随着人工智能技术的飞速发展，全球都在算法、算力、数据等路径上不断探寻未知之境，深度学习、自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等领域不断深化，ChatGPT、Gemini、GoogleAI等通用人工智能平台日新月异地发展，Coze、文心智能体平台等垂直应用平台不断涌现和优化。特别是近期DeepSeek这样推动算法平权的开源创新平台和Manus这类推动应用便利化的agent平台的出现，更点燃了人们对AI深入助力人类发展的期待。当下人工智能正在以迅猛的速度逐渐渗透到各行各业，成为推动社会服务体系创新和效率提升的重要力量。

　　党的二十大报告提出要“完善志愿服务制度和工作体系”，为推动志愿服务高质量发展指明了方向。与此同时，党的十八大以来，我国深入实施网络强国战略、数字中国战略，2023年中共中央、国务院专题印发了《数字中国建设整体布局规划》，其中要求构建覆盖全生命周期的智慧社会服务体系。为此，志愿服务和人工智能等数字技术的深度共振将是中国式现代化进程中的基础性内容。近年来，多地都开展了“AI+志愿服务”的具体探索，如北京推动人工智能参与文明引导、服务问答等场景服务，浙江推出数字化的暖“新”志愿服务地图，江苏推动AI技术在减污降碳、健康管理等领域的志愿服务应用。本文将结合志愿服务的数字化发展来讨论，梳理人工智能技术助力志愿服务高质量发展的可能路径和面临的挑战与风险，并尝试勾勒人工智能赋能志愿服务现代化建设的未来趋势。

　　人工智能蓬勃发展带来的志愿服务创新机遇

　　AI技术的高速发展和广泛应用为志愿服务的数字化转型乃至高质量发展带来了诸多机遇，特别是在提高过程效能、服务个性化、精准性、智能化以及跨边界协作、生态环境优化等诸多方面，可以建立“需求一键提、服务多元供、过程可追溯、监管全方位”的数字志愿服务体系。

　　从服务流程看，助力提高志愿服务的全过程效能

　　通过AI技术，志愿服务以及社会服务体系可以实现更加精准的需求预测与资源配置。在服务过程中，通过AI收集和分析不同场景下的志愿服务需求数据，可以预测未来的服务需求方向和重点领域，并根据志愿者历史数据、行为数据，自动推荐合适的志愿者，提高志愿服务的精准性和时效性。在志愿服务后期，AI能助力服务质量评估与反馈，通过收集服务对象和志愿者的反馈数据，评估志愿服务的效果。

　　从服务能力看，推动志愿服务的智能化与自动化

　　人工智能的自动化决策能力逐步从实验室走向实际应用，能够帮助志愿服务体系降低人工干预、减少人为错误，从过去的在线志愿服务方式升级到更具稳定性、一致性、规模化的智能体服务方式。例如，AI驱动的智能服务可以全天候为需求者提供咨询和各类社会帮助，利用远程技术开展线上支教、心理咨询、翻译服务等，开发智能终端设备提升服务可及性，并优化服务的响应速度、自动化程度和质量。

　　从服务质量看，提升志愿服务的个性化体验

　　随着AI技术和大数据的深度融合，可以应用深度学习优化匹配算法，实现志愿者与服务项目的精准对接，使志愿服务实现数据驱动决策，便于满足多样化的个体需求，提供量身定制的个性化服务体验。例如，通过对个体健康数据的分析，AI可以为老年人群体提供个性化的健康为老服务，帮助有特殊需求的群体更好地融入社会。

　　从服务主体看，加强志愿服务的跨界协作与创新

　　AI促进了跨行业、跨领域的深度融合和协作。在志愿服务、社会工作、公共管理等领域，AI能够打破信息壁垒，推动不同部门和组织之间以及国内外的合作。例如，AI可以结合医疗、公共卫生、志愿服务等多方资源，帮助政府、企业和社会组织实现跨部门的数据共享与服务协作，从而更高效地响应公共卫生危机。未来AI技术将促进全球志愿服务网络的建立和深度协同，提高国际志愿服务项目的效率和影响力。

　　从服务范围看，促进基层志愿服务的普及与可持续发展

　　随着技术不断进步，AI的门槛在逐步降低，越来越多的中小型组织和社区能够利用AI技术优化服务模式。这种普及化趋势有助于推动志愿服务以及各类社会服务的数字化转型，并赋能基层组织更好地服务于民众，实现更加智能化地管理和优化，提高服务质量和覆盖面。尤其对于资源匮乏的地区，AI能够在提供精准服务的同时，节约大量的成本和人力资源。

　　人工智能助力志愿服务发展面临的挑战

　　大数据和AI技术为志愿服务的数字化转型提供了新的机遇，通过精准匹配、智能化管理和个性化服务等，显著提升了志愿服务的效率和质量。然而，技术应用也面临数据隐私、技术可靠性、志愿者技能和人机融合等方面的挑战。

　　首先，面临数据隐私与安全问题。志愿者和服务对象的个人数据隐私问题是AI应用中的重要问题。如何确保数据安全和保护个人隐私，成为AI技术在志愿服务领域推广的关键。为此，不仅需要通过合规性审查确保AI应用符合相关法律法规，也需要在实施中建立严格的数据保护、使用机制以及长效性业务管理系统，使用加密技术和匿名化处理，确保个人隐私不被泄露和业务的可持续运行。

　　其次，要关注技术门槛与资源不均衡问题。AI技术的应用往往需要较高的技术门槛和投入，包括硬件设备、软件开发、数据维护等。对于中小型志愿服务机构而言，如何保障技术落地和资源整合，仍然是一个不小的挑战。为此，应鼓励政府、企业以及慈善组织在技术支持、资金资助方面为中小型志愿服务机构提供帮助，同时推动AI技术的普及和培训，提高基层组织的技术水平。

　　第三，要关注算法的偏见与不公平性问题。AI算法不仅会出现幻觉问题，也可能会因为数据的不全面或偏见问题，导致志愿服务的供需匹配出现不公平的现象。为此，应加强AI系统的透明性和可解释性，定期进行算法审查和优化，确保AI技术在志愿服务领域的公正性和公平性。此外，技术平台系统稳定性及智能客服的响应速度等都需要不断优化。

　　第四，要关注志愿者的AI技能和数字信任问题。人工智能的应用需要志愿者和相关利益主体的广泛接受与信任，而对于某些志愿者群体来说，AI可能被视为技术性障碍，甚至产生排斥。为此，应加强志愿者的技术培训，帮助其更好地理解AI的优势和潜力，提升AI应用的接受度和信任感。

　　当然，最需要关注的是志愿服务和人工智能的有机融合问题。志愿服务之所以能够发挥柔性的黏合剂、催化器作用，核心还是在于助人自助的心灵共振。人文关怀的温度与智能业务的技术需要有机结合，不仅要建立人心服务与智能服务之间的伦理边界和协同机制，还需要在人工智能推进的初期完善共同学习反思的方式，避免过度依赖或泛化技术的应用。

　　志愿服务如何拥抱人工智能

　　在志愿服务领域拥抱人工智能技术的发展过程中，需从志愿者个体、志愿服务组织和政策部门三个维度协同推进。

　　对于志愿者，数字化技术的普及应用是大势所趋。为此，新时代的志愿者需要提升数字技能与参与度，主动学习常用的人工智能工具，积极尝试通过AI工具提升专业技能，例如参与远程医疗辅助、跨国文化交流等新型服务。同时，利用AI生成的个性化学习方案强化服务能力。在服务过程中，结合AI技术开发辅助工具，创新服务形式，如为视障人士提供智能语音助手、为残障群体设计适配工作场景，扩大服务覆盖范围。当然，在服务中也要注重隐私保护，掌握相关数据伦理与安全知识，例如通过加密技术处理受助者信息，避免AI滥用导致的数据泄露风险。

　　对于志愿服务组织，实现组织管理和服务模式的数字化转型是拥抱人工智能发展的重要路径。一方面，组织管理层面可以打造组织层面的数字化平台，如构建智能匹配与资源调度平台，借助AI算法实现志愿者技能、时间与需求的精准匹配，并优化物流和调度。另一方面，在项目模式上，加速推动数字化转型与流程优化。如采用AI生成活动策划方案、自动处理报名管理等事务，通过实践平台的算法提升

　　志愿者活跃度等，来系统降低运营成本、提高服务效能。与此同时，积极探索人机协作服务模式。如引入AI机器人辅助执行标准化任务，同时保留人文关怀环节，坚持“技术+情感”双轮驱动。

　　对于社会工作及相关政府部门，可以通过采用多样的政策工具推动志愿服务数字化转型。例如，对于技术推进，可以设立专项基金支持志愿服务领域AI技术研发，并选择开放养老、应急等场景作为应用试点。对于技术风险管理，完善数据治理与标准化体系，建立志愿服务数据共享机制，制定AI志愿服务应用伦理规范。对于应用环境，加强跨部门协同与生态培育，鼓励企业、高校、社会组织等开展合作，共同推动志愿服务的数字化转型。

　　总之，人工智能作为新兴技术，在志愿服务领域的应用潜力不可估量，通过个体能力升级、组织流程重构和政策生态优化，能够为志愿服务带来效率提升、模式创新以及数字化的系统转型，推动志愿服务向精准化、普惠化、可持续化方向发展。然而，要实现AI技术的广泛应用，仍需应对数据隐私、安全性、技术公平性等诸多挑战，更需做好技术赋能与人文价值的平衡。随着技术的不断进步和志愿服务的深化发展，未来志愿服务领域的AI应用前景广阔，值得各方深入探索与不断创新实践。（作者：张强；作者系中国志愿服务联合会理事、北京师范大学政府管理学院教授）