在AI时代，人最重要的能力是什么？
AI带来的教育焦虑，一部分来自应试教育正在“失灵”，过去的人才评价体系开始松动。与此同时，AI也在重塑产业结构和经济运行方式。我们无法准确预测AI将如何改变资源分配，无法确定它会创造哪些需求、替代哪些工作，又会催生哪些新的机会。
于是，越来越多的讨论开始转向所谓的“底层能力”：元认知、批判性思维、跨学科能力、同理心、审美，以及使用AI、与AI协作甚至参与创造AI的能力......这些讨论看似重新回到了“以人为本”的教育理想，但仍指向越发残酷的生存竞争——面对一个不确定的未来，人们只能尽量拥有一套可以迁移、组合和不断更新的能力。
但有一种能力，反而较少被提起：建立关系。
我们很容易想象，未来一个人借助AI，就能完成过去需要一个团队才能完成的工作，人际协作似乎会因此变得没那么重要。斯坦福大学学习加速器执行董事侯可丽（Isabelle C. Hau）却提出了相反的判断：人的大脑本来就是在关系中学习的。稳定、健康的人际关系，不只是幸福感的来源，也影响学习、认知发展和抗逆力。
侯可丽长期从事教育投资，在多家人工智能企业担任顾问。在《成就孩子的关系：人工智能时代的社会化养育指南》，她结合前沿神经科学、儿童发展心理学与多年的教育实践，越来越关注一个问题：当机器可以教知识、改作业，甚至陪人聊天，人与人相处的能力反而可能变得更稀缺。她认为，对孩子关系能力的培养，应该像对学业能力一样认真。
毕竟，在竞争之外，AI还在把人推向一个更古老的命题：人之所以为人，究竟意味着什么？答案或许仍在真实的关系中，在于能够理解他人、建立联结，也在其中获得安全感和幸福感。从现在开始投资于RQ（人际智商）的意义，正在于此。
以下是与侯可丽的对谈：
FT中文网：生成式 AI 正迅速走进家庭和学校。在您看来，这对早期儿童发展和亲子教育带来的最大挑战是什么？这些挑战与以往技术变革所带来的挑战有何不同？
侯可丽：每一次技术革命都改变了孩子们需要学习的内容。而AI的不同之处在于，它不仅改变了孩子们学习的内容，还改变了他们学习的方式，并且日益改变了他们向谁学习。
电视带来娱乐，互联网组织信息，而生成式 AI 则能进行对话、解答疑问、讲述故事、给予鼓励，甚至模拟共情。我们拥有了一种能够模仿人类发展中最关键力量的技术：一个能给予回应的社交伙伴。这是史无前例的。
这种区别至关重要，因为儿童发展科学的结论非常明确。早在孩子们从书本、学校或技术中学习之前，他们就是通过人际关系来学习的。爱，是人类最原始的学习技术。在 AI 时代，我们应当将爱视为一种奠基性的素养。
在生命的最初几年，儿童大脑每秒钟能形成超过 100 万个新的神经元连接。这些连接并非仅靠信息建立，而是通过与照顾者之间温暖、有回应的“发球与接球”（serve-and-return）式互动来塑造的——例如共同分享注意力、一起阅读、玩耍、抚慰、欢笑以及大声表达好奇。这些日常时刻构建了语言、好奇心、自我调节能力、共情能力以及学习的能力。
因此，AI 最大的风险在于：它可能会无意中取代那些孕育人类智慧的人际互动。如果睡前故事变成了与 AI 的对话而非与父母的交流，如果孩子们无穷无尽的发问是由聊天机器人而非照顾者来回答，或者如果陪伴越来越多地来自算法而非真人，我们就有可能失去成千上万个塑造大脑与心灵的细微时刻。
另外，AI 正在步入一个人类情感连接基础本就面临挑战的世界。与前几代人相比，许多孩子成长在一个关系网更为稀疏的环境中。他们更有可能是独生子女，不太认识邻居，也极少与核心家庭之外的成年人建立有意义的联系——只有 3% 的儿童定期与自己家庭以外的老年人互动。许多人表示亲密朋友变少了；拥有 3 个或更多密友的青少年比例已从 2021 年的 59% 下降到如今的 47%。这些并非孤立的趋势，它们共同指向了一场日益加剧的“关系型衰退”（relational recession）——在这个世界里，孩子们被他人了解、向他人学习以及向他人做出贡献的机会越来越少。然而，发展科学告诉我们，关系不仅仅是有益的；它们是儿童发展语言、共情、韧性以及大脑架构的核心环境。
不过，我相信AI 不会削弱关系的重要性，反而会让关系变得更加宝贵。技术本身也将不断演进。如今的对话式聊天机器人在设计上本质上是孤立的：它们优化的是人与机器之间一对一的互动。下一个前沿领域应该是能够加强人与人之间关系的 AI。未来的 AI（包括环境感知和情境感知系统）不应取代对话，而是可以帮助家庭进行更多交流、帮助教师与学生建立更深厚的联系、帮助同伴更高效地协作，并让社区连接得更加紧密。
FT中文网：儿童与 AI 的互动与他们与他人的互动之间有什么根本区别？缺乏肢体临场感、面部表情和情感反馈的交流，是否会削弱儿童解读现实世界复杂信号的能力？如果孩子们可能会“爱上机器”，这是一种新型的情感关系，还是一个警示信号？
侯可丽：最根本的区别在于：人类的关系是互惠共生的（mutual），它会改变彼此。
孩子们不仅仅是从成年人的言语中学到东西。他们是通过眼神交流、共同注意力、触碰、欢笑、误解、修复关系，以及无数传达出“我懂你、我在乎你、我们彼此相连”的微妙信号来学习的。这些体验教会了孩子们共情、信任、换位思考，以及理解他人拥有与自己不同的需求和情感。
AI 可以极其逼真地模仿对话的许多要素。它能记住过去的互动、耐心交谈、调整回应，甚至听起来富有同情心。但模拟不等于互惠。 AI 不会真正关心一个孩子的幸福感。它不会为孩子的成功而庆祝，不会在孩子遇到困难时感到担忧，也不会通过这段关系本身获得成长。孩子的情感可能是完全真实的，但这种关系在本质上是单向的。
斯坦福大学的研究人员指出，当今领先的 AI 系统通常具有高度的“阿谀奉承性”（sycophantic），比人类更容易给予赞美、顺从和认同。早期证据表明，这可能会强化用户原有的观念、抑制批判性思维，并减少亲社会意图，从而使真实的、伴随着复杂性、分歧与互惠的人际关系显得相对缺乏吸引力。孩子们需要的是能挑战他们的关系，而不仅仅是讨好他们的互动。
这种区别尤为重要，因为儿童天生就倾向于建立情感依恋。他们会与宠物、幻想中的朋友、毛绒玩具和虚构角色建立联系。AI 的不同之处在于它会回应。它创造了一种“被理解、被记住、被珍视”的强烈错觉。正是这种互惠的幻象，使得这些互动在质上不同于以往的技术。
我们应该感到恐慌吗？我认为盲目恐慌并非正确的应对方式。但我们应该具有更高的针对性/主观意识（intentional），并建立适当的政策防护栏。我们的目标不是阻止孩子与 AI 互动，而是确保这些互动是增强而不是取代人类的人际关系。
讽刺的是，AI 可能会帮助我们重新发现究竟是什么让我们成为独特的人类。随着机器在推理和对话方面变得越来越有能力，我们最大的优势将不仅仅是智力，而是我们建立基于信任、责任、同情和爱的关系的能力。这些能力就是我所描述的关系智商（Relational Intelligence, RQ）——即不仅能让我们交换信息，还能帮助彼此共同成长的能力。
FT中文网：语言在塑造人类思维和认知发展方面起着根本性作用。如果孩子们越来越依赖 AI 生成的答案，而不是独立表达、写作和思考问题，这可能会如何影响他们的语言能力和认知发展？
侯可丽：语言绝不仅仅是交流的工具，它是儿童学会思考的核心方式之一。
发展心理学家早就证明，孩子们是通过交谈、质问、解释、辩论、想象以及寻找恰当词汇的过程来发展推理能力的。每当孩子努力表达一个想法时，他们不只是在练习语言，他们是在构建思考本身。
这就是为什么我不太担心 AI 给孩子们提供答案，我更担心的是 AI 替他们表达。
最近的趋势使这种担忧更加迫切。自 2000 年代初以来，幼童每天接触到的词汇量减少了约 28%，与成年人的对话轮次（conversational turns）也更少了。父母给孩子读书的频率也在降低。在美国，每天给 5-8 岁孩子读书的父母比例已从 2017 年的 64% 下降到 2024 年的 52%，英国也出现了类似的下降。这些看似微小的变化，却意味着失去了数以百万计的对话、讲故事和共同关注的时刻——而这些正是塑造发育中大脑的体验。对话是驱动语言、推理、执行功能和想象力最强劲的引擎之一。当对话减少，认知发展的机会也随之减少。
神经科学的研究提供了另一个视角。在情感丰富的面对面互动中，父母和孩子的大脑会产生同步（synchronized）。共同的注意力、眼神交流、肢体动作、面部表情和情感回应，创造出了远远超越语言本身的学习体验。AI 可以生成极其流畅的语言，但它无法再现“被另一个人类深深理解”这种具身化（embodied）、互惠性的体验。
这并不意味着 AI 在学习中毫无用处。如果运用得当，它可以激发好奇心、开阔视野、提供反馈，或者帮助孩子们完善他们已经开始构思的想法。但时机至关重要。 孩子们需要在向 AI 求助之前，先拥有自己与问题搏斗、整理思路并发现自己声音的机会。思考过程中的“有益挣扎”（productive struggle）并非学习的障碍，它恰恰是学习发生的方式。