人工智能技术的迅猛发展，正以前所未有的深度与广度重塑社会工作领域，人工智能与社会工作的互嵌与融合不断深化，同时也滋生一系列结构性张力。作为以“人文性”为核心特征的专业，以及“直接与人打交道”的工作，社会工作的知识生产、专业互动、服务关系等都在发生新的变革。本期特邀华东师范大学文军教授、华东理工大学何雪松教授、郑州大学韩恒教授与东南大学刘莹副教授撰稿，推出“人工智能社会工作：智能融合、关系重塑与生态再造”专题笔谈，探讨人工智能时代社会工作的高质量发展之道。

——主持人　李　梅

社会工作的“融合智能”：一个正在兴起的理论与实践议题

何雪松 | 华东理工大学社会与公共管理学院院长、教授

本文原载《探索与争鸣》2025年第12期

具体内容以正刊为准

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何雪松

在数字技术重构社会运行逻辑的时代背景下，人工智能与社会工作的融合发展已成为不可逆转的趋势。融合智能作为这一进程的核心范式，打破了传统技术应用中“道器之辨”的二元对立，构建起人的智能与人工智能融合的新样态。本文基于替代、互补、交互强化的三重关系框架，系统阐释融合智能对社会工作的范式重构，探索技术赋能与价值坚守的平衡之道。融合智能的本质是人机协同的有机整体，其发展需要技术创新的推动，更需要人文价值的引领，以更好应对伦理困境、技术异化等多重挑战，从而加速社会工作转“识”成“智”。

融合智能正在成为新的理论和实践议题

人工智能等数字技术的迅猛发展，正在深刻改变社会工作在问题识别、干预方法与服务范围等方面的基本模式。这一变革并非简单的嫁接，而是驱动社会工作从本体论、方法论到运行逻辑的深刻转型。融合智能作为这一进程的核心范式，将技术应用从外在工具转化为内嵌于专业实践中的协同智能，促使传统社会工作突破长期依赖个人经验与局部接触的局限，迈向更具系统性、预见性与包容性的新形态。正如社会工作实践中已呈现的，在需求分析阶段，社会工作者调用人工智能的大数据分析能力，将微观个体困境与宏观社会趋势动态关联，不仅更精准地识别个体与群体的需求，更能揭示需求背后的结构性成因与发展态势。在服务执行阶段，社会工作者可以调用人工智能在文本分析方面的自动化能力，通过人工智能辅助完成重复性、事务性的工作，使社会工作者更好地聚焦专业服务本身。在服务递送阶段，社会工作者可以运用人工智能技术突破空间的限制，通过线上平台和智能机器人为更广泛的人群提供服务，扩大社会工作的覆盖面、提升服务可及性。这些洞察不仅可以帮助社会工作者更早更快识别潜在风险，制定更加精准的干预措施，还可以为政策制定者提供数据支持、推动社会政策优化，实现社会问题源头治理。实践表明，社会工作服务领域有潜力推进人机协同的融合智能模式，逐步构建更完善的服务形态。

不仅如此，实践探索的积累正在推动“融合智能”从技术应用概念上升为理论命题。融合智能所指代的并非人工智能与人类智能的简单叠加，而是在认知、决策与行动层面深度交互、协同进化的新型智能形态，这一新型智能形态会重构社会工作的哲学基础。从本体论的角度，社会工作要从静态的人与环境的互动转向人类与非人类行动者在动态网络中共同建构现实。从认识论角度看，这一范式重新界定了智能的边界及其生成机制。在社会工作场域中，专业智能不再只是体现为社会工作者的个人能力，而是体现为人机协同形成的系统性能力。其既依赖于人工智能在数据处理、模式识别与自动化执行方面的技术优势，也离不开人类智能在价值判断、情境理解与伦理反思方面的核心作用。智能形态的根本性转变，促使我们必须超越单纯的技术应用层面，深入思考社会工作理论体系与实践方式的深远影响，比如专业关系的重构、服务过程中知识生成方式的演变，以及在技术介入不断增强的背景下如何守护人的主体性与尊严等。

融合智能是人类认知能力与人工智能系统通过动态交互形成的协同智能形态。在社会工作的专业实践过程中，其核心特征表现为人的智能与人工智能的结构化耦合与功能互补。

融合智能的理论基础

中国哲学中“道器之辨”的智慧为理解融合智能的实践确立了价值锚点，即技术之“器”必须始终服务于人文之“道”。《周易·系辞》言“形而上者谓之道，形而下者谓之器”，道器之辨的核心在于“体用不二”，道是根本之体，器是功能之用，用源于体而显于体。其中，“道”作为无形的规律与本源，对应社会工作中人的智能，包括专业价值的坚守和对服务对象生命意义的理解；“器”作为有形的器物与工具，对应社会工作应用人工智能的数据处理、风险预测、服务提供等技术功能，其价值服务于“道”的展开。中国哲学“转识成智”的认识论命题也发展了融合智能的理论。人工智能擅长处理与积累可编码的“识”，而社会工作者则专注于将“识”与具体情境、个体生命故事相结合，转化为面对复杂现实的实践智慧。融合智能通过人机协作，加速了从数据之“识”到实践之“智”的转化循环。融合智能本质上是人类实践能力在数字时代的历史性延伸，创造了人机协同的新型实践共同体。比如，当人工智能承担了重复性的事务性工作后，社会工作者可以将更多精力投入到意义建构层面，帮助服务对象重构生命叙事、协调不同群体的价值冲突，这些活动直指人的精神存在维度，符合“人的类存在”的自由本性。

这样的哲学智慧不仅为融合智能提供了理论根基，也为人工智能时代社会工作的理论创新指明了方向。我们要明确人的智能和人工智能在社会工作场景中的融合机理与协同模式，并确立权责边界、沟通机制与信任构建的基本框架，从而形成社会工作的融合智能理论。融合智能理论的兴起必然会挑战并拓展传统的社会工作关系理论。在虚拟与现实交织、人机互动增多的环境中，需要重新审视和定义社会工作专业关系的本质，审慎探讨在线社群与人机互动中的信任建立与情感支持机制，并反思社会工作在人机共生、虚实结合环境下专业界限的动态调整。

基于上述理论视野，社会工作语境中融合智能概念具有三重内涵，即技术逻辑、实践范式与价值立场的有机统一。在技术逻辑层面，融合智能呈现为具有反馈机制的有机整体。人工智能汇聚服务对象的客观数据，并经算法处理生成初步分析结果，接着社会工作者基于专业经验对结果进行合理性验证，经校验后将隐性的情境信息转化为显性的修正参数反哺系统，使人工智能模型不断贴近服务场景的真实需求。这种技术耦合既发挥了人工智能的数据处理优势，又通过人类干预避免了算法脱离实践语境的机械性和伦理风险。在实践范式方面，融合智能体现为数据驱动与人文关怀的辩证统一，这一方法论贯穿于服务全过程。数据驱动为需求识别提供客观锚点，人文关怀则决定着干预的温度与深度，社会工作者需要结合服务对象的具体现实处境解读数据背后的意义。社会工作者既是数据的解读者，又是意义的建构者。在价值立场方面，融合智能的价值核心在于对人的主体性的尊重，体现为限定技术应用范围和空间。在服务对象自决权行使中，人工智能可提供方案选项但不得替代决策；在隐私保护领域，数据采集需要以“最少够用”为标准，避免为技术便利牺牲人格尊严；在文化适应层面，算法设计必须兼容多元价值体系，杜绝将单一文化标准强加于服务对象。

融合智能的实践路径

根据社会工作任务内容的抽象性、常规性与社交性特征，可形成功能替代、能力互补、动态交互的三种实践路径，共同建构回应社会工作复杂性与艺术性的融合智能实践体系。

第一，在常规性任务中，人工智能可实现对人的智能的替代。常规性任务以流程固定、操作重复、目标单一为核心特征，在社会工作中具体体现为政策信息检索、服务档案管理、基础数据统计和基础性服务提供等。此类任务工具性强、结构化程度高，适合由人工智能系统承担。其替代逻辑通常体现为规则嵌入、数据匹配与结果输出的系统流程。替代逻辑需遵循人性化程度与自动化程度呈反比的原则。即便是弱社交属性的常规性任务，也要保留人类介入空间。例如，在自动外呼与信息记录过程中，若服务对象出现情绪波动或特殊需求，系统可及时切换至社工主导模式。

第二，在抽象性任务中，人的智能与人工智能的互补关系更加凸显。抽象性任务的特征是问题界定模糊、解决方案多元、依赖创造性思维，在社会工作中体现为政策制定建议、复杂个案诊断、服务模式创新等。其中，人工智能主要承担数据解析与量化建模等基础工作，为社会工作者提供客观、系统的认知支持；社会工作者则负责对分析结果进行意义阐释、情境化解读与伦理校准，并将其转化为具有实践指导价值的干预策略。人工智能完成的是从抽象到具体的解析工作，人类完成的是从具体到抽象的重构工作，二者形成认知闭环，共同提升社会工作决策的科学性。

第三，在社交性任务中，人的智能与人工智能出现交互强化。社交性任务以情感共鸣、关系建立、意义协商为核心要素，在社会工作中包括个案会谈、团体辅导、社区动员等。在此模式下，人工智能通过情境模拟、情感计算与行为分析等技术，增强社会工作者对服务对象状态的理解与感知能力；社会工作者基于专业训练与人文关怀，将技术所提供的感知信息升华为同理心与信任关系，并进一步优化人工智能的情感交互模型。这一过程形成双向赋能的增强回路，为社会工作者的专业直觉与共情能力提供有价值的参考维度。需要强调的是，技术在此类任务中仅作为辅助感知工具，社会工作者必须始终保持其在专业关系中的主体性与本真性。

在实际应用中，多数社会工作任务兼具三类属性，常规性任务、抽象性任务和社交性任务三者交织在一起，呈现动态切换特征。而动态平衡的实现，依赖于“任务属性识别—人机权责分配—过程实时调整”的智能管理系统。系统需具备情境感知能力，能积极回应具体场景的服务需要。这种灵活性印证了融合智能的本质，即根据任务属性动态调整的协同机制。

融合智能的价值困境

融合智能在为社会工作带来效能提升的同时，也引发了一系列价值困境。这些挑战本质上是技术理性与价值理性、工具逻辑与人文关怀之间张力的具体体现。

第一，隐私保护与信息利用之间存在现实张力。服务对象的数据权利本质上是人格尊严的延伸，这要求在进行信息数据收集与使用时必须遵循“最小必要”原则，建立完善的知情同意机制。但社会工作的特殊性在于，在危机干预等紧急情况下，为保护生命需要突破常规的数据采集边界。这就形成了保护隐私与挽救生命之间的伦理困境。面对此类道德困境，社会工作者应当将保护生命确立为最高价值准则，在具体情境中通过审慎权衡找到兼顾各方诉求的实践方案。

第二，算法偏见与社会公正之间存在循环悖论。算法偏见的本质是社会结构性不平等在技术系统中的再现，算法在很大程度上受到技术人员、数据和物质基础的影响。机器学习很容易形成自我强化的偏见循环，使特定群体的风险评估出现偏差，或出现对需求的系统性低估等。这与社会工作追求公平正义的核心价值形成直接冲突。社会工作者应当主动识别并努力修正这种隐性偏见，通过主动补充数据、调整算法权重等，推动技术系统向更具包容性的方向持续改进。

第三，技术异化与风险蔓延之间存在相互强化。在社会工作实践中，技术异化主要表现为三种形式：工具理性对价值理性的侵蚀，使服务沦为标准化操作；数据崇拜导致对服务对象主体性的忽视，将复杂需求简化为指标数据；算法依赖削弱社工的专业判断能力，造成实践智慧的退化。比如，在老年服务中，若过度依赖人工智能的孤独指数评估，可能忽视老人虽社交频繁但缺乏深度情感联结的真实情感困境；又如，在儿童福利领域，若将家庭收入作为人工智能筛选救助对象的核心指标，可能排除那些收入达标但存在严重亲子关系障碍的家庭。防范这些异化风险需要建立有效的人文纠偏机制，在技术设计阶段就将社会工作的伦理准则转化为算法的可解释性要求。

第四，专业认同与危机重构之间存在理论瓶颈。融合智能的普及可能引发社会工作的专业认同危机：当人工智能能够完成需求评估、方案生成和人机对话等传统专业任务时，社工的专业独特性何在？人的智能是否会受制于人工智能？这种危机的本质是对社会工作本质的误解。实际上，社会工作的核心价值不在于技术操作，而在于对人的主体性的尊重、对生命意义的理解、对社会公正的追求，这些难以被算法化的维度构成专业独特性的根本保障。社会工作者的专业角色应从“服务提供者”转型为“技术协作者”“伦理守护者”“意义建构者”。

融合智能的协同推进

融合智能的协同推进，并非试图彻底消除技术理性与价值理性之间的张力，而是通过构建动态平衡的实践机制，使这种张力成为驱动专业反思与技术优化的建设性力量。融合智能自身所蕴含的“人机协同”本质，提供了以下三条跨越这些障碍的可能路径。

一是在人机交互中构建动态反思机制。融合智能并非静态的技术系统，而是人类智能与人工智能持续对话、相互矫正的动态过程。社会工作者的专业判断与伦理反思可以探索介入算法的运行逻辑，通过补充情境化数据、调整评估权重、注入文化敏感性等方式，实质性地干预算法模型的演进方向。在具体服务场景中，社会工作者可依据专业伦理准则对算法进行调校，使技术系统在必要时服从于生命保护、公平正义等更高阶的价值排序。

二是在价值嵌入中确立结构性通道。融合智能的协同不仅体现在操作层面，更应前置到技术设计与制度建构阶段，构建制度化的价值嵌入通道。社会工作机构可与技术开发者共同制定公共价值和专业价值框架，将核心伦理原则转化为算法开发的具体约束条件和可解释性要求。在制度和组织层面，建立适应融合智能场景的伦理审查委员会、数据治理规范与动态问责机制。

三是在角色转型中实现主体性重塑。融合智能并不会消解社会工作的专业独特性，反而将其推向更本质的层面，承担人机协作、意义协调和系统反思的角色。当常规任务被技术替代，社会工作者得以更专注于无法被算法化的实践智慧：理解矛盾情感中的未言之意，在人际冲突中寻找共识可能，在结构困境中寻求改变的可能。

社会工作的实践模式在融合智能驱动下将步入新阶段，其实践形态的本质在于人类智能与人工智能通过功能替代、能力互补与动态交互的实践形成人机协同系统。融合智能的发展也离不开技术迭代、制度完善与理论突破的协同推进。比如，情感识别能力与算法透明化技术的提升，将全面拓宽人机协同的实践边界；开发适合社会工作场景的技术执行标准与伦理指引，将夯实制度基础；人机协同实践理论体系的构建，将巩固专业发展的学理基础。融合智能的价值不仅在于服务效能的提升，更在于推动社会工作更好地转“识”成“智”。社会工作者需坚守“以人为本”的专业底色，既成为技术应用的先行者，更充当人文价值的守护者。