Page 137 - 《社会》2026年第4期

社会·2026·4

从这一意义上看，ASCF 也与“身份物”这一概念形成了互补性的对
话关系。“身份物”强调，现代社会互动往往依赖特定物质装置，将主体
合法地转译进互动关系之中（黄心烨、郑作 彧 ，2025）。 本研究发现，AI
在安宁疗护中确实扮演了类似的进场装置角色：它通过记忆、回应与持
续在场参与界定谁能够被倾听、何种情绪得以表达。 然而，当技术进场
无法完成可及性—解释—关系转接的社会化过程时， 身份物反而可能

转化为互动障碍，并诱发认物不认人的道德张力。 ASCF 的贡献在于揭
示了这种张力不是身份物逻辑的副产品，而是需要通过动态适配、情感
调节与伦理共构加以持续调解的实践问题。
因 此 ，ASCF 框 架 可 以 被 理 解 为 一 种 面 向 照 护 场 域 的 STS 延 展 模
型：它在继承人机共存与物质转向核心洞见的同时，将分析重心从技术
如何成为行动者推进到技术如何在照护实践中被驯化、 被约束并被纳
入可治理的协作秩序。 这一推进使人机共存不再仅是对称性原则下的
理论判断，而成为可以被经验检验、制度吸收并持续修正的实践机制。
在实践层面，ASCF 框架具有多重具体意义。 在服务链条上，AI 智能
体和社会工作者可明确分工：AI 负责前置识别与连续陪伴， 社工负责
在场深化与跨专业协同，形成早发现—快转接—稳处置的闭环。 在干预
范式上，共情接力可以制度化为培训脚本与督导规范，把模板化标准转
为情境中的语言，并将转换能力纳入质量评估。 在评估与治理层面，把
安宁疗护量表嵌入对话机制，实现对话即评估、评估即干预。 在能力与
政策层面，需要结合 AI 协同素养课程包（同理心算法基础、语言调适、
风险识别与转介、与技术团队沟通），在院内规程与行业指引里明确人
类在环与伦理审查的硬性要求（Lekadir，et al.，2025），以护栏先行的方
式推进试点。
本文并非旨在给出一种可直接移植的通用模型， 其解释力基于特
定的社会与制度条件。 首先，本研究的经验材料主要来自第一作者研究
团队在某三甲医院安宁疗护病区的试点实践，该场域在组织化程度、专
业分工与制度资源上相对集中，能够支撑社会工作、医护人员与技术系
统之间较为稳定的协作关系。 因此，ASCF 框架所揭示的人机协同机制，
更接近于一种在较高的制度密度与专业化基础上形成的协作秩序，而
非对不同地区、不同层级机构或以家庭照护为主的场景的直接外推。 也

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