老年慢病AI照护中的情感伦理需求

老年慢病AI照护中的情感伦理需求演讲人CONTENTS引言：老年慢病照护的时代命题与情感伦理的回归老年慢病AI照护中情感伦理需求的内涵解析当前AI照护情感伦理需求的现实困境老年慢病AI照护情感伦理需求的具体维度情感伦理需求的实现路径与行业实践结论：情感伦理——老年慢病AI照护的灵魂目录老年慢病AI照护中的情感伦理需求01引言：老年慢病照护的时代命题与情感伦理的回归引言：老年慢病照护的时代命题与情感伦理的回归在参与社区老年健康管理的五年间，我见过太多令人心酸的场景：独居的李爷爷患有高血压，智能手环每天准时提醒他吃药，却在他因孤独偷偷多喝两杯白酒导致血压骤升时，没能捕捉到情绪异常；王奶奶的糖尿病管理APP能精确记录每餐碳水，却在她因思念去世老伴偷偷吃块点心后，只弹出“血糖超标”的冷冰冰提示，而非一句温柔的“今天是不是想奶奶了？”。这些场景背后，折射出一个日益凸显的矛盾：随着人工智能（AI）技术在老年慢病照护中的大规模应用，我们是否过度聚焦于“技术效率”，而忽视了老年群体最根本的“情感伦理需求”？我国60岁及以上人口已达2.97亿，其中超过1.8亿患有慢性疾病，失能半失能老人超4000万。慢病照护的核心不仅是“延长生命”，更是“提升生命质量”——而生命质量的核心，恰恰在于情感需求是否被满足、伦理尊严是否被尊重。引言：老年慢病照护的时代命题与情感伦理的回归AI技术作为“工具”，其价值最终应服务于“人”的需求。当AI照护系统仅能监测数据、提醒用药，却无法感知老人的孤独、恐惧、尊严渴望时，这样的“智能”便失去了温度。因此，深入探讨老年慢病AI照护中的情感伦理需求，不仅是技术伦理的必然要求，更是实现“健康老龄化”的时代命题。本文将从情感伦理的内涵解析、现实困境、需求维度及实现路径四个维度，系统阐述这一议题，以期推动AI照护从“技术驱动”向“人文驱动”的范式转型。02老年慢病AI照护中情感伦理需求的内涵解析老年慢病AI照护中情感伦理需求的内涵解析情感伦理需求，是个体在社会互动中产生的、关乎情感体验、价值认同与尊严维护的综合性需求。在老年慢病照护场景中，这种需求因老年群体的特殊性而呈现出独特的内涵与复杂性。老年慢病群体的情感需求特征老年慢病患者长期面临疾病折磨、功能退化、社会角色丧失等多重压力，其情感需求呈现出“高频次、多层次、易脆弱”的特征。具体而言，安全情感需求是基础——疾病的不确定性让老人对“被照顾”有强烈渴望，希望照护者（包括AI系统）能及时响应其生理与心理波动；归属情感需求是核心——退休、丧偶、子女远离等因素导致社交圈萎缩，老人渴望通过情感联结确认“自己仍被需要、被牵挂”；尊严情感需求是关键——当老人因失能、失智而丧失自理能力时，极易产生“无价值感”，他们需要照护过程尊重其生活习惯、自主选择权，避免被“物化”为“疾病载体”；超越情感需求是升华——部分老人希望通过照护过程实现自我价值，如参与健康管理决策、帮助他人等，从而获得精神层面的满足。老年慢病群体的情感需求特征这些情感需求并非孤立存在，而是与慢病管理过程深度交织。例如，一位患有阿尔茨海默病的老人，其“忘记吃药”的行为背后，可能是对“失去自主权”的焦虑——此时，AI照护系统若仅通过语音提醒“该吃药了”，可能引发抵触情绪；若能结合其过往喜好（如“奶奶，今天您最喜欢的桂花糕做好了，吃完药再尝一块好不好？”），则能在完成照护任务的同时，满足其“被尊重”“被关爱”的情感需求。AI照护中情感伦理的特殊性与传统照护（如家庭照护、社区医护）相比，AI照护中的情感伦理需求具有三个特殊性：一是技术中介性——情感传递不再依赖“面对面”的人际互动，而是通过算法、传感器、语音交互等技术中介实现，这使得情感响应的“真实性”与“共情力”面临挑战。例如，AI语音助手即使能模仿温柔语气，若无法理解老人方言中的隐含情绪（如用“没事”掩饰疼痛），其情感响应便可能流于形式。二是数据依赖性——AI对情感需求的判断高度依赖数据采集（如语音语调、面部表情、行为轨迹），但老年群体的情感表达往往具有“非标准化”特征（如沉默寡言的老人可能通过“频繁整理房间”表达焦虑），数据偏差可能导致情感需求被误判。三是责任复杂性——传统照护中，情感伦理责任主要由照护者承担；而在AI照护中，责任主体扩展至算法设计者、数据提供方、设备使用方等多方，如何界定“情感伦理失范”的责任边界，成为新的伦理难题。情感伦理需求的核心价值在老年慢病照护中，情感伦理需求绝非“附加项”，而是决定照护效果的核心变量。研究表明，具备情感支持的慢病患者，其治疗依从性提升40%，并发症发生率降低25%，孤独感评分下降35%。从伦理学视角看，满足情感需求是践行“尊重自主行善不伤害公正”四大原则的必然要求：尊重老人作为“情感主体”的自主性，通过情感支持促进其福祉（行善），避免因情感忽视导致的心理伤害（不伤害），确保不同文化、经济背景的老人均能获得平等的情感关怀（公正）。03当前AI照护情感伦理需求的现实困境当前AI照护情感伦理需求的现实困境尽管情感伦理需求在老年慢病照护中至关重要，但当前AI技术的应用实践却存在诸多伦理困境，导致“技术效率”与“人文关怀”的割裂。这些困境既源于技术本身的局限性，也折射出行业对情感伦理认知的不足。技术理性与人文关怀的割裂当前AI照护系统的开发逻辑普遍遵循“技术理性优先”原则，即以“数据准确性”“任务完成效率”为核心指标，而将情感关怀视为“可有可无的附加功能”。具体表现为：技术理性与人文关怀的割裂功能设计“重生理、轻心理”多数AI照护设备聚焦于生理指标监测（如血糖、血压、心率），而对情感指标（如情绪波动、孤独程度）的识别与响应能力薄弱。例如，某款智能血糖仪仅能记录血糖值，无法结合老人近期的社交活动、睡眠质量等数据，分析其情绪对血糖的影响；某款跌倒监测手环虽能精准定位跌倒位置，却无法在老人因害怕再次跌倒而减少外出时，提供心理疏导。技术理性与人文关怀的割裂交互方式“重指令、轻沟通”AI系统的交互设计多采用“任务驱动”模式，即“用户指令-系统执行”的单向流程，缺乏情感化的双向沟通。例如，当老人说“我睡不着”时，AI系统可能仅回应“已为您播放白噪音”，而非询问“是不是因为今天没见到孙子，心里想他了？”这种“非情感化响应”会让老人感到“自己只是被管理的对象，而非被理解的人”。技术理性与人文关怀的割裂算法逻辑“重群体、轻个体”AI算法往往基于“群体数据”优化，难以适配老年群体的个体情感差异。例如，某款AI健康管理APP对“独居老人”的默认策略是“增加提醒频率”，但部分独居老人可能将频繁提醒视为“被监视”，从而产生逆反心理——这种“一刀切”的算法逻辑，本质是对个体情感独特性的忽视。数据隐私与情感安全的冲突AI照护依赖大量个人数据（包括生理数据、行为数据、情感数据），而数据的采集、存储、使用过程，极易侵犯老人的隐私权与情感安全感。数据隐私与情感安全的冲突情感数据的过度采集与滥用为识别情感状态，部分AI系统会采集老人的语音语调、面部表情、甚至文字聊天记录等情感数据。例如，某款智能音箱通过分析老人说话时的“语速变化”“停顿频率”判断其情绪，但这些数据若被用于商业营销（如向情绪低落的老人推送“保健品广告”），则构成对情感隐私的侵犯。数据隐私与情感安全的冲突数据泄露导致的“情感二次伤害”老年群体的数字素养相对薄弱，对数据风险的认知不足，其情感数据一旦泄露，可能引发严重的心理创伤。例如，某社区曾发生AI健康档案泄露事件，一位患有抑郁症的慢病老人，其“情绪低落”的记录被邻居知晓后，遭到议论和歧视，导致其病情加重——这种“情感标签”带来的二次伤害，远超数据泄露本身。数据隐私与情感安全的冲突“透明性缺失”加剧情感焦虑多数AI照护系统的数据采集与使用规则对老人不透明（如不知道哪些数据被采集、谁有权访问数据），这种“黑箱操作”会让老人产生“自己被监控”的不安全感。例如，一位老人发现智能摄像头会“突然亮灯”，却不知是在进行“夜间跌倒风险监测”，可能会因害怕隐私被窥探而拒绝使用设备。算法偏见对老年群体的误判与排斥算法偏见是AI系统中的系统性问题，在老年慢病照护中，这种偏见不仅影响照护效果，更可能对老人的情感需求造成误判与排斥。算法偏见对老年群体的误判与排斥数据样本偏差导致的“情感误判”AI算法的训练数据若缺乏老年群体的多样性（如仅包含城市、高学历老人的数据），则可能对其他群体的情感需求产生误判。例如，某款AI语音助手基于“年轻用户数据”训练，无法理解农村老人使用方言表达“疼痛”时的特殊词汇（如“心口发紧”），将其误判为“情绪正常”，从而延误病情。算法偏见对老年群体的误判与排斥文化偏见对“传统情感需求”的忽视不同文化背景的老人，其情感表达与需求存在差异（如农村老人更重视“家庭团聚”，城市老人更关注“社会参与”），但AI系统若缺乏文化敏感性，可能忽视这些传统情感需求。例如，某款AI照护系统为所有老人推荐“线上社交活动”，但对不熟悉智能设备的农村老人而言，这种“虚拟社交”无法替代“面对面唠家常”的情感慰藉。算法偏见对老年群体的误判与排斥“年龄偏见”强化“负面标签”部分算法设计中隐含“年龄偏见”，如默认“老年人都需要被照顾”“老年人固执、难以沟通”，这种偏见会强化老人对“自己无用”的负面认知，损害其情感尊严。例如，某款AI护理机器人在与老人交互时，始终使用“慢语速、高音量”的“对小孩说话”模式，这种“过度照顾”会让老人感到自己的“成年人格”被否定。照护场景中人际关系的异化AI照护的普及，可能改变传统照护中的人际互动模式，导致“人际情感联结”被“技术依赖”所取代，引发老人的情感孤独。照护场景中人际关系的异化“AI替代”导致家庭照护责任弱化部分子女认为“AI设备能搞定一切”，从而减少对父母的情感陪伴。例如，一位子女为独居母亲购买了智能陪伴机器人，却不再定期回家探望——机器人虽能聊天，却无法替代子女的“一个拥抱”“一句家常”，这种“技术替代”会让老人感到“自己被子女‘甩锅’给了机器人”。照护场景中人际关系的异化“人机交互”弱化社会支持网络过度依赖AI照护，可能减少老人与社区、邻里、医护人员的互动机会，削弱其社会支持网络。例如，某老人使用AI送餐服务后，不再下楼与邻居一起吃饭，导致社交隔离——这种“技术便利”背后的“情感代价”，是传统照护中较少被关注的盲区。照护场景中人际关系的异化“情感依赖”引发自主性丧失部分AI系统通过“过度情感关怀”建立依赖关系，反而可能削弱老人的自主性。例如，某款AI健康助手为鼓励老人运动，每天用“您今天真棒”等话语表扬，但长期依赖这种“外部肯定”，可能导致老人失去“自我激励”的能力，一旦AI系统故障，便陷入“情绪低落”。04老年慢病AI照护情感伦理需求的具体维度老年慢病AI照护情感伦理需求的具体维度面对上述困境，我们需要明确：老年慢病AI照护中的情感伦理需求，究竟包含哪些具体维度？结合老年群体的心理特征与照护实践，可将这些需求划分为五个核心维度，每个维度均需通过技术与人文的协同设计予以满足。情感陪伴需求：从“技术响应”到“情感共鸣”情感陪伴是老年慢病患者最基础的需求，其核心在于“让老人感到自己不是孤立的”。AI照护系统需超越“工具属性”，成为老人的“情感伙伴”。情感陪伴需求：从“技术响应”到“情感共鸣”非语言交互的情感传递老人的情感表达往往“非语言化”（如一个微笑、一次叹息、一个动作），AI系统需具备多模态情感识别能力，捕捉这些细微信号并给予共情响应。例如，当老人因看到孙子的照片而发笑时，AI系统可主动说：“您看孙子照片时，眼睛都亮了，他一定也很爱您”；当老人因疼痛而皱眉时，AI系统可提醒：“您是不是哪里不舒服？要不要联系医生看看？”这种“非语言-情感”的联动，能让老人感受到“自己被看见、被理解”。情感陪伴需求：从“技术响应”到“情感共鸣”个性化情感响应每个老人的生活经历、性格偏好、情感需求均不同，AI系统需基于“个体画像”提供定制化情感陪伴。例如，对喜欢京剧的老人，AI系统可播放《贵妃醉酒》并聊聊“梅兰芳的故事”；对丧偶独居的老人，AI系统可定期“模拟”已故老伴的语气说：“今天降温了，记得穿件厚衣服”。这种“个性化记忆”与“情感代入”，能让AI系统从“陌生人”变为“老朋友”。情感陪伴需求：从“技术响应”到“情感共鸣”持续性陪伴与“情感锚点”构建老人的情感稳定需要“持续性”支持，AI系统需通过日常互动构建“情感锚点”（即固定的情感联结符号）。例如，每天早上7点，AI系统用“今天天气好，阳台的兰花开了，您要不要去晒晒太阳？”唤醒老人；每周五晚上，提醒“明天是儿子回家的日子，要不要做他爱吃的红烧肉？”这种“规律性情感互动”，能增强老人的安全感和对生活的期待。尊严维护需求：从“被动管理”到“主动赋能”尊严是老年群体的核心情感需求，AI照护系统需避免“居高临下”的管理姿态，通过“赋能”让老人感受到“自己仍是生活的主人”。尊严维护需求：从“被动管理”到“主动赋能”尊重自主选择权在慢病管理中，AI系统应将“选择权”交给老人，而非“指令式”要求。例如，当老人血糖偏高时，AI系统可提供多种建议：“今天少吃半碗米饭，还是饭后多走10分钟？”或“您想吃点水果吗，我推荐草莓（低糖），但只能吃5颗哦”；对于使用智能设备，AI系统应允许老人自定义功能（如“关闭夜间监测”“调整提醒音量”），让老人在“被尊重的选择”中维护尊严。尊严维护需求：从“被动管理”到“主动赋能”保护隐私与“体面边界”AI照护需明确“隐私边界”，避免过度干预导致老人“颜面扫地”。例如，在协助失能老人如厕时，智能设备应仅监测“是否跌倒”，而非“如厕时长”；在采集情感数据时，需提前告知“为什么要采集这些数据”“数据如何使用”，并获得老人明确同意。某社区曾尝试“AI隐私保护模式”：老人可通过语音指令“今天不想被监测”，系统将暂停非必要数据采集——这种“自主控制权”的赋予，极大提升了老人的尊严感。尊严维护需求：从“被动管理”到“主动赋能”正向语言与“去标签化”沟通AI系统的语言设计需避免“疾病标签”和“负面暗示”，多用“赋能式”语言。例如，不说“您又忘记吃药了”，而说“今天还没吃药呢，我陪您一起去倒水好不好？”；不说“您又跌倒了”，而说“今天不小心滑了一下，我们看看哪里不舒服，下次扶着扶手更安全”。这种“去标签化”沟通，能让老人从“患者”身份中抽离，重新找回“正常人”的感觉。自主决策支持需求：从“算法主导”到“人机协同”老年慢病管理的核心是“自我管理”，AI系统需成为老人的“决策伙伴”，而非“决策替代者”，帮助老人在“知情-选择-负责”的过程中维护自主性。自主决策支持需求：从“算法主导”到“人机协同”信息透明与“可解释AI”AI系统需以老人能理解的方式，解释“为什么做出这样的照护建议”。例如，当AI建议“增加降压药剂量”时，不应仅显示“数据异常”，而应说明：“您今天的血压是150/95，比昨天高了10/5mmHg，医生说可能是昨晚没睡好，要不要先试试听段轻音乐，半小时后再测一次？”这种“数据-原因-建议”的可解释逻辑，能让老人理解并接受决策，而非被动服从。自主决策支持需求：从“算法主导”到“人机协同”风险共担与“决策参与”AI系统需邀请老人参与决策过程，共同承担照护风险。例如，对于“是否使用新型胰岛素泵”的决策，AI系统可提供：“这个泵能减少扎针次数，但需要每天学习操作，您想先看看操作视频，还是让护士教您？”；对于“是否参加AI健康干预项目”，可说明：“这个项目会记录您的运动数据，但我们保证数据仅用于改善您的健康，您同意吗？”这种“风险共担”的参与模式，能让老人感受到“自己是决策的主体，而非被动的试验品”。自主决策支持需求：从“算法主导”到“人机协同”能力建设与“自我效能感”提升AI系统需通过“技能培训”“正向反馈”，帮助老人提升自我管理能力，增强“我能行”的自我效能感。例如，某款AI糖尿病管理APP设置了“小任务”系统：老人记录“今天少吃了一块糖”，可获得“健康小星星”奖励，集满10颗可兑换“孙子视频通话时间”；APP还会推送“简单食谱”“手指操”等易懂内容，让老人在“完成小任务”的过程中，感受到“自己能掌控健康”。文化心理适配需求：从“标准化服务”到“本土化关怀”老年群体的情感需求深受文化背景影响，AI照护系统需打破“标准化”思维，提供“本土化、场景化”的情感关怀。文化心理适配需求：从“标准化服务”到“本土化关怀”方言与地域文化适配AI语音系统需支持方言识别与回应，避免“语言障碍”导致情感沟通失效。例如，在四川农村，AI系统需能听懂“安逸”“巴适”等方言词汇，并回应：“今天吃了‘安逸’没？我给您推荐了川味清淡菜谱，试试嘛”；在北方，AI系统可结合“冬天吃饺子”的习俗，提醒：“降温了，包点饺子暖暖胃，要不要教您孙子一起包？”这种“方言+习俗”的适配，能让老人感受到“AI懂我”。文化心理适配需求：从“标准化服务”到“本土化关怀”家庭伦理与文化价值观融入中国家庭的“孝道文化”“代际互助”等价值观，需融入AI照护设计。例如，AI系统可定期向子女发送“情感关怀提醒”：“妈妈今天说想您包的饺子，您有空视频聊聊天吗？”；对于“多代同堂”家庭，AI系统可设计“家庭共享健康档案”，让老人与孙辈共同完成“每日步数挑战”，在“家庭互动”中强化情感联结。文化心理适配需求：从“标准化服务”到“本土化关怀”宗教与信仰需求尊重部分老人有宗教信仰（如佛教、基督教），AI系统需尊重其情感需求。例如，对信佛的老人，AI系统可在清晨播放“佛经音乐”，提醒“今天是初一，要不要念会儿经？”；对基督教老人，可在周日提醒“今天是礼拜日，要不要在线参加教会活动？”这种“信仰适配”能让老人的精神需求得到满足。家庭-社会协同需求：从“AI孤岛”到“支持网络”老年慢病照护不是“AI的单打独斗”，而是需连接家庭、社区、医疗机构的“协同网络”，AI系统需成为这个网络的“情感纽带”。家庭-社会协同需求：从“AI孤岛”到“支持网络”家庭情感连接的“技术桥梁”AI系统需帮助子女与老人建立“跨越时空的情感连接”。例如，某款AI相框可让子女远程上传家庭视频，老人点击即可观看；AI语音助手可设置“家庭留言”功能：“爸爸，我今天加班，给您留了您爱吃的蛋糕，记得加热吃哦”；对于不会使用智能设备的老人，AI系统可自动将子女的微信语音“转译”为语音提醒：“儿子说，晚上给您打电话，让您别睡太早”。这种“技术桥梁”能有效缓解“子女不在身边”的情感孤独。家庭-社会协同需求：从“AI孤岛”到“支持网络”社区支持网络的“智能激活”AI系统需整合社区资源，激活老人的“社区归属感”。例如，某社区AI平台可根据老人的兴趣爱好，推送“书法班活动”“广场舞队伍”信息；对行动不便的老人，AI系统可协调“社区志愿者上门陪伴”，并记录“陪伴过程”供子女查看；对于“空巢老人”，AI系统可定期组织“线上茶话会”，让老人在“社区大家庭”中找到情感寄托。家庭-社会协同需求：从“AI孤岛”到“支持网络”医疗人文关怀的“延伸触角”AI系统需作为医疗机构与老人之间的“情感延伸”，传递医疗过程中的人文关怀。例如，医生通过AI系统给老人发送检查结果时，可附加一句：“阿姨，您恢复得很好，继续保持散步习惯，下次见您我请您吃糖！”；对于住院老人，AI系统可模拟“医护人员的日常问候”：“今天感觉怎么样？护士说您今天多喝了半碗粥，真棒！”这种“医疗人文+AI”的模式，能让冰冷的治疗过程充满情感温度。05情感伦理需求的实现路径与行业实践情感伦理需求的实现路径与行业实践明确情感伦理需求的具体维度后，如何将这些需求转化为可落地的实践？这需要技术、制度、人文三个层面的协同发力，构建“技术向善、制度保障、人文浸润”的实现路径。技术层面：以“情感计算”为核心的技术创新技术创新是实现情感伦理需求的物质基础，需重点突破“情感识别-情感响应-情感保护”全链条技术瓶颈。技术层面：以“情感计算”为核心的技术创新多模态情感识别技术研发融合语音、表情、行为、生理信号的多模态情感识别算法，提升对老人情感状态的感知精度。例如，通过“语音语调+面部微表情”识别“隐性情绪”（如强颜欢笑下的孤独）；通过“步态分析+夜间活动轨迹”判断“焦虑情绪”（如频繁起夜可能是心理压力的表现）。某高校团队开发的“老年情感识别系统”，通过可穿戴设备采集12项生理指标，结合语音情感分析，情感识别准确率达89%，远高于传统单一模态技术。技术层面：以“情感计算”为核心的技术创新可解释AI与个性化推荐算法开发“可解释+个性化”的AI决策算法，让老人理解并接受照护建议。例如，采用“案例推理+规则解释”的方式，将“为什么建议增加运动”转化为：“和您情况相似的张阿姨，每天饭后走20分钟，血糖稳定多了”；通过“强化学习”优化个性化推荐，根据老人的情绪状态动态调整服务内容——当老人情绪低落时，优先推荐“情感陪伴”功能；当情绪积极时，推荐“健康挑战”功能。技术层面：以“情感计算”为核心的技术创新隐私保护与情感安全技术采用“联邦学习”“差分隐私”等技术，在保障数据安全的前提下实现情感需求分析。例如，某AI公司采用“联邦学习”模式，老人的情感数据本地存储，仅上传“模型参数”而非原始数据，既保护隐私，又优化算法；开发“情感安全预警系统”，当检测到“数据泄露风险”或“情感伤害”（如收到负面评价）时，自动启动“隐私保护模式”或“情感疏导功能”。制度层面：以“伦理准则”为核心的制度保障制度规范是防止技术滥用、保障情感伦理需求落地的关键，需建立“标准-监管-评估”三位一体的制度体系。制度层面：以“伦理准则”为核心的制度保障制定老年AI照护情感伦理准则行业协会与政府部门需联合制定《老年慢病AI照护情感伦理指南》，明确“情感尊重”“隐私保护”“自主赋能”等基本原则。例如，准则要求“AI系统不得使用年龄歧视性语言”“情感数据采集需获得老人书面知情同意”“必须提供‘人工客服’情感支持通道”。日本《机器人战略2020》中明确提出“机器人需尊重老年人尊严”，这一经验值得借鉴。制度层面：以“伦理准则”为核心的制度保障建立伦理审查与风险评估机制要求所有老年AI照护产品通过“伦理审查”，重点评估“情感伦理风险”。例如，设立“老年伦理委员会”，由老年学家、伦理学家、老人代表组成，对AI系统的“情感响应设计”“数据隐私保护”等进行审查；建立“情感伦理风险清单”，包括“是否忽视个体情感差异”“是否导致人际互动异化”等，要求企业定期提交风险评估报告。制度层面：以“伦理准则”为核心的制度保障完善第三方评估与认证体系引入第三方机构对AI照护产品的“情感伦理性能”进行评估与认证。例如，制定“情感伦理星级认证”体系，从“情感陪伴能力”“尊严维护水平”“隐私保护强度”等维度评分，达到4星以上的产品方可进入老年照护市场；建立“用户反馈机制”，鼓励老人及其家属对AI系统的情感伦理表现进行评价，结果向社会公开。人文层面：以“人文关怀”为核心的能力建设技术终究是“工具”，情感伦理需求的实现，离不开“人文精神”的融入与“人的参与”。人文层面：以“人文关怀”为核心的能力建设照护者与AI协同培训对老年照护者（包括家属、社区工作者、医护人员）进行“AI+人文”培训，提升其“情感伦理敏感度”。例如，培训内容包