当我还是个孩子的时候，爸爸和我经常聊起一个我们想一起写的故事。它叫《没人去迪士尼乐园的那一天》。故事的想法是：有一天，天气好得不得了，所有人都以为迪士尼乐园会人满为患，于是大家都决定待在家里。但我爸爸也这么想，却看到那天早上我失望的表情——于是他决定还是碰碰运气。我们出发了，到了那里，乐园完全是空的。没有其他人有胆量出现。我们尽情享受了一切——游乐设施、表演、美食——全都只有我们两个人。
我很喜欢写那个故事的想法。但就像常发生的那样，生活插了一脚。我们太忙了，没能实现它，时间悄悄溜走，我长大了，我们俩都忘了这件事。
三十年后，我在父母家带着我自己的孩子（八岁、五岁和两岁）吃晚饭。不知为什么，那个想法突然又冒回我脑海里。我告诉了大女儿，她想听完整的故事。于是我们转向ChatGPT，给了它一个大致的提纲，请它用苏斯博士的风格（我们最喜欢的之一）来写这个故事。几秒钟之内，我们就得到了。她大声读出来，我们都笑了。
当然，AI产出的东西并不完美。有些句子不太通顺，还混进了一些美式说法——比如“运动鞋”和“肉桂卷”。但那天晚上在沙发上，我们玩得很开心，调整提示词、打磨故事、添加更多场景，和这个奇怪的新创意伙伴一起做那件几十年来从我指缝间溜走的事。
过去十五年里，我一直在研究AI如何影响工作和社会。但成为三个年幼孩子的父亲，让这些变化显得更加切身：很明显，他们的未来将与我过去截然不同。
对我妻子来说，这种领悟几周前在开车去萨福克郡她父母家的路上真正击中了她。三个孩子困在车里，沿着A12公路缓慢爬行，简直是混乱的配方。所以我们很高兴找到一个难得的、大家都真正喜欢的播客：《历史并不无聊》，一个由两个孩子讲述的、涵盖各种话题的十五分钟对话系列。
我们听着听着，开始猜测这些聪明的孩子可能是谁。他们来自哪里？他们是怎么被选中的？他们如何平衡学业？最后，我在网上查了他们。我们的每一个猜测都错了。那些孩子根本不存在。整个播客似乎都是AI制作的。我们谁都没有意识到。
那是一个奇怪的时刻，发现我们已经喜欢上的人根本不是真的。AI能制作出如此高质量的教育内容，也令人印象深刻。但对我妻子来说——她制作播客和纪录片——这也令人不安：这里有些东西，她和一支才华横溢的团队需要几天才能完成，现在却没有任何人参与就做出来了。
我对AI的研究带我走进了董事会会议室、会议厅、教室和政府大楼。但无论我走到哪里，有一个问题比其他问题更常出现：我的孩子应该做什么？
现在，我们都有点迷茫。老师们担心他们的旧方法不再管用。家长们看着孩子用AI解决问题和回答问题，怀疑他们到底真正知道什么。雇主们怀疑传统的学业成就——通过课程作业、考试和评估获得的——是否还能告诉我们关于年轻人能力的任何有用信息。
但对这些新技术竖起围墙——正如许多人本能地想要做的那样——禁止、责骂、惩罚——不可能是正确的答案。首先，这是下一代将要生活的世界：如果我们让他们为我们成长时的世界做准备，而不是为他们真正生活的世界做准备，那我们就是在辜负他们。例如，你多久听到一次有人指责学生用AI帮助做作业就是作弊？但如果我们未能重新思考如何教育他们，我们又在什么时候是在欺骗他们？如果AI让教育对年轻人来说“太容易了”，那么责任何时转移到我们这些成年人身上，让他们的学习更有挑战性，推动他们走得更远，拓展他们的能力？
更重要的是，这种对AI的轻蔑态度也缺乏想象力。它阻止我们看到AI能为下一代创造的惊人可能性。当然，风险是存在的。但与此同时，如果我们明智地使用这项技术，下一代现在可能掌握哪些困难的思想——那些我们在这个年纪时无法企及的思想？他们可能解决哪些难题——那些曾经需要多年训练和经验才能解决的问题，如果它们能被解决的话？
**忘掉“面向未来”的技能**
AI带来的挑战中很大一部分在于，我们面对工作世界技术颠覆的传统应对方式——“让人面向未来”——已经不再管用。2013年，时任首相戴维·卡梅伦宣布，英格兰将成为世界上第一个让所有中小学学生学习编程的地方。据教育大臣迈克尔·戈夫称，这将“让每个孩子具备在21世纪取得成功所需的计算技能”。
这个想法看起来大胆而聪明：在接下来的几年里，很难找到一个没有效仿我们做法的发达国家。
快进到今天。最新的AI系统，如ChatGPT和Claude，被证明最擅长什么？写代码。2026年1月，Anthropic报告称，Claude Code——他们的AI编程助手——90%的代码本身就是AI写的。那些本应保护孩子一生免受技术颠覆的技能，在他们还没离开学校之前就已经基本过时了。
我们必须批判性地使用AI，而不是盲目地使用，保持我们的基本功敏锐，这样我们才能分辨AI是在展现天才——还是在犯傻。
对于政治家和政策制定者来说，把编程的故事当作一个不幸的小插曲来打发是很诱人的。但这是一个错误。他们失误的原因是他们相信了“面向未来的技能”这个概念——认为存在某种有价值的技能组合，AI在一段时间内无法做到，而且通过足够深入地思考未来，我们可以准确地识别出这些技能。
事实是，关于未来我们只知道两件事。一是它将充满远比今天更强大的技术。二是我们对其余几乎一无所知。但与其试图解决这种不确定性，我们必须接受它，转而问一个不同的问题：我们如何让下一代在一个我们实际上知之甚少的未来中茁壮成长？
**回归基础**
第一步是回归基础。根据OECD国际学生评估项目（Pisa）的数据，自2009年以来，全球年轻人的读写和计算能力一直在下降；成年人也是如此。仅就这一点而言，就令人担忧。但考虑到我们面临的未来不确定性，这些趋势是一场灾难。
为什么如此严重？首先，虽然很难准确说出哪些更高级的技能在未来会最有价值——创造力、判断力，还是别的什么——它们都会以某种方式依赖于这些基础技能。它们是其他一切的基础。
更重要的是，AI系统远非完美。它们会犯错，常常在简单问题上出错；它们会产生幻觉，提供完全编造的、自信而看似合理的答案。正如计算机科学家杰弗里·辛顿所说，它们是“白痴天才”。这意味着我们必须批判性地使用AI，而不是盲目地使用，保持我们的基本功敏锐，这样我们才能分辨AI是在展现天才——还是在犯傻。
考虑到这两个原因，我们应该投入大量精力来教授阅读、写作和数学，即使AI似乎做得更好——而且它确实越来越擅长。回归基础是经济学家所说的“无悔”策略——无论未来如何发展，我们永远不会后悔提升这些核心技能。
我女儿八岁时，用老式方法学乘法表——长长的列表，靠重复记忆——感到无聊，于是我转向ChatGPT，帮她设计各种电脑游戏来测试她所学的内容。（独角兽和彩虹出现在每个版本中。）
还有一次，我五岁的儿子放学后厌倦了读标准的自然拼读书——一个人能承受的Biff、Chip和Kipper是有限的——于是我们用AI一起创作了一些定制故事，仔细匹配他的阅读水平，更贴近他喜欢的话题。（在写这篇文章时，那意味着贝尔法斯特号巡洋舰、TNT炸药和布卡约·萨卡。）
尝试新事物很重要，我们可以从别人的创意中学到很多。以克里斯·莫兰为例，他是《卫报》的编辑创新主管。他的女儿在学校读《德古拉》，但很难将这部庞大的小说与现实世界联系起来。在AI的帮助下，他们一起构建了一个名为PlotLines的应用，将故事放在一张互动式的1890年代地形测量局地图上，在AI的帮助下标出关键场景和角色穿越欧洲的旅程。（此后他们还为许多其他书籍做了同样的事。）
这些正是我们应该在整个教育中测试和欢迎的创新——而不是禁止。
**两者都教，两者都考**
即使面对所有不确定性，我们对未来仍知道一件事：它将充满远比今天更强大的技术。考虑到这一点，我们需要教下一代如何使用它们。要做到这一点，我们需要投入大量时间来教人们如何使用AI。
然而，挑战在于如何做到这一点而不让他们忘记重要的基础技能。一个日益增长的担忧是AI让我们变得更不聪明。如果AI能总结一本书，为什么还要读书？如果AI会做计算，为什么还要完成数学作业？在我看来，答案不是来自硅谷，而是来自半个世纪前一位被遗忘的英国数学教授，威尔弗雷德·哈利迪·科克罗夫特。
在1970年代，英国学校的数学教学质量似乎在崩溃，据报道计算能力水平很低。科克罗夫特对数学教育有长期兴趣，政府请他调查此事。1982年，科克罗夫特报告发表了。它篇幅庞大、细节详尽——而现在大多被遗忘。但它可能被证明是思考教育未来最重要的文件，因为它处理了电子计算器的问题。
阅读科克罗夫特的报告，看到当时计算器的挑战与我们今天面对的AI挑战如此相似，令人着迷——从担心它会削弱“基础技能”，到许多人对这种陌生新技术感到的恐惧（“有些人……被小数点后出现的大量数字吓住了”）。科克罗夫特很现实：他预计“到1985年所有考生都将能使用计算器”。他的提议是革命性的：他想彻底改革数学教育，将其分为两部分——一部分教学生如何使用计算器，另一部分教他们如何在没有计算器的情况下应对。关键是，两种技能都要测试。这个想法流行起来了。今天，同时用计算器和不用计算器学习数学是全球标准。第一种方法建立基础技能，第二种方法将它们应用于更具挑战性的问题。
我们现在应该对AI采取同样现实而革命性的方法，运用这个经过验证的原则——我称之为“两者都教，两者都考”。每门学科，从历史到英国文学，都应该分为两部分：一部分教学生如何使用AI，另一部分教他们如何在没有AI的情况下取得成功。两者都应该被考核。老师无法监控学生是否在自己房间里使用AI。但没有什么能取代坐在考场里、看着试卷、当你意识到自己没有为两部分都做好准备时感到冷汗直流的那种体验。
**并非所有屏幕都是坏的**
我的一个担忧是，我们让对社交媒体影响儿童生活的合理担忧蔓延到我们如何看待AI上。这可能会把对社交媒体的合理限制变成对AI的条件反射式禁令。但社交媒体和AI不是一回事。虽然社交媒体常常使我们非人化，把我们拉离现实世界，但AI——如果使用得当——可以极大地改善我们的生活。
还有另一种思考方式。目前正在进行一场关于儿童“金发姑娘”屏幕时间的辩论——不多不少，恰到好处。然而，这是错误的辩论。重要的不是花在屏幕上的时间有多少，而是屏幕上到底是什么内容，以及我们用技术来做什么。
这种区分不仅对我们教什么很重要，对我们怎么教也很重要。再考虑一个例子：私人辅导。人们常说，一个普通学生如果接受一对一辅导，其表现将超过传统课堂中几乎所有同龄人。我在牛津担任数学和经济学导师的岁月里亲眼看到了这一点。
问题在于，人类导师太昂贵，无法为每个人提供。但现在，AI终于可以提供高质量的个人辅导。它可以针对每个学生独特的优势和弱点来调整教学方式，模仿与人类导师的互动，但成本低得多。
说实话，AI提供的个性化教学水平，是我——以及我多年来观察到的许多教师——难以达到的。令人印象深刻的部分是AI的广度。我用它来回应我五岁儿子在关灯时问大问题以拖延睡觉的习惯。当他问：“爸爸，第一个人是从哪里来的？”AI创作了一个关于进化的短故事。我还用它生成逐步指导，帮助研究生解决经济学中的困难数学问题，比如拉姆齐增长模型。
“我不认为有人曾如此纯粹地关注过我、我的想法和我的问题，”据报道，一名学生在2025年4月的《纽约客》上这样说。“这让我重新思考了与他人的互动。”AI从不疲倦或分心。它没有办公时间或有限的课堂时间。它总是会再回答一个问题，总是会对你理解不了的问题再提供一种解释。
**关注问题，而不是工作**
我并不惊讶学生们在最近的美国毕业典礼上对科技领袖发出嘘声。在过去十五年里，我与之交谈过的最抗拒的群体是年轻专业人士。他们投入了大量时间和金钱成为律师、医生或他们选择的任何职业，当他们即将完成时却被告知他们一直在准备的世界已不复存在，他们的愤怒是可以理解的。
当他们开始职业生涯时，我有太多建议想给他们，但最重要的一条是：选择一份职业是因为问题让你感兴趣，而不是工作本身。直白地说，如果你因为喜欢《豪斯医生》里的医生而进入医学，或因为《金装律师》而进入法律，或因为《广告狂人》而进入市场营销，你会失望的。这些工作即将发生巨大变化。
但问题本身——改善健康结果、提供法律建议、销售产品——不会消失。会改变的是我们如何解决它们，以及我们为此需要的技能。
早在生成式AI出现之前，你就能看到这一点。2017年，斯坦福大学的一个团队宣布他们构建了一个系统，可以从照片中判断一颗痣是否是癌性的，准确度与顶级皮肤科医生相当。这是AI辅助诊断的突破性时刻。但最引人注目的是，在《自然》杂志上宣布这一成果的论文的最后一位作者是塞巴斯蒂安·特龙——他不是医生，而是创造了世界第一辆无人驾驶汽车的顶尖计算机科学家。这是一个几乎没有医学知识的人，但他的技能让他构建了一个能与最优秀医生匹敌的系统。
**奔向AI和科学**
如果我今天开始我的职业生涯，在最开始的时候，我会毫不犹豫地奔向AI和科学——不是因为它们能免受自动化影响，而是因为那是未来几年最激动人心的发展所在。在20世纪，我们最好的想法来自杰出的人类头脑。在21世纪，我预计它们将来自强大的AI。
我们在2024年底瞥见了这一点，当时DeepMind的AlphaFold2的创造者因破解“蛋白质折叠问题”而获得诺贝尔化学奖——这是生物学最大的未解挑战之一，是理解疾病及如何治疗的关键。现在，前沿数学是下一个，新发现正以惊人的速度涌现。
**想象力，想象力，想象力**
我与AI合作得越多，就越看到使用它的主要限制是我们的想象力。即使我们今天停止改进这项技术，它的使用方式仍将远远超过我们迄今想到的。
那项想象工作的一部分取决于我们。但那天晚上和我八岁的女儿编故事，提醒我另一部分属于下一代。正如诗人路易丝·格吕克所写：“我们在童年时看世界一次，其余的都是记忆。”考虑到这一点，我们需要下一代——带着他们的冒险精神、开放心态和缺乏愤世嫉俗——帮助我们明智而自由地思考我们能利用这些不可思议的技术做什么。
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**常见问题解答**
以下是根据一位父亲兼AI研究者的视角编写的常见问题列表，以自然的、家长友好的语气呈现。
**一般性/入门问题**
1. 我的孩子用ChatGPT做作业，这算作弊吗？
这取决于他们如何使用。如果他们不假思索地复制粘贴答案，是的，那是作弊。但如果他们像使用导师一样使用它——请它解释他们不理解的概念，或在考试前测验他们——那是很好的学习工具。规则应该是：AI是帮助你思考的，不是替你思考的。
2. 我不懂技术。我需要成为专家来保护我的孩子免受AI的影响吗？
绝对不需要。你不需要会编程。你只需要知道这些工具的基本原理，更重要的是，你需要和孩子谈谈他们如何使用这些工具。你的育儿直觉比你的技术技能更重要。
3. AI对我孩子最大的风险是什么？
我不太担心机器人接管世界，更担心他们失去独立思考的能力。最大的风险是智力懒惰——孩子把批判性思维、创造力和问题解决外包给机器，因为它更快。还有与看似人类但并非人类的聊天机器人互动的情感影响。
4. AI在日常育儿中真的有用，还是只是炒作？
它对于无聊的事情确实有用。我用它来规划每周菜单轮换、为五岁孩子的生日派对想点子、给老师写棘手的邮件，以及用幼儿能理解的方式解释“为什么天空是蓝的”。它是处理后勤事务的省时利器，但它永远不会取代拥抱或交心的谈话。
**进阶/批判性思维问题**
5. 我如何向青少年解释AI可能自信地犯错？
解释AI并不“知道”事实，它只是预测哪些词通常接在后面。它就像一个读了很多书的鹦鹉。它没有大脑来检查某件事是否为真，所以它会以完全的自信说出胡说八道。教他们“信任但核实”的规则：用AI来起草，但在提交之前用可靠来源核实所有事实。
