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當答案愈來愈便宜：李飛飛與 AI 時代的孩子

・文／JC阿米、Claude（AI）

最近看了一場李飛飛（Fei-Fei Li）談 AI、教育與未來人才的訪談。本來只是想弄懂一件事：

AI 發展到這個速度，我們的孩子十年、二十年後，到底需要什麼能力？

查資料查著查著，我發現一件讓我很有感的事：李飛飛不只是站在 AI 最前線的科學家，她自己也是兩個孩子的媽媽，孩子正是上小學、中學的年紀，和我們現在的孩子差不多。

突然之間，這個問題變得不一樣了。我好奇的不再只是「一位頂尖 AI 科學家認為未來需要什麼人才」，而是：

一個比我們更早看見 AI 會怎麼改變世界的人，回到家裡看著自己的孩子時，她在想什麼？

李飛飛是誰？

李飛飛站在講台後演講，面前有兩支麥克風

李飛飛在 2017 年聯合國國際電信聯盟「AI for Good」全球高峰會演講。照片：ITU Pictures，維基共享資源，CC BY 2.0

如果平常沒有關注 AI，很多家長可能不認識她。

她是美國史丹佛大學電腦科學系的教授，研究的是「電腦視覺」：讓電腦看懂圖片。她最有名的工作是建立 ImageNet，一個有約 1,400 萬張附上分類標籤的圖片的資料庫，以及 2010 到 2017 年每年舉辦的辨識比賽。2012 年，一支團隊用「深度學習」在這個比賽大幅勝出，被很多人視為這一波 AI 熱潮的起點。所以她常被稱為「AI 教母」。

她當過史丹佛人工智慧實驗室主任、Google Cloud 的 AI 首席科學家，也共同創辦史丹佛「以人為本人工智慧研究院」（Stanford HAI）。現在她是新創公司 World Labs 的執行長，研究「空間智能」：讓 AI 不只懂文字，也懂我們生活的立體世界。

換句話說，她不是站在 AI 外面評論 AI 的人，她就是一路推動這場技術變革的人。

但我後來發現，她的成長故事，可能比她的頭銜更值得我們這些家長讀。

一個從成都到美國的移民女孩

李飛飛在北京出生、在成都長大。15 歲時，她和媽媽到美國紐澤西州，跟先移民過去的爸爸團聚。

那不是一個「菁英家庭移民，一路念名校」的故事。剛到美國時，一家人英文都不好、經濟很拮据，她自己也到中餐館打工。後來媽媽身體不好，一家人開了一間乾洗店維持生活；從大學到研究所，她有好幾年都在幫忙顧店。

她後來進普林斯頓大學念物理，再到加州理工學院拿博士。只看結果，很容易得到一個熟悉的故事：

努力讀書 → 激烈競爭 → 名校 → 博士 → 頂尖科學家。

她當然是激烈競爭裡的成功者。但讓我意外的是，她回頭講自己的父母時，講的不是「虎爸虎媽」。

她的爸爸，幾乎不管她考幾分

李飛飛形容爸爸是一個充滿好奇心、甚至有點孩子氣的人。小時候在成都，爸爸會帶她到郊外找蟲、看自然；到了美國，日子很辛苦，爸爸還是能把逛二手庭院拍賣變成一場尋寶遊戲。

最特別的是，她說爸爸幾乎不關心她的成績，也不在乎她帶回多少獎。

媽媽比較嚴格，但也不是典型的虎媽。媽媽在意的是：既然決定做一件事，就專心把它做好。家裡也沒有把獎狀、獎牌掛滿牆的習慣。

她的父母沒有一直告訴她「你的價值來自你贏過多少人」，卻給了她兩樣很強的東西：好奇心，和紀律。

這讓我重新想了一下「競爭」

這裡有一個很有意思的矛盾。李飛飛最後當然通過了非常激烈的競爭；普林斯頓、加州理工、史丹佛，沒有一個階段是「開心探索就好」。她需要很強的學術能力、紀律和耐力。

所以我不認為她的故事可以簡化成「不要考試、不要競爭，讓孩子自由探索就好」。好的老師、研究設備、學術社群都是有限的，只要有限，就會有某種選拔。

真正值得想的，可能是另一個問題：

孩子可以參與競爭，但他的全部生命，是不是都必須為競爭服務？

我們真正怕的，也許不是孩子不會考試

臺灣的家長大概都懂這個矛盾。孩子還是有作業、有考試，以後還是要面對國中、高中、大學和各種選拔，我們不能假裝這些不存在。

可是另一方面，我們愈來愈常聽到企業、大學說：我們需要有創造力的人、會批判思考的人、能跨領域合作的人、會主動發現問題自己找方法的人。

這中間有一個很奇怪的結構。孩子生命的前十幾年，我們可能一直在練他回答：「老師要你做什麼？」「標準答案是什麼？」「這次考幾分？」「這會不會考？」然後到了大學或職場，突然告訴他：「請你主動一點。」「不要等我告訴你答案。」「請你挑戰既有的假設。」

AI 把這個矛盾突然放大了

2026 年，一個叫「Silicon Valley Girl」的節目找來李飛飛和線上課程平台 MasterClass 的創辦人 David Rogier 一起談未來的工作。影片標題很聳動：「十年後只會剩兩種工作者」。

不過「兩種人」其實是 Rogier 提的，他自己也說這是他的假設，李飛飛是附和；把整集看完，值得注意的也不是標題，而是他們反覆談的一個詞：主動性（Agency）。也就是一個人能不能自己判斷現在發生什麼、決定下一步、找資源、動手試，並且為結果負責。

他們說的兩種人，一種是高主動性的跨域通才：不一定每個領域都最頂尖，但能很快理解問題、用 AI 跨過原本的專業門檻、做出雛形驗證想法，再找真正需要的專家一起做。另一種是有深厚專業、判斷力和經驗的頂尖專家。相對地，愈容易被寫成固定步驟的工作，愈容易被 AI 衝擊。

而 AI 最擅長的事情之一，偏偏就是產生「看起來很像標準答案」的東西。如果教育最擅長培養的能力，正好變成機器做得又快又便宜的能力，我們當然應該重新問一次：孩子真正需要帶走的是什麼？

但「主動性」不是另一個補習科目

這件事要特別小心。家長很容易聽完之後得到另一個結論：以前補英文、數學，以後改補 AI、創造力、批判思考、程式、主動性。結果教育的底層邏輯完全沒變，只是換了一套指標。

這可能反而違背李飛飛一直在講的東西。她回顧童年時很重視一個詞：好奇心。孩子本來就帶著探索世界的衝動；大人真正困難的工作，也許不是「幫孩子裝上好奇心」，而是不要太早把它消耗掉。

週末午後的客廳，孩子用放大鏡專心看一片樹葉，桌上有松果和畫滿樹葉的筆記本，旁邊的筆電沒有在用；家長捧著茶坐在一旁微笑陪著

示意圖

如果孩子問一個問題，我們的第一個反應永遠是「這個考試不考」，久了他會學到一件很理性的事：不要對沒有分數的事情有興趣。從體制來看這很有效率，但從未來需要的主動性來看，可能是一筆很昂貴的交換。

ChatGPT 出現後，她先想到的是孩子的小學

這是我很喜歡的一個故事。2026 年，李飛飛上 Andrew Huberman 的節目時說：2022 年 11 月 ChatGPT 推出，身為 AI 圈的核心研究者，她當然馬上知道這是一個轉折。而她做的其中一件事，是寫信給孩子就讀的小學校長，說想到學校跟學生和老師分享正在發生什麼。

她的理由是：科技業有龐大的公司和資源在討論 AI 的下一步，卻很少有人在第一時間問「那我們社區的老師怎麼辦？」她說，老師、家長和學生，是最常被遺忘的一群人。

她的態度不是「老師太保守、教育跟不上科技」，而是讓老師知道發生什麼、給老師工具，和他們一起找方法。老師當然會擔心學生拿 AI 作弊。在另一場訪問裡她說得更直接：如果學生用 AI 作弊，那是教育的失敗，不是學生的失敗。

那孩子到底該不該用 AI？

2025 年 5 月，美國公共電視 PBS 的節目訪問李飛飛，主持人從「你也是一位母親」問起：AI 真的應該交到孩子手上嗎？

她的回答很清楚：應該把 AI 放進孩子的學習裡。但她不是說「AI 很厲害，所以愈早用愈好」。她用了一個很生活的比喻：我們也會教孩子用火。火很危險，可是我們不會因此說「孩子永遠不要碰火」；孩子要學的是火的用處，也要學它的危害。

AI 也是一樣：它能做什麼？危險在哪？什麼時候可以用？怎麼用才安全？最後誰負責？

先懂它怎麼運作

我們早餐會上有一位爸爸分享過：不要只停在「問 AI 今天午餐吃什麼」，先花點時間懂它大概怎麼運作（見〈AI 時代，先懂「底層邏輯」〉）。這和李飛飛說的「學會火的用處與危害」是同一件事。

用最簡單的話說，像 ChatGPT 這類 AI，是讀過大量文字之後，一個字一個字推測「接下來最可能出現什麼」。所以它很會寫出「聽起來很對」的句子，卻不一定是對的。

這也是為什麼很多人只把 AI 當成「進階的搜尋」，而真正會用，其實要練很久。哈佛商學院和波士頓顧問公司做過一個實驗：讓 758 位顧問用 AI 做工作，結果發現 AI 的能力邊界是鋸齒狀的：有些事它做得比人好，有些看起來一樣難的事它會做錯。在一項 AI 不擅長的任務上，用 AI 的顧問答對的機率，反而比沒用的人低了 19%。研究者的意思是：不常用、不實際練習，你分不出哪件事在邊界的哪一邊。

真正的差別，是 AI 放在學習的哪個位置

所以真正的差別，可能不是「有沒有用 AI」，而是 AI 被放在學習流程的哪一個位置。下面兩種，看起來都叫「孩子用 ChatGPT」，其實完全不同：

兩種用 AI 的方式。左邊「答案型使用」：遇到問題、直接問 AI、得到答案、複製交作業。右邊「學習型使用」：遇到問題、先想自己的理解、請 AI 解釋質疑或扮演反方、修改自己的理解、動手做出成果、驗證失敗修正，再回到修改自己的理解

第一種，確實可能讓孩子愈來愈不思考。第二種，卻可能讓一個十歲的孩子，擁有以前很難得到的一對一陪練。

所以我愈來愈覺得，「該不該讓小學生用 AI」可能問錯了問題。真正該問的是：

我們要不要教孩子，在用 AI 的同時，仍然保有自己的思考和主動性？

李飛飛最後一直回到「人」

她談 AI 時有一個特點：她沒有因為自己是 AI 科學家，就把人的能力都說成「遲早會被取代」。她一直提醒，人的智慧不只有語言，還有感知、空間、身體、情感、創造、判斷，以及從生命經驗長出來的理解。

被問到「AI 愈來愈強，我們會不會失去一些作為人的東西」時，她把答案落在主動性上：我們不應該放棄自己的主動性。不是 AI 自動把它拿走，真正的危險是我們自己把它交出去。

回到我們自己的孩子

寫到這裡，我反而不想整理一份「AI 時代孩子必備的十大能力」，那很容易又變成另一張家長焦慮清單。

我們無法替孩子預測 20 年後要做什麼工作。但我希望孩子未來面對不知道的事情時，還能對自己說：

一個孩子慢慢長成這樣的人，我想就是主動性很重要的一部分。

競爭還會在，但家裡可以留另一個空間

我不認為未來世界就不需要競爭。孩子仍然要學紀律、把基礎學好、練習、承受挫折、完成自己不一定喜歡但應該完成的事。李飛飛自己的人生就是很好的例子。

但她的故事也提醒我：紀律和好奇心不一定互相排斥，競爭和主動性也不是只能二選一。

外面的世界與家裡的空間。外面的世界有考試、升學、標準、競爭，練出能力、紀律、基本功；家庭與成長空間有好奇心、閱讀、探索、興趣，長出內在動機和主動性；兩邊匯成一個有能力、也有自己的人

我們沒辦法把孩子完全帶離競爭，但家庭也許可以替孩子留一個地方。在那裡，考 85 分還是 95 分，不會決定我們怎麼看他；喜歡研究一件「考試根本不考」的事，不一定是浪費時間；提出奇怪的問題，不需要馬上有標準答案；做一件失敗的作品，也不代表那段時間沒有價值。

而孩子會慢慢知道：我努力，不只是為了別人的稱讚；我學習，是因為我有能力理解這個世界，也能在裡面做出一些事。

最後，留下一個問題

AI 出現之後，我們很自然會問：孩子是不是要更早學 AI？要不要學程式？以後什麼工作不會被取代？該選什麼科系？

這些問題都重要。但李飛飛的故事讓我覺得，還有一個更前面的問題值得一起想：

當「答案」變得愈來愈便宜，我們希望孩子最後成為一個什麼樣的人？

我們也許無法、也不應該替孩子取消所有競爭。但我希望，孩子有能力通過必要的競爭，卻不會最後只剩下一個很會競爭的人。

延伸觀看

以下都是英文訪談，YouTube 可以開自動翻譯的中文字幕。

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