2022年，习近平总书记在中国人民大学考察时指出，“加快构建中国特色哲学社会科学，归根结底是建构中国自主的知识体系”。这一重要论述为中国特色哲学社会科学高质量发展谋篇布局。老年学作为中国哲学社会科学的重要学科领域，构建其自主知识体系兼具理论价值与现实意义，既是有效应对中国老龄社会新形态中变革与调整的应时之举，也是以人口高质量发展支撑中国式现代化的应有之义。 与此同时，新一轮科技革命正在深刻改变知识生产与社会治理方式，人工智能成为重塑哲学社会科学体系的关键因素。2025年，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式”。在此背景下，亟须讨论如何将人工智能融入中国自主知识体系构建的全过程。就构建“人工智能+”老年学自主知识体系而言，其核心要义主要体现在两个方面：一是创新，人工智能作为发展新质生产力的重要动力源，为中国老年学研究的理论发展、数据基础和实践应用提供有力支撑，提升老年学学科应对中国特色老龄问题的解释能力与治理能力；二是话语权，依托人工智能这一全球科技竞争的战略支点，围绕中国式现代化进程中的老龄实践和中国经验，形成具有中国特色、中国风格、中国气派的“人工智能+”中国老年学自主知识体系，在为人类共同体提供原创性老年学贡献的基础上，提升中国老年学学科在国际学术与老龄治理领域的影响力和话语权。 在老龄社会和智能社会纵深发展的时代背景下，本文立足理论与实践的视角，系统分析“人工智能+”中国老年学自主知识体系构建的时代之需，尝试厘清并阐释“人工智能+”中国老年学自主知识体系构建的理论思考，进而探究人工智能赋能中国老年学自主知识体系的实践路径，旨在为探索中国老年学自主知识体系构建提供新的思路参考。 1 “人工智能+”中国老年学自主知识体系构建的时代之需 面对当前世界百年未有之大变局，构建“人工智能+”中国老年学自主知识体系兼具时代必要性与历史必然性。中国特色的人口转变并非单一的人口结构变化，而是与中国式现代化建设目标节点高度重合，“十五五”时期是我国人口转变的重要战略机遇期(陈功，2024)。在此过程中，中国人口老龄化呈现出规模巨大、发展迅速和区域差异明显等不同于西方国家的特征。同时，以人工智能为代表的新一轮技术变革正在重塑社会科学知识生产方式。为此要积极探索“人工智能+”中国老年学自主知识体系构建的理论与实践研究，推进中国老年学学科体系、学术体系和话语体系协同发展，彰显数智时代下积极应对人口老龄化的中国之路和中国之治。 1.1 中国人口老龄化进程的演进特征 中国式现代化不仅是人口规模巨大的现代化，而且也是老龄人口规模巨大的现代化。国家统计局(2026)数据显示，2025年我国60岁及以上老年人口为32338万人，占总人口的23.0%，其中65岁及以上老年人口为22365万人，占总人口的15.9%，老年人口数量和比例快速增长，人口老龄化水平持续加深。相关预测显示，到21世纪中叶，我国老年人口规模可能达到4.80亿人，老年人口比例预计超过30%(杜鹏、李龙，2021)。进一步来看，中国人口老龄化的特殊性和复杂性，不仅体现在规模巨大、发展迅速的数量特征上，更突出表现为其对经济结构、社会治理和文化规范等方面产生的系统性影响，并在“未富先老”的阶段特征、城乡与区域差异以及传统养老文化等因素的共同作用下，演化为具有长期性、结构性与全局性影响的社会转型过程(彭希哲、胡湛，2011)。在老龄化、高龄化和少子化叠加发展的时代背景下，有必要立足中国现实国情，深入分析中国特色人口老龄化的演变规律及影响机制，推动构建以“人工智能+”为支撑的中国老年学自主知识体系，夯实新时代中国老年学学科的理论与方法。 1.2 人工智能快速发展背景下的机遇与挑战 近年来，以DeepSeek、ChatGPT、Gemini、文心一言等为代表的生成式人工智能持续发展，在大规模数据处理、复杂模式识别和知识生成等方面展现出显著优势，为老年学理论创新与实践转化提供全新技术条件。在养老服务领域，人工智能在健康监测、风险预警、服务支持等方面的应用持续拓展，“人工智能+”养老服务逐步成为积极应对人口老龄化国家战略的重要路径之一。在老龄社会治理层面，从“互联网+”到“人工智能+”的政策转变，推动老龄社会治理模式日趋转向以数据驱动决策、人机协同互动、精准公共服务供给、多元主体共建共治为特征的智能决策与治理新形态(刘岚，2025)。 需要指出的是，人工智能在中国老年学自主知识体系构建中的作用尚未充分释放，仍面临多方面现实挑战的制约。第一，老龄相关数据层面。老龄相关数据碎片化问题较为突出，不同部门数据口径、编码方式与采集周期缺乏统一标准，尚难构建覆盖健康、参与和保障的全生命周期数据库；数据隐私保护与数据要素合规流通机制仍有待完善。第二，老年学研究方法层面。传统老年学研究在处理复杂因果关系、个体异质性及动态变化方面仍存在不足，跨学科方法与人工智能工具的协同应用亦有待加强。第三，老年数字鸿沟层面。老年群体数字融入困难所引发的结构性风险不容忽视(杜鹏、韩文婷，2021)，若人工智能相关算法模型及其应用场景未能充分回应老年群体需求，可能会加剧老年数字鸿沟、算法偏见与潜在数字歧视风险。第四，政产学研用协同层面。相关政策转化与应用场景供给仍显不足，数据获取、模型应用、决策支持与实践反馈之间的衔接机制尚不成熟。在此时空背景下，有必要将人工智能系统性融入中国老年学自主知识体系构建的全过程，以回应数据、方法、伦理与治理的多重挑战，充分释放人工智能赋能中国老年学研究与老龄社会治理的潜在价值。
