2026 年 10 月 18 日重阳节上午，由中关村思德智能健康养老产业联盟与启迪大街亦庄人工智能联合创新中心联合主办的「AI & Society 创造营思辨集 · 老年议题专题分享会」，在北京亦庄模数世界 3 层温情开场 ????

思德联盟理事长、思德库养老研究院创始院长田兰宁博士担任主理人，腾讯研究院研究员张鸿茹作主题分享。来自养老服务一线的评估师、机构管理者与从业者、模数世界OPC代表围坐一堂，两个小时，一场关于“人工智能如何温暖照护长者”的深度思辨。

???? 一、从“科技向善”到“让人放心，把人放大”

分享从四个字讲起——科技向善。这是腾讯研究院 2017 年提出、2019 年被写入科技部文件的主张。而进入 AI 时代后，研究院经过近一年研究，给出了新的答案：

✨ 让人放心，把人放大

支撑这八个字的，是“三心”标尺——

???? 长期主义的耐心

???? 能力普惠的信心

???? 面向社会的善心

???? “让人放心”，放的是哪三层心？

技术上的放心 —— 算法有没有偏见？数据安不安全？一个能自己做决定的 AI，它的权限边界在哪里？

关系上的放心 —— 人和 AI 的情感边界在哪里？会不会不自觉地过度依赖，甚至被操纵？这一点，在老人和孩子身上尤为明显。

处境上的放心 —— 今天的技术让“被看见”变得前所未有地容易，但“被保护”常常跟不上。而老人，往往是最先被暴露、又最晚被保护的一群人。

???? 所以，“让人放心”对老人来说不是一句安慰，而是一道重要的防线。

???? “把人放大”，放大的又是什么？

放大能力 —— 过去一个团队很久才能做完的事，现在一个人借着 AI 就能做成；

放大目光 —— 手里有了趁手的工具，一个人关心的半径会从自己扩展到熟人、陌生人，乃至公共事务；

放大主体 —— 放大那些原本不太被听见的人和地方。

在养老这个话题上，人们最容易滑向两个极端：

⚠️ 一边是技术乐观主义——给老人配上 AI、配上机器人，养老问题就迎刃而解了；

⚠️ 一边是悲观主义——老人学不会，也不该被机器包围。

而现场给出的回答是——

技术既不是来替代人的，也不是来给人添更多麻烦的，

它是来放大人的：

放大一个老人还保留的能力，

放大他的视野，

放大他本来就有的经验和价值。

???? 二、九项研究：让老人被听见、仍在判断、成为贡献者

“AI & Society 创造营”于今年 4 月由腾讯研究院联合腾讯基金会、清华大学可持续社会价值研究院、清华大学未来实验室、社会创新组织 BottleDream、WorkBuddy 等六家单位共同发起。

它分两条路走——

???? 思辨组：追问“AI 对人到底意味着什么”

???? 行动组：回答“我们现在能做一些什么”

截至目前，思辨组共征集研究案例74 项，与清华大学未来实验室共同汇编39 项，形成成果《思辨集》。其中与老年人相关的研究有9 项，约占四分之一，被归纳为三条线索 ????

1️⃣ 让老人被听见 ????

???? 《先倾听我们，再保护我们》（清华大学未来实验室，发表于人机交互顶级会议 CHI）

邀请 10 位 55–75 岁老人参加工作坊，请他们自己写下“为什么会被骗”，再请他们对六种防护设想“挑毛病”。

老人们提出了“安全过载”的担忧，并明确地说：

希望 AI 只是帮我判断，但不要替我判断。

结论：老年人不是被动的受害者，而是有判断力的行动主体。

???? 老年人，能不能成为 AI 的知识来源？

老年人的生活经验，很多从未被数字记录下来。在 AI 的知识基础里，老年人是“代表不足”的——这是一种认知不正义。研究者主张：应把老人视为 AI 的知识贡献者，但前提是让他们知情、参与，并主动决定自己的经验如何被记录与使用。

???? AI 养老，真的让人更独立了吗？

能力改善≠ 尊严提升。技术支持下的“独立”，可能悄悄滑向关系的孤立；而照护的责任，也可能从社会转回到老人和他们的家庭身上。

2️⃣ 让老人仍在判断 ????

???? 一项涉及 686 名被试的三轮实验

人的自信更多来自“这是我做的”这种拥有感，与成果好坏关系不大。越依赖 AI 的人，离开 AI 后越不自信。解法很简单——先人后机：先自己想，再用 AI 补充。

???? “影子工作”：AI 进了养老院，不会自动变成智慧照护

苏黎世联邦理工与上海交通大学的研究者，在两家养老机构驻点6 个月，访谈30 位一线护工，全程跟踪一套传感监测系统从采购、安装到使用的过程。

他们发现：真正让这套系统运转起来的，是护工在背后大量不被看见的工作——判断它会不会侵犯老人尊严、用自己的经验验证监测准不准、调整设备位置以适应老人的身体和习惯、系统不稳时保留人工巡查、最后再把一堆冰冷的数字翻译成家属听得懂的话。

???? 这些看不见的劳动，让算法有了温度。

3️⃣ 从被帮助者到贡献者 ????

???? “不完美的同伴”

研究者在一个中老年园艺线上社区放入 AI 助手“小植”，观察三个月后发现：当小植偶尔答错、露出一点笨拙时，原本不太说话的老人反而会主动纠正它、教它——从被帮助的人，变成社区里的老师。研究者称之为“策略性脆弱”。

???? 老年护理中文对话语料库

研究者提出“亲历性”原则：语料必须来自真实的照护互动，不能是编的。因为适老的最大瓶颈，缺的不是模型能力，而是数据。

???? 把伦理设计进机器人

用“价值敏感设计”方法，把抽象的伦理价值，转化为护理机器人在“助餐”这一具体场景中可执行的设计规范。技术向善，要落地，不能只是一句标语。

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???? 三、六个行动案例：从“意味什么”到“能做点什么”

分享的后半程，转向了行动者的视角。从行动营征集的 120 多个案例中，精选出 6 个与老人直接相关的产品 demo ????

 乡音医伴 —— 面向农村留守老人的方言医疗数字助手。支持方言语音交互、健康谣言识别与气候健康提醒，让不会说普通话的老人也能“说清楚哪里不舒服”。

???? 织己 —— 用“技能互助工单”连接退休女性“想学没人教”与“有技能没处用”两种需求。想学插花就发一个工单，会插花的阿姨来接单，每个人既是学生又是老师。每位女性手中都有无数技能之线，我们一起把它织成一张牢不可破的网。

???? 自传写作助手 —— 帮子女陪伴父母，记录下“为什么会成为今天的自己”。那些关于职业、关系、野心、羞耻、失败、勇敢的“为什么”，都值得被好好写一次。

???? 认知放大器 —— 由一位 60 多岁退休老人自己开发的 AI 技能，用于追踪思维模式、识别认知盲点、生成个性化认知画像。他不是被服务的用户，而是主动拿起工具的创造者 ????

???? 老年糖尿病健康管理助手—— 贴合本地饮食文化，支持粤语、普通话与英语，告诉老人“这道菜能不能吃、怎么吃”，并给出健康建议与安全提醒。

???? 家庭健康管理平台 —— 把体检报告、可穿戴设备与生活方式数据连在一起：把医院的专业语言翻译成家人听得懂的话，也把家人的日常数据整理成医生能用的信息。

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???? 四、一线回声：技术服务于关系，而非替代关系

现场的一线声音，让这场思辨落到了实处❤️

• 康复与辅具确实能让失能老人重新自己吃饭、自己行走，但评估时必须分清“老人做什么、照护者做什么”——独立，不等于无人看护；

• 在机构里，护理员出于护理压力与安全风险，常常选择替老人完成喂食，恰恰印证了“影子工作”的存在；

• 在认知障碍老人的康复中，治疗师常常“装作不懂”向老人求助，只为让老人重新获得价值感——这与“策略性脆弱”不谋而合。

• 一位从业者的观察让人动容：老人退化，跟婴儿长大是一个相反的方向。但他们的心智还没有那么快衰退——他们依然需要被爱、被社会认可、实现自我价值。人毕竟是群居的动物。

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???? 五、步履不停：让好产品被行业看见

田兰宁博士在总结时提出，思德联盟与“思德库评估师之家”社群愿意为行动营中与老年相关的项目提供传播放大、优秀案例推广与一线试点机会，让创造者的作品被行业真正看见、真正用起来。
 

???? 田博士还分享了自疫情封院期间发起、延续至今的“拥抱照护者”公益项目——每年春节一场由照护者自编自演的线上春晚，让护理员被看见、被尊重。

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???? 写在最后

两个小时的交流，在合影与笑声中结束。

正如田兰宁博士在朋友圈写下的那句话：

重阳思辩，智遇银发。

在这个特别的日子里，探讨 AI 如何温暖照护长者，

一场满载启发的思想交流。

科技向善，敬老不止今朝，步履不停 ????

从“让人放心”到“把人放大”，这场重阳节的思想聚会给出的答案并不复杂——

好的技术，不是替老人把事情做完，

而是放大老人自己的能力、目光与声音。

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