從去年 ChatGPT 橫空出世以來，有無數人站出來聊 AI 的劃時代影響，或者談人類被(bèi) AI 取代，或者談 AI 對(duì)教育的颠覆性影響。但實際上，AI 真正應該引起(qǐ)我們思考的點，幾乎沒(méi)有人注意到。比如 AI 對(duì)家庭教育的作用。

我先給大家介紹一個概念：微調。大家可能(néng)都(dōu)聽說過(guò)大模型，像 ChatGPT 就是大模型，其他著名的大模型還(hái)包括國(guó)内的文心一言、智譜、Kimi、混元等，國(guó)外的 Gemini、Claude、Sora 等。每一個大模型都(dōu)可以理解爲一個超級 AI。

超級 AI 大模型可以回答很多問題，但少了精确性和個性化，于是在跟各行各業結合的時候，都(dōu)需要進(jìn)行行業精細學(xué)習，我們一般稱之爲微調。舉個例子，超級 AI 可以回答一般的法律 問題，但一家律師事(shì)務所如果想用它給客戶咨詢，還(hái)需要用自己律所的大量案例細節對(duì)它進(jìn)行精細化訓練。

這(zhè)對(duì)我們有什麼(me)啓示呢？其實，父母在家庭教育中的作用就是對(duì)孩子進(jìn)行微調。前兩(liǎng)天跟一個朋友聊天，她說她三歲半的小女兒經(jīng)常說出一些讓她意想不到的很成(chéng)熟的話，對(duì)一些問題講得頭頭是道(dào)，說得有理有據。朋友覺得自己從來沒(méi)有教過(guò)孩子這(zhè)些話，不知道(dào)孩子是從哪兒學(xué)的。

我：很多人有個誤區，認爲孩子說出來的話，要麼(me)是爸爸媽媽教的，要麼(me)是别人教的。如果孩子說出一些家人沒(méi)教過(guò)的話，家長(cháng)就很驚訝：你是跟誰學(xué)的？其實，孩子說的話不需要有人教，很多話就是孩子自己說出來的。

朋友：這(zhè)麼(me)小也會自己想出這(zhè)麼(me)成(chéng)熟的話嗎？ 

我：不要小看孩子，每個孩子都(dōu)是生下來就自帶大模型的，他們天然有超強的數據處理能(néng)力。孩子的大腦比現在的 ChatGPT 大模型還(hái)厲害，有了生活數據，他們能(néng)自己加工出結果。我們家長(cháng)需要做的就是給孩子的大腦大模型做微調。

朋友：從來沒(méi)這(zhè)麼(me)想過(guò)……你這(zhè)麼(me)一說，我的焦慮少了很多……

人類大腦大模型，至少在現階段，比最厲害的超級 AI 大模型還(hái)厲害。目前出現的 AI 大模型，還(hái)到不了通用大模型的地步，目前隻是語言處理做到了優異的程度，但是在機器視覺、多功能(néng)模塊協同、抽象概念理解和推理、自主動機和反饋調節等方面(miàn)，與人類的距離還(hái)很遠。AI 還(hái)是無法分辨什麼(me)是真實世界的常識，常有知識幻覺。前一段時間還(hái)有 AI 大咖講過(guò)，訓練機器視覺模型需要的數據量，是訓練語言模型的很多倍，要困難得多。

而對(duì)人類嬰兒來講，這(zhè)些能(néng)力都(dōu)是先天具備的。3 個月大的嬰兒已經(jīng)有基本的物理邏輯推理能(néng)力。嬰兒的意圖識别能(néng)力是細胞層面(miàn)的，隻要眼睛覺察到另外一張面(miàn)孔眼角肌肉的輕微動作，就能(néng)感知對(duì)方的意圖，以至于不會說話的 1 歲孩子就具備了充分的“見人下菜碟”的能(néng)力。嬰兒也具備理解抽象概念的能(néng)力，這(zhè)是學(xué)習語言的基礎。

那麼(me)兒童大腦大模型的程序工程師是誰呢？是大自然。人類大腦經(jīng)過(guò)了千百萬年大自然數據的訓練，數據量比現在最厲害的超級 AI 大得多。雖然演化緩慢，但是演化機制帶來的算法優化，一點都(dōu)不弱于當今最頂尖的科學(xué)家編制的算法。

嬰兒在出生的時候，其大腦中的基本處理算法都(dōu)是具備的。一個數據進(jìn)來，神經(jīng)元細胞對(duì)數據的處理和計算原則是“出廠即帶”的。語言算法天然配置在大腦裡(lǐ)，隻要後(hòu)天的數據輸入，就能(néng)自行學(xué)會母語。後(hòu)天教育，其實是學(xué)習“本地數據”，例如民族語言、家庭信息、父母風格、環境規則、時代知識等等。換言之，家庭教育是讓孩子的大模型“本地化”。

因此，對(duì) AI 的理解，可以在很大程度上減輕家長(cháng)的心理壓力。當你用 ChatGPT 大模型訓練一個自己的 AI 助手時，是 OpenAI 的工程師貢獻大，還(hái)是你的貢獻大？你肯定知道(dào)， OpenAI 的工程師做了 90%，你的微調最多隻占 10%。

我們的教育也是。孩子 90% 的能(néng)力是出廠大模型自帶的。我們固然需要教育，需要讓孩子學(xué)習後(hòu)天的數據，但我們不需要貪功，也不能(néng)貪功。我們能(néng)做的就是順勢而爲，讓孩子的先天大模型發(fā)揮最大的作用。

也許有人會問：不是說基因和後(hòu)天教育的作用，差不多是一半一半嗎？怎麼(me)被(bèi)你說得好(hǎo)像基因的作用占比 90%，後(hòu)天教育的作用隻占 10% 似的？在解釋人和人的差異性來源時，先天和後(hòu)天因素分别能(néng)起(qǐ)一半作用，例如你的個人 AI 助理和我的個人 AI 助理，其中的差異一半是由于我們選擇的大模型不同，一半是因爲我們的個人數據不同。但這(zhè)不能(néng)抹殺大模型本身 90%的基礎作用。我們在大自然面(miàn)前，還(hái)是謙卑一些爲好(hǎo)。

既然大腦大模型如此強大，家庭教育是不是基本沒(méi)有用？這(zhè)個問題涉及學(xué)習的本質。孩子是如何學(xué)習的呢？最重要的方式不是“記憶—輸出”，而是“觀察—嘗試—反饋—修正”。孩子的大腦算法，有很多是“出廠設置”，抽到什麼(me)水平的大模型，就像開(kāi)盲盒。但是家庭環境還(hái)是很重要的，因爲家庭提供了孩子大模型調試的反饋。

孩子通過(guò)在家庭中的觀察、嘗試、反饋，叠代自己的先天模型。孩子并不是直接理解父母說的話、講的道(dào)理，而是通過(guò)生活觀察，反饋總結。如果父母說“你應該學(xué)會控制情緒，你不應該這(zhè)麼(me)亂發(fā)脾氣”，然而父母在面(miàn)對(duì)孩子時常常情緒失控，靠發(fā)火威吓來達到目的，那麼(me)孩子觀察到的數據點是：發(fā)脾氣 = 有效控制。他學(xué)到的道(dào)理是：第一，要努力避免父母發(fā)火第二，強權和發(fā)脾氣能(néng)制服他人。孩子對(duì)遇到的所有人和事(shì)都(dōu)會形成(chéng)他的數據點。孩子的大腦大模型提供了處理數據的方法，但是數據本身會決定孩子最終學(xué)到的東西。通俗地說， 家庭教育的作用，就是讓孩子通過(guò)真實數據确認自己大腦模型的計算是否準确。

父母不是孩子的工程師，父母是孩子的數據點。我們做好(hǎo)自己，孩子自然會計算出要怎麼(me)生活。

孩子應該學(xué)什麼(me)？很多人最初的答案是情感和藝術，後(hòu)來覺得還(hái)是要好(hǎo)好(hǎo)學(xué)編程。最後(hòu)有些人悲觀地認爲，AI 取代普通白領工作幾乎是不可避免的，隻有藍領還(hái)有需求。我在七年前寫過(guò)這(zhè)個話題，收錄在《人之彼岸》一書中。我當初列了一些AI 時代必備的能(néng)力，至今看來依然有效。不過(guò)，最近我倒是對(duì)這(zhè)個問題有了一些新的想法。

我的轉變主要來源于對(duì)孩子的觀察。我女兒在五六歲的時候，曾經(jīng)跟自己的手表聊一個多小時，最後(hòu)覺得無聊了，說“AI 太傻了”。我兒子在 4 歲的時候就喜歡跟家裡(lǐ)的 AI 健身鏡聊天，一會兒說“給我打開(kāi)某某遊戲”，一會兒又說“給我唱首歌”。如果放在我們的童年，能(néng)和鏡子說話是屬于白雪公主的魔法，但在現在的孩子看來，這(zhè)就是最普通的應用。

英國(guó)科幻作家道(dào)格拉斯·亞當斯說過(guò)：“任何在我出生時已經(jīng)有的科技，都(dōu)是稀松平常的，是世界本來秩序的一部分。”我們之所以對(duì) AI 技術反應強烈，要麼(me)是因爲我們正處于個人事(shì)業的高峰期，想要抓住這(zhè)波變革大賺一把，因此大肆吹噓其偉大之處；要麼(me)是因爲我們已經(jīng)老了，對(duì)跟上奇幻變革的技術沒(méi)有信心，就一直在說這(zhè)波技術會讓人類毀滅。但對(duì)于孩子來說不是這(zhè)樣(yàng)的。讓我們驚呼的 AGI（通用人工智能(néng)）技術，他們隻覺得天然如此。

孩子們生下來就生存在他們所處時代的技術之上。他們打開(kāi)電子産品就會使用，而不會驚歎智能(néng)手機颠覆世界。他們接觸 AI 大模型，也不會說什麼(me)“機器人要取代人類了”，而隻會跟 AI 聊一會兒，然後(hòu)就一如往常地做自己的事(shì)情了。對(duì)孩子們而言，AI 就是這(zhè)麼(me)平凡。

AI 來了，孩子們要怎麼(me)武裝自己來面(miàn)對(duì)時代發(fā)展呢？對(duì)父母而言，答案很簡單：讓孩子具備和 AI 共舞的能(néng)力，然後(hòu)就讓孩子們走自己的路吧。我們并不知道(dào) AI 技術在 20 年後(hòu)會發(fā)展成(chéng)什麼(me)樣(yàng)，是因爲我們已經(jīng)是上一代人。20 年後(hòu) AI 科技的發(fā)展趨勢不是由我們說了算，而是由現在的孩子們說了算。等他們長(cháng)大進(jìn)了科技公司，或者創辦了新的科技公司，他們想把技術發(fā)展成(chéng)什麼(me)樣(yàng)，技術就會發(fā)展成(chéng)什麼(me)樣(yàng)。或者說，不是父母的預測決定了孩子的未來，而是孩子們未來的行爲決定了父母的晚年。 

我曾經(jīng)也是一個對(duì)所有新科技激動不已、對(duì)預測未來激動不已的人，但自從我旁觀了女兒無聊地和手表聊天、兒子習以爲常地和鏡子聊天，而他們卻對(duì) AI 毫不驚訝，我就意識到：未來不屬于大驚小怪的我們，而屬于長(cháng)大後(hòu)能(néng)娴熟運用這(zhè)些技術，甚至覺得它們稀松平常的孩子們。他們能(néng)站在技術的潮頭，創造更新的事(shì)物。

每一代人都(dōu)站在技術的前沿。就像 1990 年代第一次拿到電腦、連上網絡的我們。我們不需要父母的指點，甚至會主動屏蔽父母的指點。AI 來了，要怎麼(me)做教育？太簡單了，讓孩子用就好(hǎo)了。

那麼(me)我們成(chéng)年人可以做些什麼(me)呢？ 

第一要謙卑。我們不要自以爲是地認爲我們的教育決定了孩子的命運。實際上，孩子頭腦中自帶的大模型，以及他們在屬于他們的時代熟練掌握新鮮事(shì)物的能(néng)力，二者加起(qǐ)來才是他們未來的走向(xiàng)。 

第二要搭橋鋪路。哪怕是在 1990 年代或 2000 年代，也隻有少數人有機會使用電腦并聯網。其實不完全是家庭條件限制，當時一台電腦和一根網線也沒(méi)有多貴。而隻是那個時候，全國(guó)很多家庭還(hái)沒(méi)有聽說過(guò)這(zhè)些新鮮事(shì)物。今天，雖然我們沒(méi)有能(néng)力左右未來的發(fā)展，但我們可以讓孩子有機會接觸前沿科技。沒(méi)有多難，也沒(méi)有多貴。 

第三要給孩子積極支持。孩子在技術前沿時代的成(chéng)長(cháng)，主要是他們自己觀察生活、探索反饋得到的結果。但我們做父母的也不是毫無作爲，我們可以給他們提供反饋，鼓勵他們，增強他們掌握新技術、借助新技術做出傑出成(chéng)就的信心。 

有人預測，借助目前的 AI 技術，未來可能(néng)會出現“一個CEO+100 個 AI 員工”的公司，也就是每個人都(dōu)可以借助 AI 補足自己的短闆，做自己想做的事(shì)業。這(zhè)種(zhǒng)情況下，孩子們能(néng)把握的機會遠比我們想象的多，問題隻在于他們有沒(méi)有勇氣去探索和嘗試。未來的工具無限豐富，有勇氣闖蕩的人可以得到所有技術的支持。 

而他們的勇氣，取決于我們。這(zhè)才是家庭教育在 AI 時代的要義。