2025

當AI遇見公益：

行業(yè)新契機還是新挑戰(zhàn)？

When AI Meets Philanthropy

繁榮邏輯遭遇挑戰(zhàn)，AI浪潮席卷而來

過去的十多年里，中國公益行業(yè)經(jīng)歷了一個相對繁榮的黃金時代。從政府支持到企業(yè)捐贈，再到全民參與，不少公益項目習慣了“好項目就有人支持”的運行邏輯。然而時代在變，那些在繁榮時期成立的假設正被打破：權(quán)威的機構(gòu)和老牌項目都不一定可以獲得充裕的資金支持，傳統(tǒng)的大人物、大機構(gòu)影響力下降，新一代力量崛起，原有的中心和秩序受到挑戰(zhàn) 。面對募資增長放緩、公眾參與方式轉(zhuǎn)型，以及社會需求的復雜化，公益人越來越清晰地感受到舊有模式的失靈。

就在此時，人工智能（AI）的浪潮洶涌而至。AI作為一種全新的生產(chǎn)力工具，被寄予為公益領域帶來變革的厚望：有人期盼它提升效率、精準對接需求，也有人擔心這不過是新的“技術(shù)幻覺”。當AI遇見公益，這究竟是為行業(yè)帶來新的契機，還是制造新的挑戰(zhàn)？本文將從多個層面理性分析AI對公益行業(yè)的沖擊，并穿插真實案例和故事，與公益從業(yè)者一同探討這一命題。

01

公益組織運作模式的AI變革

01

AI正以前所未有的方式重塑公益組織的日常運作。過去，人力有限的小團隊常常疲于應對龐雜的溝通和管理任務，如今智能助手開始承擔部分職責。例如，只需30分鐘就能搭建一個公益問答聊天機器人，它對接機構(gòu)知識庫，自動回答志愿者和捐贈人的常見提問，大幅減輕了溝通壓力 。許多公益機構(gòu)因此能夠更快響應、更高效協(xié)同，將人力投入更有價值的工作。

不僅溝通如此，內(nèi)部管理和項目執(zhí)行也因AI而提速。字節(jié)跳動公司探索了“一橫一縱”的公益AI應用策略：“一橫”側(cè)重提升機構(gòu)效能，通過辦公協(xié)同平臺、數(shù)據(jù)引擎和大模型工具，優(yōu)化機構(gòu)的管理、籌款傳播、項目管理與捐贈服務；“一縱”則直指社會痛點，與北京大學合作開發(fā)古籍數(shù)字化平臺等，用AI創(chuàng)新解決方案 。騰訊公益則率先利用生成式AI提高內(nèi)部運營效率——自動生成活動問答題、智能審核項目規(guī)劃和預算、生成項目故事卡和數(shù)據(jù)卡等，大幅提升項目管理效率并降低風險 。隨著技術(shù)成熟，他們又推出面向公眾的互動產(chǎn)品，如“我的公益故事”在線活動，鼓勵用戶講述和分享自己的公益經(jīng)歷，增強公眾參與感 。

這些案例說明，AI正幫助公益組織打破信息孤島、優(yōu)化流程。比如愛佑慈善基金會建立動態(tài)知識中樞和知識圖譜，整合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)知識實時更新，以此提升決策準確性 。又如真愛夢想基金會擁抱AI賦能教育和養(yǎng)老項目，通過技術(shù)提升資源配置的公平與效率 。當繁瑣重復的工作逐步交給AI處理，公益機構(gòu)有機會變得更加敏捷和透明。然而，這場效率革命并非毫無代價，我們也需警惕其中隱藏的風險——這一點稍后詳述。

However, this efficiency revolution is not without cost; we must also remain vigilant to the hidden risks involved.

02

人才結(jié)構(gòu)與分工：

AI沖擊下的新格局

當AI融入公益，人才結(jié)構(gòu)和分工方式也在發(fā)生深刻變化。一方面，部分崗位正在被取代或重新定義。AI的自動化能力開始承擔許多傳統(tǒng)人力工作，如捐贈數(shù)據(jù)管理、財務流水處理、志愿者排班調(diào)度等，這令一些從業(yè)者面臨崗位消失或轉(zhuǎn)型的壓力 。就連對外服務方面，不少機構(gòu)已啟用AI聊天機器人替代人工客服，成為行業(yè)新常態(tài) 。這些變化要求公益從業(yè)人員不斷提升數(shù)字技能，適應數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作方式，否則可能被邊緣化 。

另一方面，公益行業(yè)的特殊性決定了某些角色無法由AI完全取代。社會工作者與捐贈者、受助者之間的溝通，需要的是溫度與情感的傳遞，這是冰冷的算法難以勝任的 。例如，某養(yǎng)老項目嘗試為老人配備智能手環(huán)監(jiān)測健康，卻遇到長者集體拒絕佩戴：“他們寧可摔倒等待人來發(fā)現(xiàn)，也不能忍受被機器監(jiān)視” 。這折射出科技運用的悖論——AI越先進，越需要人情味來平衡。由此看來，在人機協(xié)作的新格局下，既要讓員工具備運用AI的能力，也要確保他們保有同理心和使命感，從而將科技與人性的長處相結(jié)合。

值得注意的是，AI技術(shù)門檻也帶來了公益行業(yè)內(nèi)部的數(shù)字鴻溝。大型機構(gòu)有資源嘗鮮各種AI工具，小的草根組織卻常因預算或技術(shù)人才不足而裹足不前。很多基層公益人感嘆：“對我們這些連生存都成問題的小機構(gòu)來說，AI實在太遙遠了” 。事實上，如騰訊云等平臺已提供數(shù)十項AI功能的免費調(diào)用，零代碼的開發(fā)工具也在降低技術(shù)壁壘 。認知和技能的不足，反而成為橫亙在AI與公益實踐之間的一道鴻溝。跨學科合作、技術(shù)培訓正變得前所未有的重要——如何讓每一家公益組織都“用得起、用得懂”AI，將是行業(yè)未來的人才培養(yǎng)方向之一。

Ensuring that every nonprofit can "afford and understand" AI will be a crucial direction for the industry's talent cultivation in the future.

03

項目設計與公益服務：

AI帶來的創(chuàng)新

AI的介入，使公益項目的設計理念和服務方式煥然一新。過去許多項目采取的是經(jīng)驗驅(qū)動、“大水漫灌”式的資源投入，而AI讓我們開始轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動、“精細滴灌”的模式。例如，2024年河南暴雨洪災中，深圳壹基金上線了一套“災害響應AI大腦”，在2小時內(nèi)生成物資調(diào)配方案，而傳統(tǒng)方法需要24小時 。通過衛(wèi)星影像識別災區(qū)、動態(tài)規(guī)劃運輸路線，并預測未來缺口，這一系統(tǒng)極大提高了救援效率。參與過汶川、玉樹地震救援的老同事感慨：“要是當年有這套系統(tǒng)，那么多救援物資就不會堵在路上或浪費掉了” 。

再比如教育公益領域，長期困擾山區(qū)助學項目的一個難題是：大量捐贈的電腦往往落灰成擺設，并未真正用起來 。貴州省教育廳的一份報告提到，在一些貧困學校，計算機教室形同虛設。但當AI介入后情況開始改善：系統(tǒng)分析學生的數(shù)字學習軌跡，如果發(fā)現(xiàn)某孩子頻繁觀看物理實驗視頻，就會為他推送科普研學機會；又如某班級數(shù)學成績集體下滑，馬上觸發(fā)對該校老師的培訓支持 。通過這種“教育CT掃描”，資源投放的精度提升了數(shù)倍之多。一度閑置的電腦終于物盡其用，真正發(fā)揮了價值。

AI還拓展了公益服務的邊界。一個廣為傳播的故事來自螞蟻森林和B站的創(chuàng)新嘗試。螞蟻森林的7億用戶或許沒有意識到，每天在手機上累積的“綠色能量”，正通過衛(wèi)星與遙感技術(shù)在庫布其沙漠種下真樹，形成生態(tài)屏障 。而B站出現(xiàn)了一位虛擬公益主播“AI暖暖”，在一場公益直播中就吸引了50多萬Z世代年輕人參與 。他們通過彈幕投票決定善款流向，并在虛擬世界里共同建設一所希望小學——數(shù)字分身的每一鏟土，都代表現(xiàn)實中一點點善款。多年來，公益機構(gòu)夢寐以求的大眾參與和項目傳播，在科技助力下變得觸手可及、生動有趣。這些創(chuàng)新不僅提升了項目設計的想象力，也創(chuàng)造了前所未有的共情體驗：參與公益，如今可以像玩游戲一樣直觀，又如同講故事一般動人。

當然，AI帶來的新模式也伴生新的問題。例如，利用算法進行受助對象篩選時，決策固然更科學高效，但如果模型僅依據(jù)少數(shù)量化指標（如收入、居住地）打分，就可能漏掉那些境遇困難卻數(shù)據(jù)“不達標”的個體 。有公益機構(gòu)曾嘗試用AI評估貧困家庭的援助優(yōu)先級，卻意外地把居住在城中村的無房貧困戶排除在外，只因系統(tǒng)過度依賴“年收入”等單一指標 。這種機械的評估隱藏著算法偏見，將復雜的人生簡化為冷冰冰的數(shù)字。可見，在項目設計中引入AI時，我們既要利用其智能，也要時刻警惕其盲區(qū)，確保技術(shù)應用不偏離公益應有的溫度和公平。

When integrating AI into project design, we must leverage its intelligence while remaining vigilant about its limitations, ensuring that technological applications never compromise the essential human warmth and fairness inherent to public welfare.

04

籌款邏輯的重塑：

從冷冰數(shù)據(jù)到可觸摸信任

AI的浪潮同樣深刻地沖擊著公益行業(yè)的籌資邏輯。以往，籌款主要依賴線下募捐活動或網(wǎng)絡眾籌，捐款方式雖日益便捷，但信息透明度和互動性相對有限。現(xiàn)在，AI和相關數(shù)字技術(shù)正在重塑捐贈者體驗。比如，騰訊公益平臺結(jié)合區(qū)塊鏈和AI，實現(xiàn)了對每筆善款流向的實時追蹤：捐贈者能夠通過系統(tǒng)隨時查看自己的100元到底變成了哪個山區(qū)孩子的午餐，或者栽成了荒漠里的一棵梭梭樹 。這種前所未有的“可觸摸的信任”極大提升了公眾的信心，據(jù)反饋，不少人在看到善款用途清晰可見后，重復捐贈率也隨之大幅提高 。

與此同時，AI賦能讓籌款更加精準高效。通過對潛在捐贈者興趣和行為的數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以定向推送定制化的募款信息，提高轉(zhuǎn)化率 。捐贈發(fā)生后，AI還能精確衡量善款的使用效率和具體場景，讓每位捐贈人對善款的去向了然于心 。企業(yè)和機構(gòu)的資金也能夠更加有針對性地匹配到特定項目和領域。這些變化表面看是好事，但卻對公益組織提出了更高的要求和挑戰(zhàn)：組織架構(gòu)、人員配備可能需要調(diào)整，善款使用比例和信息反饋機制要更加透明專業(yè)，甚至籌款部門與項目執(zhí)行團隊之間的協(xié)作都面臨新的沖擊 。

更復雜的是，公眾心態(tài)也在AI時代發(fā)生微妙改變。許多捐贈者在享受數(shù)字技術(shù)帶來透明的同時，對公益效率的期望值也水漲船高。他們希望每一分錢都能“不打折”地用于幫扶對象，對機構(gòu)正常的管理成本日趨敏感。AI提升了運營效率，本是為了把更多資源留給服務對象，但公眾往往據(jù)此更加苛求公益組織“零成本運作”。正如有評論指出的，技術(shù)的應用反而進一步壓縮了公益組織賴以發(fā)展的空間，而如何平衡成本投入與價值產(chǎn)出，目前仍沒有明晰的答案 。這提醒我們，在利用AI優(yōu)化籌款的同時，也需要向公眾傳遞正確的價值觀——專業(yè)服務和技術(shù)投入是公益不可或缺的組成部分，過度追求“零成本”只會削弱公益的長遠能力。

Professional services and technological investment are indispensable components of public welfare. Excessive pursuit of "zero-cost" solutions will only undermine the long-term capacity of the sector.

05

隱憂：AI放大的挑戰(zhàn)

AI為公益帶來希望的同時，也可能放大一些隱憂，使舊有問題變得更加嚴峻。首先是組織官僚化的風險。引入AI系統(tǒng)往往需要建立新的流程和規(guī)則，久而久之，技術(shù)可能演變?yōu)榉睆偷摹皵?shù)碼官僚”。例如，有的慈善平臺強制要求入駐機構(gòu)使用其指定的數(shù)據(jù)工具，才能獲得資助資格。這種一刀切的做法導致某些項目因為拒絕安裝特定數(shù)據(jù)采集模塊，被系統(tǒng)判定為“不符合數(shù)字化標準”而失去資助機會 。當對技術(shù)指標的追逐超過了對實際需求的尊重，公益組織難免陷入為技術(shù)而技術(shù)的官僚主義泥淖。

其次，AI可能引發(fā)角色代償?shù)膯栴}，即技術(shù)替代人力表面上提高了效率，卻無法真正替代人的角色所承載的價值。一位曾長期負責募款文案的員工分享道，自從上線AI勸募內(nèi)容生成器后，自己的工作輕松了很多，但也產(chǎn)生了一種被“取代”的失落。而更深層的隱患在于，如果機構(gòu)簡單依賴AI去完成同理心溝通的任務，機器的“共情”只能是偽共情。一位我記不起名字的腦神經(jīng)科學家說過，“機器的工具性若脫離了對人生命過程的服務，就會走向自我目的化的異化 ”。對于公益而言，如果讓算法去迎合復雜的人性需求，本質(zhì)上無異于削足適履——我們用冰冷的規(guī)則去對抗人性的豐富，技術(shù)終究無法完全代償人的溫度與智慧。

再次，不容忽視的是“技術(shù)幻覺”替代真實價值的危險。AI營造出的高效率、全知全能的幻象，可能蒙蔽我們的雙眼。比如，一些公益?zhèn)鞑ラ_始高度依賴AI生成內(nèi)容，表面上看流量飆升、關注度破表，但如果過度迎合算法喜好，內(nèi)容就可能變了味。從業(yè)者擔憂，過度依賴AI可能導致公益行業(yè)喪失真實性——曾有企業(yè)將公益?zhèn)鞑ギ惢癁榧兇獾摹拔髁俊惫ぞ撸l(fā)了業(yè)內(nèi)外的質(zhì)疑 。又如前文提到的例子，如果AI系統(tǒng)根據(jù)用戶以往的捐助歷史，不斷推送類似項目故事給捐贈者，雖提高了短期轉(zhuǎn)化率，卻容易讓人產(chǎn)生共情疲勞，對真實的社會問題反而視而不見 。算法營造的確定性幻覺，掩蓋了現(xiàn)實世界的復雜與不確定，這無疑違背了公益追求真實改變的初心。

The illusion of certainty created by algorithms obscures the complexity and unpredictability of the real world—a fundamental contradiction to the nonprofit sector's original pursuit of genuine change.

06

當AI介入舊疾：放大還是矯正？

AI的出現(xiàn)，也把公益領域一些固有的問題擺上了放大鏡之下。一個長期的反思是，公益宣傳是否在輸出“弱勢文化”——過度渲染受助者的悲慘和無助，以博取同情和捐助。這種敘事模式曾飽受詬病，因為它強化了受助群體的弱者形象，不利于其自尊與自強。而AI介入后，這個問題可能更加復雜。一方面，如果算法以點擊率和捐款效果為導向，可能傾向于生成更加煽情的內(nèi)容，無形中延續(xù)甚至放大了弱勢敘事的套路。另一方面，也有技術(shù)在嘗試矯正這一問題。例如字節(jié)跳動開發(fā)的AI勸募文案生成器，就內(nèi)置了道德規(guī)則，對包含“弱勢群體”“悲慘遭遇”等字眼的文案進行過濾 。初衷是避免引發(fā)過度共情和不當資源傾斜甚至詐捐，但過于簡單的過濾機制又可能消解公益?zhèn)鞑ブ械娜诵詼囟?。可見，AI既可能成為助長刻板弱勢敘事的推手，也可能通過設計來抑制不當內(nèi)容。不過最終，真正決定公益?zhèn)鞑シ较虻倪€是人：技術(shù)工具需要人在背后設定價值準則，否則機器無法自行拿捏同情與尊重的尺度。

資源代償也是公益領域的一個老話題，指的是用外部資源的投入來補償結(jié)構(gòu)性問題，而非解決根源。例如有些扶貧項目習慣于“輸血”，給予物資和金錢，卻忽視了“造血”功能，導致受助者對救助產(chǎn)生依賴。AI可能在這方面帶來雙重效果。一方面，借助AI的精準匹配，我們可以更有效地把資源用在刀刃上，避免以往那種撒胡椒面式的浪費，從而提高每一分資源的產(chǎn)出。例如前述教育項目中，AI讓捐贈的電腦真正服務了學生需求，某種程度上修正了過去資源錯配的問題 。但另一方面，如果公益組織過度依賴技術(shù)手段來分配資源，可能陷入數(shù)據(jù)至上的陷阱：當一切以可量化的指標為導向，我們或許更容易頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳，而忽略了那些不能被量化的深層次需求。資源代償?shù)陌Y結(jié)在于缺乏長期賦能和系統(tǒng)改革，而AI只能根據(jù)既定模型優(yōu)化當下，并不能替我們做價值判斷和系統(tǒng)性變革。如果把AI當成靈丹妙藥，反而可能讓我們在技術(shù)幻覺中錯過真正的解決之道。

最后，值得深思的是自我使命的迷失。公益組織存在的核心是使命導向，但在現(xiàn)實中，不少機構(gòu)會在生存壓力和潮流誘惑下逐漸偏離初心。例如，有的機構(gòu)可能因為追趕AI熱潮而上馬與自身專長并不相符的科技項目，只為迎合資方或輿論的口味。這種“為了創(chuàng)新而創(chuàng)新”的行為看似前衛(wèi)，實則讓組織偏離了原本的使命。AI的涌現(xiàn)，無疑加劇了這方面的誘惑：當“AI+公益”成為熱詞，誰都不想被落下。然而，使命迷失并非AI帶來的新問題，它一直伴隨著公益行業(yè)的發(fā)展。當年互聯(lián)網(wǎng)浪潮興起時，也有不少機構(gòu)一味追求“+互聯(lián)網(wǎng)”而疏遠了社區(qū)根本需求。同理，如果我們今天盲目追逐“+AI”，那可能重蹈覆轍。相反，如果善加利用，AI也可能成為反思使命的鏡子——通過大數(shù)據(jù)分析，機構(gòu)可以更清楚地看到自身項目的長期影響，從而校準方向；通過自動化節(jié)省的人力，工作人員可以有更多時間深入一線聆聽受助者心聲，重新思考“我們?yōu)槭裁闯霭l(fā)”。換言之，AI能讓我們更有效率地完成任務，但不會替我們選擇任務。是否偏離使命的方向盤，仍牢牢掌握在人手中。

AI enables us to accomplish tasks more efficiently, but it cannot choose which tasks to pursue for us.

結(jié)語

初心不變 技術(shù)為鏡

回顧公益與AI的交匯，我們既看到了令人欣喜的突破，也直面了令人警醒的挑戰(zhàn)。或許，AI對于公益就像一面放大鏡：它將我們做得好的地方放大，讓光芒更遠地照亮人心；也把我們尚未解決的問題放大，促使我們正視自身的不足。在這個急速變化的新時代，公益組織要想真正帶來希望、保持尊重、時刻共情，就必須謹記科技永遠只是手段而非目的。

當AI以驚人的速度進化，我們更要常懷謙卑與敬畏，牢記慈善的初心是什么。技術(shù)可以輔助我們，但不能代替我們表達同情、傳遞善意。面對新契機也好，新挑戰(zhàn)也罷，我們終究要用人性的智慧去駕馭技術(shù)的野馬，而非被它帶著狂奔。正如有人所言，真正改變世界的，仍是人心與智慧。AI能做的，是放大這顆心和這份智慧的力量；而不能忘卻的，則是我們?yōu)楹纬霭l(fā)，朝向何方。讓我們擁抱AI帶來的可能，同時堅守公益的本質(zhì)——唯有如此，才能在時代的浪潮中立穩(wěn)腳跟，把握住新的契機，化解掉新的挑戰(zhàn)。

6月27-29日

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