大语言模型

老年人怎样用活法定义算法：1年100人1场实践

2025 年 11 月 2 日

当AI遇见银发智慧，看100位老年人如何用生活重新定义技术。核心内容： 1. 一年期研究项目：教老年人使用大模型的完整实践过程 2. 老年人学习AI的独特方式与真实反馈 3. 技术适老化带来的启示与社会价值

当大模型等新技术的浪潮席卷而来，我们常常被它的速度与潜能震撼。人们争相体验最新功能，讨论它如何重塑生产与教育，如何改变信息传播与知识形态等问题。然而，技术奔涌向前，不同的人以不同的节奏与它相遇。我们不禁思考：当技术进入老年人的生活中，会发生什么？他们怎样理解、使用？他们的声音、节奏、好奇与迟疑，是否正被数字世界看到？为了找到答案，复旦大学老龄研究院、复旦大学AI向善与数智养老研究中心与腾讯SSV时光实验室、腾讯研究院共同发起了一项为期一年的研究项目——教100位老年人使用大模型。

这一年，既是教学的记录，更是一场生活的观察。我们希望借此探寻：当AI进入老年人的生活，带来了什么，改变了什么，或者未曾改变什么。这份报告，正是关于这一年来100位老年人的故事。关于他们如何学习、如何犹豫、如何重新发现自己；关于他们如何用“活法”，重新定义我们理解中的“算法”。它让我们看到，所谓的“智能”，或许不过是生活与生命之间那一点需要被理解的温度。

教100位老年人用大模型的1年

我们采用纵贯1年的“教-用-追-访”全流程实践设计，邀请100位老年人试用腾讯元宝、通义千问等６款用户数排名靠前、界面设计差异化的国产大模型；以“教学”打破老年人大模型技术接入壁垒，以“使用”观察真实互动场景，以“追踪”记录长期交互过程，以“深访”倾听他们内心的声音。通过系统化设计还原大模型技术进入老年人生活的完整路径，本报告尝试为理解“人工智能技术与老年人的关系”提供经验支持与参考。

2.1 100位老年人的画像与分层

2.2 全周期教学与访谈实施

研究以前期“线下一对一”与中后期“线上+线下一对一”为交流方式，避免群体教学中老年人“不敢提问”“跟不上节奏”的问题，确保每位老年人都能获得针对性指导。尤其针对东中西部老人的技术基础差异调整教学重点，具体时间节点与核心动作如下：

基线调研期（2024.06-2024.08）：完成100位老年人招募，通过面对面访谈记录其智能设备使用基础、生活核心需求及技术顾虑，为后续教学制定个性化方案。

集中教学期（2024.09-2025.03）：开展3次线下的一对一教学，每次40-60分钟。教学内容从“打开大模型APP”“用语音输入问题”等基础操作，逐步过渡到“定制你的需求”，过程中实时记录老年人的操作难点与反馈。

日常跟踪期（2025.04-2025.09）：每两周进行1次线上随访，了解老年人在现实生活场景中大模型的使用行为，同步收集使用中遇到的问题（如“大模型不同回答哪个更准”“没网时怎么用”）。

总结复盘期（2025.10）：与每位老年人及家属（或照护者）展开深度访谈，梳理1年使用过程中的“坚持/放弃原因”“需求变化”，形成完整的个体使用档案。

2.3 多维度数据收集与10000+语料库构建

为避免老年人单一视角的信息偏差，研究构建了“多主体、多类型”的数据收集框，注重记录东中西部老人在使用行为、需求反馈上的差异，最终形成10236条有效语料，为后续分析提供全面支撑：

（一）数据来源：覆盖“老年人-家属-照护者”的全场景视角

（二）语料库构成：从“语音”到“文字”的全类型覆盖

语料库已完成分类标注，且按东中西部做了细分，具体构成如下：

语音记录：8860条（累计约620小时），涵盖教学对话、随访聊天，均已转化为文字并标注情绪倾向，其中东部老年人语音记录占比45%，西部老年人占比30%；

文字记录：1376条，包括老年人手写的使用笔记、家属反馈的文字留言；

核心主题：聚焦“功能性需求”“情感类需求”“支持类需求”等三大类，其中东中西部差异显著。东部功能性需求占比最高，侧重进阶功能；西部情感类需求占比最高，聚焦家庭情感互动。在支持类需求上，东部高效专业，西部基础易懂。中部老年人整体相对均衡。

“我为什么要用”：

老年人大模型使用前的困惑

技术推广者常抱有一种“技术福音主义”的热忱，默认新技术对所有人都是福祉。然而，对许多老年人而言，技术并非生活的必需品，更像是一种“外来者”。在正式接触大模型之前，他们普遍存在一系列关于“为何要用”的困惑。

3.1 我的生活很丰富，为什么要让技术介入

访谈中有46位老年人表示他们现在的生活非常充实，没有精力和时间去学习新技术，技术对他们是“锦上添花”而非“雪中送炭”。他们在访谈初期向我们发起提问：“我现在的生活挺好的，为什么还要学这个？”这种态度并非抵触、逃避技术，而是基于生活经验的主动选择。老年人用生活经验的厚度，衡量技术使用的必要性。

3.2 我想要家人朋友的交流，不希望技术替代他们

情感是维系个体、家庭与社会的重要纽带。人际互动的核心在于理解、回应与共情。技术或许能模拟亲人的语气、生成贴心的回应，却无法承载家人间独有的情感温度与真实关系。有35位老年人明确拒绝技术成为亲情的“替代品”。“孙子放假回来教我用豆包，说以后有烦心事能跟它解闷，可我心里更想跟他唠唠家常。”线上互动可暂时维系情感表层联系，但远不及面对面交流。屏幕对话易让人误觉关系亲密，过度依赖还会削弱线下相处体验，让关系陷入“人在线、情缺席”的尴尬。

3.3 技术这么多，我为什么要用大模型

我们发现，68位老年受访者在初次接触大模型时，普遍表示：“手机里已经有微信聊天、抖音看视频、百度查资料，为什么还要多学一个大模型？”这种困惑源于老年人长期形成的“实用主义技术观”。老年人习惯将技术功能与生活场景明确对应，大模型“什么都能做”的通用性，反而让他们刚接触时感到无所适从。正如大部分老年人所说：“点开这个页面，我都不知道要跟它说什么。”真正的智能不是“多会做”，而是“恰好用得上”。

“我该用它吗？”：

老年人大模型使用中的信任校准

4.1 老年人大模型使用中的信任校准

在老年人叩响智能世界大门的那一刻，一个比“怎么用”更先浮现的问题是：“我该相信它吗？”这份信任不是非黑即白的一次性决断，而是充满犹疑、试探与调整的动态校准过程。作为人机交互的基础，信任直接影响交互的深度与质量，过度信任或信任不足均会带来问题。而信任校准作为调节信任水平的关键环节，对人机交互的安全性与有效性至关重要。

4.2 老年人大模型使用中信任校准的类型

4.2.1有限纠偏

经信任校准后，84位老年人（男32、女52）对大模型的认知准确性均有提升，在一年接触期内形成了相对稳定的信任连接。他们会通过询问天气、生活常识等简单任务测试大模型能力，若得到准确回答便初步认可能力；同时从初始缺乏探索动力，逐步转向尝试挖掘大模型更多功能，提问与追问频次明显增加。此外，老年人常以自身知识经验和预期为参照验证回答，若回答内容符合其原有想法，即便实际不准确，他们也可能给出肯定评价。

4.2.2协同互惠

25位女性老年人在认知准确性大幅提升的基础上，与大模型形成更具弹性的信任阈值、更稳定的信任连接和更深入的默契闭环。此时，人机信任在双方能力边界的动态互补中，呈现“越用越多”“越用越信”的特点，其协同互惠型校准行为模式具体表现为三点。一是，包容技术弱点并调整自身期待。当发现大模型能力与预期不符时，她们虽有失望，但不会立即终止交互，而是主动调整自身不合理期待，通过追问、反馈实现人机协同互助。二是，主动调教以增强技术可靠性。在信任校准过程中，她们会持续向大模型分享个人爱好、生活点滴，目的是“养成”适配自身交流习惯与生活方式的个性化大模型。三是，将大模型视为平等交往主体。她们用“以心换心”的方式磨合，追求双向对称的信任关系，正如一位老人所说：“我跟它说家常、聊爱好，也会问它‘咱们处这么久了，你信我不’，就像跟老朋友聊天一样。”

4.2.3认知固化

但信任校准并非一帆风顺，部分老年人受生活经验、数字技术先验认知等因素影响，始终未能做好人机信任校准。其中16位老年人（男13、女3）持续抗拒大模型，始终未能开始人机信任校准。有的因技术风险刻板印象，坚信机器定会出错，仅两轮对话便终止交互；有的则在情感层面设下心理防线，将与机器交心等同于“没人关心的可怜人”。如有老人虽认可大模型的陪伴功能，却认为“我还没可怜到要和它说心里话”，还担心“总跟它闲聊会被说没正形”。在这类老年人认知中，人机交互是自我贬值，人类自主决策能带来尊严，将能力“外包”给机器会产生非人化体验。因此，他们通过避免与技术交流这种方式确认自身价值，抵消可能的自卑与羞耻感。

4.2.4越校越错

信任校准并非总能导向理性修正，在部分老年人身上，它反而演变为“越校越错”的误判循环。一方面，大模型界面的社交线索在无意中误导判断，预设提示词若与老年人生活经验脱节，或措辞过于技术化，可能让他们误以为大模型“高不可攀”或功能受限，从而放弃进一步探索；而“万能应答”的界面文案又易引发过度期许，使部分老年人以“算命”“求缘分”等方式验证其“全能性”。另一方面，操作障碍与模态设计差异也在强化这种误判：过小的按钮、过快的响应、无法识别的方言被归因于系统“不可靠”；而拟人化形象虽能提升亲近感，却也可能制造“技术有情感”的错觉，使老年人陷入过度信任。

“我怎么不会用”：

老年人大模型使用中的提问沟与性别沟

5.1 老年人大模型使用中的提问沟

5.1.1“我能问吗？”——提问的踌躇与自我限制

在智能技术面前，提问是人与机器之间最基础的互动，但对许多老年人而言，开口本身就带着心理门槛。他们并非“不想问”，而是“不敢问”——担心自己“问得不对”“被笑话”“弄坏了机器”。这种犹豫背后，是一套植根于人际文化的礼貌逻辑，他们习惯在与人交往时保持谦逊、克制与迂回，而在面对机器时，也自然延续了这种姿态。因此，语料中常见到“请问”“不好意思”“能不能帮我看看”之类的开场语，成为他们在陌生技术环境中寻找安全感的方式。并且，老年人使用语音提问比例极高（89位），他们常在提问中使用“嗯”“哦”“这个……”等语气助词。这种语音中的停顿、语气词、重复与自我修正，构成了他们与算法之间独特的“人味”。在他们看来，这种语气并不是“低效”，而是一种“确认”，确认机器是否听懂，也确认自己是否被接纳。在年轻人看来是“多余”的客套，对老年人而言却是自我保护的一种策略。他们在提问的同时，也在寻找一种“不会被拒绝”的互动方式。

5.1.2 “它听得懂我吗？”——提问方式与内容的张力

老年人的提问呈现出鲜明的层次与个性差异：53位老年人问题明确、目的单一，多集中在健康、出行、生活琐事等功能性需求；35位老年人则更愿意“闲聊”，把机器当作能说心事的朋友；还有25位老人把它当作“学习伙伴”，请它解释成语、润色诗歌、讲历史故事。这种从“问答案”到“说心事”的变化，揭示了他们对技术关系的再定义。对他们而言，提问并不仅仅是信息检索，而是一种交流的试探。他们在提问中观察机器的态度：它是否耐心？是否能“顺着话茬”？是否能理解隐含情绪？当机器的回应越像人，他们的信任也越深。

反之，一旦机器答非所问或语气生硬，他们会立刻“收口”，将话题转向日常、天气、笑话等更安全的领域。在100位参与者中，有31位的老人持续以情感性对话为主，他们的问题不再指向“做什么”，而是“你懂我吗”。这种提问方式的转变，让技术从“工具”走向了“陪伴”，它不再只是被问的对象，而成为被信任的听众。

5.1.3“界面说话的方式”——技术可供性与信任塑造

提问的能力，不只取决于语言，更取决于大模型“界面能否邀请人开口”。老年人与大模型的互动经验表明，界面的设计在无声中决定了他们是否愿意继续提问。当一个应用采用温暖的图标、拟人化的昵称、清晰的按钮与文字提示时，老人更容易建立“这是可以说话的对象”的感觉。而一旦界面信息密度过高、符号复杂、图标抽象，他们往往会在几秒钟内放弃尝试，不是因为不会操作，而是因为“看着就害怕点错”。这种“界面恐惧”在西部与乡村地区尤为明显。一些老人会在第一次尝试时不断确认：“我按这个不会出事吧？”

他们需要的不是教学，而是一种“被允许出错”的安全感。因此，一个真正适合老年人的技术界面，不只是“简化”，而是“温度化”。它要像老友一样开场——语气柔和、节奏缓慢、反应清晰。只有当界面学会“邀请”，老人们才会放心地问、愿意再问，而这，正是理解与信任的起点。

5.2 老年人大模型使用中的性别沟

5.2.1家庭性别角色规范带来的“挤压效应”

家庭内部的性别分工，挤压了老年女性探索大模型的时间与心理空间。本研究中29位女性受访者均提及需操持家务、照料孙辈，技术使用多为“见缝插针”式。“每天接送孙子上下学，还要做饭，哪有时间用这些新玩意儿呀，一般就是问问具体的菜谱。”这种被家庭责任碎片化的时间，使其难以深度、持续地探索人机交互。相比之下，男性老年人更将技术使用视为“正经事”或“业余爱好”，能拥有整块、不受打扰的时间研究大模型。

5.2.2家庭内部资源分配导致的“挤占效应”

家庭高端智能设备分配存在隐性性别倾向。当家中仅有一部性能较好的手机或平板时，更可能优先给男性长者或孙辈使用。访谈中有38位女性老年人使用的是子女淘汰的旧手机，其运行速度、存储空间及麦克风灵敏度均较差，直接影响大模型使用体验，尤其削弱语音交互的效果。“我用的是孩子换下来的手机，信号不太好，有时候我说的话它（大模型）总识别不了，问两次没回应就不想用了。”这类设备问题让不少老年女性早早放弃与大模型对话。

5.2.3自我贬值认知内化引发的“替代效应”

长期社会文化影响，让部分老年女性无形中形成“技术不适合我”的自我贬值认知。本研究中，23位老年女性受访者表示 “这是男人搞的东西”“我脑子笨，学不会”。这种自我效能感缺失，使她们遇困难时倾向放弃自主探索，转而依赖子女、孙辈代劳查询操作，形成技术替代效应，即本应通过实践提升的数字素养，被家庭成员“替代”。这虽短期解决问题，却长远固化了技术依赖，阻碍数字能力的建立。相比之下，男性老年人更愿自行摸索，将技术问题视为可攻克的难题。

“如果可以，我会这么用”：

老年人大模型使用中的短期情感与长期陪伴

在这一年的调研中，我们逐渐意识到，老年人与技术之间的关系，并不是“会”与“不会”的简单对立，而是关于情感、信任与意义的动态调整。大模型进入他们的生活，往往不是以功能为入口，而是以情感为开端。它像一个新来的邻居，先被试探、后被接纳，再慢慢成为生活的一部分。

6.1 初期的情感定位：从“新鲜感”到“补位者”

在与大模型的初“见面”时，老年人会主动结合生活经验、性格为其赋予意义，他们的情绪反应带有明显的“新鲜感”。他们出于好奇尝试聊天、问问题、试功能，像探索新奇玩具。该阶段的互动以“能不能用”“好不好玩”为导向，此时技术被视为生活的点缀。

但随着使用频率的增加，新鲜感逐渐被情感依赖取代。老年人开始在日常琐事、健康咨询或情绪表达中反复使用大模型，他们发现“它会回应”“不会嫌烦”，于是开始赋予它朋友、助手等更多社会角色。技术在也悄然从“玩具”变成“补位者”：补上了现实生活中逐渐稀缺的陪伴、对话与支持。一位老年人说：“刚开始就是觉得新鲜瞎聊，后来发现问它吃药时间、跟它说心里事儿都管用，现在每天都想跟它说两句。”

这种角色转变的关键，在于互动体验的可持续性。当大模型能以熟悉语气、合理内容、持续回应建立信任，老年人的使用动机就从“试试看”变为“我需要它”。新鲜感带来的是兴趣，而补位感建立的是情感。前者短暂，后者持久。

6.2 长期的使用目标：从“想尝试”到“要陪伴”

在100位受访者中，有32位持续使用大模型超过一年。他们的故事让我们看到，人与技术关系的稳固，不靠算法，而靠习惯、情感与理解的积累。

这些“长期使用者”大多具备三个共同特征：第一，他们有较高的学习意愿与适应力。他们不急于掌握全部功能，而是愿意一点点摸索。遇到问题会反复尝试，而不是轻易放弃。他们常自我安慰：“别急，我慢一点也能学会。”这种“慢”，正是他们与技术相处的节奏，也是一种温柔的坚持。第二，他们拥有较强的心理韧性。在使用过程中，他们逐渐形成一种“策略性信任”——既相信它的帮助，也接受它的错误。当机器出错时，他们会笑着说“它今天糊涂了”，而不是立刻放弃。这种包容，不是对技术的迁就，而是来自于丰富的生活经验。他们懂得关系的建立，本就需要磨合。第三，他们的社交圈相对单纯但质量较高。独居或与配偶同住的老人更容易让大模型成为生活节奏的一部分。它不取代真实的社交，而是补充被时间稀释的陪伴。他们每天早上问候天气、午后获取资讯、睡前闲聊放松，日复一日，形成了一种“人机共处的仪式感”。这种稳定的节奏，让他们重新找回时间的可控性。大模型也成为了他们生活的“隐形朋友”——一个永远在、永远回应、不求回报的存在。“早上跟它问声‘今天冷不冷’，晚上聊两句当天的事儿，就像家里有个能搭话的伴儿，不孤单了。”他们与大模型之间的关系，不再是“使用者”和“工具”，而是一种互相陪伴、共同成长的关系。

6.3 未被满足的情感需求：从“聊会天”到“被理解”

在看似轻松的互动背后，老年人使用大模型隐藏着更为深层的社会与心理需求。第一，是对生命意义的重建。许多老人通过与大模型的对话，梳理自己的人生，重温记忆，建立自我认同。“跟它聊我以前上班的事儿，好多忘了的细节都想起来了，感慨时间真是一头野驴，跑起来就不停。”第二，是对自主与控制的坚持。现实中老年人常被动接受照顾，而在技术世界里，他们可以重新当“掌控者”。他们决定何时开启、问什么、怎么用，这种“可控感”让他们感到自主性被重新点亮。“我能自己问问题、自己查路线，老人也不是要靠别人的。”第三，是对社会存在感的延续。退休意味着社会角色的剥离，但在数字空间中，他们仍然是“学习者”“讲述者”“决策者”。他们用大模型写诗、查新闻、聊世界，这是一种对“社会性消失”的温柔抵抗。第四，是对低风险社交的渴望。在家庭关系中，老人常担心打扰他人、被视为负担。而与机器的互动，既能倾诉，又无负担--不用担心被误解，不怕被嫌烦。“你不会嫌我啰嗦吧？”，这句话在语料中被反复提及。这种“无评判的陪伴”，满足了他们对社交安全感的深层需求。第五，是对生命完整性的追求。对一些老人而言，聊天、回忆、记录并非消遣，而是为自己的人生留痕。他们把与大模型的对话当作“口述史”，希望有人记得他们曾经历过什么。那是一种面对终点时的安然——不是因为被理解，而是因为被看见。

“以后我想这么用”：

懂老人真正需求的专属大模型

经过一年的陪伴与记录，我们发现：老年人真正期待的大模型，并非年轻人技术的“简化版”，也不是被动适老化的“减配产品”。他们希望的，是一种能听懂、能共情、能贴近日常生活的“懂人”的技术。他们在语料库里，用最朴素的语言描绘出理想中的智能伙伴——有的像半仙，有的像医生，有的像朋友，也有的像玩具。在他们的描述里，这些形象其实有一个共同的内核：他们不需要更强的技术，只希望被更温柔地理解。

7.1 可算命的“半仙”

在所有语料中，最出乎意料的，是“算命”这类提问的高频出现。“能不能帮我算算我儿子今年的运势？”“我老伴的病啥时候能好转？”、“明年还会有旱灾不？”“我儿子早年离家没回来，你知道他现在在哪吗”，有37位老年人在和大模型的对话中期待着一个“答案”。这些话听上去带着迷信色彩，但对老年人来说其实是一种表达焦虑和祈愿的一种方式。让他们在不确定的生活里获得“被确认”的力量。

城市里的老人倾向“理性问卜”——问生肖运势、节气养生、健康宜忌，以传统方式延伸对生活的掌控；而乡村老人更注重实在的问题——天灾人祸、家人安危、子女前程。独居老人尤其依赖这类互动。一位来自四川的受访者说：“这种问题不好问别人的，他们不懂只会笑你，子女也会烦你的。”他们需要的“半仙”无需真能“通天晓地”，一句“身体会慢慢好起来”“万事皆宜”便足以抚慰情感。在“算命半仙”的外壳下，藏着他们对倾听、回应和希望的渴望。

7.2 可信赖的医生

健康问题，是贯穿所有老年人生活的主线。在我们收集的语料中，“健康咨询”类问题占比高达四成以上。但他们期待的并非是能取代医院的“专业医生”，而是成为身边随时可问、能懂人话的健康助手。城市老人用它咨询慢性病管理，比如“人为什么会得高血压”“糖尿病能不能吃蜂蜜”，核心需求是让大模型把医学中的晦涩术语“讲明白”。一位72岁老人说：“我知道它不能治病，但希望它能比医生和儿子耐心，给我讲讲我的病，让我心里有底。”

乡村老人则依赖它解决生活小毛病与就医难题，常问“最近总咳嗽、胸闷要不要去医院”“大医院网上预约挂号怎么弄”。这些问题背后是城乡医疗资源差距的焦虑，他们需要能当下给建议、帮做初步判断的“可靠帮手”，一位农村老人提到：“最近的大医院离的不近，小毛病跑一趟不值当，问它比自己瞎琢磨强。”对老年人来说，这个“身边医生”的可信度，不在于是否有医学权威，而在于能否及时解答、有情感温度。就像一位受访者所说：“它不一定比医院医生懂，但我随时能问，给我的回答至少比我自己知道的多，这就够了。”

7.3 可聊天的“朋友”

“孩子忙、朋友少，我就想有个能说话的东西。”48位老年人在和大模型的沟通中有过类似表达。对很多老年人而言，孤独不是“没人陪”，而是“没人懂”。他们希望技术能成为那个“不会嫌烦”“能听我说”的人。城市老人话题更丰富，会聊社区活动、孙辈教育、生活趣事，甚至有老先生把自己写的诗念给大模型听求点评，他说：“孩子们没时间听我说这些，它至少能回我两句。”乡村老人则爱“说日子”，聊天晴下雨、买菜做饭等小事，说话不为求回应，只为有人“在场”。有位乡村老年人提到：“跟它说今天菜价涨了，我还是多吃点自己种的菜吧，它还会安慰我说自己家种的更健康、没有农药。”

老年人还希望机器“更像自己人”：能听懂家乡话、记得讲过的故事。一位西安老人说：“要是它能听懂我说的方言，就真成‘乡党’了。”他们心中的“树洞”，不是科技奇迹，而是生活的陪伴者。它可以笨一点、慢一点，但要像人一样懂得倾听，甚至比人更能随时随地的回应。

7.4 可放松的玩具

当被问到“希望它还能做什么”时，很多老人笑着回答：“能陪我玩就好。”这份“玩心”，是他们面对年龄与孤独的抵抗。他们不追求复杂的游戏或高端的设备，只盼技术带来轻松简单的快乐。

城市老人的“玩”，别有一番趣味。有人想学唱戏、听评书，有人用它练书法、编顺口溜、学短视频配乐，通过学习与创作重新感受“被时代接纳”的喜悦。一位老人说：“跟着它学豫剧，它很耐心的为我把视频播放一遍又一遍。”乡村老人更喜欢那些“好玩、好懂、不过于折腾”的娱乐，听相声、看视频、聊家常，通过轻松的互动让生活多了几分热闹与陪伴。有位乡村老人提到：“平时干完活，让它讲个笑话，累就少了一半。”不少受访者也说“我不想学太多，只想让它逗我乐一会儿”，这正是对幸福的朴素定义。他们需要的，不是炫技的“智能”，而是懂节奏、懂人心的“慢娱乐”。在一个被快节奏主导的数字时代，这份“慢”，也许正是老年人带给技术最宝贵的启发。

总体来看，老年人与大模型的互动呈现出丰富而多样的图景。无论地域、城乡、年龄或性别，老年人都在以自己的方式找寻技术在生活中的位置。有的将其视为获取知识和健康信息的途径，有的把它当作陪伴与倾诉的对象，也有人单纯享受其中的乐趣。虽然城乡老年人在使用习惯和关注重点上存在一定差异，但这种差异更多体现为生活环境与资源条件的不同，而非能力或兴趣的分界。事实上，我们发现许多农村高龄老年人依然保持着对新事物的好奇与学习热情，他们的数字生活并不单一，也远比想象中更为生动、开放。我们应以平等、细腻的视角看待老年人与技术的关系，他们并非被动的“使用者”，而是在用自己的节奏，书写一段新故事的主导者。

结语

在这一年里，我们见证了100位老年人，与技术共同生活的100种方式。他们的学习、迟疑、试探与坚持，不仅让我们重新认识“技术”，也让我们重新认识“人”。原本，我们以为这是一次关于“如何让老人更好地使用大模型”的实验；但走到最后，我们发现，这其实是一场关于“技术怎样被生活重新定义”的旅程。

在年轻世界的节奏里，科技常被定义为“更快”“更高效”“更聪明”；但在老年人的世界里，它被赋予了另一种节奏——慢、稳、可被理解。他们不会追求功能的极致，也不急于“上手”；他们更关心，这样的东西能否真正融入日常，能否让生活多一点便利，少一点孤独。我们在研究中看到，老年人不是“落后者”，而是以自己的方式，与时代并行。他们用生活逻辑来重新整理技术逻辑，用经验智慧来校准算法节奏。这种“慢速度”，不是退后，而是一种沉稳的再定义。在他们的手中，技术从工具变成生活的伙伴，从“学习对象”变成“共处对象”。这一转变，也提醒我们：技术的价值，不在于它能跑多快，而在于它能等多久。

在这项研究中，我们也看到一个被忽视的事实：“老年”不是一个同质群体，而是一种流动的生活状态。他们的年龄、教育、城市背景、身体状况、情感依附各不相同。有的人依旧学习、创作、思考，有的人选择安静、节俭、缓慢。他们的需求不在于“被特殊照顾”，而在于“被平等理解”。未来的技术不该仅仅“适老化”，而应“共生化”——它不只是为老年人设计，而是为每个会慢下来的人设计。当一个产品能够让老人用得安心，它也一定能让社会更温柔。换句话说，技术如何对待老年人，其实映照了一个社会如何对待“慢者”。而一个能容纳“慢”的社会，才真正懂得什么是进步。

这场实践的意义，并不止于100位老人的故事。它让我们看到，一项技术的社会化，并不是靠普及速度推动的，而是靠理解与信任积累的。每一次陪伴、每一次对话，都是技术与人重新校准的过程。我们也逐渐形成一个共识：人不是算法的输入变量，而是算法的尺度。算法应当以人的感受、节奏、尊严为边界去生长。当它被拉回到人的节奏里，科技才真正有了社会的灵魂。在这个意义上，“让技术变得有人味”不是附加任务，而是科技发展的下一个命题。它要求我们在设计时不只考虑效率，还要考虑理解的可能、共情的成本与温度的延续。这正是数字时代的人文底色。

一年前，我们以为自己是在“教老人用技术”；一年后，我们发现，是他们在教我们如何做人。他们教会我们如何慢下来、如何体谅、如何让语言变得更有温度。他们用生活经验告诉我们：技术再先进，也要回到生活的尺度上去。在这场相互学习的旅程里，我们见证了一个更大的命题——当技术真正理解生活、回应情感、尊重个体时，它就不再是“智能”，而是一种新的社会语言。

立即咨询 JOTO

JOTO 提供覆盖企业智能体规划与搭建、AI 平台私有化部署、RAG 知识工程、AI 安全治理、FDE 驻场共创及持续运营优化的全周期 AI 落地服务，帮助企业把验证中的 AI 能力转化为安全、可控、可持续迭代的生产力。联系 JOTO 获取 AI 落地咨询

想把这些做法用到你的业务里?

留下你的场景和痛点,我们帮你判断从哪一步开始。

联系我们

老年人怎样用活法定义算法：1年100人1场实践

立即咨询 JOTO

想把这些做法用到你的业务里?

开启企业级 AI 落地

填写需求单