1. 引言
随着全球老龄化进程的加剧，老年人口数量不断攀升。根据联合国发布的《2023年世界社会报告》，老年人口比例正在稳步增长，到2050年65岁及以上人口数量预计将增加到16亿，人类即将全面迈入老龄化社会。老龄化带来了空巢、独居、失能、慢性病老年人口的急剧增加，使得养老服务需求呈现出爆发式增长。与此同时，“养老服务”群体对于高品质生活的追求，引发了养老观念和方式的深刻变革，需求日益多元化和个性化[1]。这一趋势对现有医疗保健体系和社会服务系统构成了巨大挑战，传统养老服务模式在人力资源、成本控制和可持续性方面面临困境，亟需创新与改进[2]。
新一代信息技术的迅速发展，特别是大数据、物联网和人工智能的进步，为智慧养老的兴起提供了重要支撑。智慧养老通过提供便捷化、个性化的服务，推动了养老服务向智能化、专业化方向发展[3]。为此，我国出台了《智慧健康养老产业发展行动计划(2021~2025年)》，鼓励信息化、数字化、智能化工具在养老服务中的全面应用，提升服务质量。在此背景下，生成式AI技术，如ChatGPT，因其出色的自然语言处理和生成能力，展现出在养老服务领域的巨大潜力。生成式AI能够通过模拟人类对话，为老年人提供个性化的医疗照护、心理健康支持、社交互动和认知训练等服务，同时还能减轻护理人员的工作负担，提升养老服务的效率和质量。尽管如此，这项技术也带来了隐私泄露、社交能力弱化等挑战，并对传统养老伦理和法律制度的冲击。因此，有必要深入探讨生成式AI与养老服务高质量发展内在逻辑关系，全面分析其带来的机遇与挑战，并制定相应的优化策略，以促进生成式AI与养老服务的深度结合，推动养老服务高质量发展。
2. 技术革新：生成式AI的崛起与完美演绎
生成式人工智能(Generative AI)是继PGC与UGC之后的一种全新内容创造方式，能够通过多模态技术自动生成文本、图像、音频、视频和代码等多种形式的内容[4] [5]。它不仅模拟人类创作过程，更在内容深度与多样性上实现突破。尽管该概念早在1950年代便初现端倪，但由于早期受限于算法、算力与应用场景，发展相对缓慢。近年来，随着数据体量的激增、高性能AI芯片的普及，以及Transformer、BERT、ChatGPT等关键技术的不断突破，生成式AI实现飞跃式发展，广泛应用于内容创作、科学研究等领域[6]。生成式AI的发展大致经历了三个阶段，如图1所示。早期萌芽阶段(1980s~2000s)以神经网络与统计方法为基础，CNN和混合高斯模型等技术为后续发展奠定基础；沉淀积累阶段(2000s~2014s)，深度学习技术如DBN、RBM及Word2Vec相继涌现，推动模型复杂化与实际应用；快速发展阶段(2014年至今)，GAN、Transformer等技术引领突破，GPT系列、StyleGAN、AlphaFold等标志性成果不断涌现[7] [8]，生成式AI实现多领域落地，标志着生成式AI全面步入应用爆发阶段。
Figure 1. Development trajectory of generative AI
图1. 生成式AI发展历程
在众多技术成果中，OpenAI推出的GPT系列模型堪称行业引领者。自2018年发布GPT-1以来，GPT-2、GPT-3相继问世，模型参数规模显著增长，生成能力大幅提升[9]。2023年发布的ChatGPT-4及其优化版本ChatGPT-4O，不仅具备强大的自然语言处理能力，还支持图像与音频等多模态交互，拓展了AI应用边界。该系列模型广受关注，也推动生成式AI向更高智能水平演进。然而，技术发展伴随着挑战，如输出精度、决策透明性与数据偏见等问题仍需持续关注和规范，以实现生成式AI的健康发展。
3. 逻辑架构：生成式AI与养老服务高质量发展内在关系
养老服务高质量发展，是在应对人口老龄化背景下，通过优化资源配置、提升服务能力和创新服务模式，全面满足老年人在生活、健康、心理等方面的多样化需求，提升其生活质量与幸福感。这一发展路径强调服务的有效性、精准性与满意度，区别于传统的数量扩张，更注重技术创新、制度保障与社会协同构建多层次养老服务体系[10]。在此过程中，生成式AI凭借其智能化、个性化的服务能力，成为推动养老服务升级的重要引擎。
3.1. 生成式AI与养老服务高质量发展内在关系分析
首先，生成式AI体现出技术驱动与需求导向的双向互动特征。一方面，深度学习、多模态建模等技术为个性化养老服务提供强大支撑；另一方面，人口老龄化带来的服务需求反向推动AI技术的应用深化，形成良性循环。
其次，生成式AI有助于实现个性化服务与智能化管理的融合。通过分析老年人健康数据与行为习惯，AI可生成个性化的健康、饮食、心理支持方案，并与智能设备联动，提升服务效率与响应能力，增强舒适度与安全感。
第三，生成式AI通过数据驱动与知识积累的融合，不断提升对老年人群体需求的理解与预测能力。AI可基于历史数据识别健康风险并提供前瞻性建议，伴随数据积累与模型优化，其服务能力将持续进化。
最后，生成式AI推动社会参与与技术赋能的协同提升。通过整合家庭、社区、医疗等多元主体信息，实现跨平台智能协作，为老年人提供覆盖全面、响应及时的综合性服务方案，构建互联互通的智能养老生态[3]。
3.2. 融合生成式AI的养老服务系统架构设计
基于生成式AI与养老服务高质量发展的内在逻辑，可构建一个集高效性、个性化与智能化于一体的养老服务系统架构，如图2所示。该架构包含数据层、AI引擎层、服务层、用户交互层和系统集成层五大层次，通过数据流与控制流实现无缝协同，全面支撑智慧养老体系建设。
Figure 2. System architecture of elderly care services integrated with generative AI
图2. 融合生成式AI的养老服务系统架构
数据层是系统基础，负责采集、存储与处理老年人相关数据，包括生理、行为和环境信息。通过智能穿戴设备和传感器实现实时采集，结合分布式云存储保障数据安全，并通过深度分析挖掘个体需求。
AI引擎层是系统核心，依托健康管理、生活辅助、情感支持与娱乐社交四类AI模块，实现个性化服务输出。各引擎通过自然语言处理、情感计算等技术，生成健康建议、生活方案、心理关怀及社交内容，提升服务的精准性与人文关怀水平。
服务层负责将AI输出转化为具体服务，涵盖智能家居管理、远程医疗护理与个性化内容推荐等模块。系统通过环境调节、健康监测、在线诊疗和文化社交内容推送，提供全方位养老服务，满足老年人日常与精神需求。
用户交互层是系统与老年人互动的前端，通过智能家居控制、穿戴设备交互和多模态界面(语音、手势、图文)等方式，提供便捷直观的交互体验，并根据反馈不断优化内容推荐和服务响应，提升用户满意度。
系统集成层作为中枢枢纽，整合内部模块与外部资源，实现数据共享与功能协同。该层对接医疗机构、政府平台与设备供应商，支持诊疗对接、福利服务获取与居家环境管理。其模块化与标准化设计确保系统具备良好的开放性与可扩展性，适应技术演进与多样化服务需求，推动形成智能化养老生态系统。
4. 技术赋能：生成式AI为养老服务带来新机遇
随着老年人群体从“传统老人”向“新老人”转变，养老服务需求正从“老有所养”延伸至“老有所乐”“老有所为”，呈现出多元化、个性化、高质量化的趋势。生成式AI作为新兴技术，凭借其在智能生成、数据理解和多模态交互等方面的能力，为智慧养老注入新动能，在衣、食、住、行、医、养、乐等多个方面展现出“替代”“便利”“引领”“整合”四大赋能路径[11]，如图3所示。
Figure 3. Empowerment effects of generative AI on the high-quality development of elderly care services
图3. 生成式AI对养老服务高质量发展的赋能效应
4.1. 颠覆传统服务，实现多方位多层次服务替代
生成式AI通过替代传统人工服务方式，缓解人力压力，提升效率与服务能力。一是健康监测与预警，利用传感器实时监测老年人生理数据并自动预警，替代人工定期检测；二是虚拟情感陪伴，借助自然语言生成技术为独居老人提供社交互动，缓解孤独[12]；三是智慧教育，通过个性化课程推荐与智能答疑，支持老年人终身学习。
4.2. 跨越数字鸿沟，打造便捷数字化生活
生成式AI优化人机交互体验，让老年人更便捷地融入数字生活。一是智能语音助手，通过语音控制实现家电管理、日常提醒与服务预约，简化操作流程[13]；二是社交互动工具，通过简化界面、自动提醒和智能匹配，提升老年人参与线上社交、学习与娱乐的便利性[14]；三是健康咨询与管理，提供智能健康问诊、用药提醒与个性化建议，实现连续化健康支持。
4.3. 智能化养老革命，引领养老服务新发展
生成式AI不仅优化传统养老服务流程，更引领养老模式创新。一方面，通过数据驱动服务优化，深入挖掘老年人需求偏好，实现服务流程自动化与个性化提升；另一方面，推动沉浸式养老场景创新，如AR/VR娱乐、虚拟陪伴等，拓展服务体验边界[15]。同时，AI在预测性服务中的应用也有助于提前识别风险、优化资源配置，塑造面向未来的养老新范式。
4.4. 打破信息孤岛，实现养老资源协同整合
生成式AI具备强大的集成能力，可打通多方数据壁垒，实现全流程服务协同。一是数据融合与分析，整合家庭、医疗、消费等多源数据，精准构建老年人画像；二是跨领域资源整合，智能匹配教育、健康、旅游等服务资源，提升供需匹配效率；三是场景贯通与实时同步，实现线上线下数据联动和服务连续性，确保老年人获得一致、高效的服务体验。
综上，生成式AI通过“替代”传统流程、“便利”服务使用、“引领”模式革新与“整合”资源生态，有望深度重构养老服务体系，助力其实现数字化转型与高质量发展。
5. 潜在风险：生成式AI在养老服务中面临的挑战
生成式AI为传统养老服务带来新机遇的同时，也伴随数据质量、技术接受、伦理风险与社会适应等多重挑战，亟需在推动应用的同时合理规避其“技术悖论”，确保安全、可持续的发展，如图4所示。
Figure 4. Risks and challenges of generative AI in elderly care services
图4. 生成式AI在养老服务中的风险与挑战
5.1. 数据质量与系统稳健性仍待提升
AI在养老服务中的有效应用高度依赖数据质量与系统可靠性。目前，数据采集存在缺失、不一致和反馈误差问题，影响模型训练与预测准确性；同时，多源数据融合尚未完善，隐私保护与数据可用性存在张力。此外，系统在应对老年人多样、动态需求时，对算法的稳定性、环境适应能力和系统兼容性提出更高要求，尤其在硬件受限的实际环境中，需加强模型轻量化设计与快速响应能力。
5.2. 用户接受与体验设计面临阻力
技术推广面临老年用户接受度不高和体验感较差的问题。许多老年人因技术恐惧、数字鸿沟及对传统养老模式的依赖，对AI新型养老服务的接受度普遍较低[15]。此外，操作复杂性与交互性设计缺陷，不仅降低了用户的整体体验感，也在一定程度上抑制了其持续使用平台的意愿。因此，亟需优化界面设计，简化操作逻辑，增强服务的直观性与稳定性，提升用户粘性与满意度[16]。
5.3. 隐私伦理风险与责任归属模糊
AI广泛介入养老生活带来多重伦理问题[17]。其一，健康与生活数据高度敏感，若数据保护机制不足，易引发隐私泄露风险。其二，情感陪伴类AI可能造成老人与现实社交疏离，人机关系伦理界限亟待厘清[13]。其三，AI参与决策带来问责困境，当出现错误建议或服务失误时，责任归属尚无清晰法律规范[18]。因此，需构建覆盖数据治理、人机关系与问责机制的系统性伦理框架。
5.4. 技术落地面临公平性与职业适应挑战
高昂的技术部署与运维成本，可能使经济条件较差的老年群体被排除在智能服务之外，形成“数字贫困”，加剧社会不平等[19]。与此同时，AI替代部分人工岗位，传统养老服务人员面临职业技能更新与角色再定位压力[20]。这既要求从业者提升数字素养和系统操作能力，也需通过政策支持和培训机制，引导其向技术支持与人文照护双重能力转型，促进职业生态良性演变。
6. 未来之路：生成式AI引发的养老思考
Figure 5. Optimization strategies for Generative AI empowered high-quality elderly care services
图5. 生成式AI赋能养老服务高质量的优化策略
生成式AI为养老服务注入新动能，但亦伴随各种风险与挑战。如何在促进技术创新的同时有效规避风险，推动智慧养老走向公平、高效、可持续，成为当前亟需解决的重要课题。基于前述分析，本文提出如下优化策略，详见图5。
6.1. 技术创新：构筑可靠的AI技术体系
一是夯实数据基础。通过精确采集老年人健康与行为数据，统一多源数据格式，提升数据质量与互通性，为AI建模提供可靠支持。二是优化系统性能。采用模块化设计与标准化接口，增强系统兼容性、可扩展性与跨平台稳定性。三是推动技术前沿应用。构建具备动态升级能力的架构，及时引入语音交互、智能识别等先进技术，确保服务持续优化与技术常新。
6.2. 用户中心：打造高接受度的服务体验
一是强化教育支持。通过培训、讲座等形式，提升老年人对AI技术的理解与信任，增强使用信心。二是坚持直观设计。优化界面布局、字体、语音提示等细节，降低操作门槛，提升使用便捷性。三是完善辅助功能。提供语音控制、触觉反馈、视觉调节等个性化选项，满足多样化养老需求，提升用户友好度与包容性。
6.3. 伦理监督：坚守技术应用的道德底线
一是强化隐私保护。严格遵循数据保护法规，规范数据采集、使用与共享流程，防范滥用风险。二是平衡人机关系。引导AI服务与人工服务互补，避免技术替代真实社交，维护老年人情感联结。三是明确责任归属。建立开发者、运营者与使用者之间的责任划分机制，确保AI服务透明、公正、可问责。
6.4. 社会保障：促进技术与社会的共同进步
一是推动服务普惠。通过财政补贴、税收优惠等方式，支持服务提供者覆盖经济困难与边远老年群体，弥合“技术鸿沟”。二是支持职业转型。设立专项培训基金，帮助传统护理人员掌握新技能，顺利转型为“人机协作型”服务者。三是促进多元协作。构建政府引导、企业创新、社会参与的协同平台，共同推动智慧养老生态健康发展。
基金项目
山东省社会科学界联合会人文社会科学课题合作项目“山东省智慧医养结合服务体系建设与发展路径研究”(24H054 (Z))；滨州医学院科研启动基金项目“认知视角下在线健康信息用户生成机制研究”(50012304615)。
NOTES
*通讯作者。