2025

当AI遇见公益：

行业新契机还是新挑战？

When AI Meets Philanthropy

繁荣逻辑遭遇挑战，AI浪潮席卷而来

过去的十多年里，中国公益行业经历了一个相对繁荣的黄金时代。从政府支持到企业捐赠，再到全民参与，不少公益项目习惯了“好项目就有人支持”的运行逻辑。然而时代在变，那些在繁荣时期成立的假设正被打破：权威的机构和老牌项目都不一定可以获得充裕的资金支持，传统的大人物、大机构影响力下降，新一代力量崛起，原有的中心和秩序受到挑战 。面对募资增长放缓、公众参与方式转型，以及社会需求的复杂化，公益人越来越清晰地感受到旧有模式的失灵。

就在此时，人工智能(AI)的浪潮汹涌而至。AI作为一种全新的生产力工具，被寄予为公益领域带来变革的厚望：有人期盼它提升效率、精准对接需求，也有人担心这不过是新的“技术幻觉”。当AI遇见公益，这究竟是为行业带来新的契机，还是制造新的挑战?本文将从多个层面理性分析AI对公益行业的冲击，并穿插真实案例和故事，与公益从业者一同探讨这一命题。

01

公益组织运作模式的AI变革

AI正以前所未有的方式重塑公益组织的日常运作。过去，人力有限的小团队常常疲于应对庞杂的沟通和管理任务，如今智能助手开始承担部分职责。例如，只需30分钟就能搭建一个公益问答聊天机器人，它对接机构知识库，自动回答志愿者和捐赠人的常见提问，大幅减轻了沟通压力 。许多公益机构因此能够更快响应、更高效协同，将人力投入更有价值的工作。

不仅沟通如此，内部管理和项目执行也因AI而提速。字节跳动公司探索了“一横一纵”的公益AI应用策略：“一横”侧重提升机构效能，通过办公协同平台、数据引擎和大模型工具，优化机构的管理、筹款传播、项目管理与捐赠服务;“一纵”则直指社会痛点，与北京大学合作开发古籍数字化平台等，用AI创新解决方案 。腾讯公益则率先利用生成式AI提高内部运营效率——自动生成活动问答题、智能审核项目规划和预算、生成项目故事卡和数据卡等，大幅提升项目管理效率并降低风险 。随着技术成熟，他们又推出面向公众的互动产品，如“我的公益故事”在线活动，鼓励用户讲述和分享自己的公益经历，增强公众参与感 。

这些案例说明，AI正帮助公益组织打破信息孤岛、优化流程。比如爱佑慈善基金会建立动态知识中枢和知识图谱，整合多源数据，实现知识实时更新，以此提升决策准确性 。又如真爱梦想基金会拥抱AI赋能教育和养老项目，通过技术提升资源配置的公平与效率 。当繁琐重复的工作逐步交给AI处理，公益机构有机会变得更加敏捷和透明。然而，这场效率革命并非毫无代价，我们也需警惕其中隐藏的风险——这一点稍后详述。

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

02

人才结构与分工：

AI冲击下的新格局

当AI融入公益，人才结构和分工方式也在发生深刻变化。一方面，部分岗位正在被取代或重新定义。AI的自动化能力开始承担许多传统人力工作，如捐赠数据管理、财务流水处理、志愿者排班调度等，这令一些从业者面临岗位消失或转型的压力 。就连对外服务方面，不少机构已启用AI聊天机器人替代人工客服，成为行业新常态 。这些变化要求公益从业人员不断提升数字技能，适应数据驱动的工作方式，否则可能被边缘化 。

另一方面，公益行业的特殊性决定了某些角色无法由AI完全取代。社会工作者与捐赠者、受助者之间的沟通，需要的是温度与情感的传递，这是冰冷的算法难以胜任的 。例如，某养老项目尝试为老人配备智能手环监测健康，却遇到长者集体拒绝佩戴：“他们宁可摔倒等待人来发现，也不能忍受被机器监视” 。这折射出科技运用的悖论——AI越先进，越需要人情味来平衡。由此看来，在人机协作的新格局下，既要让员工具备运用AI的能力，也要确保他们保有同理心和使命感，从而将科技与人性的长处相结合。

值得注意的是，AI技术门槛也带来了公益行业内部的数字鸿沟。大型机构有资源尝鲜各种AI工具，小的草根组织却常因预算或技术人才不足而裹足不前。很多基层公益人感叹：“对我们这些连生存都成问题的小机构来说，AI实在太遥远了” 。事实上，如腾讯云等平台已提供数十项AI功能的免费调用，零代码的开发工具也在降低技术壁垒 。认知和技能的不足，反而成为横亘在AI与公益实践之间的一道鸿沟。跨学科合作、技术培训正变得前所未有的重要——如何让每一家公益组织都“用得起、用得懂”AI，将是行业未来的人才培养方向之一。

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

03

项目设计与公益服务：

AI带来的创新

AI的介入，使公益项目的设计理念和服务方式焕然一新。过去许多项目采取的是经验驱动、“大水漫灌”式的资源投入，而AI让我们开始转向数据驱动、“精细滴灌”的模式。例如，2024年河南暴雨洪灾中，深圳壹基金上线了一套“灾害响应AI大脑”，在2小时内生成物资调配方案，而传统方法需要24小时 。通过卫星影像识别灾区、动态规划运输路线，并预测未来缺口，这一系统极大提高了救援效率。参与过汶川、玉树地震救援的老同事感慨：“要是当年有这套系统，那么多救援物资就不会堵在路上或浪费掉了” 。

再比如教育公益领域，长期困扰山区助学项目的一个难题是：大量捐赠的电脑往往落灰成摆设，并未真正用起来 。贵州省教育厅的一份报告提到，在一些贫困学校，计算机教室形同虚设。但当AI介入后情况开始改善：系统分析学生的数字学习轨迹，如果发现某孩子频繁观看物理实验视频，就会为他推送科普研学机会;又如某班级数学成绩集体下滑，马上触发对该校老师的培训支持 。通过这种“教育CT扫描”，资源投放的精度提升了数倍之多。一度闲置的电脑终于物尽其用，真正发挥了价值。

AI还拓展了公益服务的边界。一个广为传播的故事来自蚂蚁森林和B站的创新尝试。蚂蚁森林的7亿用户或许没有意识到，每天在手机上累积的“绿色能量”，正通过卫星与遥感技术在库布其沙漠种下真树，形成生态屏障 。而B站出现了一位虚拟公益主播“AI暖暖”，在一场公益直播中就吸引了50多万Z世代年轻人参与 。他们通过弹幕投票决定善款流向，并在虚拟世界里共同建设一所希望小学——数字分身的每一铲土，都代表现实中一点点善款。多年来，公益机构梦寐以求的大众参与和项目传播，在科技助力下变得触手可及、生动有趣。这些创新不仅提升了项目设计的想象力，也创造了前所未有的共情体验：参与公益，如今可以像玩游戏一样直观，又如同讲故事一般动人。

当然，AI带来的新模式也伴生新的问题。例如，利用算法进行受助对象筛选时，决策固然更科学高效，但如果模型仅依据少数量化指标(如收入、居住地)打分，就可能漏掉那些境遇困难却数据“不达标”的个体 。有公益机构曾尝试用AI评估贫困家庭的援助优先级，却意外地把居住在城中村的无房贫困户排除在外，只因系统过度依赖“年收入”等单一指标 。这种机械的评估隐藏着算法偏见，将复杂的人生简化为冷冰冰的数字。可见，在项目设计中引入AI时，我们既要利用其智能，也要时刻警惕其盲区，确保技术应用不偏离公益应有的温度和公平。

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

筹款逻辑的重塑：

从冷冰数据到可触摸信任

AI的浪潮同样深刻地冲击着公益行业的筹资逻辑。以往，筹款主要依赖线下募捐活动或网络众筹，捐款方式虽日益便捷，但信息透明度和互动性相对有限。现在，AI和相关数字技术正在重塑捐赠者体验。比如，腾讯公益平台结合区块链和AI，实现了对每笔善款流向的实时追踪：捐赠者能够通过系统随时查看自己的100元到底变成了哪个山区孩子的午餐，或者栽成了荒漠里的一棵梭梭树 。这种前所未有的“可触摸的信任”极大提升了公众的信心，据反馈，不少人在看到善款用途清晰可见后，重复捐赠率也随之大幅提高 。

与此同时，AI赋能让筹款更加精准高效。通过对潜在捐赠者兴趣和行为的数据分析，系统可以定向推送定制化的募款信息，提高转化率 。捐赠发生后，AI还能精确衡量善款的使用效率和具体场景，让每位捐赠人对善款的去向了然于心 。企业和机构的资金也能够更加有针对性地匹配到特定项目和领域。这些变化表面看是好事，但却对公益组织提出了更高的要求和挑战：组织架构、人员配备可能需要调整，善款使用比例和信息反馈机制要更加透明专业，甚至筹款部门与项目执行团队之间的协作都面临新的冲击 。

更复杂的是，公众心态也在AI时代发生微妙改变。许多捐赠者在享受数字技术带来透明的同时，对公益效率的期望值也水涨船高。他们希望每一分钱都能“不打折”地用于帮扶对象，对机构正常的管理成本日趋敏感。AI提升了运营效率，本是为了把更多资源留给服务对象，但公众往往据此更加苛求公益组织“零成本运作”。正如有评论指出的，技术的应用反而进一步压缩了公益组织赖以发展的空间，而如何平衡成本投入与价值产出，目前仍没有明晰的答案 。这提醒我们，在利用AI优化筹款的同时，也需要向公众传递正确的价值观——专业服务和技术投入是公益不可或缺的组成部分，过度追求“零成本”只会削弱公益的长远能力。

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

隐忧：AI放大的挑战

AI为公益带来希望的同时，也可能放大一些隐忧，使旧有问题变得更加严峻。首先是组织官僚化的风险。引入AI系统往往需要建立新的流程和规则，久而久之，技术可能演变为繁复的“数码官僚”。例如，有的慈善平台强制要求入驻机构使用其指定的数据工具，才能获得资助资格。这种一刀切的做法导致某些项目因为拒绝安装特定数据采集模块，被系统判定为“不符合数字化标准”而失去资助机会 。当对技术指标的追逐超过了对实际需求的尊重，公益组织难免陷入为技术而技术的官僚主义泥淖。

其次，AI可能引发角色代偿的问题，即技术替代人力表面上提高了效率，却无法真正替代人的角色所承载的价值。一位曾长期负责募款文案的员工分享道，自从上线AI劝募内容生成器后，自己的工作轻松了很多，但也产生了一种被“取代”的失落。而更深层的隐患在于，如果机构简单依赖AI去完成同理心沟通的任务，机器的“共情”只能是伪共情。一位我记不起名字的脑神经科学家说过，“机器的工具性若脱离了对人生命过程的服务，就会走向自我目的化的异化 ”。对于公益而言，如果让算法去迎合复杂的人性需求，本质上无异于削足适履——我们用冰冷的规则去对抗人性的丰富，技术终究无法完全代偿人的温度与智慧。

再次，不容忽视的是“技术幻觉”替代真实价值的危险。AI营造出的高效率、全知全能的幻象，可能蒙蔽我们的双眼。比如，一些公益传播开始高度依赖AI生成内容，表面上看流量飙升、关注度破表，但如果过度迎合算法喜好，内容就可能变了味。从业者担忧，过度依赖AI可能导致公益行业丧失真实性——曾有企业将公益传播异化为纯粹的“吸流量”工具，引发了业内外的质疑 。又如前文提到的例子，如果AI系统根据用户以往的捐助历史，不断推送类似项目故事给捐赠者，虽提高了短期转化率，却容易让人产生共情疲劳，对真实的社会问题反而视而不见 。算法营造的确定性幻觉，掩盖了现实世界的复杂与不确定，这无疑违背了公益追求真实改变的初心。

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

当AI介入旧疾：放大还是矫正？

AI的出现，也把公益领域一些固有的问题摆上了放大镜之下。一个长期的反思是，公益宣传是否在输出“弱势文化”——过度渲染受助者的悲惨和无助，以博取同情和捐助。这种叙事模式曾饱受诟病，因为它强化了受助群体的弱者形象，不利于其自尊与自强。而AI介入后，这个问题可能更加复杂。一方面，如果算法以点击率和捐款效果为导向，可能倾向于生成更加煽情的内容，无形中延续甚至放大了弱势叙事的套路。另一方面，也有技术在尝试矫正这一问题。例如字节跳动开发的AI劝募文案生成器，就内置了道德规则，对包含“弱势群体”“悲惨遭遇”等字眼的文案进行过滤 。初衷是避免引发过度共情和不当资源倾斜甚至诈捐，但过于简单的过滤机制又可能消解公益传播中的人性温度 。可见，AI既可能成为助长刻板弱势叙事的推手，也可能通过设计来抑制不当内容。不过最终，真正决定公益传播方向的还是人：技术工具需要人在背后设定价值准则，否则机器无法自行拿捏同情与尊重的尺度。

资源代偿也是公益领域的一个老话题，指的是用外部资源的投入来补偿结构性问题，而非解决根源。例如有些扶贫项目习惯于“输血”，给予物资和金钱，却忽视了“造血”功能，导致受助者对救助产生依赖。AI可能在这方面带来双重效果。一方面，借助AI的精准匹配，我们可以更有效地把资源用在刀刃上，避免以往那种撒胡椒面式的浪费，从而提高每一分资源的产出。例如前述教育项目中，AI让捐赠的电脑真正服务了学生需求，某种程度上修正了过去资源错配的问题 。但另一方面，如果公益组织过度依赖技术手段来分配资源，可能陷入数据至上的陷阱：当一切以可量化的指标为导向，我们或许更容易头痛医头、脚痛医脚，而忽略了那些不能被量化的深层次需求。资源代偿的症结在于缺乏长期赋能和系统改革，而AI只能根据既定模型优化当下，并不能替我们做价值判断和系统性变革。如果把AI当成灵丹妙药，反而可能让我们在技术幻觉中错过真正的解决之道。

最后，值得深思的是自我使命的迷失。公益组织存在的核心是使命导向，但在现实中，不少机构会在生存压力和潮流诱惑下逐渐偏离初心。例如，有的机构可能因为追赶AI热潮而上马与自身专长并不相符的科技项目，只为迎合资方或舆论的口味。这种“为了创新而创新”的行为看似前卫，实则让组织偏离了原本的使命。AI的涌现，无疑加剧了这方面的诱惑：当“AI+公益”成为热词，谁都不想被落下。然而，使命迷失并非AI带来的新问题，它一直伴随着公益行业的发展。当年互联网浪潮兴起时，也有不少机构一味追求“+互联网”而疏远了社区根本需求。同理，如果我们今天盲目追逐“+AI”，那可能重蹈覆辙。相反，如果善加利用，AI也可能成为反思使命的镜子——通过大数据分析，机构可以更清楚地看到自身项目的长期影响，从而校准方向;通过自动化节省的人力，工作人员可以有更多时间深入一线聆听受助者心声，重新思考“我们为什么出发”。换言之，AI能让我们更有效率地完成任务，但不会替我们选择任务。是否偏离使命的方向盘，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.

结语

初心不变 技术为镜

回顾公益与AI的交汇，我们既看到了令人欣喜的突破，也直面了令人警醒的挑战。或许，AI对于公益就像一面放大镜：它将我们做得好的地方放大，让光芒更远地照亮人心;也把我们尚未解决的问题放大，促使我们正视自身的不足。在这个急速变化的新时代，公益组织要想真正带来希望、保持尊重、时刻共情，就必须谨记科技永远只是手段而非目的。

当AI以惊人的速度进化，我们更要常怀谦卑与敬畏，牢记慈善的初心是什么。技术可以辅助我们，但不能代替我们表达同情、传递善意。面对新契机也好，新挑战也罢，我们终究要用人性的智慧去驾驭技术的野马，而非被它带着狂奔。正如有人所言，真正改变世界的，仍是人心与智慧。AI能做的，是放大这颗心和这份智慧的力量;而不能忘却的，则是我们为何出发，朝向何方。让我们拥抱AI带来的可能，同时坚守公益的本质——唯有如此，才能在时代的浪潮中立稳脚跟，把握住新的契机，化解掉新的挑战。

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编辑：张念茹  审编：益申合