要學(xué)習(xí)語言，要踏入人類集體智慧的大門，孩子們需要交流，大量的交流。

不難想象，在未來，父母在孩子睡前給他蓋被子時(shí)，可以用一個(gè) App 來講睡前故事，同時(shí)還可以吸引孩子進(jìn)行溫和的對話?；蛘呤牵變簣@老師不再把一大群孩子趕到地毯上圍成一圈，而是給每個(gè)孩子準(zhǔn)備一個(gè)平板電腦，根據(jù)孩子的詞匯量、語言水平和注意力程度來教授課程。

兒童擁有大語言模型所不具有的超強(qiáng)能力 

機(jī)器生成的語言和人的語言對兒童大腦的是否有相同的影響呢？答案并不是那么顯而易見。關(guān)鍵在于兒童的學(xué)習(xí)方式與聊天機(jī)器人的學(xué)習(xí)方式截然不同。二者的本質(zhì)區(qū)別在于，聊天機(jī)器人的學(xué)習(xí)方式完全來自語言數(shù)據(jù)庫，而兒童的學(xué)習(xí)方式則來自使用語言的人。

大型語言模型（LLMs），如 ChatGPT 背后的模型，需要學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，才能辨別出語言的統(tǒng)計(jì)模式。兒童也有進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的能力。

但是兒童有一種大語言模型缺乏的超能力。從一開始，兒童的語言學(xué)習(xí)就是社會(huì)性的，是在與教他們的人的密切關(guān)系中發(fā)展起來的。這就提高了兒童學(xué)習(xí)的效率。人們有意識(shí)地使用語言，努力使彼此的想法保持一致，即使最小的孩子對此也深有體會(huì)。

有一個(gè)很經(jīng)典的實(shí)驗(yàn)，給 16 到 19 個(gè)月大的幼兒玩一個(gè)玩具，同時(shí)把另一個(gè)物體塞進(jìn)一個(gè)桶里，藏在幼兒看不見的地方。當(dāng)孩子注視著手中的玩具時(shí)，大人說：“這是一個(gè)玩具 ——Modi”正常的孩子不會(huì)認(rèn)為這個(gè)人說的是他手里拿著的這個(gè)玩具，而是會(huì)根據(jù)說話者的視線去尋找，將說話者注意的東西和這句話聯(lián)系起來。

寶寶們明白說話者的目的在于把他們的注意力吸引到說話者關(guān)注的東西上面。之后再讓他們辨認(rèn)“Modi”時(shí)，他們更多地是選擇桶里的東西，這說明他們已經(jīng)把這個(gè)詞和這個(gè)東西聯(lián)系起來了。

在沒有明顯交流意圖的情況下，孩子們很難把聽到的詞和看到的東西聯(lián)系起來。例如當(dāng)孩子注視著一個(gè)物體時(shí)，揚(yáng)聲器里傳來一個(gè)單詞，孩子就不會(huì)把這個(gè)詞映射到這個(gè)物體上。僅有相關(guān)性是不夠的，兒童需要的是正面的反饋。在這方面，即使是機(jī)器人做的可能也不夠好。一項(xiàng)研究報(bào)告指出，雖然兒童能夠跟隨機(jī)器人目光所及之處，并注意到機(jī)器人觀察的對象，但是卻很難記住機(jī)器人觀察的對象的名稱。

不難看出，判斷說話者交流意圖的能力對提高語言學(xué)習(xí)的效率多么有幫助。它能讓兒童縮小注意力的范圍，忽略眼中的世界與聽到的語言之間的許多虛假關(guān)聯(lián)，而這正是人工智能目前必須通過蠻力計(jì)算才能解決的問題。

但是，這種社會(huì)性很強(qiáng)的學(xué)習(xí)形式也有風(fēng)險(xiǎn)。有些說話者并不可靠，他們可能會(huì)誤導(dǎo)或直接欺騙你。如果你的大部分認(rèn)知都是基于他人的言行，而不是你自己的所見所聞，那么明智的做法是對這些東西進(jìn)行一些過濾。

盡管孩子們渴望向身邊能說會(huì)道的大人們學(xué)習(xí)，但他們在學(xué)習(xí)過程中也會(huì)帶著一些懷疑態(tài)度。如果說話者之前犯了一個(gè)明顯的錯(cuò)誤，比如把蘋果叫做“狗”，那么他們就不太可能接受一個(gè)新詞或新事實(shí)。如果說話者在表達(dá)不確定性時(shí)說：“嗯，我以前從沒見過這種東西。我覺得這叫‘blick’”，他們就會(huì)不愿意向這樣的人學(xué)習(xí)。比起從未見過的老師，他們更愿意向熟悉的老師學(xué)習(xí)。

簡但來說，他們不會(huì)一味地吸收周圍的語言，而是會(huì)衡量說話者的水平 —— 我能相信這個(gè)人有能力嗎？無論是從年齡、自信心，或是句子的復(fù)雜程度，穿著打扮來判斷，說話者越有權(quán)威，孩子就越容易向他們學(xué)習(xí)。有證據(jù)表明，說話者與孩子屬于同一個(gè)社會(huì)群體 —— 屬于同一個(gè)民族、有著同樣的口音，甚至有著相同的膚色 —— 都會(huì)增加孩子向他們學(xué)習(xí)的意愿。

當(dāng)孩子們與一個(gè)聽起來像人類，但卻無法準(zhǔn)確辨別其善惡的人工智能互動(dòng)時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？基于大語言模型的人工智能在根本上不存在意識(shí)或情感，但是這些人工智能交流的過程中卻又好像充滿情感，這是因?yàn)橛?xùn)練這些人工智能的語言數(shù)據(jù)總是具有人類的情感的。但是，人工智能的語言和內(nèi)心狀態(tài)之間存在著根本性的脫節(jié)。

目前正在開發(fā)的一些人工智能工具認(rèn)識(shí)到，兒童需要的是互動(dòng)，而不僅僅是語言環(huán)境。語言與技術(shù)學(xué)者徐穎和她的同事們開發(fā)了一款為兒童講述圖書的機(jī)器人，同時(shí)還能與兒童進(jìn)行對話，討論人物的動(dòng)機(jī)或者接下來劇情的發(fā)展方向。

但是，我們對兒童與人工智能互動(dòng)的理解還處于早期階段，落后于技術(shù)本身的發(fā)展。大部分研究都是針對 Siri 等不太復(fù)雜的語音助手，或根據(jù)腳本工作的“社交”機(jī)器人進(jìn)行的，對于兒童如何回應(yīng)由大語言模型驅(qū)動(dòng)的更復(fù)雜的對話機(jī)器人，幾乎還沒有任何研究。

語言的分配并不公平 

隨著孩子們語言環(huán)境的改變，新的問題產(chǎn)生了。就像我們社會(huì)中的很多東西一樣，語言的分配并不公平。富裕的父母往往有更多的時(shí)間與孩子交談，他們可以負(fù)擔(dān)得起更高質(zhì)量的托兒服務(wù)。幾十年的研究表明，許多家庭經(jīng)濟(jì)條件較差的孩子不太可能接觸到豐富多彩的互動(dòng)性的語言。

這些差異對孩子發(fā)展是有影響的。兒童的語言發(fā)展依賴于他們所處的環(huán)境，反過來，根據(jù)兒童詞匯量和所掌握語法的復(fù)雜程度來衡量他們進(jìn)入幼兒園時(shí)的語言技能，也能預(yù)測他們?nèi)蘸蟮膶W(xué)業(yè)成績。

語言學(xué)習(xí)是社會(huì)性的，根植于人與人的關(guān)系中 

不過研究表明，兒童對人工智能的理解與成年人不同，他們傾向于把機(jī)器人人格化，并賦予它們意識(shí)。這樣做實(shí)際上有助于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

這就讓人們陷入了倫理困境。如果孩子們對人工智能建立了信任關(guān)系，他們可以更好地學(xué)習(xí)，但同時(shí)，人們也要保護(hù)孩子們不受人工智能不可靠和缺乏關(guān)愛本能的傷害。他們可能需要學(xué)習(xí)，在把人工智能當(dāng)作樂于助人的人類來對待的同時(shí)又能意識(shí)到它們并不是真正的人類。這對于許多成年人來說都很困難，更不用說兒童了。

一個(gè)真實(shí)的人，尤其是一個(gè)非常了解孩子的人，在講故事時(shí)，就不僅僅是對故事進(jìn)行評論或檢查孩子對概念的理解。善于察言觀色的父母在給孩子讀書時(shí)，可能會(huì)把故事與孩子的親身經(jīng)歷聯(lián)系起來，或者對意想不到的情節(jié)或令人愉悅的語句表達(dá)喜悅之情。當(dāng)孩子感到無聊或煩躁不安時(shí)，他們也可能會(huì)通過增加閱讀的趣味性或通過提一些問題來轉(zhuǎn)移孩子的注意力。這些人類的第二天性可能即可以加深父母與孩子之間的聯(lián)系，又能提高孩子的學(xué)習(xí)效果。

無論對于哪一個(gè)年齡段的人來說，采用人工智能輔助教學(xué)，首選要考慮的一點(diǎn)因素就是人與人之間的交流，無論是眼神交流還是對話交流，是如何以及為何對學(xué)習(xí)起到如此大的促進(jìn)作用的，這是一個(gè)最近引起了很大關(guān)注，但是仍然沒有被理解的現(xiàn)象。越來越多的研究表明，有其他人在場的情況下，對某見事物的認(rèn)知會(huì)被放大。例如，和相識(shí)的人一起品嘗如巧克力一類的甜點(diǎn)，會(huì)有更加濃郁的味覺體驗(yàn)。人似乎能從與他人的互動(dòng)中獲得巨大的增益，這一點(diǎn)是不能被人工智能替代的。

在人工智能萬能論的宣傳甚囂塵上的今天，我們必須牢記，人類的學(xué)習(xí)方式與機(jī)器不同，對于我們來說，重要的不僅僅是信息的可獲得性，還有接收信息的社會(huì)環(huán)境。

作者：JULIE SEDIVY

翻譯：小聰

審校：* 0

原文鏈接：When Kids Talk to Machines

本文來自微信公眾號(hào)：中科院物理所（ID：cas-iop），作者：JULIE SEDIVY

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