Page 111 - 《社会》2026年第4期

社会·2026·4

学习的死亡风险预测与症状识别， 帮助社会工作者与医护团队提前介
入、优化干预策略（ Bajwa，et al.，2021；Bozkurt，et al.，2025）；二是情绪识
别与自然语言处理模型，用于患者沟通、痛苦评估与心理支持，为临终
阶 段 提 供 新 的 情 感 陪 伴 机 制 （ Vu，et al.，2023；Bork鄄Zalewska，et al.，
2024）；三是 AI 驱动的决策支持系统，在住院与居家照护中帮助社会工
作者识别风险、 匹配资源， 提升服务连续性与个性化水平（ Wilson，et

al.，2023）。
同时，AI 的介入正推动安宁疗护社会工作从被动应对向主动预测
与智能支持转变。 机器学习与深度神经网络能够在大规模数据中识别
隐 藏 模 式 ， 协 助 社 会 工 作 者 动 态 监 测 患 者 心 理 状 态 与 家 庭 压 力
（ Sciarretta，et al.，2022）。 这种数据驱动逻辑推动了安宁疗护在制度—
流程—能力三重维度的重组：（ 1）制度层面强化了跨部门协作与照护标
准化；（ 2）流程层面提升了干预的精准性与时效性；（3）能力层面则使
社会工作者与护理人员在高负荷环境下能够维持服务质量与人文照护
（Boetto，2025）。 总体而言，技术建构主义的研究将 AI 视为不可逆的历
史性动力，它不仅优化了服务流程，更通过重塑人—机—组织关系，为
安宁疗护社会工作的智能化与社会化提供了方法论基础。
（二）批判理论与伦理风险的再审视
与技术乐观主义相对， 批判理论强调人工智能并非中性的照护工
具，而是深度嵌入权力关系与资本逻辑的社会技术体系（孙丹阳、李侠，
2025； 段伟文，2017；Zuboff，2019；Andrejevic，et al.，2020）。 AI 的算法介
入虽然提高了效率，但同时带来了监控化、规训化与商品化等深层风险
（ 李友梅，2025）。 福柯的规训权力理论揭示，技术不仅是外部的控制手
段，更通过数据反馈机制内化为主体的自我监控，使照护行为逐渐服从
算法理性与绩效逻辑（Deleuze and Foucault，1977）。 在安宁疗护中，这种
规训表现为三种形式。 其一，监控化的照护关系。 AI 系统在追求精准数
据的同时，可能将临终体验简化为可预测指标，削弱患者的主体性与尊
严 （Vu，et al.，2023）。其二，情感回应的表层化。AI 的情绪识别虽能模拟
同理心， 却难以传达真实情感与文化理解， 容易形成缺乏情境支撑的
“伪在场”，从而削弱照护互动的真实感（Boetto，2025）。 其三，算法偏见
与结构性不平等。 AI 模型的训练数据多源于西方语料，忽视本土文化

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