•软科学研究• 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路 ———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 韩振燕, 徐智健 (河海大学公共管理学院, 江苏 南京 210000) 摘 要: 打造高质量的智慧养老服务是转变传统养老服务模式、 顺应时代发展、 积极应对人口老龄化的必然要 求。 基于 “技术-组织-环境” 的 TOE 分析框架, 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑主要体现为以数字技术为 并为老年人提供更优质、 便捷的养 老服务体验。 智慧养老概念最先由英国生命信托基金会提出, 彼时被称为 “全智能化老年系统”, 该系统意在打破 第 9 期 韩振燕, 徐智健: 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 时间和空间束缚, 为老年人在家中过上高质量生活提 供有效服务 [4]。 而在我国学术界, “智慧养老” 的概 念经历了从 “数字化养老” 然而, 在智慧养老逐渐成为养老服务的重要内容时, 其核心 要素数字技术在智慧养老服务的供需匹配过程中作用 发挥的内在逻辑、 现实困境与实践进路方面仍存在较 大的学术研究空间。 基于此, 本文试图通过技术-组 织-环境 (TOE) 分析框架, 深入探讨数字技术在赋 能智慧养老中的内在逻辑, 分析数字技术赋能过程中 所面临的困境指向, 并提出符合当前智慧养老发展现 实的实践路径。 本研究通过对数字技术在智慧养老中

然而，这些对齐微调是否真正修改并对齐了模型的内部表征？ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（ Inverse Alignment ） 。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ 训练分布的“弹力”； 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向 于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布 pθ, 而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 评估与模型评估等，应当从模型的内在机理出发； ① 预训练阶段和对齐阶段不应当各自独立； u 预训练模型抗拒对齐，如何在预训练阶段为对齐阶段提供一个具备可塑性分布帮助微调； u 如何确保对齐初始模型弹性系数更小（抗拒更小），弹性限度更大（对齐空间更大） ； ② 模型评估应该更关注模型内在表征的对齐； u 表面的对齐训练很容易被撤销， 对齐算法应当修改模型的内在表征，而非进行表面的对齐； u

的内部表征？ ➢ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； ➢ 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； ➢ 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（Inverse Alignment）。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ Do 长度变化量𝒙成线性关系，即：𝑭 = −𝒌𝒙， 弹力系数𝒌 ，弹力与其形变方向相反，表 示它有使系统不改变的趋势; 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ 𝑝𝜃’ 𝑝𝜃 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 ➢ 弹力系数𝒌：表示为大模型本身性质，与模型参数量和预训练数据相关； ➢ 长度变化量𝒙：表示对齐前后的模型的变化，一般用KL散度刻画； ➢ 弹力𝑭：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； 算法设计/评估与模型评估等，应当从模型的内在机理出发； ① 预训练阶段和对齐阶段不应当各自独立； ◆ 预训练模型抗拒对齐，如何在预训练阶段为对齐阶段提供一个具备可塑性分布帮助微调； ◆ 如何确保对齐初始模型弹性系数更小（抗拒更小），弹性限度更大（对齐空间更大）； ② 模型评估应该更关注模型内在表征的对齐； ◆ 表面的对齐训练很容易被撤销，对齐算法应当修改模型的内在表征，而非进行表面的对齐； ◆ 在

数字化转型案例 二、智能化改造的实现路径 三、 智能化改造案例 四、 企业发展与数字化转型 一、企业发展与智能化改造 六、 如何支持传统企业开展智改数转 目录 1.1 外部形势 1.2 内在压力 1.5 智能化改造的特征 1.4 智能化改造的内涵 1.6 智能化改造给企业带来的实际效果 1.3 智能化改造的定义 1.7 智能化改造给企业带来商业模式的转变 企业发展与智能化改造 业革命：互联 网与工业的融 合 美国 ：工业互联网 ：中国制造 ：工业 2025 4.0 一、企业发展与智能化改造——外部形势 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 ？ 我要扩大产能， 提升效率 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 企业价 值链从 传统走 向新价 值网络 新型 价值链 模式 传统 价值链 模式 企业 供应商 客户 经销商 售后服 TQC SEC 服务 环保 企业的发展以服务为本， 顾客的需求越来越多样 化 ，私人定制等个性化服务越来越受到顾客的推 崇， 如何以更优更优的服务赢得顾客的满意？ 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 企业主要面临的内部压力主要来自时间、质量、成本、服务、环保、协同六大方面。 时间 协同 Q 质 量 S 服 务 众多企业面临产能过剩问题，企业如何通过协同识 别自身能力与机遇的匹配关系来优化内外部资源配

一、时代在发展， IT 审计必然要变革 一、时代在发展， IT 审计必然要变革 （五） IT 审计的快速发展是落实审 计职能，提升审计监督能力的内在 需要 面临的新矛盾：审计力量不足—如何 实现全覆盖？ 审计效率低—审计成本高 审计质量不高—审计风险大 审计人员参差不齐—复合型人才奇 缺 Ben ford ）定律 本福特定律，也称为本福德法则，一堆从实际。生活得出的数据中，以 1 为首位数字的数出现机率约为总数的三成，接近期望值 1/9 的 3 倍。 本福特定律作为一种数字统计的内在规律 , 近年来在国外自然科学和应 用科学领域得到广泛研究和应用。 国内会计和审计学界也开始进行了一些应用研究 , 但还处于初级阶段。。 二、数字化审计转型的方法论

用户画像的行业，在人力资本领域，人才 / 岗位画像的应用大大提升了 HR 的工作效率和质量， 是人力资本数字化的重要入口和核心要素。所谓人才 / 岗位画像，即是基于企业招聘的显性的 职位描述和隐形的内在潜质共同组成的用户画像（以下简称 “画像”）。 △一张画像，没有读不懂的人才 构建画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析 和挖掘，给用户贴 “标签”，而 据（例如文本类型）包含了更全面和深度的用户潜在信息，目前通过词向量加权平均依旧是主 流使用的处理方法。 此类方法存在一些缺陷： 1. 生成的 Embedding 完全基于语义表达，缺失了其内在业务含义； 2. 直接加权平均的方法，容易掩盖掉重要的信息，且权重不好定义。 基于此，我们针对人力资本场景，借鉴 Bert 的思想提出了一个新方法，能够更好地用数学的方 法对人才 / 岗位画像进行表示。 知识图谱作为先验的业务知识，并基于海量简历和岗位描述数据（千万级），借鉴 Bert 的模型 架构，专门对画像中的知识体系相关字段（职能 / 技能）进行了深度优化。该方法提供的知识表征， 首先包含了技能 / 职能的内在关系，其次通过 attention 的方式聚合能保证重要业务信息的不 丢失。 经过优化的人才 / 岗位画像，在数字化招聘、人岗匹配、人才盘点、薪酬预测等多个下游业务 场景中均取得显著的优化提升。

（三）动力调整：强国建设步入新阶段，加快形成新质 生产力成为推动制造业高质量发展的内在要求。“十五五”时 期是制造强国“三步走”战略目标的第二阶段，即由“缩小差距、 重点突破”升级为“巩固地位、提升层次”。习近平总书记在二 十届中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力 是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。明确新阶段要 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，要把产业发展的

建设智能社会（1） 智能教育 智能医疗 智能健康和养老 三、5G加速人工智能 斯坦福大学“人工智能百年研究”项目发表《2030年人工智能与生命》报告 ——人工智能未来15年内在课堂上占据显著位置 人工智能未来15年内在课堂上占据显著位置 三、5G加速人工智能 智能教育：海量知识的讲师 三、5G加速人工智能 智能养老：任劳任怨做家务 三、5G加速人工智能 老龄化加剧 三、5G加速人工智能

握企业运营全貌。”仅依赖人力资源单一维度的数据 远远不够，应推动将人力资源数据与其他业务数据深 度融合，构建一体化的数据联动网络。通过这种跨领 域数据的协同作用，能够全面洞察企业的运营脉络与 内在逻辑。 e）实现广义人力资源数据的纳管与应用。在人 力资源数据应用领域，数据的应用范畴不应局限于人 力资源系统及其相关应用本身，而应当从企业整体架 构以及业务运营的视角进行全面审视。鉴于人是企 核心人才。在个体维度上，对员工的刻画可从 2 个维 度展开。一方面，要从人的全生命周期角度，全面审 视人才选、用、育、留的各个环节，涵盖人员的基本信 息、人员流动情况等；另一方面，需对人进行从外在表 现到内在特质的深度剖析，不仅要描述其知识、技能 等显性特征，还要借助人才盘点、测评等工作，挖掘出 价值观、行为模式、工作态度等隐性内容。通过对人 显性与隐性内容的显性化呈现，实现人与人、人与岗、 人与工作的精准匹配。

无线网络将深入融合通信、计算、感知、AI 等新能力，实现 DOICT 技术的一体化。然而，从目前的产业格局来看，相关能力以及应用仍然基于不同 体系与平台来构建。从技术需求来看，不用能力与应用对资源的需求也存在内在差异。 例如通信物理层主要采用流水线式的处理实现加速，而人工智能处理往往需要并行多核 处理完成图像识别等应用，在摩尔定律日益放缓的背景下，面向具体领域的 DSA 芯片在 未来会更加广泛应用。6G 业务与实际物理资源解耦，从而可以承载更加丰富的 6G 无线网络能力体系，提高用户体 验，促进业务创新。 综上，可以看出，构建 6G 开放云化的无线网络既是我国经济与社会发展的时代要求， 也是 6G 自身内在的产业与技术驱动因素的需求，而基于以上理念打造的 6G 开放云化无线网 络将进一步帮助 6G 实现“数字孪生，智慧泛在”的愿景，为通信、计算、大数据、感知、AI、 安全一体融合的新型 6G 移动信息网络提供基础载体。 无线网络各层协议将探索逐步打破原有的分层、分信道架构，采用 云原生理念，融合微服务等设计思想，对无线协议进行深度重构，从而进一步将接入网 络协议向软件化、IT 化演进，实现上层协议/应用与底层云平台的内在融合。  接口开放：相比于现有的关键接口的开放，6G 无线网络将更加彻底的贯彻开放的思想， 通过对无线网络软件、硬件各关键模块的重构，建立统一标准的软硬件接口体系与标准， 并针对 6G 新增