1. AI虚拟助手与社会工作的交融
人工智能技术的迅猛发展为社会工作专业带来了前所未有的机遇与挑战。AI虚拟助手最初在社会工作中的应用主要局限于信息整理、档案数据分析和日程安排等基础性任务，这些任务的作用更多是无法深入参与社会工作的核心服务的辅助性工具。随着技术的不断进步，AI虚拟助手开始在社会工作的关键领域发挥更重要的作用，从简单的辅助工具演变为能够与社会工作者协作的智能伙伴[1]。这一角色升级的背后是AI技术的快速发展和复杂社会问题的双重推动。在技术层面上机器学习、自然语言处理和情感计算等领域的突破让AI虚拟助手能够更好地理解人类情感和行为，在社会工作中承担更复杂的任务。例如，在个案管理中，AI虚拟助手不仅可以协助社会工作者高效整理和分析服务对象的信息，还能通过自然语言处理技术进行初步的沟通与评估。随着社会问题的复杂化和多元化，传统的服务模式难以满足日益增长的服务需求，在资源有限的情况下社会工作者需要更高效的工具来支持他们的工作。AI虚拟助手的角色升级，通过提供精准的数据分析、个性化的服务建议和实时的危机干预，帮助社会工作者更好地应对复杂的服务场景[2]。
AI虚拟助手在社会工作中的应用也伴随着一系列伦理和实践挑战。如何保护服务对象的隐私和数据安全是技术应用中不可忽视的问题；如何确保AI算法的公平性和公正性，避免算法偏见对服务对象造成不公平影响；在人机协作中如何划分伦理责任问题也是亟待解决的关键问题。这些问题不仅关系到AI虚拟助手在社会工作中的可持续发展，也对社会工作的核心价值观提出了新的考验[3]。基于以上背景因素，探讨AI虚拟助手在社会工作专业中的角色升级与伦理重构具有重要的理论意义和实践价值。
本文将从AI虚拟助手在社会工作中的角色演变出发去分析从辅助工具到协作的角色升级和驱动力，并结合实践服务中的实践案例，并深入剖析其应用中的伦理挑战与重构路径。通过这一研究旨在为AI虚拟助手在社会工作领域的健康发展提供理论支持和实践指导，推动社会工作与AI技术的深度融合，迈向人机协作的新时代。
2. AI虚拟助手在社会工作专业中的角色升级
2.1. 从辅助工具到协作伙伴：AI虚拟助手的功能升级
AI虚拟助手在社会工作领域的应用经历了从简单辅助到深度协作的显著演变。AI虚拟助手最初应用主要承担被动生成任务，帮助社工整理档案和总结案例。随着技术的不断进步，在社区服务中AI助手功能升级，AI虚拟助手可以通过大数据分析识别社区需求，并精确地为社会工作者提供服务建议。AI虚拟助手还能够在危机干预中发挥重要作用，通过实时监测和预警系统帮助社会工作者及时发现潜在风险。这种功能升级的背后，是AI技术的快速发展，尤其是机器学习、自然语言处理和情感计算等领域的突破。这些技术使得AI虚拟助手能够更好地理解人类情感和行为，从而在社会工作中实现从辅助到协作的角色转变。但AI虚拟助手在情感支持方面的功能仍存在局限性，它无法完全替代人类社工在复杂情感问题中的专业判断和干预能力。所以，AI虚拟助手在这一领域的应用更多是作为补充工具，而非完全替代。
2.2. 角色升级的驱动力：技术发展与社会需求的双重推动
近年来，AI技术在多个领域取得了突破性进展，为AI虚拟助手的功能升级提供了技术支撑，机器学习算法使得AI虚拟助手能够从海量数据中提取有价值的信息；自然语言处理技术使得AI虚拟助手能够与人类进行更自然的交流；情感计算技术使得AI虚拟助手能够识别和理解人类的情感状态。这些技术的融合，使得AI虚拟助手在社会工作中能够承担更复杂的任务，实现从辅助到协作的角色转变。
随着社会问题的复杂化和多样化，社会工作面临着越来越大的挑战。传统的服务模式难以满足日益增长的服务需求，尤其是在资源有限的情况下，社会工作者需要更高效的工具来支持他们的工作。AI虚拟助手的角色升级，正是为了应对这一需求。通过提供精准的数据分析、个性化的服务建议和实时的危机干预，AI虚拟助手能够帮助社会工作者更好地应对复杂的服务场景，提升服务质量和效率[3]。此外，公众对技术应用的接受度也在不断提高。越来越多的服务对象愿意尝试通过AI虚拟助手获取服务，这为AI虚拟助手在社会工作中的广泛应用提供了社会基础[4]。
3. 伦理重构：AI虚拟助手带来的伦理挑战与应对策略
虽然AI虚拟助手应用于社会工作带来了效率提升和服务创新，但也引发了诸多伦理问题，特别是在隐私与数据安全、人机关系以及公平透明性等方面的应用更加突出。这些问题的解决不仅关系到AI技术的可持续发展，还对服务对象的权益和社会工作的专业价值都有直接影响。
隐私与数据安全是AI虚拟助手在社会工作中面临的核心层面的伦理挑战。社会工作涉及的服务对象大部分为弱势群体，他们的个人信息具有高度敏感性容易被泄露或被滥用，这就会对他们造成严重伤害。研究显示AI虚拟助手在处理心理健康数据时可能面临数据泄露和未经授权访问的风险，因此必须建立严格的数据保护机制。另外AI虚拟助手的数据收集过程应遵循“最小化原则”，即仅收集完成任务所必需的数据，以减少隐私风险。但是目前在AI技术应用中的数据保护法规尚不完善，导致AI虚拟助手在收集和使用个人数据时缺乏明确的规范。
AI虚拟助手的使用也重新定义了社工与AI工具之间的关系，由此引发了有关权力边界与责任划分的伦理问题。有学者对长三角地区12家社工机构调研发现，约62%的一线社工在使用AI低保资格审核助手时，过度依赖系统生成的评估结论，忽略了申请人因照顾重病家属导致的实际支出压力，最终导致部分符合条件的申请人低保资格被驳回[5]，这一现象直接体现了AI虚拟助手在决策支持中的作用可能导致社工过度依赖而削弱社工的专业判断能力。所以必须明确AI虚拟助手辅助性作用，才能确保社工专业判断时的主导性。同时AI虚拟助手的使用应遵循“透明性原则”，即其决策过程和依据应向社工和服务对象公开，以增强信任感。但当前社工对AI虚拟助手的接受度较低的部分原因在于对其决策过程的不信任，为了提高社工对AI虚拟助手的理解和接受度，机构可以通过培训和宣传让社工明确在服务中的责任边界。
公平透明性是AI虚拟助手在社会工作中必须遵循的伦理原则，以确保服务的公正性和可信度。事实上AI虚拟助手在决策过程中存在算法偏见，从而导致某些群体的不公平对待，从而导致某些群体的不公平对待，如某城市引入的AI就业帮扶助手，因训练数据中多为低技能岗位的残障人士就业案例，长期仅为残障人士推荐保洁、搬运等体力岗位，忽略了部分具备文案、设计等专业技能的残障服务对象的就业需求，造成了就业机会的不公平[6]。所以开发者应通过算法审计和多样化数据训练来减少算法偏见的影响，开发者可以定期对AI虚拟助手的决策过程进行审查；保证其决策过程能够被人类理解；参考国际经验制定针对AI虚拟助手的伦理框架。
4. 本土化伦理：文化情境差异下的AI虚拟助手应用困境与调适路径
不同社会文化与制度背景下，AI虚拟助手在社会工作领域的应用呈现出显著的地域化伦理困境，我国需立足本土文化底色与法治框架，探索技术应用的适配机制，而非照搬域外经验。
我国集体主义文化内核下的“家庭本位”和“面子文化”，与AI虚拟助手基于西方个人主义的设计逻辑形成核心冲突。在农村养老服务场景中，AI照护系统因奉行绝对化隐私保护原则，拒绝家属在老人授权下查看健康数据，导致78%的家属产生抵触情绪，32%直接拒绝配合服务执行[7]；中西部农村反家暴服务中，AI直白的提问方式(如“是否遭受暴力对待”)，使得90%的农村妇女因“怕丢面子”隐瞒实情，调整为含蓄共情的交互话术后，真实需求表达率提升至65% [8]。民族地区的适配问题同样突出，藏族聚居区的AI心理疏导助手因忽视文化禁忌与语言习惯，服务接受度仅28%，融入藏语交互、规避禁忌词汇后，接受度升至72% [9]。
制度层面，欧盟GDPR强调的“被遗忘权”(个人本位的绝对数据删除权)，与我国“家庭连带责任”的制度逻辑相悖。跨境婚姻服务中，中国籍女性依GDPR要求删除离婚相关数据，却可能导致子女抚养费、夫妻共同债务等家庭责任缺乏追溯依据，违背《民法典》中关于抚养义务、债务清偿的规定[10]。同时，我国现有法规未针对社会工作领域弱势群体制定差异化数据保护规则，留守儿童、残障人士等群体的敏感数据存在过度收集、泄露风险。
本土化调适需锚定我国国情：技术设计层面融入“家庭本位”特征，设置家属授权访问模块，平衡隐私保护与家庭协同服务；交互层面贴合本土含蓄表达习惯，兼顾民族地区文化禁忌；制度层面衔接《个人信息保护法》《民法典》，对涉家庭责任、公共利益的核心数据采用“匿名化保留”而非绝对删除，并推动出台社会工作领域AI应用伦理规范，填补弱势群体数据保护的制度空白，确保技术应用契合我国文化与法治语境。
5. AI虚拟助手在案例中的实际应用
案例1：AI虚拟助手在个案工作中的角色升级
在C市司法社会工作服务中心，AI虚拟助手经历了从“数字辅助”到“专业协作”的三阶段角色进化。早期在2020~2021年时期作为信息处理工具，主要承担数据录入、档案管理等基础工作，日均处理20例个案数据，但决策参与度不足。中期到了2022~2023年机构升级了情感识别模块后，系统开始主动介入服务流程：通过语音和动作分析技术，可实时监测服务对象(包括司法社会工作者和帮扶对象)的情绪波动，预警准确率达八成以上。典型表现为在某青少年社区矫正案例中，AI助手通过分析服务对象甄某的微表情变化(眨眼频率提升37%、语音停顿延长0.8秒)，及时提醒案件社工注意其潜在的抵触情绪。
到了2024年AI助手实现质的飞跃，系统引入“决策–神经网络”混合模型，形成动态协作系统。在某司法社工的典型案例中，AI角色发生根本转变：在需求评估阶段，系统整合公安、医疗、教育等8个部门的离散数据，构建出服务对象的案件潜在数字画像测写；再进行介入方案制定时，AI不仅推荐常规心理辅导，还创新性提出“生存和职业能力重塑计划”，通过虚拟现实技术模拟工作场景进行适应性训练；在服务评估环节，系统持续追踪服务对象的生物特征数据(如心率、睡眠质量)，动态调整服务策略。
这种协作模式带来三重变革：
1. 工作效率增加，个案处理数量提升了25%；
2. 工作决策模式转变，AI建议采纳率从初期15%提升至50%；
3. 专业关系重塑，形成了“社工–AI–服务对象”三角协作关系。并且系统已具备跨案例学习能力，当遇到新型案例时，可通过转移学习内容在24小时内生成针对性方案。但随之产生新的专业边界问题，部分资深社工反馈，如果过度依赖AI可能导致专业判断力降低，由此需要建立新的督导机制。
案例二：AI社区服务中的伦理挑战
在C市某数字社区社会工作机构建设中，AI虚拟助手引发的伦理争议凸显技术赋能的复杂性。系统通过互联网收集居民健康数据时，未经充分告知即采集了75户家庭的智能手环信息，涉及心率、定位等敏感数据。2024年3月，某单亲母亲发现AI推荐的育儿课程包含基于她消费记录推断的“过度保护型家长”标签，事件在社区内引发了群体抗议。由此暴露出三大伦理问题：
AI的岗位推荐算法存在隐性偏见，在分析的235名女性居民中，30%被建议从事家政服务，而男性居民78%获得技术岗位推荐。深度调查显示，数据生成包含历史就业市场的性别歧视信息，导致算法延续结构性不平等。
系统使用模糊的“服务协议”获取数据授权，65%的居民不了解数据使用范围。更严重的是，AI将居民健康数据与商业机构共享，用于精准推送婴幼儿产品广告，构成利益冲突。
还有当AI推荐的家政培训课程出现教学事故时，供应商、社区中心相互推诿。司法鉴定显示，事故源于算法对参训人员能力评估失误，但现行法律难以界定算法责任。
这些问题都催生伦理重构需求，在建立算法影响评估制度，应该要求AI系统在部署前通过伦理审查；构建“数据信托”机制，由第三方机构管理敏感数据；并且在社区层面可以成立AI伦理委员会，成员包含技术专家、社工机构代表和居委会代表。
由此这两个案例形成鲜明对照：前者展示技术迭代如何重塑专业实践形态，后者警示技术创新必须与伦理建设同步。研究发现，AI在社会工作领域的角色演进呈现“工具性–功能性–主体性”三阶段特征，需要建立动态调整的伦理框架。建议未来研究关注人机协作中的权力关系重构，以及算法正义在社会服务领域的实现路径。
6. AI虚拟助手在社会工作中的发展路径与潜在影响
6.1. 政策支持：构建AI虚拟助手应用的制度保障
为推动AI虚拟助手在社会工作领域落地应用，需制定可落地的政策措施，构建精细化制度保障体系。
数据治理层面，出台《社会工作领域AI数据管理细则》，明确数据收集“最小必要”清单，对敏感数据采用国密级加密，设立数据合规审查机制，机构引入AI工具需备案数据使用方案。财政扶持上，设立专项补贴，对采购AI工具的社工机构按30%采购金额补贴，对本土AI开发企业减免研发增值税。
技能培训方面，制定分级培训大纲：基础层培训AI操作、隐私保护规范；进阶层增设算法解读、决策校验方法，培训纳入社工继续教育学分。协同参与上，搭建“社工 + 技术人员 + 伦理专家”协作平台，要求AI企业开发功能时吸纳一线社工组成顾问团，全程参与需求设计与优化，同时设立需求反馈通道，将社工建议作为企业补贴申领的依据。
6.2. 社会影响：AI虚拟助手对社工职业角色的重塑
AI虚拟助手在社会工作中的应用不仅革新了服务模式，也对社工的职业角色产生了深远影响。未来社工的角色将逐渐从传统的服务提供者转变为技术协调者和决策支持者，这种角色转变也要求社工具备更强的技术适应能力和专业判断力，在复杂的社会工作场景发挥独特的价值。在社会影响方面，AI虚拟助手的应用还可能改变社工与服务对象之间的互动方式。AI虚拟助手能够模拟人类对话的方式，帮助服务对象更加清晰地表达情感与需求，从而为社工提供更深入的服务依据。但这种技术介入也可能导致服务的个性化需求由于双发直接互动而减少。
AI虚拟助手的应用还可能对社工的职业发展产生重要影响，随着AI技术的广泛应用，社工需要不断更新自己的知识技能以适应技术变革带来的新要求。未来社工的职业价值将更多地体现在其对复杂问题的判断和干预能力上，而非简单的任务执行。这种职业角色的重塑不仅为社工提供了新的发展机遇，也对其专业能力提出了更高的要求。
7. 从辅助到协作的发展之路
随着人工智能技术在社会工作中的全面运用，其未来发展方向与所面临的挑战也逐渐显露出来。为了确保人工智能技术能够有效合理地运用到社会工作中，需要寻找一个平衡点使科技的发展与道德的规范协调一致地前行，以政策为依托、以教育为辅助来解决困难。
AI社会工作是在传统社会工作与数字科技深度融合基础上的变革与创新，亦是数字技术嵌入传统社会工作并通过各种临床数字工具赋能社会工作服务过程的产物。分析表明，数字科技的加持可以改变传统工作方式，有效提升社会工作的服务范围和效率。无论是个案工作、小组工作还是社区工作，均已形成不少切实有效的数字社会工作应用场景。这种应用场景的规模将随着技术迭代和应用深入而不断增加。需要强调的是，社会工作素有促进社会公平和保护社会弱势群体的责任担当。因而，社会工作者一方面需要不断提升自身技术和职业素养，充分享受数字科技带来的红利，推动数字社会工作专业发展；另一方面，重视并充分关注数字科技引致的新弱势、新问题和新不平等，保持对社会公平正义及社会工作价值的职业敏感，避免出现以“技术理性”压倒“人本关怀”。另外，需要指出的是，数字社会工作对传统社会工作服务关系产生了明显的冲击，但并非是对传统社会工作的完全替代，传统社会工作并非将无其用武之地[11]。相反，两者属于相辅相成的关系。从目前来看，传统社会工作仍是社会工作领域的主阵地。实际上，不仅传统社会工作需要数字技术，数字技术同样需要传统社会工作，特别是在数字技术服务的推广、数字鸿沟治理等方面，传统社会工作仍具有不可替代的作用。只有两者并行共融，有机结合，才能不断提升受助群体对数字技术的接受程度和数字化技术在不同领域的实际效用，进而推动AI社会工作向着更高水平发展。