会的构建 [J]. 广西民族大学学报（哲学社会科学版），2006（6）：109-113.

[49] 张文静，沈克印 . 乡村振兴战略下农村公共体育服务的协同治理研究—基于多元主体协同治理模型 [J]. 沈阳体育学院学报，2020（3）：35-42.

排  版 | 任  敏

审  核 | 杨守建

审  定 | 王学坤