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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**…