【作者】徐选国 杨威威 徐永祥，华东理工大学社会与公共管理学院

摘要            

人工智能时代的来临，将对社会技术、社会伦理以及社会结构等方面产生复杂多元的影响。社会工作作为缓解新时代背景下社会大众美好生活需求与不平衡不充分发展之间矛盾的重要制度性力量，通过履行科学、艺术与政治三大核心属性，以积极回应人工智能时代所引发的结构变迁、秩序重组以及体制创新等议题，以此进一步探求新时代中国社会工作的未来趋向。

关键词            

新时代  人工智能  社会治理  社会工作

2017年5月，AlphaGo基于自身的深度学习技能，通过技术人员使用辅助强化技术帮助其学习5000盘棋局，并在具体对弈过程中运用高度复杂迅速的算法系统，战胜了世界围棋冠军柯洁。2017年10月19日，谷歌Deepmind团队在《自然》杂志中，公布了其新一项的研究成果，即AlphaGo Zero在不需要任何历史棋谱的指引，以及人类任何先验知识的指导下，完全靠自己强化学习和参悟，战胜了AlfaGo，引发了国际不同领域的诸多探讨。这表明，人工智能对以往的“自动化”理念造成重大冲击，其借助自身的深度学习不断实现对未知的探索。在当前社会，人工智能逐渐走出“科技黑箱”，不断进入人类社会生活之中，并被赋予多元功能。

国务院在2017年7月8日印发了《新一代人工智能规划》，明确了我国在人工智能方面的目标，同时要求整体推进人工智能科技创新工作，加强安全高效基础设施建设，强化人工智能技术在经济产业、政府行政、社会治理、民用军用方面的转化。可以看出，人工智能即将成为与互联网技术并驾齐驱的重大技术突破，它将推动人类社会转型进入人工智能社会。在此过程中，人类社会发展将遭遇怎样的挑战抑或迎来何种契机？这可能是当代哲学、社会科学、量子力学等不可回避的重大命题。在社会转型、体制转轨过程中,社会工作致力于成为以人为本、回应社会需求的社会保护机制。那么，面对人工智能将对人类社会技术、伦理以及社会结构产生的多重影响，社会工作将作出怎样的专业回应？这是社会工作专业共同体应该敏锐觉察并积极加以探究的重要时代议题。

一、科技社会抑或为社会科技：社会工作因应百年现代化进程的历史抉择

科技发展是工业化的重要产物。人类历史上的几次重要工业革命都不同程度地与科技进步密切相关。科技对于人类社会发展一直具有“双刃剑”效应：一方面，作为“第一生产力”的科技成为提升整体社会发展水平的重要力量，为人类社会创造出巨大的物质财富；而另一方面，科学技术的发展也相应地加剧了社会结构的分化水平，给社会带来多重社会风险和压力。这成为科技社会的双重面目。随着信息化社会或科技社会的到来，越来越多的个人命运被裹挟其中，他们被暴露在科技发展带来的诸多不确定性之中。正如贝克在《风险社会》一书中所指出的，科技发展水平的不断提升推动着人类社会由原先的自然风险朝向人为风险发展，全球变暖、核战争等因素加剧着人类生活的不确定性，给社会发展带来巨大的潜在危机。

如何在愈发不确定的现代世界中保障个体的社会福祉，这不仅是政府应当思考的问题，同时也呼唤着专门承担这一使命的科学和职业的出现。第一次工业革命为社会工作这一秉持道德性、助人性、利他性的职业形态的萌发创造了历史条件，第二次世界大战进一步助推了社会工作成为因应诸多社会问题的重要制度化力量。社会工作发展初期主要是应对工业革命和市场经济所带来的社会转型，工业革命产生了大量社会流动人口、结构性贫穷，给社会秩序带来了巨大挑战。1917年，里士满《社会诊断》一书的出版，标志着社会工作作为一门新的专业和职业正式兴起。社会工作在借鉴医学范式的基础上，力图将“环境”的诸多因素纳入到社会工作实务体系之中。社会工作不再采用以往的心理学和精神病理学支撑的问题个人化视角，而是采取整体视角，将个体放在特定历史脉络和社会结构中加以审视。

自19世纪末20世纪初以来，社会工作吸纳了以往古罗马、古希腊和希伯来文明的价值体系，将“以人为本”和“社会公正”视为其专业宗旨并用以指导其专业实践，成为人类社会发展过程中的重要社会保护力量。睦邻组织运动、慈善组织会社综合运用了社区工作、个案工作和社会行政等方法来解决个体在社会转型过程中所产生的诸多社会问题，成为社会工作介入科技发展带来的社会转型问题的三大主流范式。其中，贫困问题成为了初期社会工作共同关注的焦点，社会工作扭转了以往认为贫困是由于个人道德所致的狭隘表述，认为贫困是社会结构问题在个人身上的表现，并借助与慈善工作的联合力量，形成对科技发展带来的新贫困、新风险的干预方案。

20世纪60年代后，面对核科学在战争中的应用，国际冷战的紧张局势，以及工业发展对于自然环境破坏造成的人类居住条件恶化等重大问题，社会工作者在国际层面开展了一系列和平运动与环保运动，力图保证科技不致于成为人类福祉的屠刀。然而，我们应当从另一方面发现社会工作不断吸纳科技发展的成果，将其运用社会工作实践中以更好地提供给个体具有关爱性的专业服务。例如，Mishna等认为，社会工作实务过程可以充分使用当前的即时通讯技术，以帮助服务对象获得具有针对性的社会服务，并以此填补原先面对面的传统社会工作之不足和缺陷。这意味着，社会工作在工业化进程中，力图将科技发展带向更加有利于社会发展的“为社会科技”轨道上来。

因此，面对即将到来的“人工智能科技革命”，社会工作必须对人工智能之于社会的影响具备敏锐的洞察力和切实有效的行动回应，依据社会工作的价值尺度辨析人工智能可能带来的多重影响，吸纳相应的学科知识以丰富自身理论知识和实务方法，拓宽对“人在环境中”的理论内涵，以谋求变动社会秩序中个体困扰与公共议题的有机连接。

二、技术殖民、伦理与结构：人工智能对当代社会的多重影响

1.未来已来：人工智能带来的新技术浪潮

人工智能从本质而言是依托于近些年“互联网+”“云计算”科技工程所产生的海量数据以及丰富的算法，在“信息采集-加工-存储-传输-使用”这一框架下发展出的计算科学最新成果。其“智能”色彩主要体现在：计算机能够依托神经网络和深度学习技术，自动从海量数据中提取具有某一特征的数据以及自动处理理解数据之间的关联性。举例来说，AlphaGo在掌握大量围棋棋局数据基础上，借助于人工神经网络和深度学习技术，学会了预测人类棋手在任意的棋盘状态下走子的概率，以此决策自身下一步的走子位置。这并非是以往依托于专家系统编程科技，即对现实情况下做出的简单数据对接，而是计算机自身通过了解大量的围棋棋局数据、围棋规则，借助于自我强化训练掌握了“棋术”。

因此，人工智能是否智能取决于两个方面因素：一是计算能力，这涉及计算机的硬件系统；二是计算方法，这是计算机的软件系统。针对前者，中国已经研发出量子计算机，依托量子相关叠加原理大大提升了运算效率和速度，减少了从海量数据中计算出某一结果所需的时间，还有助于解决很多数据难题。针对后者，人工智能技术借用多层神经网络实现深度学习，即能自动从海量基础数据中识别相关模式（规则）。

依托于神经网络和深度学习技术这两项核心技术，人工智能逐步实现从海量数据中自主挖掘数据、处理分析数据，依据个人赋予的最优目标呈现结果并对数据结果进行可视化。当前，人工智能结合智能穿戴设备、语音输入和输出、图像识别、数据挖掘等多项技术，逐步走出计算科学学科研究，步入人类社会并对社会生活产生日益广泛的影响。例如，无人驾驶汽车是人工智能技术和其他科技发展成果结合的鲜明写照，可视化技术搜集实时路面信息，语音输入和输出技术了解乘客的去向意愿，数据挖掘和分析技术掌握实时路况，这些方面的数据最终交由人工智能技术平台予以运算出合适的行驶路线，而后运用机器自动化技术帮助汽车及时做出反应。可以发现，人工智能科技使得科技与机器变得更加友好便捷。

人工智能技术在自动化层面实现了突飞猛进的发展，不仅在体力上替代人，而且在认知能力方面逐步与人拉近距离，甚至超越人的水平。这得益于现代职业分工与“互联网+”科技工程，日益专业化和精细化的职业分工使得每一类的职业逐步流程化、标准化，具备着可以依托于算法完成的潜力。“互联网+”科技工程逐步使得社会中的各行各业日常工作逐步产生了海量数据，并能够依托于互联网得以共建共享。如此背景下导致诸多职业面临被人工智能科技淘汰的风险。例如，当前开发的智能金融系统逐步在某些公司替代了交易员，且比个人表现得更加优秀。IBM开发的沃森医疗系统逐步替代药师，甚至是帮助医药公司检验药品适用性。可见，人工智能技术逐步对传统职业结构造成挑战，在替代部分传统职业的同时生产着新的职业，对社会中的个人生活造成严峻的挑战，人工智能给世界职业结构所带来的冲击成为决策者和教育界需要关注的现实问题。

人工智能科技发展带来的是人类历史的一项重大奇迹，其一方面能够提升社会生产力水平并改善人们使用科技产品的友好度，但另一方面却可能给社会带来技术殖民。不少科学家因此担忧，人工智能科技可能会助推科技精英阶层的诞生，从而拉大社会阶层之间不平等的水平。同时，人工智能所体现的“理性追求”可能会对人类的价值体系、身份认同等多重现实造成挑战。如何更好地运用科技发展所带来的最新成果，将其发展成为“人类的科技”并规避科技所带来的负面效果亟需予以关注并加以解答。

2.“人类已死”：人工智能对社会伦理的冲击

福柯在《词与物》一书中表达了“人类已死”的观点。他认为，肇始于19世纪出现的“人的科学”运用实证主义精神探究世界万物的秩序与结构，恢复了人作为世界认知者、理解者和揭露者的角色。人的科学揭示了人受劳动、生命和语言的控制的道理，据此发展出一系列学科形态，例如经济学、生物学和语言学。日益完善知识结构的学科逐步成为一种权力，规训着个人的认知甚至是情感。人工智能是生物神经网络学、计算科学、语言学、行为科学等多种学科的混合产物，其不仅是信息科学的尖端类型，更是朝向“人”的方向不断前进。因而，部分学者担忧此种日益像人的科技是否会被滥用，并给社会伦理体系带来挑战。人工智能所带来的伦理风险可从两个方面看待：

第一，人工智能的数据应用所带来的风险。人工智能科技应用必须基于大数据的基础，因而人工智能科技的社会化应用需要占有庞大的社会数据。互联网时代的到来，个人的生活、工作生产着海量的痕迹数据、行为数据乃至生理数据。然而，个体对自身所生产的大量数据并没有相应的处置权，数据的收集与使用对于广大普通人是一个“黑箱”而难于了解，那么在这样的情况下，个体如何保障自身的隐私及其数据的安全使用？另外，随着互联网安全议题日趋凸显，互联网账号大多数需要个体实名注册，因而形成了依托个人ID编号为基础的综合信息数据库，记录着个体的生活行动。而这些数据大多数由当前少数互联网公司所掌握，如何保障企业负责任地运用数据？最后，国家和政府日益借助于互联网科技甚至是人工智能打造电子政务系统与智慧政府，这种具有效率导向型的定位有可能会对社会伦理造成冲击，例如美国2013年爆发的“棱镜门”事件引发了全美人民对自身隐私遭到监控所产生的不安和愤怒。如何保障人工智能时代个人的数据隐私与数据安全成为首要伦理问题。

第二， 人工智能的“全面理性主义”所带来的风险。人工智能凭借着其高效的、便捷的、及时的数据处理系统与决策系统，满足了组织对于效率的追求，因而股票交易所、医院、政府等组织希望能够充分运用此项科技实现组织理性水平的提升。然而，技术对组织所带来的影响需要得到重新审视。一方面，人工智能能够帮助组织摆脱检索和处理数据等工作，从而将注意力投入更具创意性和挑战性的工作。然而另一方面，人工智能却有可能推动人类社会步入尤瓦尔所言的“数据主义”社会形态，运用数据所展示的理性压制个体所表达的特殊性想法。具体而言，尤瓦尔认为现行科技运用结构主义知识不断实现“量化个体”的目标，即将个体视为不同行动算法、语言算法、基因算法的集合，通过充分吸纳现有的结构主义知识而不断认识个体，甚至是帮助个体做出选择，使得社会更加具有效率以及更加具有秩序，这种社会形态便是尤氏所称的“数据主义社会”。在数据主义社会中，庞大数据与“精准”算法合作代替了人的认知能力进行决策，然而却忽视了人的情感与价值观念，因此，对于人工智能所做出的决策来说，如何执行以及执行程度如何应当成为未来人工智能时代必须考虑的重要问题。更严重的是，人工智能的决策模式和决策过程对于广大个体而言更多地是在“科技黑箱”中运行，如果信赖其决策结果就意味着赋予了“黑箱决策”相应的程序正义，也就意味着人类事务能够为科技所承担，如此势必造成人对自身的角色认同危机与身份焦虑。因而，组织不应当认为引进人工智能能够帮助自身克服“有限理性”而实现“全面理性”，反而是需要思考运用人工智能可以决策事务的范围与运用人工智能决策结果的方式。

伦理学的基本问题就是要去思考道德义利群己关系问题。因而面对人工智能时代的到来，需要思考其所带来的伦理问题，即在人工智能作为国家发展战略的“道”面前，如何保障个体的德？面对人工智能可能作为经济发展潜在且重要的增长极现实，如何保障社会公平正义？人工智能可能推动新的科技精英阶层崛起，如何保障社会阶层之间差异水平的缩小？

3.美丽新世界：人工智能对社会结构的影响

纵观历史经验，科技大多都是在生产领域得到首先引入和应用，以此创造新的产品和提升生产效率。人工智能技术同样不例外，当下人工智能通过结合机器自动化、语音转入转出等技术，逐步推动人工智能科技社会化应用水平的提升。人工智能科技的引入有助于实现机器更加友好与人机互动能力的上升，以此更加灵活回应具有特殊性的个人需求，并借助机器自动化技术实现更为现实的人机互动，诸多高科技公司日益开始将技术开发定位于老人照顾、病人看护等社会服务领域。另外，不少科技公司正在研发实时翻译系统，帮助不同母语的人群能够更为方便地交流；研发智能秘书系统，帮助个体在时间利用和事务处理方面更加具有效率。可以看到，人工智能技术的应用大大增强了潜在的消费者体验，然而对一项新技术的接受与认可需要一定的时间以避免陌生所带来的焦虑和担忧，同时应当重视宣传新科技所带来的潜在风险。

科技所带来的生产力水平提升，必然会对职业结构、生产要素配置等方面造成冲击，以此对社会收入差距造成影响。Stewart等人通过详细梳理英格兰和威尔士地区在三次工业革命的就业率，认为人工智能科技的引入并不会降低反而会增加就业率，然而随着科技在生产结构中扮演着日益重要的作用，就业所要求的科技文化水平也在相应地不断提高，进而拉大社会收入差距。然而，Stewart等也承认科技的引入所带来的职业结构重构过程，必然会对社会造成冲击，并且科学技术发展速度领先于教育发展水平。人工智能科技所带来的技术革命对依托于体力、脑力的职业均会产生相应的替代风险，例如当前美国金融业的部分交易员可能会被人工智能官员所替代。转型变革的职业结构推动着个体亟待确立终身学习意识并且拥有便捷且便宜的学习渠道，以便适应变化时代下的个体福祉。与此之外，按照Stewart等的预测，新科技的引入会进一步加强社会收入差距。我国基尼系数在2016年已经达到了0.465，如何运用社会保障制度缩小社会收入差距成为需要面对的重要问题。

科技最终会进入管理领域，对管理方式和手段提供新的解决方案。《新一代人工智能规划》要求提高社会治理的智能化水平，即开发相应的政务引擎，运用政府网络整合的大数据，精准提供公共服务、提供风险预判、构筑更安全的社会秩序。政府行政智能化有助于增强决策的透明度、参与性、科学性、及时性，并且能够提高对现实社会状况的预判准确度和及时回应水平。然而，正如前文所言，需要在管理过程中谨慎考虑人工智能帮助决策的范围，及其决策结果的执行方式和手段，避免落入“全面理性主义”的神话之中。同时，应当思考多元主义社会背景下如何开展社会治理工作。社会治理智能化水平，从根本上依赖于政务管理过程所积累的大数据和政务系统据此衍生出的最优算法，然而数据的收集难以兼顾不同个体特殊性的道德、情感、创意和想象等非理性的因素，那么，基于如此数据开展的社会治理如何满足人们对美好生活日益增长的需要？

上述立足于“社会”的立场，详细阐明了人工智能作为一项新技术，会对社会伦理与社会结构带来相应的机遇和风险。生活于社会中的个体，也会因此遭逢着相应的危机。面对此问题，作为社会保护机制的专业社会工作亟待对其展开深入的思考并在实践层面予以积极应对。

三、科学、艺术和政治：人工智能背景下社会工作的专业回应

社会工作从本质上是保护社会的重要机制，面对人工智能给社会结构、社会伦理及生活于其中的个人所带来的危机，社会工作必然应该对人工智能所带来的影响进行回应。以往社会工作研究依据理论、方法和伦理三个维度对相关社会问题予以回应，然而如此回应逻辑更多地是植根于专业结构的内部整合，难以真正对人工智能所带来的不确定性未来有敏锐的省察力。近年以来，学界围绕科学、艺术和政治三个维度论证社会工作的本质议题，虽然尚未达成统一结论，然而各个论证方向皆发展出相对成熟的思维框架，对于社会现实能够发挥整合作用，体现出相应的包容色彩。因而，本文立足于科学、艺术和政治这三个社会工作核心维度展开，通过清晰化各个维度的思维框架及其相关实务范式，试图吸纳借鉴人工智能所带来的可能机遇，并且依据各个维度的价值关怀对人工智能所带来的风险进行警惕。以此，充分发挥社会工作专业优势审慎思考人工智能时代所可能带来的风险与机遇。

1.坚守科学：证据为本的技术支持

科学性是社会工作专业诞生之初就致力于追求的核心品质，《社会诊断》一书即是希望借鉴医学范式实现服务流程、案主、服务方式标准化，以此实现社会工作干预效果的测量能够建立在经验事实之上。后期，不同学者将这一理念逐步具体化，发展出“证据为本”的概念体系，所谓“证据为本”指的是社会工作者在服务模式方法选择与服务成效评估时，都应依托“证据”作为支撑，以此实现社会工作干预方法的选择是建立在成熟的实践基础上和评估社会工作干预成效能够体现出实证性的双重目标。

系统评价方法是“证据为本”社会工作干预的重要实务方法，社会工作充分学习医学、精神病医学、护理学和心理学等其他助人学科，发现这些学科的理论知识和实务手段的发展都依据标准化信息框架不断积累向前推进，呈现出知识结构的日趋丰富和实务方法的逐渐有效。近年来，部分社会工作学者也试图引进系统评价方法，以此提高社会工作实务与研究的实证性、经验性与可重复性，基于此实现社会工作实务更加有效和社会工作的知识结构不断积累。

拜争刚等人梳理了循证研究中系统评价的方法并试图将其引入到社会工作专业内，首先，运用PICO、PICOS、SPIDER等定量和定性研究方法，依据相应的模块知识收集服务对象的问题表现、问题特征等多方面信息，给研究者科学决策提供案主信息。其次，检索和筛选文献，运用检索式准确搜索和整理相关文献，并且依据文献的题目和摘要判别是否符合研究目的和符合程度，来选定、删除和定级相关文献。最后，依据现有的文献分析结果对实务或研究给予建议，并且寻求在实务工作评估后沿着相应的模块知识继续发展新的研究或干预结果。通过以上分析可以看出，系统评价方法的核心理念是借助于标准化的信息模板，以处理服务对象信息、服务策略、服务效果，以此实现学界和实务界拥有共享的信息基础，实现服务效果的有效性与实务研究的科学性。

系统评价方法介绍和应用可以推动致力于科学导向的实务者和研究者自觉采纳这一方法，并在其研究实务活动中予以落实。然而，这一方法的普遍应用仍然面临着技术难题。其一，系统评价方法所花费的时间成本和人力成本非常庞大，并且要求相关实务者拥有较高的统计水平和计算机操作水平以便能够选择实务方法和评估干预成效，这使得该方法在紧迫性、常规性的实务情境中难以得到广泛应用。因此，帮助系统评价方法应用变得更加简易成为了问题的关键。其二，系统评价方法要求实务界与研究界有着共享的数据，即为实务干预数据库，如此方能使得研究者不断对干预信息进行深度研究验证干预成效，并将其作为实务者选择实践方法的“证据”来源。然而，当下现实之中缺乏实务干预数据库，实务信息不能及时上传与共享、缺乏相应的信息共享载体，使得研究者与实务者长期面对着“信息鸿沟”，如何跨越鸿沟，如何实现干预数据能够及时共享？

人工智能科技的出现与发展可望成为破解系统评价方法应用的技术难题，以此推动科学导向的社会工作发展，保证服务活动建立在事实的证据基础之上。人工智能区别于原先信息技术系统的关键在于，其能够借助深度学习技术，自主挖掘、整合、建模、推理、分析、依据友好性可视化技术呈现分析结果。这样的专业技术客户端的开发与应用，有助于帮助实务工作者及时上传与共享数据，并且帮助研究者能够对数据展开进一步研究以便成为实务活动依托的高品质数据。更为关键的是，将社会工作者的注意力从繁琐的、耗时较长的数据收集工作中解放出来，从而实现更为高品质的服务。研究者也能依据实证数据推动知识结构的不断积累，以此形成社会工作的专业权威。

2.借助艺术：摆脱社会工作者“异化”身份

艺术导向的社会工作具有理论和实践双重意涵，其理论意涵承继了哲学、宗教、人本主义心理学的理论脉络，认为人是具有自我优势、创造性、情感与完整的个体，因而拒绝依据结构性的知识片面地理解与看待个体、群体和社区。在此基础上，社会工作实践首先应当运用“优势视角”“全人视角”看待服务对象，切身地倾听服务对象的叙说，在其个别性的叙事体系之中发现社会工作者的理解角度和介入方式，避免死板地运用学科知识和制度法规理解与干预案主，因为在其看来，这样的实务方式容易使得社会工作成为结构的帮凶。

可以看出，艺术导向的社会工作在于珍视人、重视人、理解人，此时的“人”指代的不仅是人类的宏大概念，更是情景中的服务对象。由此，将社会工作者的时间与注意力更多投放在具体的服务情境中便显得尤为重要和关切，而这也正是社会工作者自身使命实现的前提。依据此标准看待，当前中国社会工作实务者出现了三重异化状态。其一，社工沦为写工，在当前政府购买服务制度的背景下，为了应对来自政府与第三方评估机构的考核，社工需要将大量时间和精力消耗在机械甚至是重复的行政台账书写。其二，社工沦为护工，不少社会看护机构聘请的大量社会工作者，在日常工作中帮助弱势群体料理生活，难以有时间和精力设计相应的服务方案并落实活动，造成了职业倦怠产生的风险。其三，社工沦为助人者的弱者，社会组织为了应对服务绩效考核需要设置庞大的行政人员队伍，这也就瓜分了相当多的项目资金，使得社会服务领域经常看到“项目富、社工穷”的现象，导致社工成为“助人者的弱者”。如何降低社工在行政工作与看护工作的注意力和时间分配，成为帮助社工摆脱异化身份的重要指向。

前文所说的人工智能信息系统的开发运用，有助于降低社会工作者与社会组织行政工作的负担，能够帮助社会工作者更多地将自身注意力和时间分配在服务实践活动之中，同时帮助社会组织将项目经费更多地投放在社会工作者薪酬待遇上，使社工行业能够拥有更具有竞争性的薪酬标准。同时，伴随着人工智能科技在护理学、信息系统方面的进步，具有情感性的机器人能够广泛应用在养老、儿童看护等行业内，能够替代组织内作为护工的社工，使其能够从事更具创意性、挑战性的工作，提升社工的工作满意程度。

同时，艺术属性社会工作的理论内涵，对于解决尤瓦尔所言的“数据主义社会”危机也有着相应启示。依托于人工智能所带来的信息收集、处理优势，对于政府、大企业等社会组织来说带来了理性的自信，然而依托于社会整体性、个人部分性的信息得出的决策结果是难以真正应用于每个个体、社区之上的。遵行“嵌入式发展”逻辑的社会工作，当前广泛扎根于社区之中，与社区中的居民建立了紧密的人际关系网络。社工在服务实践之中，聆听个体故事、明晰社区自身逻辑是社工的优势，同样也是政府决策的重要信息源。因此，在未来可期的“智慧政府”时代，应当依托于社会组织的信息优势，在其决策过程中，既要考虑到人工智能信息系统所得的分析结果，又要充分吸纳经由社会工作者传递而来的底层声音，以此保证决策过程中的道与义的结合。

3.契合政治：社会工作参与社会治理的重要维度

20世纪六七十年代，面对新自由主义发展策略在全球的扩展以及所造成的一系列负面后果，进步社会工作（progressive /radical social work）流派主张将“政治”带回社会工作之中，以此抗击新自由主义强调效率至上、工具理性给个人福祉带来的威胁。政治导向的社会工作依据“人文主义”和“社会公正”价值体系，考察衡量科技进步、经济发展或政治变动等诸多因素可能给人类福祉与社会公正造成的负面效应，以此发展出相应的公共议题，借助于社会倡导与社会行动方法，实现个人困扰与公共议题的有效连接，以实现在变动社会秩序中的人的福祉与社会公正的目标。Powell在其The Politics of Social Work一书中详尽论证了社会工作的政治取向，即迈向一种更具包容性的公民社会工作范式。和平运动、绿色运动、LGBT运动等均是政治导向社会工作的重要实践。

人工智能科技将会被广泛引入生产、管理与经营等诸多领域，会对现实社会结构造成一定冲击，例如职业结构的重新调整、生活数据滥用风险、政府决策全面理性的危机。诸如此类问题必然挑战着人类福祉和社会公正，社会工作如何在未来的人工智能时代探索宏观干预体系成为亟待思索的问题。党的十九大重新定义了我国社会的主要矛盾，即人民日益增长的美好生活需要与不平衡不充分发展之间的矛盾，伴随着人工智能日益成为国家发展的战略、经济发展的重要增长极，如何在社会发展中更好地改善民生、保护社会？

人工智能时代尚未真正到来，因此所型构出的具体问题尚不能真正显现，然而作为社会保护机制的社会工作仍需要对其有充分的准备，应当对人工智能及其造成的多重影响有着不同层面知识的准备。构建多学科（multi-discipline）的理论知识储备，社会工作专业知识的成长吸纳运用了心理学、社会学、管理学等学科理论，实现其自身助人方法与理论的独特性成长。伴随着人工智能科技日益在现实生活中发挥重要的影响，如果从事一线实务的社会工作者欠缺对人工智能及其影响的认识和知识，就可能在其服务实践中出现脱离服务对象生活实际和精准需求的风险。

社会工作在人工智能时代中仅靠当下的社会组织、社区工作者力量，难以应对科技发展所带来的整体性影响，因此应当联合多种力量，将人工智能带给社会的负功能降低到最低水平。社会工作主要服务社会中的弱势群体，对老年人、儿童、残疾人等群体的生活状况有着详细了解，可以将其掌握的基本信息与科技商业领域展开合作，推动其开发的产品更能符合这些群体的需要。另外，社会工作应当与科技界、教育界展开合作，录制人工智能相关的公益公开课，帮助个体了解认识人工智能并且提升自身的能力和素养，适应新时代的要求。

建立“社区为本”的服务模式，扎根社区、与民同行。社区不仅拥有国家治理的基础单元内涵，更应该彰显社区居民生活共同体的内涵。因而立足于社区开展的社会工作，既承担着服务于人工智能发展的国家战略意义说明任务，避免社区居民因科技影响速度快、影响程度深而产生恐慌与不适应；又承担着保障社区居民美好生活的重要职责，面对即将到来的人工智能对于职业结构产生的冲击，社工需要帮助居民争取到相关权益保证其生活。同时，伴随政府逐步采纳人工智能科技提升自身政务运行效率，社会工作者也应当自觉组织居民，动员社区居民参与社区事务，以了解社情民意并借助组织化渠道反馈给地方政府，保证政府决策更加贴近民众利益。

四、结语

目前，中国的人工智能技术占世界领先位置，并且在国家大力倡导和支持下，诸多企业已经开始抱团建立人工智能产业联盟，推动人工智能技术逐步惠及新兴产业和传统产业。社会工作界应当充分认识到新兴科技对我国经济、社会发展所产生的重大利好作用，同时应当保持足够的敏感度，因为面对由人工智能带来的新型社会转型问题，我们无法通过以往传统的社会工作实践模式来加以应对和解决，而是需要在新时代提升社会工作自主思考、分析和解决社会治理难题的能力，并形成更具本土性、前沿性的社会工作介入范式。本文从科学、艺术和政治三个维度的不同认识论和方法论立场展开了对人工智能时代背景下的社会工作理论和实践范式的阐释，这有助于在更宽广的理论领域定义社会工作，并能有效提升社会工作应对新型问题的反应水平和处置能力。

面对十九大以来确定的新时代特征和新的历史方位，社会工作不仅需要从实践论，即从社会工作的实践责任出发整合不同属性的社会工作认识论和方法论取向，更需要回归对于社会工作本体论的思考，以此思考社会工作在急剧变动秩序中的本质为何，进而有效应对转型时代赋予社会工作专业的挑战和机遇。同时，在人工智能时代背景下，社会工作同样需要进一步吸纳执政党的政治资源和优势，确保社会工作成为人工智能所介入之生活领域的社会保护机制。

文章原载：《人文杂志》2018 年第 6 期

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