在AI時代如何養育下一代?

來源：“經濟觀察報”（ID:eeo-com-cn），作者：胡泳

壹|| **人工智能設備越來越能操縱用戶並使其上癮，而兒童尤其容易受到影響。對人工智能技術的過度依賴會讓孩子在社交和情感上變得殘缺。 **

貳|| **困擾全球正規教育系統的兩個遺留問題是：人文和科學之間的二元對立，以及對高等教育內容的過度追求，而不是解決問題的能力的培養。 **

**叁||人工智能恐慌影響的第一個地方是教室。現在，大家普遍在恐慌兩件事：第一是作弊；第二是考試。 **

**肆||6C是幫助所有兒童更好成長的關鍵技能，這些技能也將幫助孩子們成為對社區有貢獻的成員和良好的公民，因為這能更好地打造一種充實的個人生活。 **

**伍||通識教育培養了寶貴的“軟技能”，如解決問題、批判性思維和適應能力。這些技能很難量化，且並不能為高薪的第一份工作打造清晰的路徑。但它們在各種職業中具有長期的價值。 **

圖片來源：由無界AI工俱生成

人工智能一代

雖然圍繞人工智能還有許多不確定因素，但我們知道，它會影響到我們生活的每一個部分，而且在許多情況下，對兒童和青少年的影響最大——從他們如何出生和長大，到他們可以獲得的服務，以及他們如何學習，乃至他們將要接受訓練的工作。

我們稱今天的兒童為“人工智能一代”，人工智能模型所作出的決定界定了他們在網上觀看的視頻、他們在學校的課程、他們的家庭獲得的社會援助……這一現實既帶來了巨大的機會，也可能生髮嚴重的風險。如果沒有對兒童的特別關注，這項技術的發展有可能在不考慮兒童的具體需求和權利的情況下進行，而兒童的健康發展對任何社會的未來福祉都是至關重要的。

人工智能可能加劇不平等，並維持偏見。例如，採用機器學習和人工智能技術對學生申請進行分類的學校，可能會無意地但卻是系統地排除某些類型的候選人。在影響深遠、有時是無形的監視技術背景下，我們如何保護兒童不受歧視？

人工智能設備越來越能操縱用戶並使其上癮，而兒童尤其容易受到影響。對人工智能技術的過度依賴會讓孩子在社交和情感上變得殘缺。數據隱私洩露也是一個令人擔憂的問題，當社交媒體通過數據採集和推送定向內容與兒童對接時，當智能玩具能夠聽到孩子說話時，孩子們的隱私該被如何對待？

兒童/青少年已經佔了人工智能係統用戶的很大一部分。如何/何時從他們那裡收集數據？公司可以用這些數據做什麼？如何為未成年用戶創建/過濾內容？很明顯，我們需要人工智能的領導者、工程師、設計師、產品經理和其他參與創建人工智能係統的人接受兒童權利的教育，以保障這些權利在系統的不斷加速發展中得到維護和考慮。

這樣的考量必須轉化為具體的措施，諸如：

如何根據“兒童友好”的全球標準以及用戶的偏好，建立內容或平台的評估/評級/排名系統？

如何讓年輕人根據自己的喜好選擇加入或退出人工智能功能（不論在移動設備還是在網站上）？

怎樣公佈有關公司、工具、平台或個人內容的表現信息，以激勵更多的對兒童友好的內容？

在設計管理人工智能係統的全球標準及法律和政策時，可以如何讓兒童和年輕人參與其中？

怎樣保障兒童/青少年的數據安全，並教會他們學習個人管理？

任何販賣未來的教育都有麻煩

對於父母來講，他們眼下最憂慮的是，他們還能不能教育出一個在人工智能時代生存的孩子。

搞教育的人總是如此說：讓今天的孩子們準備好迎接非凡的未來。可是，如何為他們的未來做準備？你有什麼辦法確保你的孩子在人工智能的世界中茁壯成長？這個世界，10年、20年、30年後會有很大的不同。你作為教育者或者父母，怎麼會知道孩子將來從事什麼職業，或真能做好那份工作？事情的真相是，你並不知道。

其實對此很容易理解，試問你現在正在做的工作，有多少是你的父母和祖父母能夠認識和想像的？人工智能大舉應用以後，兒童和青少年在成年後所從事的職業將與他們的父母和祖父母所了解的職業完全不同，甚至就連“職業”和“工作”的定義也在改變。

據世界經濟論壇《工作的未來》報告，到2065年，今天進入小學的兒童中高達65%的人將在尚未創建的職位上工作。而大多數現有的各層次的教育系統提供的是高度孤立的培訓，並繼續採用一些20世紀留存下來的阻礙當今人才和勞動力市場發展的做法。困擾全球正規教育系統的兩個遺留問題是：人文和科學之間的二元對立，以及對高等教育內容的過度追求，而不是解決問題的能力的培養。

人工智能恐慌影響的第一個地方是教室

今天的孩子遇到自己不知道的東西，他/她不會問爸爸媽媽，而會問搜索引擎。這非常有趣，因為孩子有這樣的概念，他/她認為搜索引擎什麼都知道。而我們必須向孩子解釋，搜索引擎並不是什麼都知道。而且還有一些事情，你可能並不想讓搜索引擎知道。

但不管怎樣，孩子想要知道答案，作為大人，既然我們的知識不敷使用，為什麼不把搜索引擎當成某種工具，並藉此教孩子們學會更加獨立地思考？你可以對孩子說：“嘿，你有一個問題。去問搜索引擎吧，看看答案，然後告訴我，你對這個答案是怎麼想的，你打算用這個答案做什麼。”

ChatGPT也是同樣。它考驗的是學生的提問能力。某件事情，如果我不知道答案，我怎樣才能找到答案？我如何找到那些有答案的人？我如何將這些小小碎片組合在一起，形成一個解決方案？還有，如何看待數據？如何發現數據背後的東西？這就是人們需要學習的東西，即如何解決問題。我不認為很多學校的教育是圍繞這一點展開的。

人工智能恐慌影響的第一個地方是教室。現在，大家普遍在恐慌兩件事：

第一是作弊。之前論文有查重機制，而現在老師需要知道怎麼識別作業是否是ChatGPT寫的。 GPT是生成模式，意味著互聯網上沒有歷史數據信息，查重很難查到。為了應對這一情況，普林斯頓的學生開發了一個叫GPTZero的智能監測工具，用技術對抗技術；而很多學校則乾脆直接禁用GPT。

第二是考試。我們看到GPT4能順利通過法律、醫學等等考試。考試原本是考核錄取學生的標準，如果GPT都能考過，會對考試和評估形成壓力，它關係到教育的底層邏輯。

這兩點對教育的衝擊很大，將影響老師和學校到底該怎樣判定一個學生。對於這樣的挑戰，簡單粗暴的操作方式就是禁，但禁肯定不奏效，長期也禁不了，畢竟對學生的誘惑力太大了。

不如倒過來想，GPT可能帶來什麼好處？從一個完全不同的角度看看教育，GPT給了我們一個警醒：原來的教育模式本來就存在問題。

比如作業長期被認為是訓練學生的必要手段，好像天經地義，但它到底對學生成長有沒有用？作業量和學生成績的好壞真的有因果關係嗎？現在的考生之所以不停刷題，是考核方式決定的，考核的邏輯與刷題的邏輯一致。

教育哲學家杜威探討過學生在學校裡到底學習什麼。作業的目的是從顯性課程中學習，但學生也從所參與的活動中學習，這叫“附帶學習”。杜威說，也許對教育的最大誤解就是認為人只學習他正在學的東西。其實，除了人們經由專門學習有意獲得的知識，還存在一種無意學到的知識，它包括通過交往、評價等在學習過程中所獲得的理想、情感、興趣、意誌等。杜威認為，附帶學習比學校中有關知識的學習更重要，因為它可以培養學生面對未來生活最根本的態度。永遠有會考試的學生，但高分的學生未必是好的學習者，甚至反而缺乏自主學習的能力。

自主學習能力通過作業衡量不了，所以我們需要倒過來思考作業的有效性有多高，以及是否應該在課堂中不以作業為導向，而轉為以討論、協作、做項目等為導向，來進行全新的考核。

在這種情況下，GPT不僅可以用，甚至還能變成教學工具。比如，一個老師過去可以給學生佈置寫作任務，讓他們為某件事情進行論證，並根據他們交上來的文本進行評分。現在，她可以要求學生使用ChatGPT生成一個論點，然後讓他們就該論點對特定受眾的有效程度進行註釋。最後，學生根據自己的意見重寫。這時GPT就可以成為鍛煉學生辨識信息能力的教學工具。通過這個過程，還可以考查學生有沒有信息素養，進而提升“人工智能素養”，分辨人工智能給出信息的真偽，以及判斷它的邏輯。

一個老師也可以鼓勵學生在他們的書面作業中使用ChatGPT，但評價作業時，同時評估提示以及結果，而提示甚至比文章本身更重要。對學生來說，知道在提示中使用的詞語、然後理解返回來的輸出是很重要的。老師需要教授如何做到這一點。

教師角色會發生廣泛轉變。曾經在課堂上發放的信息現在無處不在：首先是在線，然後是聊天機器人。教育工作者現在必須做的是，不僅要告訴學生如何找到這些信息，還要告訴他們哪些信息值得信任，哪些不值得信任，以及如何區分。教師不再是信息的看門人，而是促進者。

我經常想，教育實際上應該只是給人們分配問題來解決，而不是像現在這樣的教學，從事的是知識的理論示範。我們迫切需要轉變教育觀念：一個孩子變“聰明”意味著兩種能力的同時提高——既掌握那些成型的知識，又具備靈活的解決問題的技能。

人們需要學習什麼

過往，我們把孩子當成需要被填滿的容器。如果我們能做到用正確的科目或者正確的活動來填滿他們，就好比把所有正確的東西都裝入了他們的大腦裡，他們就可以開步走，向上攀爬了——上好的學校、賺大錢、從事舒適的工作。

羅伯塔·米奇尼克·戈林科夫（Roberta Michnick Golinkoff）和凱西·赫什·帕塞克（Kathy Hirsh Pasek）在暢銷書《成就輝煌：學習的科學告訴我們如何培養成功的孩子》(Becoming Brilliant: What Science Tells us About Raising Successful Children)中指出，所有學生的基礎技能——無論他們在高中畢業後選擇什麼道路——都是6C：合作能力（collaboration）、溝通能力（communication）、知識儲備（content）、批判性思維（critical Thinking）、創新能力（creativity）和自信心（confidence）。雇主希望僱用優秀的溝通者、批判性思考者和創新者——簡而言之，他們想要的是傑出的人才。但孩子們從成型知識儲備為王的教育系統出來後，用人者往往感到失望。

6C是幫助所有兒童更好成長的關鍵技能，這些技能也將幫助孩子們成為對社區有貢獻的成員和良好的公民，因為這能更好地打造一種充實的個人生活。

雖然我們都希望我們的孩子能取得成績，但每個孩子都不僅僅是他或她的成績所構成。那些技能只局限在成型知識儲備上的人，有時在學校表現出色，但在工作中似乎永遠無法取得大的進展。當公司出現新的職位時，會有人想到他們來擔任管理者嗎（也許他們缺乏協作的能力）？或者當他們的實驗室需要開發一種新的方法時，他們有能力朝另一個方向跑嗎（也許是由於缺乏創造力）？

透過6C的視角，我們可以更全面地了解我們孩子的優勢和劣勢。這意味著我們需要不再強調標準化的測試，因為它將學校教育的重點放在了過於狹窄的成型知識儲備的技能上，而忽略了發展上述的其他基礎技能。我們也需要不再強調培養特定職業的技能，懂得編碼、焊接或會計並不是擁有一個成功的幾十年職業生涯最重要的東西。所有這些職業技能的半衰期越來越短。這並不是說知道如何編碼、焊接或做會計就完全無用，只是這些是錦上添花的職業準備技能，並不是關鍵的基礎技能。在人工智能時代，學生仍然需要有一個基礎，以便有效地使用人工智能。孩子可以利用這個基礎，來回答更多的問題，解決更多的問題。而只有當父母和教育者關注這六種關鍵技能的培養時，他們才會成為孩子的變革推動者（change agent ）。

重新強調通識教育

《紐約時報》專欄作家大衛·布魯克斯（David Brooks）在一篇題為《在人工智能時代，主修“為人”》（In the Age of AI, Major in Being Human）的專欄中，提出了另一份超越人工智能技能的清單，分別是：獨特的個人聲音、演示技巧、孩童般的創造才能、不尋常的世界觀、同理心以及情境意識。

如果你是一個準備在人工智能世界生活的大學生，你需要問自己：哪些課程會給我帶來機器無法複製的技能，使我更具有人類特徵？你可能想避免任何教你以非個人的、線性的、泛化的方式思考的課程——人工智能將粉碎那樣的思考。另一方面，你可能希望傾向於科學或人文方面的課程，這些課程將幫助你發展以下明顯的人類技能：

獨特的個人聲音（A distinct personal voice）

人工智能經常炮製出在政府報告、公司通訊或學術期刊中可以發現的那種沒有人情味的官僚文章。你想要培養出與喬治·奧威爾、瓊·狄迪恩、湯姆·沃爾夫和詹姆斯·鮑德溫一樣獨特的聲音，去上那些你會聽到獨特觀點的課，這樣你就可以學著打造自己的聲音。

演示技巧（Presentation skills）

上一代信息技術有利於內向的人，而在到處都是新的人工智能的環境中，我們更珍視人與人的關係，更可能有利於外向的人。能夠創作和發表一篇很棒的演講，與觀眾建立聯繫，以及組織有趣和富有成效的聚會的能力，似乎是人工智能不會復制的一套技能。

孩童般的創造才能（A childlike talent for creativity）

當你與GPT這樣的系統互動一段時間後，你會注意到它可能會從給出平淡無奇的答案轉向完全無意義的廢話。而兒童天生是創造者。兒童不只是模仿或被動地吸收數據；他們探索，創造新的想法和富有想像力的故事來解釋世界。所以在學習中，你需要參加那些能夠釋放你的創造力、讓你有機會鍛煉和磨練自己的想像力的課程，無論它們是關於編碼還是繪畫。

不尋常的世界觀（Unusual worldviews）

AI只是一台文本預測機器，善於預測接下來應該出現什麼，所以你要真正善於做到不可預測，脫離常規。用來自遙遠時代、不尋常的人和不熟悉的地方的世界觀儲備你的頭腦。在這個傳統思維受到渦輪驅動的時代，具有逆向思維和獨特世界觀的人將是有價值的。

同理心（Empathy）

機器思維對於理解人群的行為模式是很好的，但對於理解你面前的獨特個體來說，它並不出色。如果你想做到這一點，好的人文學科課程是非常有用的。通過學習文學、戲劇、傳記和歷史，你可以更理解其他人的思想。

情境意識（Situational Awareness）

擁有這種技能的人，對其所處情況的獨特形勢會有一種直觀的意識，知道什麼時候應該遵守規則，什麼時候應該打破規則。對事件的走向有一種感覺，一種特殊的敏感性，不一定是有意識的，但知道應該以什麼樣的速度行動，做出什麼樣的決定。這種敏感性來自於經驗、歷史知識、面對不確定性時的謙遜，以及過著反思和有趣的生活。這是一種掌握在身體和大腦中的知識。

歸根結底，我們需要重新強調通識教育。正如哈佛大學經濟學家戴夫·戴明（Dave Deming）所寫的那樣：

通識教育培養了寶貴的“軟技能”，如解決問題、批判性思維和適應能力。這些技能很難量化，且並不能為高薪的第一份工作打造清晰的路徑。但它們在各種職業中具有長期的價值……即使從狹隘的職業角度來看，通識教育也有巨大的價值，因為它建立了一套基礎能力，在迅速變化的就業市場中對學生有好處。

這也是我對人工智能時代的希望——它迫使我們更清楚地區分作為有用信息的知識和讓人能夠更具智慧和發生改變的人文知識。

教育的轉變方向在於，幫助學生建立或學習新的人工智能工具，並了解這些工具的所有社會和倫理影響。這將使學生準備好到外面的世界去解決問題，提出基本的倫理和社會質疑，並設想通過使用這些工具，促使一個更公正和公平的世界誕生。