隨著數字化浪潮的興起，人工智能正在迅速改變著人類生活的方方面面。人工智能在醫療、教育、交通出行、金融等各個領域都有廣泛的應用，顯示出了巨大的技術潛力和社會價值。隨著人工智能技術的發展，社會工作作為一個以促進社會公平和提高社會福利為己任的專業領域，也面臨著人工智能帶來的深刻變革。一方面，人工智能使社會工作的效率更高，更準確，更能滿足弱勢群體的需要；另一方面，隨著人工智能技術的廣泛應用，所產生的一系列倫理、法律、社會等問題也對社會工作提出了新的挑戰。在此背景下，深入研究人工智能賦能社會工作帶來的機遇和挑戰，對促進社會工作創新發展具有重大意義。
一、人工智能賦能社會工作的雙重機遇
（一）技術賦能帶來的顯性效能提升
人工智能能顯著提高社會工作的效率，體現在服務的精準性、高效性和范圍的擴展。傳統的人工篩查易受情緒、情感等因素的影響，人工智能通過深度學習和自然語言處理技術，可以解析服務對象的多維信息，構建多維度的畫像，實現精準匹配。如利用非結構化數據構建的第三代圖神經網絡，在兒童青少年精神健康評估中的抑郁篩查成功率比DSM-5提高21%，這有助于早期干預。在效率方面，人工智能利用自然語言自動生成報表，智能穿戴設備監控預警，減輕社會工作者人手不足、工作重復性高的問題，提高社會工作者的效率。在范圍上，它通過視頻會議等方式，突破時間和空間的限制，服務于邊遠地區，并集成多維度的信息定制方案，實現資源的平衡配置。
（二）人機協作催生的深層模式創新
人機協同，優勢互補，促進社會工作模式的深層次創新。人工智能具有對多源數據進行快速集成和分析的能力，能有效地進行資源分配和風險評估。社會工作人員具有專業的道德判斷和處理文化情境問題的能力。兩者構成了一種“技術支持+專業指導”的模式。如在津巴布韋建立的虛擬現實培訓平臺，通過人工智能行為捕獲和社會工作人員倫理決策相結合的方式，使家庭暴力干預訓練效率提高47%。該模式可以緩解我國農村社會工作督導不足的問題。文化適應算法還有助于本土化創新，如通過對“孝親倫理”相關特征的量化，優化虐待老人的風險評估模型。在教育領域，機器翻譯適配系統提升了國際知識的獲取率，促進中國經驗在世界范圍內的傳播，推動產業發展的新模式的形成。
二、技術應用中的結構性矛盾與倫理困境
（一）算法偏見與隱私泄露的風險
算法偏見和隱私泄露嚴重威脅社工服務的公平性和被檢者的權益。算法偏向源于數據和模型的問題，如以城市中產階級為對象的家庭風險評估模型，可能造成對農村和少數民族家庭風險的誤判，進而導致服務配置不平衡、刻板印象加深和政策制定偏差。個人隱私泄露則是因為社會工作者的數據中包含服務對象的健康和家庭等敏感信息，如果在存儲、使用和共享過程中沒有得到有效的保護，很容易發生信息泄露。在數據共享過程中，授權不明確或超權限使用數據，容易侵犯用戶的隱私，降低用戶對數據應用的信任度。
（二）數字鴻溝加劇下的技術排斥
隨著人工智能和社會工作的融合，數字鴻溝進一步擴大，弱勢群體面臨邊緣化風險。物質方面，在偏遠和欠發達地區，老年人面臨著網絡覆蓋差、設備普及率低、使用費用高等問題，如智能養老監控系統由于成本高而被排除在外。在認知方面，老年人的機能下降，認知固化，學習數字技術變得非常困難，這會讓老年人享受不到技術紅利，在資源分配上更加不利。
（三）責任歸屬模糊化與情感勞動工具化
人工智能突破了社會工作者的職責系統和情感服務的邏輯。在責任歸屬方面，技術開發商、運營商和社工機構之間的責任界限不明確，出現問題容易推卸責任，形成責任真空。一些社會工作者過分依賴于算法，喪失自己的職業判斷，成為“工具執行者”，弱化自己的專業主體性。在情緒勞動方面，人工智能通過對情感交互進行數據標注，代替基于非言語溝通的專業評價，對職業身份造成沖擊，使得服務喪失人文溫度，偏離“助人自助”的價值觀。
三、應對挑戰的三維協同策略體系
（一）構建公平合法的技術應用環境
構建公平、合理的技術應用環境是化解社會工作領域人工智能倫理風險的關鍵，需要從可解釋性算法和全過程數據治理兩個方面入手，形成技術和制度的雙重保障。在算法層次上，如何突破“黑箱”困境、實現技術有效性與職業倫理之間的平衡是關鍵。傳統的機器學習模型往往以犧牲解釋性為代價，而社工服務的對象大多是弱勢群體，因此算法決策需要既精確又透明。如在兒童保護風險評價體系中，需要將復雜模型的預測結果分解成易于理解的特征貢獻值，明確家庭經濟狀況、監護狀況等指標在風險判斷中的權重，使社會工作者和服務對象清楚地知道決策依據。
（二）提升社會工作者的技術素養與倫理意識
社會工作者作為人機協同工作的核心環節，其技術素養和倫理意識的提升對避免技術異化、實現深度融合至關重要，需要建立“能力提升—倫理規范—協同創新”的培育體系。要想提高社會工作者的能力，就必須要將社會工作者由“被動的工具使用者”向“主動的系統建構者”轉變。社會工作者在實踐訓練的過程中，能夠掌握智能工具的基本操作。如使用自然語言處理工具，對服務記錄中的關鍵信息進行提煉，并對其進行智能評價，形成初步的方案，以減輕其重復性的工作壓力。中級階段側重于算法邏輯理解和批判性認知，并結合案例教學（如分析老年護理算法對獨居老人需求判斷失誤等），指導社會工作者識別技術應用邊界，避免盲從。高級階段鼓勵社會工作者參與人機協同創新，將一線的經驗轉變成算法優化的依據，比如在社區矯正中根據被試人的心理動態調整風險評價的權重，使技術更加貼近服務實踐。
在人機協同過程中，需要加強倫理意識，當遇到算法和專業判斷之間的沖突時，社工需要根據“最小傷害”“服務對象自主”等原則進行決策和記錄，例如，在兒童監護評估過程中，如果系統建議將其送去撫養，社會工作者卻發現其有改善的可能，則需要詳細記錄其堅持專業判斷的原因，定期回顧系統的服務記錄，找出諸如算法偏差，隱私侵犯等風險，推動技術更新。在此基礎上，厘清社會工作者的“價值錨點”地位，堅持情感支持和危機干預等核心職業能力，避免情緒勞動工具化，確保技術始終為“助人自助”這一職業價值服務，使技術素養和道德自覺深度融合。
（三）建立跨學科協同機制
構建跨學科協作機制，是解決技術適配難題，兼顧技術理性和人文關懷的戰略路徑。在組織結構方面，需要打破學科壁壘，建立“需求、技術、道德”三位一體的合作平臺，如大學、社會工作機構和科技企業共同組建“人工智能社會工作實驗室”等。以數字養老社會工作為例，通過對智慧養老服務需求（如遠程健康監控、情感陪伴等）的梳理，由計算機團隊將需求轉化為技術方案，研發適配的智能終端和算法模型，倫理團隊對數據隱私和人文關懷風險進行評估，三方協同解決技術供給和服務需求脫節的難題，保證技術研發符合實踐場景。在實踐層面，需要通過跨學科對話，建立一個涵蓋技術研發、應用和評價全過程的統一倫理評價框架。在應用階段，對智能機的使用范圍和人機協同職責的劃分進行規范；評價階段，構建“效率+人性化”的雙維度指標體系，評估服務反應的速度和準確性，以及服務對象的滿意程度和社會工作者的職業價值實現程度。
結束語
隨著人工智能技術與社會工作實踐的深入，這兩個領域的融合也會越來越緊密。社會工作者需要在堅持職業倫理的前提下，主動擁抱人工智能技術，使其在社會工作領域真正發揮作用，促進社會公平和公正，為建設更美好的社會做出自己的貢獻。
（卞艷岳?長春理工大學）
