从沉默到讲述：基于AI口述史采集的老年群体数字记忆重构研究
项目成员：武羽柯、张乐怡、陆新蕊、刘思怡、万旭、张怡卓含
指导老师：林卉
一、问题提出：当老龄化遇上“记忆湮灭”危机
截至2024年末，全国60周岁及以上老年人口31031万人，占总人口的22%。在中国加速迈入深度老龄化的当下，每一位老年人都是时代记忆的鲜活载体，他们独一无二的生命史，镌刻着国家与社会的变迁，也构成民族集体记忆最生动的注脚。然而，传统口述史记录方式受制于高成本、低效率与覆盖率瓶颈，普通录音工具又缺乏叙事引导与方言适配，文本碎片化严重。数字技术虽快速发展，却未必天然友好——不少老年人在“数字失语”与“记忆湮灭”的双重压力下，难以被真实、系统地听见。按照自然消亡速度推算，若不抓紧倾听，每年约有2000万份珍贵的个体记忆将永久消失，这将成为一种巨大且不可逆的文化损失。
基于此，我们以“AI口述采集+人文叙事”为目标，开启了为期三个月的调研实践，试图探索一条可规模化的“技术+人文”的文化传承新路径：让每一个普通老人的故事，被更自然地讲述、更准确地记录，并以结构化形式进入家庭与社会的记忆体系。
二、扎根实地：识别老年讲述实际需求
调研前期，我们系统梳理国内外口述史数字化实践与相关伦理规范，评估 AI 在老年人群中的应用场景、技术边界与潜在风险，为系统设计提供理论与规范依据。同时在北京市若干老年社区开展参与式观察、深度访谈与焦点小组访谈，避免生硬问卷带来的疏离感，关注老年人在使用数字设备、与孙辈沟通时的真实痛点。
团队进行田野走访
通过案头研究与田野走访我们发现：一方面，老年讲述普遍存在“从哪儿讲起”的启动焦虑与“聊两句就断线”的叙事中断，方言、夹杂词与跳跃式回忆加剧了自动转写的可读性问题；另一方面，当沟通涉及知青岁月、三线建设等节点记忆时，讲述者需要更适合的共情引导和节奏调度，否则很容易在情绪波动与信息密度变化中“说不下去”。而我们还观察到家庭端的“弱留存”现象：即便孙辈“听到了”，也很难在缺乏结构化承载的情况下“记得住”，这进一步凸显了从采集到归档再到共享的全链路设计必要性。据此，我们将AI老年口述史产品设计的研究重点聚焦为：如何让讲述自然开始？如何让故事连贯下去？如何让成果可见且持续扩充？
三、创新产品：AI赋能老年口述传承
基于前期调研，我们搭建了一款“数字孙辈”智能产品，并在社区、养老机构与家庭场景开展小规模试点。产品以AI数字人“记忆小舟”作为主要交互界面，为用户提供了一种创新的个人史记录与管理方式，用户可通过Web界面轻松操作。该界面设计了“总结”和“数字人”选项，以满足用户储存整理和动态呈现的双重需求。
它以家庭记忆传承为目标，扮演一个耐心的孙辈角色，能在自然对话中智能倾听、温和追问与适时回放，把散点回忆逐步收束为结构化的家族档案与可视化时间轴，将个体记忆转化为音频、图文等数字化内容，并通过后台管理系统，实现长久留存。
“数字孙辈”用户界面
在使用时，用户将被引入与“记忆小舟”的自然对话环境中，以亲切自然的方式致以问候开场白，并引导用户开始回忆人生历程。在交互层面通过共情式而非打断式的引导降低叙事门槛，帮助讲述者在安全、舒适的节奏中回忆与表达。系统在检测到信息密度、情感强度或人物频次变化时，自动触发与之匹配的追问模板，语音响应延迟控制在约 0.8 秒内，并以简明复述与确认的方式定期回收关键记忆点，从而降低认知负荷并维持叙事连贯。
访谈过程中，动态数据库能够自动存储经大模型整合校正的流畅文本，用以后续提取输出，与此同时系统智能识别并提取时间、地点、人物等关键信息，并在后台对这些内容进行整理并将主要内容和信息作为长期记忆储存。此外，AI还能结合庞大的历史知识库，为用户补充相关的时代背景信息。比如，当用户提到“粮票”时，系统会自动关联并呈现当时的经济政策和社会背景，从而增强用户回忆的丰富性和深度。
崔永元口述史研究中心正式使用《银发记忆工程》产品
结语
总体而言，“记忆小舟”以适老化的人机交互为入口，以结构化的长期记忆与家族档案为核心产出，初步验证了“AI 口述采集 + 人文叙事”在叙事启动、连续呈现与可持续留存方面的实用价值。目前，项目已获得中国传媒大学口述历史研究中心的支持，并积累了北京市多家养老机构和养老服务企业资源。未来，我们将继续在适老化交互、伦理与隐私治理、跨机构标准化对接等方向打磨细节，让“记忆小舟”驶向更多普通家庭。同时与文化机构、政府和公益组织建立更多合作模式，开发“记忆疗愈”服务等，共同推动社会的文化传承与进步，力求使每一位老人的故事都能被倾听、被记录、被分享，并在代际之间持续流动。
回到顶部