Page 135 - 《社会》2026年第4期

社会·2026·4

径，用以表示当技术适配不足、情感调节失效或伦理机制缺位时，人机
共存可能在不同阶段发生中断， 并通过修正机制回退至前一环节进行
调整。 由此，该图不止步于对技术操作流程的描述，而是着力呈现人机
共存在实践中生成、受阻与修正的结构性机制。
该框架并未预设技术介入必然导向正向结果， 而是在机制链条末
端设置了明确的条件判断节点：当动态适配到位、情感支持有效且伦理

护栏稳固时，AI 的介入将有助于提升照护互动的连续性、 在场性与正
当性；反之，若关键条件无法满足，技术介入则可能滑向伪在场、风险外
溢与关系断裂等不良后果。 图中的反馈与纠偏路径进一步表明，ASCF
并非一次性完成的设计模型，而是一种通过实践反思、阈值调整与流程
修订不断迭代的社会技术机制。 由此，该框架将人机共存从抽象的对称
性主张转化为一种可被经验检验、可条件化研判、能嵌入照护治理体系
的实践逻辑。
这也说明本文所谓融合性视角的意义不在于折中， 而是将二元对
立转写为可被治理的协同关系。 面对拥抱技术的乐观叙事，本文把效率
命题社会化：真正能落地的效率，是与使用者身体或认知特征、家庭伦
理与照护节奏达成一致的效率，否则，AI 赋能只会带来形式化的空转，
而无法减轻患者的痛苦。 面对技术批判的风险警示，我们把批判命题工
程化：“人类在环”、 触发阈值、 预警—复核—转介—问责的标准流程，
使“应当如此”的伦理被落实为“可以这样做”的制度接口（Zuboff，2019；
Andrejevic，et al.，2020）。 对于近年来被提出的人机共存、混合能动性的
理论， 我们用可观察的互动链条把概念落地：AI 的记忆与回应如何被
赋义，社工如何把模板化话语调试为语境化表达，风险开关如何在具体
事件被触发与复原（Heidegger，1954；Latour，2005）。
本文的研究重点并不在于评估 AI 在安宁疗护中的应用效果，而在
于分析其在具体实践中如何嵌入、受阻与调整。 正如本研究所示，AI 在
当前阶段尚未实现广泛、独立的应用，其运行与落地在很大程度上仍依
赖社会工作者的中介与转译。 这一局限性并非研究的不足，而是恰恰构
成了本文分析的经验基础：技术不会自动融入照护关系，必须通过情境
适配、情感调节与伦理协商才能逐渐发挥作用。 换言之，区别于技术已
被成熟应用的研究取径，本文聚焦于技术嵌入的未完成性，以此考察人

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