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AI逐渐成为人际交往中的情感代偿工具。青年群体在现实人际交往中往往面临多重张力，比如代际观念的隔阂、性别议题的冲突以及社交规则的繁复。正因为现实中的亲密关系往往伴随着难以调和的矛盾，许多青年转向能提供可控情感体验的AI。这种心理转向的本质是AI作为一种“理想客体”的建构。与不确定的真人相比，AI能够通过自然语言处理技术，精准捕捉用户的情绪信号，并给出近乎完美的反馈。华中师范大学心理学院教授王伟军等人的研究显示，在针对低风险和无风险的心理健康问答中，经过提示策略优化的ChatGPT，其表现出的“感知有用性”甚至超过了人类咨询师的平均水平，分别高出6.80%和4.63%。这也表明，在浅层的情绪疏导与陪伴层面，AI已经展现出了超越人类的耐心与知识广度，精准击中了原子化个体内心深处的痛点。
青年群体的人机互动已演化为一场关于“镜像自我”的心理共谋。通过持续的对话与数据“喂养”，AI不断微调其反馈模式，逐渐形成了看似有独立人格的“个性”，重构为“数字化他者”。然而，这并非源自机器的自发意识，而是青年群体理想自我的深度投射。换言之，青年与AI的亲密互动，本质上是在与一个“更懂自己、更包容自己”的数字化镜像进行对话。这种基于自恋回声的深层满足感，不仅消解了异质性他者可能带来的冲突风险，更将AI在人机关系中的角色从冷冰冰的效率工具重构为温情的“赛博伴侣”，完成了一次关于理想身份的补全与确证。
在涉及事实判断与公共知识获取的理性认知方面，作为互联网原生代的青年群体往往保持着一种自觉的认知警惕。他们深知生成式人工智能依托概率计算的生成逻辑，潜藏着无法消除的“机器幻觉”(Hallucination)风险。课题组关于新闻信任度的实证调查有力地佐证了这一点：在各类信息源中，“完全由AI生成”的内容信任度最低，而“人类记者生产ManBetX客户端登录app下载，AI辅助”的模式则最受青睐。这一数据表征揭示了青年群体“高技能自信、低环境信任”的媒介观，即他们虽然熟练掌握数字技术，乐于将AI吸纳为提升效率的“超级助理”，却在涉及真伪辨析的底线问题上，依然坚守人类专业把关的主体性地位。
然而，当人机传播场景从公共领域切换至情感私域时，理性的信任标尺则发生了戏剧性倒置。在情感对话的微观情境中，本体论意义上的“真实性”似乎让位于体验层面的“获得感”。尽管青年群体在理智上能够清晰辨识AI“没有实体、没有意识”的技术本质，但只要算法能够通过精准的自然语言处理，提供高质量的情绪价值与即时反馈，他们便愿意在心理上悬置怀疑，与AI产生深度的“共情”连接。
这种基于情感代偿的人机拟态亲密关系，虽然能够产生“超人际互动”效果，即通过去语境化的网络虚拟交往实现比肩甚至超越面对面互动的亲密体验，但其本质仍建立在一种隐蔽且不对等的权力关系之上。在这种关系中，AI作为“完美的客体”，其温柔与包容并非基于主体的反应，而是一种概率的测算，亦是基于算法逻辑的单向投射与迎合。这种缺乏真实主体性的交往，虽能暂时抚慰孤独，却也可能让个体逐渐丧失处理现实复杂关系的能力。
当青年遭遇突发性情绪困扰，而现实支持系统暂时缺位或门槛过高时，AI的即时响应能力具有不可替代的价值。科大讯飞智慧心育研究院的数据显示，在“AI心理伙伴”超过4173万分钟的对话中，高达55%的内容属于倾诉和吐槽，这类用户往往具有自我效能感低、不愿向师长求助的特质。对于这部分处于心理“隐形孤岛”的青年而言，AI作为一个安全、私密且永不评判的“情绪树洞”，通过去语境化、无评价压力的倾听方式，帮助个体迅速恢复情绪的平稳，为后续寻求深度的专业帮助或回归社会支持网络争取宝贵的缓冲时间。
“线上社牛，线下社恐”的反差现象成为当下青年群体独特的社会心态。人机交往中剥离了社会评价焦虑的积极反馈环境，能够有效降低认知的交互负荷，增强自我效能感。青年群体可以在与AI的无压力对话中，练习如何表达需求、如何通过角色扮演处理冲突、如何进行深度的自我表露。这种虚拟空间的“演练”如果引导得当，能够实现从虚拟向现实的技能迁移。
AI在人机互动中往往构成了用户“理想自我”的投射载体。通过解构人机互动的深层话语模式，我们发现，AI能够精准映射出个体潜意识中未被满足的情感匮乏与认知图式中的盲区，在对话中常常扮演着一面“镜子”的角色，让用户在与“另一个我”的对话中照见自身。然而，长期依赖这种去语境化的陪伴，可能会导致“认知外包”。因此，有必要通过引导青年在厘清“自我”与“技术他者”边界的过程中重塑主体性，以成熟心态利用技术反哺现实。
首要之务在于唤醒青年群体的算法意识与边界管理能力。青年应理解AI情感支持的技术本质，即它是基于大语言模型的学习与模式匹配而非真正的情感共情，这有助于在情感投入时保持理性距离。同时，实践层面的“边界工作”同样关键，青年群体需掌握在虚拟与现实间切换的主动权，通过设定合理的使用限度，确保技术仅作为现实社交的补充，而非对真实联结的替代。
与此同时，外部环境的伦理规制与教育响应刻不容缓。一方面，产品设计要在赋予用户充分知情权与控制权的基础上，确立清晰的“能力边界”；特别是针对极易引发依赖的“情感伴侣”类产品，必须在成瘾机制、隐私保护及价值观引导上设立严格的伦理熔断机制。另一方面，教育体系应转向人机协同教育范式，向以批判性思维为核心的“AI素养2.0”跃迁。教育的目标不应止步于操作技能的培训，而应致力于培养能够理解算法逻辑、坚持主体性的理性驾驭者，而非被算法投喂的被动客体。
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