文章核心观点 - 倡议将老年人视为“人工智能的积极合作者”，而非被动接受者，利用其独特的情绪知识和生活智慧为AI注入温度与厚度，使其从工具发展为理解人类的伙伴 [1][7][37] 老年人的独特价值 - 老年人的核心价值在于其长期社会交往中沉淀的“情绪知识”，包括对他人情绪的识别、同理心与理解力，这是AI目前需要提升的关键能力 [2] - 老年人的人生经验是宝贵智慧财富，能通过细节判断他人心理，其“人情世故”的智慧很难被算法复制，可作为AI学习人类情境理解力的重要教材 [4] - 老年人的生活智慧具有纵深价值，承载历史脉络，展现了现实世界的弹性逻辑和强调稳定、责任与长期性的价值判断，能为AI提供超越即时数据的时空视角 [5] - 老年人形成了含蓄、迂回且带有分寸感的独特回应方式，AI需要学习这种语言行为模式以赢得老年群体的信任与使用意愿 [6][7] 老年人参与AI训练的路径 - 通过数据共建构建“长者智语”数据集，该数据集包含来自AI向善语料库的8047组问答对，以及新增的1408条老年人互答语料，总计9455条真实场景语料 [1][8][9] - 采用“初始应答-深度追问-逻辑拆解”的三阶框架挖掘老年人的情绪知识，将隐性的情绪动因和价值判断转化为结构化训练样本 [11] - 建立共创与反馈机制，邀请老年人作为“训练师”参与场景化测试，直接评估AI回应的情感共鸣度与有效性，从使用者升级为优化参与者 [12] 适老化数据集的分析与拓展 - 对8047组问答对进行系统性内容分析，构建了涵盖6大一级主题、16个子类、37个具体项的多层级场景分类体系，并引入“场景+情感”的双重分析框架 [13][15] - 分析发现老年人需求具有多维度交织性，表层功能诉求常绑定深层情感需求，且不同话题间存在强关联，如技术适应与临终关怀 [18] - 基于1408条长辈回复分析，总结出四种回应风格：共情支持型、理性劝导型、经验分享型与实用指令型 [21][22] - 邀请44位平均年龄65岁的老年人作为“情感专家”和“回答质检员”进行评估，发现共情支持型和理性劝导型回答在多数话题中评分最高且最稳定 [20][23][25][27] 意义与未来 - 将老年人的情绪智力纳入AI训练，可推动AI在医疗陪伴、养老服务等场景实现从“功能实现”向“情感共鸣”的深层发展，拓展银发经济应用边界 [32] - 此举重塑了老年人的角色，使其从技术“被服务者”转变为主动的“知识与智慧贡献者”，获得技术发展的话语权和社会价值认同 [33][34] - 长者经验与AI技术的结合是“代际共创”的实践，既能实现智慧跨代传承，又能让老年人平等享受智能服务，有助于构建包容性智能社会 [35][36]