情感交互AI一旦能够识别人类情绪、持续对话并提供情感支持，治理重点就不再只是模型是否“聪明”，而是它是否会影响人的判断、依赖关系与心理状态。此类系统不能被简单视为普通聊天工具，而应按照具有关系影响力的智能系统进行分级治理。
先管清楚“它是谁”
系统必须明确披露自身是人工智能，不得通过拟人化表达制造真实身份错觉，也不应暗示自己拥有真实情感、意识或承诺能力。对于陪伴、安慰和建议，应建立功能边界：可以提供一般性支持，却不能把自身判断包装成医疗、心理诊断或重大人生决策的最终依据。涉及自伤风险、严重心理危机或其他紧急情形时，系统需要停止单纯对话模式，转入人工或专业服务的求助路径。
把数据和关系风险纳入监管
情感交互会收集语音、表情、谈话内容、情绪变化和个人经历，这些信息的敏感程度通常高于一般使用数据。治理机制应要求最小化收集、明确用途、可撤回授权和可删除记录，并限制数据被用于画像、诱导消费或操纵用户。尤其面对未成年人、老年人和心理脆弱群体，应设置更严格的使用限制、监护机制与人工介入条件。
让系统可解释、可干预、可追责
情绪识别本身可能存在误判，系统不能把推测出的情绪当成事实。用户应知道关键判断基于哪些信息，并能够纠正、拒绝或退出互动。开发者还应保留必要的风险记录，持续测试偏见、误导和过度依赖等问题；平台、模型提供者与部署机构则要明确责任边界，不能以“模型自主生成”为免责理由。
真正成熟的治理，不是禁止情感交互AI表达温度，而是把透明告知、数据保护、风险分级、人工监督和事故问责嵌入产品全生命周期。只有当用户始终保有知情权、退出权和最终决定权，情感支持才不会滑向情感操控。