Wie definieren ältere Menschen Algorithmen anhand ihrer Lebensweise: 1 Praxis-Event für 100 Personen pro Jahr

Wenn die Welle neuer Technologien wie Large Language Models hereinbricht, sind wir oft von ihrer Geschwindigkeit und ihrem Potenzial beeindruckt. Menschen beeilen sich, die neuesten Funktionen zu testen und diskutieren, wie diese Technologien Produktion und Bildung neu gestalten, sowie wie sie die Informationsverbreitung und die Form des Wissens verändern. Doch während die Technologie voranschreitet, treffen verschiedene Menschen auf sie in unterschiedlicher Geschwindigkeit. Wir fragen uns: Was passiert, wenn die Technologie in das Leben älterer Menschen eindringt? Wie verstehen und nutzen sie sie? Werden ihre Stimmen, ihr Tempo, ihre Neugier und ihre Zögernisse vom digitalen Zeitalter wahrgenommen? Um Antworten zu finden, haben das Institute of Aging Research der Fudan University, das Research Center for AI for Good and Digital - Intelligent Elderly Care der Fudan University zusammen mit dem Tencent SSV Time Lab und dem Tencent Research Institute ein einjähriges Forschungsprojekt initiiert: Lehren von 100 älteren Menschen die Nutzung von Large Language Models.

Dieses Jahr ist nicht nur eine Aufzeichnung des Unterrichts, sondern auch eine Beobachtung des Lebens. Wir hoffen, dadurch zu erforschen, was die Künstliche Intelligenz in das Leben älterer Menschen bringt, was sie verändert oder was unverändert bleibt. Dieser Bericht handelt von den Geschichten der 100 älteren Menschen in diesem Jahr. Über das Lernen, das Zögern und die Wiederentdeckung ihrer eigenen Fähigkeiten; über die Art und Weise, wie sie mit ihrem "Lebensstil" das von uns verstandene "Algorithmus" neu definieren. Er zeigt uns, dass das sogenannte "Intelligent" vielleicht nur diejenige Wärme ist, die zwischen Leben und Existenz verstanden werden muss.

Ein Jahr des Lehens von 100 älteren Menschen die Nutzung von Large Language Models

Wir haben ein ganzes Jahr lang ein "Lehren - Nutzen - Verfolgen - Interviewen" - Konzept umgesetzt. Wir haben 100 ältere Menschen eingeladen, sechs chinesische Large Language Models wie Tencent Yuanbao und Tongyi Qianwen zu testen, die sich durch eine hohe Nutzerzahl und unterschiedliche Schnittstellendesigns auszeichnen. Durch "Lehre" wollten wir die Zugangshürden für ältere Menschen bei der Nutzung von Large Language Models brechen, durch "Nutzung" die echten Interaktionsszenarien beobachten, durch "Verfolgung" den langfristigen Interaktionsprozess aufzeichnen und durch "Tiefeninterviews" ihre innere Stimme hören. Durch eine systematische Planung wollten wir den gesamten Prozess aufzeigen, wie die Large - Language - Model - Technologie in das Leben älterer Menschen eindringt. Dieser Bericht versucht, empirische Belege und Referenzen für das Verständnis der "Beziehung zwischen Künstlicher Intelligenz und älteren Menschen" zu liefern.

2.1 Porträt und Einteilung der 100 älteren Menschen

2.2 Umsetzung des ganzjährigen Unterrichts und der Interviews

Das Forschungsprojekt hat "persönliche Offline - Beratungen" in der Anfangsphase und "Online + persönliche Offline - Beratungen" in der mittleren und späteren Phase gewählt, um das Problem zu vermeiden, dass ältere Menschen in Gruppenunterricht "angst haben, Fragen zu stellen" oder "nicht mitkommen können". So konnten wir sicherstellen, dass jeder ältere Mensch individuelle Anleitung erhielt. Insbesondere wurden die Schwerpunkte des Unterrichts an die unterschiedlichen technologischen Kenntnisse von älteren Menschen in Ost -, Mittel - und Westchina angepasst. Die genauen Zeitpunkte und Kernaktivitäten sind wie folgt:

Baseline - Erhebungsphase (Juni - August 2024): Es wurden 100 ältere Menschen rekrutiert. Durch persönliche Interviews wurden ihre Kenntnisse in der Nutzung von intelligenten Geräten, ihre zentralen Lebensbedürfnisse und ihre Bedenken gegenüber Technologie aufgezeichnet, um individuelle Unterrichtspläne für die Folgephase zu entwickeln.

Intensivunterrichtsphase (September 2024 - März 2025): Es wurden drei persönliche Offline - Unterrichtseinheiten durchgeführt, jeweils 40 - 60 Minuten lang. Der Unterricht begann mit Grundlagen wie "Öffnen der Large - Language - Model - App" und "Eingeben von Fragen per Sprache" und wechselte dann zu "Anpassen Ihrer Bedürfnisse". Dabei wurden die Schwierigkeiten und Rückmeldungen der älteren Menschen in Echtzeit aufgezeichnet.

Regelmäßige Verfolgungsphase (April - September 2025): Alle zwei Wochen wurden Online - Nachfragen durchgeführt, um die Nutzung von Large Language Models durch ältere Menschen in realen Lebenssituationen zu verstehen und gleichzeitig die Probleme zu sammeln, die bei der Nutzung auftreten (z. B. "Welche Antwort des Large Language Models ist genauer?" oder "Wie benutzt man es ohne Internet?").

Zusammenfassungs - und Nachbesprechungsphase (Oktober 2025): Es wurden Tiefeninterviews mit jedem älteren Menschen und seinen Angehörigen (oder Betreuern) durchgeführt, um die "Gründe für Beibehaltung/Aufgabe" und die "Veränderungen der Bedürfnisse" im Laufe des Jahres zu ermitteln und so ein vollständiges individuelles Nutzungsarchiv zu erstellen.

2.3 Datensammlung aus verschiedenen Perspektiven und Aufbau eines Korpus mit über 10.000 Texten

Um die Informationsverzerrung aufgrund der einzigen Perspektive älterer Menschen zu vermeiden, wurde ein "Mehr - Akteur, Mehr - Typ" - Datensammelrahmen aufgebaut. Es wurde darauf geachtet, die Unterschiede in der Nutzungsweise und Bedürfnisswiedergabe von älteren Menschen in Ost -, Mittel - und Westchina aufzuzeichnen. Am Ende wurden 10.236 gültige Texte gesammelt, die eine umfassende Grundlage für die nachfolgende Analyse bilden:

(1) Datenquelle: Abdeckung der gesamten Szene von "ältere Menschen - Angehörige - Betreuer"

(2) Aufbau des Korpus: Abdeckung aller Typen von "Sprache" bis "Text"

Das Korpus wurde bereits klassifiziert und nach Ost -, Mittel - und Westchina aufgeteilt. Der genaue Aufbau ist wie folgt:

Sprachaufzeichnungen: 8.860 (insgesamt ca. 620 Stunden), einschließlich Unterrichtsdialogen und Nachfragesprachen. Alle wurden in Texte umgewandelt und mit einer Emotionalitätseinschätzung versehen. Dabei machen die Sprachaufzeichnungen von älteren Menschen in Ostchina 45 % und die von älteren Menschen in Westchina 30 % aus.

Textaufzeichnungen: 1.376, einschließlich von älteren Menschen handschriftlich notierten Nutzungsnotizen und von Angehörigen zurückgegebenen Textnachrichten.

Schwerpunkte: Der Fokus liegt auf drei Kategorien: "Funktionale Bedürfnisse", "Emotionale Bedürfnisse" und "Unterstützungsbedürfnisse". Hierbei gibt es deutliche Unterschiede zwischen Ost -, Mittel - und Westchina. In Ostchina ist der Anteil an funktionalen Bedürfnissen am höchsten, wobei der Schwerpunkt auf fortgeschrittenen Funktionen liegt. In Westchina ist der Anteil an emotionalen Bedürfnissen am höchsten, wobei der Fokus auf familiären emotionalen Interaktionen liegt. Bei den Unterstützungsbedürfnissen zeichnet sich Ostchina durch Effizienz und Professionalität aus, während Westchina eher auf einfache und verständliche Lösungen setzt. Die älteren Menschen in Mittelchina liegen im Allgemeinen relativ ausgeglichen.

"Warum soll ich es benutzen?"

Die Zweifel älterer Menschen vor der Nutzung von Large Language Models

Technikverbreiter haben oft eine "Technik - Evangelium" - Enthusiasmus und gehen davon aus, dass neue Technologien für alle Menschen ein Segen sind. Doch für viele ältere Menschen ist Technik kein Lebensnotwendigkeit, sondern eher ein "Fremdling". Vor dem ersten Kontakt mit Large Language Models haben sie im Allgemeinen eine Reihe von Zweifeln, "warum sie es benutzen sollten".

3.1 Mein Leben ist reichhaltig, warum soll ich Technik in mein Leben bringen?

Bei den Interviews haben 46 ältere Menschen angegeben, dass ihr aktuelles Leben sehr erfüllt sei und dass sie keine Zeit und Energie hätten, neue Technologien zu lernen. Technik sei für sie "eine Zierde", aber keine "Notwendigkeit". Sie haben uns am Anfang des Interviews gefragt: "Mein Leben ist schon gut so, warum soll ich das noch lernen?" Diese Einstellung ist keine Ablehnung oder Vermeidung von Technik, sondern eine aktive Wahl auf der Grundlage ihrer Lebenserfahrung. Ältere Menschen messen die Notwendigkeit der Nutzung von Technik an der Tiefe ihrer Lebenserfahrung.

3.2 Ich möchte mich mit Familie und Freunden unterhalten, ich möchte nicht, dass Technik sie ersetzt.

Emotionen sind ein wichtiges Bindeglied zwischen Individuen, Familien und der Gesellschaft. Der Kern der menschlichen Interaktion liegt in Verständnis, Antwort und Empathie. Technik kann zwar die Stimme von Verwandten imitieren und herzliche Antworten generieren, aber sie kann die einzigartige emotionale Wärme und die echte Beziehung zwischen Familienmitgliedern nicht ersetzen. 35 ältere Menschen haben explizit abgelehnt, dass Technik die "Ersatz" für die Familie wird. "Mein Enkel hat mir beigebracht, Doubao zu benutzen und gesagt, dass ich mich in schwierigen Zeiten an es wenden kann. Aber ich möchte lieber mit ihm über Alltagsdinge plaudern." Online - Interaktionen können die emotionale Beziehung zwar vorübergehend aufrechterhalten, aber sie können der persönlichen Begegnung nicht gleichkommen. Der Bildschirmdialog kann leicht den Eindruck einer engen Beziehung erwecken, aber übermäßige Abhängigkeit kann die persönliche Begegnung schwächen. Diese "Schnittstellenangst" ist besonders in Westchina und ländlichen Gebieten deutlich. Einige ältere Menschen fragen beim ersten Versuch ständig: "Wird es passieren, wenn ich hier klicke?"

Sie brauchen nicht nur Unterricht, sondern auch das Gefühl, "fehlermöglich" zu sein. Daher sollte eine für ältere Menschen geeignete technologische Schnittstelle nicht nur "vereinfacht", sondern auch "wärmevoll" sein. Sie sollte wie ein alter Freund ansprechen - sanft, langsam und verständlich. Erst wenn die Schnittstelle "einladen" lernt, werden die älteren Menschen sich sicher fühlen, Fragen zu stellen und weiter zu versuchen. Dies ist der Anfang des Verständnisses und des Vertrauens.

5.2 Geschlechterunterschiede bei der Nutzung von Large Language Models durch ältere Menschen

5.2.1 "Kompressionseffekt" durch die geschlechtsspezifische Rollenverteilung in der Familie

Die geschlechtsspezifische Rollenverteilung in der Familie schränkt die Zeit und den psychischen Raum für ältere Frauen bei der Erkundung von Large Language Models ein. In dieser Studie haben alle 29 befragten älteren Frauen erwähnt, dass sie sich um die Hausarbeit und die Enkel kümmern müssen. Die Nutzung von Technik erfolgt meist "zwischen den anderen Dingen". "Ich hole jeden Tag meinen Enkel von der Schule ab und koche auch. Wo soll ich da Zeit für diese neuen Dinge haben? Ich benutze es meist nur, um nach Rezepten zu fragen." Diese fragmentierte Zeit durch die familiären Verpflichtungen macht es für sie schwierig, tiefgehende und kontinuierliche Interaktionen mit Technik zu entwickeln. Im Gegensatz dazu betrachten ältere Männer die Nutzung von Technik eher als "ernstes Geschäft" oder "Hobby" und haben so lange, ungestörte Zeit, um Large Language Models zu erforschen.

5.2.2 "Verdrängungseffekt" durch die interne Ressourcenverteilung in der Familie

Bei der Verteilung von hochwertigen intelligenten Geräten in der Familie gibt es eine versteckte geschlechtsspezifische Tendenz. Wenn es nur ein Smartphone oder Tablet mit guter Leistung gibt, wird es eher älteren Männern oder Enkeln zugewiesen. In den Interviews haben 38 ältere Frauen angegeben, dass sie alte Smartphones von ihren Kindern benutzen, die eine langsame Laufzeit, wenig Speicherplatz und eine schlechte Mikrofonsensitivität haben. Dies wirkt sich direkt auf die Nutzungserfahrung von Large Language Models aus, insbesondere auf die Sprachinteraktion. "Ich benutze das alte Smartphone meines Kindes. Das Netzwerk ist nicht gut, manchmal erkennt es meine Worte nicht. Wenn es keine Antwort gibt, will ich es nicht mehr benutzen." Solche Geräteprobleme führen dazu, dass viele ältere Frauen frühzeitig die Kommunikation mit Large Language Models aufgeben.

5.2.3 "Ersatzwirkung" durch die internalisierte Selbstdevaluierung

Aufgrund der langjährigen sozialen und kulturellen Einflüsse haben einige ältere Frauen unbewusst die Selbstdevaluierung "Technik ist nicht für mich" entwickelt. In dieser Studie haben 23 befragte ältere Frauen angegeben: "Das ist was für Männer" oder "Ich bin zu dumm, es zu lernen." Dieser Mangel an Selbstwirksamkeit führt dazu, dass sie bei Schwierigkeiten eher die eigenständige Erkundung aufgeben und stattdessen von ihren Kindern oder Enkeln abhängen, um die Suche und die Bedienung zu übernehmen. Dies führt zu einer Technik - Ersatzwirkung, d. h. die digitale Kompetenz, die eigentlich durch die Praxis verbessert werden sollte, wird von den Familienmitgliedern "ersetzt". Dies löst zwar kurzfristig das Problem, aber es festigt langfristig die Abhängigkeit von Technik und hemmt die Entwicklung der digitalen Fähigkeiten. Im Gegensatz dazu sind ältere Männer eher bereit, sich selbst zu erkundigen und sehen technische Probleme als Herausforderungen an.

"Wenn ich könnte, würde ich es so benutzen":

Kurzfristige Emotionen und langfristige Begleitung bei der Nutzung von Large Language Models durch ältere Menschen

Während unseres einjährigen Forschungsvorhabens haben wir festgestellt, dass das Verhältnis zwischen älteren Menschen und Technik nicht einfach auf "können" oder "können nicht" reduziert werden kann, sondern dass es sich um eine dynamische An