AI驱动青少年行为预警的技术路径与风险管控

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文章引自：张昕,闫志明,吴恒,等.人工智能赋能青少年不良行为预警的技术逻辑与风险治理[J].现代教育技术,2026,(3):23-32.

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作者信息

张昕

鲁东大学教育学院博士研究生，研究方向为专门矫治教育、信息技术教育应用等。

闫志明

鲁东大学教授，博士生导师，博士后合作导师，社会科学处处长，山东省青少年行为大数据智能分析文科实验室（A类）主任、山东省“互联网+教育”应用研究基地主任。研究方向为技术与教育公平、技术与教师专业发展、专门教育等。

吴恒

杭州职业技术大学信息工程学院讲师，北京航空航天大学计算机应用技术专业博士，鲁东大学教育学博士后，研究方向为视觉识别、青少年心理健康评估等。

张铭锐

山东工商学院公共管理学院讲师，教育学博士，研究方向为技术与教育公平、技术嵌入社会治理、专门教育等。

文章亮点

推荐该研究的理由

人工智能赋能青少年不良行为预警是推进教育强国建设、预防青少年犯罪、保障青少年健康成长的重要任务。当前智能预警系统在实际应用中常面临技术转化成效不显著的问题。其纾解不仅需要关注技术可供性，更要探究技术的社会嵌入风险。

通过本文您能了解到

技术逻辑：青少年不良行为智能预警在数据、算法、算力三个方面的技术逻辑。

风险表征：在风险社会理论视角下，青少年不良行为智能预警系统落地面临不可感知、不可预测的"现代风险"，技术嵌入的自反性批判引发公众信任危机，风险分配中制度缺失导致主体责任模糊与转嫁。

风险治理：本文建议强化对智能预警数据与算法的韧性治理，降低"现代风险"的影响；促进智能预警中的风险沟通，化解公众对预警系统的信任危机；健全智能预警相关法律法规，构建权责清晰的预警责任矩阵。

摘要：人工智能赋能青少年不良行为预警（简称"青少年不良行为智能预警"），是推进教育强国建设、预防青少年犯罪、保障青少年健康成长的重要任务。当前，青少年不良行为智能预警存在技术落地难的困境，其纾解不仅需要关注技术可供性，更要探究技术的社会嵌入风险。首先，文章从数据、算法、算力三个层面廓清了青少年不良行为智能预警的技术逻辑，涉及多模态大数据实现青少年不良行为的全息感知、智能算法实现青少年不良行为的演变轨迹描绘与循证归因、强大算力保障青少年不良行为的风险响应时效。其次，文章基于风险社会理论指出，青少年不良行为智能预警的风险集中于三个方面：数据泄露与算法误判导致青少年面临"现代风险"；预警技术嵌入的自反性批判引发公众信任危机；预警制度缺失造成风险分配中主体责任模糊与转嫁。基于此，文章提出强化对智能预警数据与算法的韧性治理以降低"现代风险"的影响，促进智能预警中的风险沟通以化解公众对预警系统的信任危机，健全智能预警相关的法律法规以构建权责清晰的预警责任矩阵，以期确保青少年不良行为智能预警落地。

关键词：人工智能；青少年；不良行为预警；风险治理；风险社会理论

引言

中共中央、国务院在《教育强国建设规划纲要（2024-2035）》中提出"构建校园智能化安防体系，实现对学生欺凌、暴力等不良行为早发现、早预防、早控制"[1]。该体系的核心在于借助人工智能技术对青少年不良行为进行智能预警，即通过检测、识别、分析、预测，及时捕捉异常行为的"苗头"，提前采取干预措施，从而防止发生重大行为后果。近年来，多起触目惊心的青少年刑事案件对青少年自身、家庭以及社会造成严重影响。青少年犯罪往往是不良行为持续累积且未妥善处置的结果[2]，因此最大限度减少犯罪发生的关键途径之一便是尽早识别这些不良行为，及时阻断其向犯罪转化的路径。青少年不良行为智能预警有助于提高预警的时效，对预防犯罪具有重要作用。

目前学界已围绕青少年不良行为智能预警这一议题展开若干研究。第一，在不良行为潜在风险因素挖掘上，有学者基于机器学习挖掘出最能预测青少年网络犯罪的风险因素[3][4]，或基于深度学习探究街景环境与青少年犯罪之间的关联关系等[5]，明确青少年各类不良行为应重点监测的风险预测指标。第二，在预警数据采集方式上，有学者直接采集青少年的生物特征[6]、行为特征等信息，抑或间接采集青少年在社交媒体、电子档案或健康记录、流媒体视频等产生的"数字足迹"信息，为青少年暴力、自杀、药物滥用等不良行为预警提供更为丰富的数据