人口老龄化是我国全面建设社会主义现代化国家新征程中的基本国情之一，也是推进中国式现代化进程中不可回避的重大课题。党的二十大报告明确指出：“实施积极应对人口老龄化国家战略，发展养老事业和养老产业。”^[1]与此同时，随着大数据、人工智能、物联网等高新技术的飞速发展，智能化辅助技术和工具得以广泛应用，这类技术通过有线或无线网络接入智能空间，提供多种智能辅助服务，有效提升了老年人生活自理能力和整体质量。《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》提出：“建设兼顾老年人需求的智慧社会，完善传统服务保障措施，推进智能化服务适应老年人需求，长效解决数字鸿沟难题”。^[2]基于人口老龄化所带来的日益严峻的社会挑战，学术界提出了一种创新的跨学科解决策略，旨在将老龄化问题与先进的数字辅助技术相结合，以有效应对人口老龄化带来的多重困境。这一方案被定义为“智能辅助技术”(Intelligent Assistive Technology, IAT)，其核心目标是通过技术创新提升老年人生活质量，改善其健康管理，并解决家庭与专业护理人员短缺等社会问题。^[3]智能辅助技术的核心优势在于通过智能化数字技术手段，打破传统以人力密集型照护为主的服务模式，推动养老服务从经验主导向数据驱动、智能决策的转型，高度契合“数字科技驱动创新”的发展趋势。目前，智能辅助技术已广泛应用于康复机器人、智能居住环境、远程健康管理以及社交交互支持等多个子领域，逐步构建出一个以技术为核心的老年照护支持体系。这些技术的集成运用不仅显著提升了老年人自主生活能力与生活质量，也在一定程度上缓解了传统照护模式中人力资源紧张与服务供需失衡的结构性矛盾。应当看到，智能辅助技术已成为推动老龄事业发展的关键手段之一，具有深远的社会意义与应用前景。

然而，智能辅助技术的普及应用也带来了诸多潜在风险。这些风险或源自技术本身的负外部性，或与现行法律框架的适配性不足有关。鉴于此，本文拟基于智能辅助技术的核心构架，探讨其在养老服务中的技术应用逻辑，旨在充分挖掘智能辅助技术在提升养老服务效率和质量方面的潜力。随后，分析智能辅助技术赋能养老服务中可能出现的风险形态，并提出相应的规制措施，力求在科技与法律的协调下，实现智能辅助技术在养老领域的可持续发展与合规应用，推动养老服务的数字化转型以及治理体系的现代化发展。

辅助技术是有助于维持或改善个人在认知、交流、听力、视力、行动能力、自我护理等方面功能的辅助产品及其相关系统和服务的总称。智能辅助技术则是辅助技术于大数据时代的创新发展方向，标志着传统辅助技术的转型和升级。与传统辅助技术侧重于物理功能补偿不同，智能辅助技术通过整合大数据分析、人工智能算法、物联网技术及多模态传感器等先进技术，实现对个体的精确监测、动态评估和智能决策。^[4]

(一)辅助技术的演进与嬗变

辅助技术作为一种旨在提升老年人、残障人士及特殊群体生活质量的手段，其发展历程可大致划分为机械阶段、电子阶段和智能阶段。这一发展历程反映了人类社会对这类群体需求认识的逐步深入，从简单的功能补偿到综合性的生活质量提升，技术的演进不断推动着服务模式的创新和转型。

在工业化初期，辅助技术主要服务于残障人士和老年群体，旨在通过各种设备和系统，增强或替代用户的某类功能，使其更好地进行日常活动，从而提高其生活质量。具体特征表现为机械传动装置通过功能迁移替代或增强用户的某些身体功能，初步解决其行动受限的核心痛点。在该阶段，辅助技术的设计理念主要基于“失能个体”视角，将其视为因生理机能衰退而需要外部支持的被动接受者。因此，辅助技术介入的核心目标聚焦于维持用户的基本生存需求，如轮椅、拐杖等。尽管这一时期的技术应用较为粗放，但奠定了“技术介入—功能补偿”这一基础框架，并为后续电子化、智能化辅助技术的发展提供了基本范式。

随着电子科学与技术的飞速发展，辅助技术进入电子阶段。这一阶段开始运用电子器件、传感器和简单的计算机技术，逐步拓展辅助设备的功能和性能。这些技术不仅具有信号放大、运动控制、传感反馈等基础功能，还能够处理和分析多维度的生理与环境信息，从而提供更为精确和个性化的辅助支持。例如，助听器通过内置微处理器能够自动调节音量和频率响应，以适应不同噪声环境，优化听觉体验；电子轮椅通过运动控制系统与传感器的协同作用，不仅能帮助用户自由移动，还能根据环境变化自动调节速度和方向。整体而言，电子阶段的辅助技术突破了机械辅助的物理局限，不仅增强了辅助设备的功能性，也促进了辅助技术从被动应对向主动监测的转变。辅助技术不再仅仅满足用户的生理需求，更开始参与到用户的健康管理和生活质量提升的过程中。

进入大数据时代，辅助技术发展到了智能阶段。智能辅助技术不仅具备自动化控制功能，还融合云计算、人工智能等技术实现了数据的实时处理与智能决策，使其能在多维度上对老年群体的需求进行深度挖掘和精准响应，从而推动养老服务迈向生态化发展阶段。这一变革首次体现出个体能力增强系统的突破，通过智能设备与个性化技术的应用，帮助老年人恢复或提升其身体功能，进而增强其独立性和自理能力。如日本Cyberdyne公司开发的HAL系列外骨骼，通过肌电信号感知协助失能老人自主站立行走，并通过反馈学习提高适应性，日均使用可使肌肉萎缩速度减缓40%。^[5]智慧养老环境也是这一技术的核心，通过物联网等技术形成一套智能互联的居住与服务环境，不仅具备智能家居、自动化监控及远程医疗等功能，还能根据老年人的生活习惯、健康状况和个人需求，提供个性化的养老支持，确保老年人在安全、便捷、舒适的环境中度过晚年。例如，深圳“智慧养老展示体验中心”试点项目中包含智能语音控制、智能联动控制、跌倒雷达、场景传感等技术，老年人仅需简单的语音指令、按键操作或手势识别，就能轻松切换不同的生活场景，90%的日常操作无需物理接触即可完成。^[6]智能阶段的辅助技术通过构建“感知—分析—响应”闭环，实现了从单一的功能补偿向更加全面的健康管理和生活质量提升转变。通过个体能力增强、认知干预和智慧环境的融合，推动养老服务从被动应对转向主动监测和个性化支持。技术的高度集成和智能化不仅提高了老年人生活的自主性和安全性，还促使养老服务从单纯的生活支持转向全面的健康管理和福祉提升。

(二)智能辅助技术的应用逻辑

智能辅助技术作为大数据与老龄化交叉研究的产物，是旨在提升老年群体生活质量和健康管理的系统性技术解决方案。其以人工智能为核心驱动，整合机器学习算法、物联网感知网络、多模态传感器阵列及传统辅助工具，形成闭环辅助系统。^[7]

智能辅助技术的设计理念深植于人本主义哲学的价值基础，其技术伦理遵循“具身化”的认知范式^[8]——在技术现象学视域下，智能辅助系统并非单纯的功能性工具，而是通过交互重构了人与技术环境的“共在”关系。^[9]当环境感知网络持续调节空间参数、生理监测算法动态优化健康策略时，智能辅助技术实质上成为老年人认知能力的延伸，在帮助其应对生理机能衰退所带来的生存困境上发挥着至关重要的作用。然而，技术的介入也可能带来依赖性问题，导致个体主体性弱化，进而产生主体异化等风险。因此，在设计与应用智能辅助技术时，必须在补偿生理功能和保障个体自主性之间找到平衡点，避免技术过度主导个体生活，保持老年人在技术介入中的主体地位。

人工智能是智能辅助技术最为关键的驱动力量，赋予了该技术自我学习和自我优化的能力。作为人工智能的核心组成部分，机器学习算法通过对大量用户行为数据的收集与分析，能够识别个体的需求模式和行为特征，并据此优化决策过程和服务策略。在这一过程中，系统不再依赖预设的规则，而是动态调整其响应方式，以提高服务的准确性和个性化水平。机器学习算法的核心优势在于其能在实践中不断积累经验，并根据用户的具体反馈进行自我修正，从而不断提升系统的适应性和智能化程度。这种学习机制使得智能辅助技术能够在长期使用中逐步使服务内容精细化，精准匹配不同个体的需求变化，进一步增强其在健康管理、生活辅助等多领域的应用效果。例如，机器学习算法能够通过分析老年人的日常活动模式，预测其潜在的健康问题或生活需求，并在实际需求出现之前进行预警或干预。在智能家居系统中，机器学习算法可以通过分析老年人的作息时间、用药规律等数据，自动调整室内温湿度、灯光强度等环境参数，为其提供更为个性化的生活体验。随着数据的不断积累，机器学习模型的预测准确性和决策效率将逐步提高，使智能辅助系统能够更加灵敏和精准地响应老年人及残障群体的需求。^[10]

物联网技术和多模态传感器阵列的应用是智能辅助技术能够实现实时监测和环境感知的基础。物联网通过广泛布置的传感器，将家庭、社区、医疗等环境中的各种信息实时传输至处理系统，形成全方位的环境监控和反馈机制。^[11]传感器能够监测老年人的身体状态、活动轨迹、心率、血压等生理指标，甚至能够感知其情绪状态和生活习惯。多模态传感器阵列则将各种不同类型的传感器(如红外传感器、声音传感器、压力传感器等)进行组合，提升数据采集的维度和精度。通过传感器融合技术，智能辅助技术不仅可以获取静态信息，还能够实时捕捉动态变化，为后续的决策提供更为丰富的数据支持。以浙江省部分地区试点的“智慧居家养老环境辅助AAL系统”为例，该系统集成了流水传感器、门窗磁传感器、PIR人体红外传感器、烟雾报警器等多项智能设备，结合云端数据服务平台，能够实现对独居老年人日常活动轨迹的实时监测与异常识别。一旦系统检测到如跌倒、长时间无活动等非正常行为，便可即时联动家庭成员、社区网格员与医疗应急响应，形成“居家—社区—医疗”的三维联动响应机制。^[12]

(三)赋能养老服务的双重意义

第一，重构老龄化的技术哲学内涵。智能辅助技术颠覆了传统“衰老即失能”的线性认知范式，通过技术介入重构“能力—环境”的交互边界。^[13]基于具身认知理论，智能辅助技术不再是单纯的工具，而是通过神经可塑性来重塑用户的身体图式。例如，外骨骼系统通过力反馈训练重建运动皮层对肢体控制的神经映射，延缓运动功能退化。这种技术赋能使老年群体从被动照护对象转变为具有技术延展性的主体，其生命质量不再单向受制于生物年龄，而是通过算法对环境障碍的消解、对剩余能力的激活，实现个体价值在数字时代的持续性绽放，最终缔造出“衰老非贬损，技术助自由”的新型老龄化文明图景。

第二，智能辅助技术与法律的协同进化，标志着社会保障体系从传统的“生存照护”向“发展型权利”范式的转型。马克思曾言：“权利永远不能超出社会的经济结构以及由经济结构所制约的社会的文化发展”。^[14]过去的社会保障体系往往侧重于对老年人的基本生存照护，强调提供生活保障、医疗救助以及长期照护等物质支持。虽在一定程度上确保了老年人的基本生存需求，但忽视了老年人更深层次的精神需求。随着智能辅助技术的深度嵌入，老年人的生活质量和自我发展空间得到了显著改善，更借助算法伦理的规制与数据权利的保护，促使法律体系在隐私权、自主决策权、数字人格权等新型权利领域展开制度性回应。这种技术驱动与法律规制的螺旋式上升机制，实质上突破了传统社会保障制度将老年人视为“福利受体”的认知局限，转而以《联合国老年人原则》倡导的独立、参与、尊严为价值导向^[15]，推动了社会保障体系理念从被动救助向积极赋权的转型。相关研究亦指出，智能辅助技术嵌入养老体系能够增强老年人的自我决策能力与社会参与机会，从而重塑其作为权利主体的地位。^[16]如今，老年人的人格尊严、自我价值实现等基本权利保障功能已经得到与康复功能同等的验证与认可。这种范式转型既体现了数字时代“积极老龄化”理念的深化，也标志着现代法律体系开始从生存权保障向发展权保障的历史性跨越，为构建年龄友好型社会提供了兼具技术可行性与伦理正当性的解决方案。

智能辅助技术赋能养老服务的实践进程，本质上是大数据、人工智能等新兴技术对传统养老照护关系的深度重构。这一变革虽然提升了照护效率与服务精准度，但也带来了潜在的风险，其风险根植于技术介入与法律价值的内生张力。前者指的是技术在提升治理与服务能力的同时，可能引发隐私泄露、知情同意机制弱化、算法歧视等“非预期”社会后果，进而加剧老年群体的数字脆弱性；后者则体现为以人本主义为核心的法律规范在面对高频率、自主化的数据处理逻辑时，出现规制滞后、权责不清与价值冲突的困境。

(一)认知能力受限导致知情同意机制实质失效

知情同意作为个人数据保护的核心议题，在《中华人民共和国民法典》和《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息保护法》）等法律文本中都将其作为个人数据处理的基础性规范。^[17-18]在智能辅助技术赋能养老服务的背景下，数据收集方面的知情同意尤为关键，直接关系到老年人的隐私保护与自主权。智能辅助技术通过传感器、物联网设备、智能家居系统等手段，广泛收集老年人的个人健康数据、生活习惯、情感状态等多维度信息。这些数据不仅涉及生理指标(如心率、血压等)，还包括行为数据(如活动轨迹、睡眠模式)和情绪数据(如声音或面部表情分析)。由于技术的高度自动化和数据收集的持续性，老年人在同意数据收集时，往往面临信息不对称的问题。

知情同意机制的合法性基础在于信息处理活动必须建立在权利主体对数据用途、处理方式及潜在风险的充分理解与真实自愿之上。^[19]然而，在智能辅助技术广泛嵌入养老服务的背景下，老龄群体由于生理退化及神经认知功能减退，导致信息接收能力下降、技术语境理解困难和价值判断迟缓，使其难以全面把握智能系统中复杂的数据流动结构及算法逻辑。再者，数字界面交互设计往往以标准化技术语言呈现，对认知友好度缺乏考量，导致老年人虽被形式性地要求“勾选同意”，实则并未真正理解相关条款的法律含义和数据后果。尽管老年人在程序上完成了数据采集协议的勾选行为，但由于其信息理解能力受限，难以准确把握技术系统所涉及的数据采集范围、处理路径及用途目的，导致形式上的“同意”并不等于实质性的“知情”。因此，当前知情同意机制在技术适老化维度上的结构性失配，即将具备复杂算法逻辑与抽象技术流程的同意条款，强行嵌入老年用户的认知框架，使其实质上沦为程序合规的象征性操作。

(二)全域监控技术对老年人隐私的威胁

智能辅助技术以传感器网络、视频追踪、行为识别与环境感知等技术手段为基础，构建了对老年人日常生活状态“无缝衔接式”的感知体系。这种感知能力覆盖从起居环境到身体机能、情绪变化乃至社会交往的全方位信息。然而，这种技术逻辑的底层预设并未区分“必要监控”与“过度监控”的边界，容易导致老年人在生活空间中无时不被“看见”，其行为状态持续处于算法建模之下，进而使其丧失“被遗忘的权利”与“自主建构自我”的能力。更为关键的是，当前监控数据的处理主体多为平台企业或服务提供者，缺乏有效约束机制，导致老年人对自身数据流向缺乏知情权与控制权。在此语境下，全域监控不仅使隐私权边界模糊化，更可能演化为对老年人自主性与尊严的削弱。

并且，智能辅助技术通常通过各种传感器和设备收集大量异构数据，这些数据可以被迅速处理，从而发展成为一个典型的“大数据”生态系统。在这一系统中，数据的规模和多样性使系统具备了强大的信息处理能力，但在数据聚合后的分析应用阶段，则更易触发敏感信息的二次挖掘。这些敏感数据不仅包括个人身份信息，还可能包括去标识化的个人数据，这些数据在一定条件下可以被重新识别，进而引发隐私泄露的潜在风险。此外，智能辅助技术一般通过云平台存储和处理数据，而云平台的集中化特征增加了单点攻破风险，使得数据的安全性成为一个重大隐患。云计算平台的管理方、第三方服务提供商，甚至黑客皆为潜在的威胁源。智能辅助技术往往会涉及远程监控和实时数据传输，传输过程中的加密技术和网络安全防护不足，也可能导致数据在传输过程中遭到截取或篡改。因此，在智能辅助技术的设计与实施过程中，如何平衡技术带来的便捷与个体隐私保护之间的矛盾，成为亟待解决的伦理和法律问题。^[20]

(三)法律责任主体难以判定

由于智能辅助技术涉及多个技术平台、设备制造商、服务提供商以及用户之间的复杂互动，传统的法律责任界定框架难以适应新的技术环境。在此背景下，一旦发生技术故障、隐私泄露或数据滥用等问题，责任归属的模糊性就使得法律纠纷的解决变得异常复杂。

首先，智能辅助技术的自主性与人类意图的关系尚不明确，导致法律对其地位和责任的认定存在诸多困难。随着人工智能系统在养老场景中逐步具备感知、判断乃至自主执行的能力，其行为往往脱离了传统“工具属性”的范畴，从而在法律责任归属上引发诸多争议。当人工智能的“行为自由度”逐渐拓展至具有一定程度的“自主性”时，现行法律体系关于因果关系、主观过错等基本认定标准则面临挑战。^[21]因此，在缺乏明确意图可追溯机制的情况下，技术行为是否具有法律人格、是否可以独立承担部分法律责任，成为智能辅助技术规制中的重要议题。由于智能辅助技术系统的决策过程通常是在后台设定的程序框架下进行的，并且这些程序可以根据实时环境做出响应，导致其在执行任务时的行为既可能是被动的、程序化的，又可能是基于环境条件的自主决策。这就使得对机器是否具备足够自主性，进而能够产生过错的判断变得复杂。正因如此，若智能辅助技术在服务过程中发生侵权行为，当前的法律框架就难以有效界定责任归属。究竟是机器仅仅按照预设程序被动执行，还是在特定环境下依据算法做出自主决策，从而导致失误？而传统的责任判定原则，即依照当事人主观意愿和过错行为来认定侵权责任，在智能辅助技术的应用场景中遇到了挑战。

其次，智能辅助技术产品的缺陷界定问题远比传统产品更加复杂。传统的产品缺陷通常指的是设计缺陷、生产缺陷或警示缺陷，且这些缺陷能够通过技术手段相对容易地识别和测定。而智能辅助技术产品由于高度依赖于不断更新的算法、数据输入和实时环境的变化，其缺陷往往并非单一的物理缺陷，而是由算法偏差、数据失误、交互不当等多种因素共同作用的结果。这使得在侵权责任的认定过程中，如何界定智能产品的缺陷成为一个具有挑战性的难题。^[22]

最后，智能辅助技术的侵权行为往往难以直接通过传统的损害事实认定标准来界定。传统的侵权责任认定模式多以物理损害、经济损失或直接可见的后果为基础，强调因果关系的直接性和可量化性。然而，智能辅助技术所带来的侵权行为常呈现出非直接、潜在甚至滞后的特征，导致损害事实难以通过传统标准明确界定。其典型表现为老年人因智能设备过度介入产生的心理依赖、社会疏离等精神性损害，以及用户生物特征、行为轨迹等敏感数据的隐蔽性泄露。这些损害在法律上往往难以准确评估和证明，且其因果关系复杂，涉及多重因素和多方责任，进一步增加了责任认定的难度。^[23]

智能辅助技术重塑了传统养老服务的提供方式，在提升服务效率、响应能力与个体化支持水平的同时，可能引起一系列新型法律风险，凸显了技术演进与法治保障之间的结构性张力。然而，这种技术不确定性的风险并不能成为回避法律规制路径的理由，反而应促使法律治理逻辑从静态规范转向动态适配。为此，应立足于智能辅助技术介入养老服务的具体场景、技术流程与风险机理，重构以适老化告知同意机制、适配“机器遗忘”的被遗忘权体系以及多元责任承担体系为核心的制度框架，推动法律规范与智能辅助技术之间的深度协同演进，从而实现服务创新与权利保障的双重目标。

(一)构建适老化的告知同意机制

在智能辅助技术赋能养老服务的实践场域中，老年人知情同意权的异化风险已成为亟待解决的核心命题之一。这种权利异化既源于数字鸿沟导致的认知不对称，也根植于技术应用中信息处理机制的固有缺陷。我国《个人信息保护法》第17条构建的告知义务规范，要求个人信息处理者需有“显著方式、清晰易懂语言”和“真实、准确、完整”的实质标准。^[18]在具体操作层面，信息处理者需构建分层递进的告知机制：形式上应采用大字版界面设计、语音交互系统及可视化流程图等适老化技术方案，确保信息触达的可及性；实质上则需建立信息要素清单制度，对数据采集范围、使用场景及潜在风险进行结构化呈现，并嵌入二次(语音)确认与即时答疑机制。^[24]这要求企业超越形式合规的底线思维，转而以“社会一般人充分知情”为基准。值得注意的是，该基准的告知机制设计实质上仍沿袭“理性经济人”假设下的标准化认知范式，这在客观上构成了对老年数字弱势群体的制度性排斥。“平等的含义就是相类似的事物受到相类似的对待，不相同的事物应根据他们的不同而予以不相同的对待。”^[25]为此，需在既有法律框架内构建差异化的权利保障梯度体系，平等保护与倾斜性保障理念相互结合，进一步明确细化数据处理者在面对老年人时的“适老化”义务，形成老年领域的特别保障。例如，默认设置中应加入“最小必要＋一键授权”的双层原则机制，即在收集个人信息时，只采集执行特定功能所必需的最小范围数据，并且通过一键式操作让老年人能简易地进行授权或拒绝。

同时，根据《个人信息保护法》第28条对敏感个人信息处理的特殊要求^[18]，可将老年群体生物识别数据、健康监测信息等纳入强化保护范畴，实施“特别敏感信息”的三阶告知标准，即在初次告知时采用增强型可视化说明，数据处理过程中嵌入实时追踪反馈模块，信息流转环节设置监护人双认证机制。此外，技术层面应发展适老化认知适配系统，开发决策能力评估模型对老年人的实质理解力进行量化分析等可预见的技术支持。这种从形式平等到实质正义的范式转换不仅契合“科技向善”的价值导向，而且在操作层面实现了技术赋权与人文关怀的辩证统一，以最终实现技术赋能与权利保障的价值平衡。

(二)构建适配“机器遗忘”的被遗忘权体系

如前文所述，智能辅助技术中的数据永恒化趋势实则构成了对个体信息自决权的隐性剥夺。当算法系统通过持续捕获老年人多元数据而构建起数字化孪生体时，老年人不仅面临隐私边界的消融危机，更在技术异化效应中遭遇主体性解构——其数字人格在数据控制者的服务器中沦为可无限复制、永久存续的客体化存在。^[26]这种记忆霸权与遗忘缺失的困境亟需法律以权利建构的方式予以矫正。因此，赋予老年人要求彻底删除人工智能所收集个人数据的“被遗忘权”，本质上是通过立法确立信息生命的有限性原则，使个体得以在数字生态中重获对自身数据足迹的控制，力争在数据控制者的技术权力与老年人的数字人格权之间建立动态平衡机制。

从技术层面来看，机器遗忘(Machine Unlearning)是指从机器学习模型中安全地移除或“遗忘”特定的数据点或信息。^[27]这一概念源于对数据隐私保护的需求，尤其是在欧盟通用数据保护条例等法规中提出的“被遗忘权”。机器遗忘的目标是确保一旦用户请求删除其个人数据，相关的机器学习模型能够相应更新，以确保机器不再利用这些数据进行预测或分析，实现以技术性手段响应被遗忘权的要求。鉴于机器遗忘新兴技术尚在最终完善阶段，应同步大力推进隐私增强技术(Privacy-Enhancing Technologies, PETs)在智能养老服务中的应用，尤其是在健康监测、紧急呼叫等场景中。例如同态加密技术可以有效保障老年人个人数据的隐私性，通过数据去标识化与动态脱敏技术降低个人信息泄露的风险，确保即便数据被不法获取，也无法追溯到个体的敏感信息。^[28]上述技术的嵌入不仅可以提升老年人信息的安全性，还能提升其在使用智能技术时的信任感和使用意愿。

(三)构建多元法律责任承担体系

智能辅助技术在养老服务领域的深度应用不仅推动了技术与服务模式的革新，还催生了一个多元主体协同共生的复杂技术生态系统。在这一生态系统中，涉及的主体包括技术开发者、服务提供者、老年人用户及其家属、医疗机构、政府监管部门等。这些主体在技术应用、数据采集、服务交付及风险管控等多个维度中扮演不同角色，形成了交织的责任链条。然而，现有法律框架未能完全适应这一多元主体参与的生态结构，导致法律责任归属不清、权利保护不足、合规性监管薄弱等问题。因此，亟须构建与智能辅助技术生态系统相适配的法律责任框架体系，以明确各主体在技术开发、数据处理、服务提供等环节中的责任与义务，确保技术应用的合规性与透明度，防范潜在的法律风险。

首先，应建立基于技术流程的“责任链式分配机制”，依据数据生成、传输、存储、应用的周期节点，明确各参与主体在技术架构中的功能定位与责任边界。从数据的产生开始，到通过传感器或智能设备进行收集、传输至云端存储，并最终应用于服务提供的每一个环节，相关责任应逐步分配，并明确在不同阶段的法律义务。^[29]这一机制要求将数据处理过程中涉及的技术操作与法律责任进行系统性整合，通过对技术流程的细化分析，确立责任主体在不同环节中的职责，并确保信息流、数据流与法律规则同步运作。具体而言，可以通过在智能辅助技术的算法协议中预设权利与义务的代码化条款，确保法律规则能够渗透到技术系统中，实现技术逻辑与法律要求的嵌入式耦合。^[30]这样一来，技术操作的每一环节都将具有清晰的法律导向，不仅保障了各主体的合法权益，还为未来技术迭代和合规性检验提供了系统性保障，进而推动智能辅助技术在养老服务中的持续创新与合规应用。

其次，针对智能辅助技术在养老服务领域的复杂性和多元性风险，必须推行“风险分担的梯度责任制度”，这一制度应依据技术主体对风险的控制能力和其在整个技术生态系统中的收益获取比例，设立差异化的归责原则。^[31]在这一框架下，设备制造商作为技术产品的源头，理应承担严格的产品缺陷责任，确保其生产的智能设备在安全性和功能性方面达到规定标准，以防止因设备故障或设计缺陷给用户带来伤害或损失。服务提供商作为技术服务的直接提供者，需履行更为积极的数据治理责任，确保在数据采集、存储和使用过程中遵循合法、公平和透明的原则，保障用户的隐私和数据安全。此外，技术平台在整个智能辅助技术生态系统中扮演至关重要的枢纽角色，其不仅应提供稳定的技术支持，还需主动承担风险监测和管理的职责。为此，平台应设立有效的风险预警机制，及时发现技术应用中潜在的风险隐患，并在发生损害时提供先行赔付，确保受害方能够在第一时间得到合理的补偿，从而减少技术风险对老年群体的负面影响。通过这种分梯度、层级化的责任制度，可以有效明确各方责任，强化技术供应链中每个环节的风险防控，同时保障老年人及其家庭在享受智能辅助技术服务时的合法权益，推动养老服务的健康有序发展。

最后，为有效应对智能辅助技术赋能养老服务中涉及的多维风险和复杂问题，可设立“多方协同治理委员会”，通过整合法律、技术、伦理等跨学科力量，集体推动智能养老服务技术的标准化和规范化发展。该委员会应负责制定统一的智能养老服务技术标准与操作规范，确保技术应用在不同场景下的合规性和一致性。与此同时，委员会还应建立针对技术争议的“技术中立评估机制”，通过引入专家辅助人制度和算法解释义务，帮助破解由于“技术黑箱”所导致的事实认定困难，保障技术决策过程的透明度与可解释性，避免技术滥用或误用。这种复合型治理范式通过法律、技术与伦理的深度融合，不仅可以实现智能辅助技术服务责任界定的精确化，还能提高纠纷解决的效率，推动养老服务技术的合法、公正与可持续发展。