人类文明正经历一场深刻的技术范式转移。人工智能不再仅仅是科幻小说中的想象，而是以前所未有的深度和广度重塑着社会各个领域。在这场波澜壮阔的技术革命中，人道主义与公益慈善事业正站在一个历史性的十字路口——要么被动适应，要么主动引领。

希望工程创始人徐永光先生在一次深度访谈中深刻指出，公益慈善行业在互联网时代已经“落伍了”，但人工智能时代正在为我们带来“前所未有的机遇”。这一判断既是对过去的反思，也是对未来的洞察。事实上，当商业领域已广泛应用AI优化供应链、提升用户体验时，人道公益领域的技术应用仍处于早期阶段。这既是挑战，也意味着巨大的发展空间。

智能赋能：效率与精准度的革命性提升

人工智能正从抽象概念转化为具体工具和解决方案，深入灾害响应、公共卫生、弱势群体保护、资源调配等人道慈善工作的核心环节。其价值首先体现在效率与精准度的革命性提升，这种提升不是渐进式的改善，而是范式层面的变革。

灾害管理的智能革命。自然灾害的应对一直是人道工作的重点与难点。传统模式下，灾情评估依赖人力勘查，效率低下且风险较高；资源调配多凭经验判断，难以实现最优配置。人工智能正在改变这一局面：预测预警系统的智能化使得灾害防范从被动应对转向主动预防。基于气象、地质、水文等多源数据的AI模型，能够提前数小时甚至数天预测洪水、山体滑坡、林火等灾害的发生概率与影响范围。灾情评估与损失分析的效率因AI而大幅提升。通过卫星、无人机影像与机器学习的结合，系统能在数小时内完成过去需要数天甚至数周的人工勘察工作。救援资源动态调配的智能化则有望解决“最后一公里”的难题。基于实时灾情数据、道路状况、人口分布和物资库存的AI算法，能够生成最优的资源配送路径和分配方案。

公共卫生领域的精准干预。全球健康公平是人道工作的核心关切，而AI正在成为打破医疗资源分布不均的有力工具。在疾病筛查与诊断方面，AI辅助系统正弥补偏远地区专业医疗人员的不足。针对糖尿病、皮肤癌、肺结核等疾病的AI诊断工具，其准确率已接近甚至达到专家水平，且具有成本低、可及性高的优势。在流行病监测与预测方面，AI通过分析社交媒体、搜索引擎、医疗记录等多维度数据，能够更早发现疫情信号。在个性化健康管理方面，AI能够根据个体的基因、生活方式、环境等多重因素，提供定制化的健康建议和疾病预防方案。这种“精准公益”模式，使有限的公共卫生资源能够发挥最大效益，特别适用于孕产妇保健、儿童营养改善等针对性强的项目。

人道教育的智能化转型。教育的本质是赋能，而AI正在重新定义人道工作者的能力建设方式。红十字国际学院与国际人道教育同仁正在积极探索AI在教研领域的应用，尝试开发智能化教学系统和自适应学习平台。希望这样的系统能够根据学员的知识基础、学习进度和认知特点，提供个性化的学习路径和资源推荐。AI辅助的案例库建设正在打破知识的时空限制。通过自然语言处理和知识图谱技术，全球范围内的人道实践被系统化整理、分类和关联，形成可检索、可分析的庞大知识体系。

深刻的挑战与伦理困境：光亮背后的阴影

正如第四届东吴国际人道论坛上各方专家所深刻警示的：“技术的赋能绝非坦途”。人工智能在人道领域的应用犹如一把双刃剑，在带来巨大机遇的同时，也伴随着不容忽视的风险与挑战。拥抱智能，必须同时保持清醒的审视，核心在于确保技术发展始终“向善”。

数字鸿沟的加剧风险。AI技术对数据、算力、基础设施和专业人才的高度依赖，可能产生“马太效应”，使资源丰富的国家和组织与脆弱边缘化的地区、群体间的差距进一步扩大，这恰恰违背了人道行动填补差距的初衷。当前，全球90%的AI研发资源和人才集中在北美、东亚和欧洲；非洲大部分国家甚至缺乏训练基础AI模型所需的数据中心。这种“智能鸿沟”可能导致人道援助中出现新的不平等：一些群体获得精准、高效的AI增强服务，而最脆弱的群体却因“数字不可见”而被排除在外。联合国教科文组织警告，如果不加干预，AI可能成为“历史上最强大的不平等加速器”。

责任归属与人类主体性模糊。随着AI系统在人道决策中扮演越来越重要的角色，责任归属问题日益复杂。当基于AI推荐的救援方案出现失误时，责任应由算法开发者、数据提供者、使用组织还是具体操作人员承担？现有的法律和伦理框架尚未给出清晰答案。更深层的危机在于人类主体性的削弱。人道工作的本质是人的联结与共情。过度依赖技术决策，可能使工作者逐渐丧失在复杂、模糊情境中的伦理判断能力和实践智慧。当每个决策都寻求“数据支持”，那些无法量化的价值——尊严、尊重、希望——可能被边缘化。

技术垄断与人文价值侵蚀。当前AI领域由少数科技巨头主导，其内在逻辑——追求效率、规模、可扩展性——可能与人道慈善的核心价值存在根本张力。商业公司的“解决方案”往往倾向于标准化、可复制，而人道工作的精髓恰恰在于对每个独特情境、每个具体个体的深度理解与回应。效率至上的技术逻辑可能侵蚀以人为本的公益核心。当“服务人数”“成本效益”成为主要甚至唯一指标时，那些耗时耗力但至关重要的“低效”工作——如陪伴倾听、社区关系建立、长期能力培养——可能被系统性忽视。人道工作有沦为“社会服务输送系统”的风险，失去其人文灵魂。

构建负责任与包容性智能未来的行动框架

面对潜能与挑战并存的现实，我们不能因噎废食，也不应盲目乐观。第四届东吴国际人道论坛形成了强烈共识：我们必须以主动、审慎、包容的态度，共同构建一个负责任、以人为本的智能向善未来。

构建伦理先行的人工智能治理框架。人道公益领域应率先制定并践行严格的AI伦理准则，成为技术伦理的引领者而非追随者。这一框架应至少包括：公平性与包容性：确保AI系统在设计、开发、部署全周期考虑多样性需求，特别关注边缘化群体的可及性。透明度与可解释性：人道领域的AI决策必须能够被理解、质疑和挑战。这意味着需开发适合非技术背景工作者和受益者理解的解释工具。隐私保护与数据自主：遵循“隐私设计”原则，将数据保护嵌入系统开发的每个环节。探索联邦学习、差分隐私等隐私增强技术，在利用数据价值的同时保护个体权利。安全可靠与稳健性：确保AI系统在各种极端条件下仍能可靠运行，并建立完善的人机协作和人工接管机制。人类监督与问责：在任何情况下，最终决策权必须保留在人类手中。建立清晰的AI使用责任链条和追溯机制。红十字国际学院正致力于将国际人道法、人道主义基本原则（人道、公正、中立、独立、志愿服务、统一、普遍）转化为具体的技术伦理指南，推动其在全球人道领域的应用。

投资于能力建设与数字包容。缩小“智能鸿沟”需要有针对性的投入和支持：加强基础设施建设：在国际合作中，将数字基础设施（宽带网络、数据中心等）纳入对脆弱国家的发展援助。探索适合偏远地区的低功耗、低成本AI解决方案。培养复合型人才：人道组织需要既懂技术又深谙基层情况的“跨界人才”。应建立系统化培训体系，包括面向管理者的“AI素养”课程和面向技术人员的“人道伦理”课程，培养新一代人道工作者。促进本土化创新：技术解决方案必须适配本地语境。这意味着在设计和实施阶段，充分吸纳社区成员、本地工作者和受益群体的参与。他们的“地方性知识”往往是技术有效落地的关键。

促进跨界合作与知识共享。复杂挑战需要多元智慧。必须打破行业壁垒，建立新型合作关系：建立人道领域数据共享平台：在确保隐私和安全的前提下，创建开放、标准化的人道数据空间。这需要制定统一的数据标准、共享协议和治理机制。打造最佳实践社区：收集、整理、分析全球范围内的AI人道应用案例，建立可检索的案例库。定期举办跨领域对话，促进技术专家、人道工作者、伦理学者、社区代表间的相互学习。推动负责任创新生态：鼓励科技公司开发适合人道需求的产品，而非简单移植商业方案。探索“社会许可”模式，使社区对影响自身的技术有发言权。红十字国际学院将持续发挥平台作用，促进多方对话与联合创新。

以人文温度驾驭技术力量

我们当前经历的不仅是一场技术革命，更是对人类同情心、智慧和责任感的深刻考验。“智能向善”的真谛不在于技术本身的炫目，而在于我们以何种价值观引导技术、以何种智慧运用技术。

每一次技术飞跃都伴随着伦理的拷问。从工业革命到数字时代，人类一直在学习如何驾驭自己创造的力量。人工智能或许是这个进程中最新、也最强大的考验。它放大了我们的能力，也放大了我们的责任。

在这个智能时代，人道工作者肩负着双重使命：既要充分利用技术潜力，更高效地减轻苦难、增进福祉；又要守护那些技术无法量化、无法自动化的人类核心价值——人道、尊严、共情、团结、希望。

红十字国际学院将持续深耕AI与人道公益的交叉领域，推动前瞻性理论研究、系统性能力建设与全球性对话合作。我们坚信，当技术被赋予人文的温度，当算法被注入伦理的考量，人工智能就能真正成为赋能弱者、照亮暗处的人道之光。

让我们携手共进，以审慎的智慧驾驭技术的浪潮，以坚定的价值锚定前行的方向。未来的道路需要技术专家的创新，需要人道工作者的经验，需要伦理学者的思辨，更需要每一个社区、每一个受益群体的声音。只有共同参与、共同创造，我们才能拥抱一个真正属于所有人的、向善的智能未来。

（作者系红十字国际学院院长 王汝鹏；本文根据作者在“拥抱智能向善时代”第五届华夏公益论坛上的主旨演讲整理）

（来源：中国红十字报）