2025 年 1 月底，一家不太知名的实验室 DeepSeek 发布了一款 AI 模型，其推理水平大致追平了那些规模大得多、资金雄厚得多的公司的顶尖系统。有两点让人坐直了身子：它是开放发布的；而且看上去，它并没有花掉所有人都以为这类模型必须花的天量预算。科技股应声震荡，关于谁才有资格造出强大 AI 的既定叙事，一周之内就裂开了。

对家长和老师来说，这件事的启示其实与股市无关，而是：有真本事的 AI 正在快速变便宜、变得随处可得，所以理解它已经不再是未来工程师的小众技能。它更接近看地图或者管钱，是每个孩子都该早点学的东西。而入门的门槛，从来没有像现在这么低过。

到底发生了什么

DeepSeek 的模型不是第一个有真本事的 AI，也不是什么魔法。让它成为一个时刻的，是两项主张的叠加。第一项是性能：在用于给这类系统排名的推理任务上，它面对业内最大牌公司的模型也不落下风。第二项是效率：团队表示，训练这个模型并没有花掉那笔被认为是入场券的巨额算力开销。

同样重要的是，这个模型是开放发布的，别人可以下载它、运行它，研究它是怎么工作的。把这些放在一起，一个长期成立的假设就塌了。强大的 AI 此前看上去只有少数几家非常有钱的公司才做得出来；忽然之间，它看上去也是世界另一端的一支更小的团队做得出来的东西。市场反应很快，但更深的信号关乎趋势方向：有真本事的 AI，成本在下降，可及性在扩散。

廉价、开放的 AI 为什么改变了课堂要问的问题

有那么几年，教育界担心的是获取渠道：是不是只有资源充足的学校才用得上这些工具？DeepSeek 时刻指向的却是相反的问题。当有真本事的 AI 跑起来便宜、下载还免费，它最终会无处不在：在手机里，在作业助手里，在孩子们已经在用的那些应用里。问题不再是孩子能不能接触到 AI，而是他们是否明白它在做什么。

这是另一种能力。用 AI 很容易，一个六岁孩子也能和聊天机器人聊上几句。理解它却不会自动发生。什么时候该信它、怎么看出它在信誓旦旦地胡说、以及明白它是在预测下一批大概率出现的词而不是去查事实——这些都得教，就像我们教孩子带着批判眼光看广告、教他们核对信息来源一样。

对一个孩子来说，AI 素养到底指什么

AI 素养不是一张编程证书，也不是恐惧。对大多数孩子来说，它是几条经得起时间的观念，可以带进任何工具里，无论当下流行的是哪家公司、哪个模型：

• 那是预测，不是知识。这些系统生成的是下一批大概率出现的词。它们可以既流畅又错误。
• 输入决定输出。清晰、具体的指令能拿到更好的结果，这是一种思维能力，不是什么小窍门。
• 永远要核对。把 AI 的回答当成需要验证的初稿，而不是可以照抄的最终答案。
• 你的数据不是免费的。你输入的内容可能被存储或再利用，有些东西不该出现在聊天框里。
• 它有局限，也有偏见。模型反映的是它学过的材料，包括材料的空白和倾向。

这些都不需要计算机科学学位，需要的是好奇心和健康的怀疑精神——好老师每天都在培养的东西。

从哪里开始：在学校，也在家里

让孩子祛除 AI 神秘感最快的办法，是让他们亲手做出一些行为上有点像 AI 的东西。当一个孩子写下几行代码，让机器人对光线、声音或者一次按键做出反应，智能这个词里的神秘感就流干了。他们会看到：一台按规则行事的机器也可以显得很聪明；接着，他们对更庞大的那些系统也会开始问出更尖锐的问题。

这正是编程和机器人成为 AI 素养天然入口的原因。在开普敦的sheen academy，孩子们在操心神经网络之前，先给实体设备写程序，于是抽象概念落在了具体的东西之上。sheenbot∞ 开发板就是为这种动手起步而生的：传感器进来，代码在中间，行为出去。想看看它适不适合自家孩子，一节试听课是负担很小的试水方式。

不过，开始并不需要一套器材。下面这份清单，任何家长或老师都可以马上用起来：

1. 陪孩子完整用一次 AI 工具，让他们找出其中一处出错的地方。
2. 把一项家庭作业变成核查 AI，而不是用它来生成答案。
3. 在家里或课堂上约定一条规则：哪些个人信息永远不能输进聊天机器人。
4. 和孩子一起把一个含糊的提示词改写清楚，再比较两次的结果。
5. 聊一聊某个回答可能来自哪里，又可能漏掉了谁。

让炒作和恐惧各归其位

每一条 AI 头条都在两个极端之间摆荡：它要么改变一切，要么终结一切。孩子两头都听得到。给他们一个更冷静的说法会更有帮助：这些工具有用，而且越来越便宜；它们同样有缺陷，而且是由怀有自身利益的人做出来的。学会同时握住这两个念头，才是真正的素养，它比任何单一的模型或公司都活得久。

结论

DeepSeek 时刻没有改变孩子需要学什么，它改变的是紧迫程度。有真本事的 AI 正走向便宜、开放、无处不在，这把 AI 素养推进了基础课，而不再是专业选修。从小处开始，从好奇心开始，让孩子动手做到足以理解自己正在看的东西。想读更多我们关于教 AI 和机器人的文章，新闻中心是个继续下去的好地方。

常见问题

我的孩子学 AI 是不是太小了？

多半不小，只要把概念和年龄匹配好。年幼的孩子不需要知道模型是怎么训练的，但他们能理解：计算机是在猜，而猜出来的东西需要核对。这些概念会随着他们长大而层层加码。

教这些，我需要懂技术吗？

不需要。核心习惯——先验证再相信、保护好自己的数据、追问答案是从哪儿来的——是判断力，不是工程能力。如果你能教孩子质疑一则广告，你就能教他们质疑一个聊天机器人。