人工智能与社区福祉：一个新兴研究领域的框架分析

刘瑞娜，王绍源

（1.山西财贸职业技术学院，太原 030031；2.山西财经大学，太原 030006）

随着人工智能时代的来临，各学科基于不同视角探索人工智能与个人、行业和社会之间的交互关系已经成为必然趋势。此外，人工智能领域已经成为各学科竭力引入和寻找的学术增长点，可谓方兴未艾。社会基层治理领域的学者开始把目光转向人工智能与社区之间的联系，探索人工智能对社区福祉的影响，开启了一个新兴研究领域。

一、“社区”“福祉”和“社区福祉”的概念内涵重构

针对“人工智能与社区福祉”这一新兴领域，我们首先要对“社区”“福祉”和“社区福祉”这三个概念内涵进行重释，便于我们在人工智能语境下探讨两者之间的关系。

（一）“社区”的概念内涵

“社区”指一个概括性的术语……在地理学维度上，如一个社区或城镇（具体地点定位）；在社会维度上，如一群共享线上聊天室的人，一个国家专业协会，或一个工会（利益共同体定义）〔1〕3-10。由此可见，“社区”的内涵具体有两个维度，既指“基于共同地点”的社区，也包括“基于利益共同体”的社区。

由于人工智能的影响，虽然这些以“共同地点”和“利益共同体”为基础的“社区”概念也悄然发生着改变，但是却没有引起人们足够的关注。其原因就在于人们缺乏具体度量“指标”来理解人工智能的影响。因此，与“实体社区”概念不同，基于不同的线上“虚拟社区”，人工智能对福祉的影响可能会有所不同。因此，本文所拟议的新兴研究领域包括不同概念内涵的“社区”类型。

（二）“福祉”的概念内涵

根据“经济合作与发展组织（OECD）”的“福祉框架”内容，“福祉”被定义为：人们今天的生活条件和生活质量（当前的福祉），以及有助于随着时间的推移维持人们福祉的资源（自然、经济、人力和社会资本）〔2〕。此外，澳大利亚莫纳什大学的麦格雷戈（McGregor）认为，“福祉”是“在社会和社会集体的背景下”产生的〔3〕316-355。换言之，单一或共同影响福祉的因素通过“一系列连锁问题和制约因素……嵌入到动态的社会环境中”。然而，这里我们需要注意的是：“福祉”的定义既包括当前和未来的“纵向福祉”，又包括自然、社会和经济环境的“横向福祉”。

（三）“社区福祉”的概念内涵

《社区福利研究手册》（Handbook of community well-being research，2017）将“社区福祉（Community Well-being）”定义为“具有多元价值维度，包括影响人们的经济、社会和环境方面”〔4〕xxix。根据该学术内涵，“社区福祉”内涵包括：社区；文化；生活的经济标准（包括住房、食物、交通和信息和通讯技术）；教育；环境；政府；卫生健康；心理健康；主观幸福感和情感；时间平衡（Time Balance）；工作。该“社区福祉”的概念内涵与2017年美国罗格斯大学巴格内尔（Bagnell）等人在英国47个社区福祉领域的调研发现具有一致共性〔5〕。

二、人工智能在社区福祉中的应用类型及语境

“人工智能（Artificial Intelligence）”一词是由著名数学家麦卡锡（McCarthy）在1956年首先提出的。他将“人工智能”定义为“制造智能机器的科学和工程”，以及“机器以与人类相似的方式理解、思考和学习的能力，表明了使用计算机模拟人类智能的可能性”〔6〕。如今，不同学科领域对“人工智能”的定义可谓五花八门，定义范围从“生成自适应行为模式”到“智能体在多元环境中实现目标的能力”，不一而足。

人工智能的应用背景对社区福祉研究也具有重要意义。中国工程院院士、浙江大学潘云鹤教授将“人工智能”的形式分为四类。下面将对这四种形式的“人工智能”进行简要说明，并对其在社区的应用进行阐述。

一是人工智能机器人：一种特殊的AI系统，目前在汽车、医疗保健、食品服务、军事和交通行业等许多行业中应用。人工智能机器人在社区的实际用途包括吸尘器、智伴机器人、信息资讯站、回收利用、有毒废物清理等。二是大数据和交叉跨媒体的人工智能：“将大数据转化为知识”正在被数据中心应用在节约能源，提高能源电网的效率，并对当地社区的闭环零排放能源系统中〔6〕。跨媒体人工智能社区的想象和实际使用，包括社区资产测绘和建设，通过使用和控制公共空间促进社区居民之间的凝聚力，以及社区成员参与政府预算或规划过程等。三是众包人工智能：基于“个人在互联网上的参与和互动”，这种类型可以用来解决问题，发展知识和管理项目。社区参与“众包人工智能”的方式可以解决当地和全球范围内的复杂问题，如气候变化、预防犯罪、社区安全和灾害规划、野生动物物种保护、水资源保护等。四是人机混合增强智能：包括“可穿戴设备、智能驾驶车辆、外骨骼设备和人机协作设备”。潘云鹤院士认为，该类人工智能可以帮助人们解决社会和环境问题，比如改善人们的生活，确保自然资源的可持续利用，实现智能城市。因此，人机混合增强智能的发展可能会导致形成一个新型社区。

三、人工智能对社区福祉的挑战与机遇

一方面，人工智能对社区福祉是威胁与挑战；另一方面，人工智能对社区福祉也带来福利与机遇。因此，我们在分析人工智能对社区福祉的挑战基础上，探讨人工智能给社区福祉带来的好处和机遇，这对于我们全面理解“人工智能与社区福利”具有重要意义。

（一）人工智能对社区福祉的挑战

英国牛津大学“牛津互联网研究所”的科尔斯（Cowls）和弗洛里迪（Floridi）教授指出人工智能对福祉造成的关键问题包括四个方面：人类技能的贬值问题；人类自决权的侵蚀问题；人类控制力的减少问题；人类责任的豁免问题。此外，英国著名学者特温格（Twenge）认为，包括手机在内的信息技术正在对年轻人和老年人产生有害影响，包括睡眠不足、离群索居和抑郁症。人工智能还可能带来的其他威胁，包括：偏见、隐私、数据所有权和个人身份、数据治理、操纵、可信度，以及失业、经济不平等和社会道德危机〔7〕87-96。

人工智能对社区福祉的另一个威胁是关于开发人工智能的“经济环境”问题。一方面，人工智能的研发更多由营利性公司主导承担，目的是增加利润，创造营收〔8〕23。这正如美国著名经济学家弗里德曼（Friedman）所说，企业只有一项社会责任——使用其资源，从事旨在增加其利润的活动。因而大多数公开交易的公司把短期利润看作是最重要的目标和责任，而并没有考虑社区的福祉问题。另一方面，一些人认为，今天的市场不再秉承公开和自由竞争，在缺乏资源、知识和组织结构的社区中，不公平优势的程度被放大，社区无法参与和促进人工智能的发展。澳大利亚纽卡斯尔大学的蒙特斯（Montes）和美国通用人工智能会议主席本·戈策尔（Goertzel）列举了大公司对比学术界和小企业的不公平优势问题，并呼吁“构建分布式、去中心化和民主化的协调行动和基础设施，促进人工智能的发展。这对人类和其他方面都是非常有能力和有益的”〔9〕。因此，对人工智能和社区福祉之间关系的研究能够推动这种变革和发展。

除了人工智能对社区福祉的威胁外，还有许多对人类福祉产生的威胁如环境威胁、经济威胁等全球威胁，同样也对社区福祉造成威胁。同时传统的“社区威胁”依然影响着社区福祉，主要包括：性别歧视、歧视和偏见、精神疾病、缺乏对体制机构的信任以及脱离政府程序等〔10〕。而作为新兴领域“人工智能和社区福祉”的研究成果就是通过保障或改善社区福祉的实体，推动人工智能的发展。

（二）人工智能对社区福祉的机遇

人工智能被应用于许多行业，并给社区治理添彩增益，其中包括汽车行业、金融行业、医药行业、零售业和社交媒体行业。人工智能还被人们应用到教育机构和疗养院，以及交通管理、政府服务和预防犯罪等方面。而在线社区则使用人工智能进行数据分析、内容管理和建模分析。总之，人工智能正在重新塑造着家庭生活方式和社区形式。

作为人工智能的简单形式的“信息通信技术（ICT）”就是其中一个明证。“世界经济论坛”和“欧洲临时行政管理研究所”研究认为，“信息通信技术（ICT）”可以用来增加获得政府服务、教育和医疗保健的机会，并能降低失业率，改善城市的生活质量。耶鲁大学学者石原白户（HirokazuShirado）和克里斯塔基斯（Nicholas A.Christakis）认为，信息和通信技术（ICT）还可以增强全球社区和集体解决问题的意识〔11〕。此外，在灾难面前，信息和通信技术（ICT）可以用来保障个人安全和保障社区福祉，这些都是利用人工智能提高社区福祉的各方面潜力。

虽然人们可以罗列出人工智能的应用给社区治理带来的诸多有利方面，但是这些应用对于社区福祉的影响来说大体上还是未知的，仍缺乏具体的标准量度。尽管如此，人工智能可以以社区福祉为发展目标，并使用福利指标衡量和评估实现共同目标的进展情况，以便人们更好地理解其对社区的影响。

四、基于三个核心问题领域的研究框架分析

纵观国内外文献，除了2016年美国斯坦福大学“人工智能在城市中的影响”和2019年电气和电子工程师协会（IEEE）“制定人工智能伦理的人道主义方法”两份报告对人工智能与社区福祉关系的研究之外，目前学界很少有学者开展人工智能和社区福祉之间的关系研究。对此，我们提出该领域研究的三个核心主题，即评价指标、基于社区的人工智能发展和人工智能干预。

（一）评估人工智能对社区福祉影响的指标问题

纵观现有文献，虽然已有学者使用技术工具对健康、环境等方面的影响进行了探索性研究，但是目前还没有人使用某种框架和工具来衡量人工智能对社区福祉的影响的应用研究。例如，IEEE在2017年发布的“IEEE评估自主和智能系统对人类福祉影响的7010推荐实践项目”仅仅是围绕“人工智能或数字技术对福祉影响”的评价方法。该项目是在考察和基于“欧洲社会调查”“经合组织美好生活指数”“英国国家统计局国民福祉衡量标准”“联合国可持续发展目标指标”“世界价值观调查”以及其他幸福指数和福祉指标而构建的〔12〕。该项目对包括社区在内的福祉领域以及其他领域的指标进行了考察。虽然它可以用来衡量人工智能对社区的影响，但它并不是专门针对此目的而进行设计的。

我们认为，随着人工智能深入到社区的许多方面，“福祉指标”已成为评估社区和区域福祉的工具，评估人工智能对社区的影响也应纳入到社区福祉的评估中。因此，该新兴研究领域的一个重要目标就是要开发和应用福祉指标，旨在了解、衡量和监测人工智能对社区福祉的影响。此外，在开展社区福祉指标领域的理论研究和实践工作基础上，还应该对基于社区来制订这些指标的方法进行研究。

（二）以社区为基础的人工智能发展问题

以社区为基础的人工智能发展对社区福祉至关重要。基于社区的人工智能发展可以借鉴社区发展的概念。英国阿尔斯特大学的菲利普斯（Phillips）教授将社区发展定义为发展和增强集体行动的能力，并取得成果的一个过程：采取集体行动，以改善社区的物质、环境、文化、社会、政治、经济等领域，所取得的行动结果〔1〕6。因此，社区发展既被定义为一个“过程”，也被定义为一个“结果”。“社区发展方法”还可以包括“行动研究方法”。因此，“行动研究方法”有助于人们理解“发展人工智能的过程”和“对社区福祉的影响”两者的互相依存关系。

我们可以采用其他方法来制定以社区为基础的人工智能发展。在该系统中，“人”在人工智能的控制、优化和维护中发挥着至关重要的作用。美国麻省理工大学教授伊亚·瑞万（IyadRahwan）提出了“社会在环系统设计（Society-in-theloop System Design）”的概念，即整个社会都参与到监管人工智能的过程中来。此外，还有其他基于社区的人工智能开发框架也可以适用或应用，例如“以人为中心”的设计和“伦理一致性”的设计等。

美国南加州大学的曼纽尔·卡斯特尔斯（Manuel Castells）描述了一种称为“网络社会（Network Society）”的社会转型，在这种社会转型中，“出现了一种基于网络的新型社会组织形式，即基于数字通信的网络在所有活动领域的应用”。

总之，以上内容为基于社区的人工智能发展提供了一些思路，希望这些路径能够实现推动社区治理变革和社会治理转型，即将受人工智能影响的社区整合到人工智能的概念、开发、部署和优化的各个方面。

（三）以人工智能解决问题和改善社区福祉问题

发展人工智能的目的是为了解决人工智能对社区福祉的威胁和应对时代挑战。而人工智能也提供了一种解决威胁社区福祉的环境、社会和经济问题的工具。社会学界和政治学界提出“为社会服务的人工智能”的概念，倡导建立“为善的人工智能（AI for Good）”。这一概念由跨学科领域研讨会共同发出，并“在城市计算、可持续性发展、卫生健康、公共福利方面，引领应用人工智能促进社会公益”。我们建议相关领域的研究人员和从业者积极参与到该领域的研究中，以解决和应对人工智能对社会福祉的威胁和挑战，并能化危机为机遇，为实现增强社区福祉作出更大贡献。

五、基于四种研究方法的框架分析

针对新兴“人工智能”与“社区福祉”的交叉领域，我们可以尝试通过“跨部门研究方法”“跨领域研究方法”“超学科研究方法”和“系统性研究方法”这四种路径来构建该领域的研究框架。下面我们就该研究框架下“人工智能”和“社区福祉”方面的应用进行简要论述。

（一）跨部门研究方法

所谓“跨部门方法”就是把社区组织者、企业部门、研究人员和学者、政策制定者和其他利益相关者聚集在一起，共同构建这一新兴研究领域。塞浦路斯尼科西亚大学马瑞达克斯（Spyros Makridakis）教授指出，在考察“人工智能与社区福祉”关系时应当重视“文化”的重要作用。在2018年举办的“神经信息处理系统大会（NeurIPS）机器学习研究大会”的分会议“人工智能社会公益研讨会”上，马瑞达克斯指出“研究人员不要单纯‘在’文化中考虑算法……而是把其‘作为’文化来考虑，其作为广泛的意义和实践模式的一部分，都可以与经验联系起来”〔13〕。社区是文化的一种表现，通过“跨部门方法”能够让社区有效参与并融入文化。

当我们要评估人工智能对社区福祉影响的指标框架时，采用“跨部门方法”具有明显优势，便于帮助人们诠释不同的文化背景。此外，“跨部门方法”还可以促进社区参与人工智能解决方案的开发与实施。

（二）跨学科研究方法

所谓“跨学科方法”是指关涉两个或多个学科之间协作的方法。这种方法被用于开发人工智能的新兴研究领域，例如“临界点信息处理算法（Criticalalgorithm）”研究。“临界点信息处理算法”研究“系统地解决数据科学的法律、伦理和社会挑战”。“临界点信息处理算法”研究包括社会学、人类学、科学技术研究、地理学、传播学、媒体和法律学科等多个学科。采用“跨学科方法”的其他领域方法包括：计算可持续性研究、可持续性研究、生物信息学研究。

社区参与人工智能发展的“跨学科方法”可以受益于许多领域的学术研究，包括社区发展、城市规划、公共政策、可持续性研究、文化研究、信息与计算机科学，以及人工智能研究等。“跨学科方法”是迈向“超学科方法”的基础性一步。

（三）超学科研究方法

一种“超学科方法”“消除了传统学科之间的界限，并围绕构建现实世界主题意义的背景下来组织‘教’与‘学’”。有的学者认为，可以使用“超学科研究方法”来达成“集体理解”。“超学科研究方法”适用于单一方法所无法解决的问题，或者是解决传统方法所解决不了的复杂性问题。20世纪70年代，著名社会学家里特尔（Rittel）和韦伯（Webber）基于公共政策和社区规划领域，首次对这些他们所戏称为“棘手问题（Wicked Problems）”进行研究。对此，他们指出：这类问题都存在一个永不止息的规律——即由于这类问题的复杂性和性质的变化，人们永远无法穷尽对此类问题的研究〔14〕。据此，“社区福祉”与“人工智能的影响”所面临的威胁和机遇也可被认为是一个“棘手问题”，因此超学科研究方法具有极强拓展性和适用性特征。“超学科研究方法”可能创造出新的研究领域，并可能涌现出新的学科。

（四）系统性研究方法

新兴研究领域的指导框架应以“系统性方法”为基础进行构建。虽然我们基于不同学科领域给“系统”下过多种定义，但是人们所能直观理解的“系统”可能指一个家庭、一个社区，亦或是一个城市或生态圈。美国著名学者、“学习型组织之父”德内拉·梅多斯（Denella Meadows）将“系统”定义为以实现某些目标的方式而组织起来的一组相互联结的元素。人工智能可以在一个系统中扮演多个角色。此外，“系统性方法”还具有“组织力量”的作用，就像社交媒体和网络社区所实现的凝聚效应一样，抑或如那些能够改变人们行为模式的网站的推介系统，旨在实现自我强化的反馈循环中促进和完成某件事情。

梅多斯还引入“杠杆点（Leverage Points）”一词，把其看作是“系统中那些极小‘改变’就可能会导致行为重大转变的‘地方’”。因此，为了帮助人们理解“如何将系统性方法整合到这一拟议的研究领域中”，我们可以借鉴梅多斯的“杠杆点”隐喻，围绕“人工智能”和“社区福利”范畴，按照从大到小的影响进行排序，列出“改变”系统的八个“杠杆点”。

第一个“杠杆点”——“改变”系统的评价指标、目标和价值。一是从“利润和经济增长”的衡量标准转变为“人工智能对福祉影响”的衡量标准；二是将价值观从财富、地位和外表转变为对关心社区、人际关系和个人福祉。

第二个“杠杆点”——“改变”系统的结构。一是为社区建立集体的、开源的或可访问的人工智能开发、监测和调整机制；二是政府相关机构应当尽早确立福祉目标、指标和数据的优先次序。

第三个“杠杆点”——“改变”规则。制定相关法规，要评估和考察人工智能对社区福祉的影响，并要求在人工智能对社区福祉产生的负面影响进行适时调整。

第四个“杠杆点”——“改变”系统中数据和信息的访问权限。对于个人和社区来说，能够随时获得有关数据信息，并在数据使用方式上拥有决策权。

第五个“杠杆点”——“改变”能够使系统进行自我纠错和强化的“反馈回路”。一是确保人工智能带来的经济、环境和社会收益不会加剧经济不平等、失业、社会不公；二是同时能够通过使用人工智能减少收入不平等、增加就业保障、保障社会公平公正，造福人民和社区受益。

第六个“杠杆点”——“改变”支配行为和运动的物理结构。一是重新优化大学学科组化方式，促进开展跨学科研究；二是通过使用人工智能促进社区成员间人际互动，改变人们通勤、锻炼、休闲和工作的方式，从而建立和谐融洽的社区成员关系。

第七个“杠杆点”——“改变”缓冲区的大小。一是鼓励对人工智能和社区福祉研究采取跨学科或超学科研究；二是降低一般人群接触人工智能的门槛；三是注重开发线上线下空间，让社区成员切实参与到人工智能的开发、控制、监测和优化方案中。

第八个“杠杆点”——“改变”参数。一是鼓励和资助以社区为基础的人工智能发展；二是制定人工智能发展标准；三是规避可能损害社区福祉的人工智能发展。

六、结论

英国牛津大学“牛津互联网研究所”的科尔斯（Cowls）和弗洛里迪（Floridi）教授指出，“恐惧、无知、错位的担忧或过度的反应，这些都可能导致一个社会不能充分利用和发挥人工智能技术的全部潜力，而这可能被认为归于错误的原因”〔15〕。因此，我们急需构建一个全新领域来研究“人工智能”与“社区治理”关系，以确保人工智能增加社区福祉，而非损害社区福祉。社区福祉与人工智能开发和应用之间的关系可能会出现非常复杂化、多元化，甚至无解化的问题。这就要求我们注意以下两点工作：一是该领域研究还应探索制订具体的福祉指标，以评估人工智能对社区的影响；二是采用基于社区的方法来发展人工智能，旨在实现保障和改善社区福祉的目标。综上所述，我们希望以上探讨能够对新兴“人工智能”与“社区福祉”领域研究提供一些参考价值和借鉴意义，以期让人工智能在保障和改善社区福祉上发挥积极作用。