湖南
你有沒有想過，2035年的教室會是什么樣子？是每個孩子都有一個AI助教、老師只負責“管機器”，還是貧富差距被AI越拉越大、窮國的孩子連不上網也買不起設備？
加拿大國際發展研究中心（IDRC）和EdTech Hub聯合發布的這份45頁報告《2035年的人工智能與教育系統》，基于對全球專家的訪談和大量信號追蹤，把AI與教育未來十年的關系翻了個底朝天。
全球每周有2億人使用ChatGPT，英國一項調查顯示42%的教師已經在工作中使用生成式AI。世界銀行數據顯示，中等收入國家貢獻了全球生成式AI流量的50%以上，而低收入國家不足1%。2022年全球70%的兒童處于“學習貧困”狀態（10歲前無法閱讀和理解簡單文本），在報告最悲觀的場景中，這一比例到2035年絲毫未變。訓練GPT-3產生的CO?相當于500噸，每次查詢消耗約1.5克CO?，每天數百萬次查詢相當于數百噸CO?排放。ChatGPT每5-50次提示消耗500毫升水，數據中心的擴張正威脅著缺水地區的水安全。
這不是一份“AI會不會改變教育”的預測報告，而是一張2035年教育系統可能走向的“劇本地圖”。
三個底層洞察，先打個底
在展開14個趨勢之前，報告強調了三件事：第一，AI的使用已經在爆炸式增長，幾乎所有教育工具都在或即將融入AI，老師、學生、管理者都在用，哪怕用的不是專門的“AI工具”。第二，AI發展太快了，今天的趨勢可能明天就過時，“在你完成前瞻研究之前，場景要么已經發生，要么已被證偽”。第三，中低收入國家之間的差異巨大，人均GDP、技術基礎設施、政府機構能力、教育系統容量，決定了不同國家面對AI時的“起跑線”完全不同。
七件“更確定”的事：正在發生的改變
1. AI正在幫老師減負，尤其是行政雜事。 在塞拉利昂，老師通過WhatsApp使用Teacher AI聊天機器人，3個月內平均用了35次。老師們最常問的問題是：“能用AI排課表嗎？”——風險低、見效快，比讓學生用AI更安全。
2. AI正在幫學校管理者提效。 寫撥款申請、排課表、收學費、管招生……印度初創公司Teachmint估值5億美元，從提供學習內容轉向AI學校管理平臺。阿聯酋、肯尼亞、不丹、吉爾吉斯斯坦等國已經在用AI分析教育管理信息系統里的數據。
3. AI正在讓“因材施教”變得更可行。 在大班額環境下，AI可以快速診斷學生哪里沒學會，然后生成對應難度的練習。智利、秘魯、烏拉圭等國已經建立了早期預警系統，識別有輟學風險的學生。AI for Education平臺上，“評估學生學習水平并生成合適難度的任務”是投票最高的AI教育用例。
4. AI正在給學生提供個性化輔導。 全球個性化學習AI初創公司獲得巨額融資：韓國Riiid融資1.75億美元、中國松鼠AI融資1.8億美元。在巴西，AIED Unplugged項目已覆蓋7000所學校、50萬名學生，用AI工具提升寫作能力。有專家直言：“在中低收入國家，學生在使用AI方面已經走在了老師前面?！?/p>
5. AI產品獲取門檻不同，將加劇全球不平等。 世界銀行數據顯示，中等收入國家貢獻了全球生成式AI流量的50%以上，低收入國家不足1%。更扎心的是，很多AI產品本質上是“提取式”的——在“全球北方”開發，靠“全球南方”用戶的數據來優化模型，價值被抽走，不平等被固化。
6. AI基礎設施的成本，將進一步拉大差距。 算力成本、穩定互聯網接入、設備成本……這些對中低收入國家的開發者和用戶來說都是門檻。2021年全球風險調查顯示，東非只有22%的人認為AI會“主要幫助”人類，而北歐和西歐這一比例是48%。人們對AI的樂觀程度，與收入水平高度正相關。
7. 中低收入國家政府正在更積極地介入。 巴西通過了AI法律框架，印度發布了生成式AI咨詢意見，沙特啟動百萬人AI培訓計劃，7個非洲國家起草了國家AI戰略。兒童數據保護成為監管重點，印度、尼日利亞、巴西都出臺了專門針對兒童數據的保護措施。有意思的是，巴基斯坦的AI政策草案“照搬”了中國，巴西的風險分類框架“呼應”了歐盟——南南學習、跨區域模仿正在發生。
七件“不那么確定”的事：爭議與變數
8. AI正在改變“從出題到閱卷”的全流程，但效果參差不齊。 AI可以用來出題、批改，但對長文本的批改質量不高、存在偏見風險。有專家直言：“老師花好幾年才能學會做好評估，即使這樣，不同老師之間的評分一致性也不高。AI能做到‘足夠好’嗎？這是核心問題。”在高 stakes（決定孩子未來的）考試中，沒人敢輕易讓AI做主。
9. 生成式AI的輸出存在不準確和偏見。 一個經典例子：“讓AI設計一節分數課，它輸出用披薩切片來教。這對肯尼亞農村的老師毫無用處。”由于訓練數據以英文和西方內容為主，AI生成的內容天然帶有“西方中心”偏見。這種不準確性嚴重影響了教師、學生、家長對AI工具的信任。
10. AI有可能“拉平”教育差距。 這是一個樂觀的方向。比如，AI可以把開放教育資源翻譯成當地語言——一個專家團隊用6個月幫ChatGPT在馬里創造了150本當地語言的書籍，“沒有任何出版商會做這種事”。AI還可以幫助有障礙的學生，比如為聽障學生翻譯資源。關鍵在于，AI能否真正“低成本、大規?！钡靥峁└哔|量教育。
11. “大科技”會主導AI教育產品市場嗎？ 有可能。OpenAI設立了學習影響力獎，獲獎者獲得10萬美元+API積分+NVIDIA工程師指導。NVIDIA在非洲扶持了30多個開發者社區。大公司的優勢很明顯：資本雄厚、產品能力強、品牌知名度高、可以“免費”送產品換數據和用戶習慣、能吸引頂尖人才和算力。但也有反對觀點認為，開源LLM正在快速追趕（閉源產品的優勢只有6個月左右），不同市場需要不同的品牌、商業模式和實施模式，“贏家通吃”未必成立。
12. AI教育不是“贏家通吃”的市場。 開源LLM（如Meta的Llama 3、Mistral AI）與閉源產品的差距只有6個月左右，最終會追平。肯尼亞有35萬學習者使用的個性化學習平臺EIDU已經開源了源代碼。進入門檻在降低，市場會更分散。
13. AI產品有顯著的環境影響。 訓練GPT-3排放500噸CO?，相當于一輛普通美國汽車一年排放量的100多倍。每次查詢消耗1.5克CO?，每天數百萬次查詢就是數百噸。每5-50次提示消耗500毫升水。在中低收入國家建立和擴展數據中心，可能加劇水資源不安全。
14. 多元群體正在聚集起來“共同感知”并采取行動。 AI for Education社區為中低收入國家的AI教育從業者搭建交流平臺、提供資助。非洲聯盟發布了大陸AI戰略，為那些還沒有自己AI戰略的國家提供藍圖。南南合作也在發生——印度派團隊去支持其他中低收入國家的IT專業人員。
五種未來：2035年可能上演的劇本
報告基于上述趨勢，構建了五個“劇本”，并請專家對每個劇本的“可能性”和“緊迫性”進行了排序。
劇本一：AI加劇了學習鴻溝（可能性第1，緊迫性第1）
到2035年，高收入國家借助AI實現了學習的跨越式進步，而許多中低收入國家仍然陷在“學習貧困”的惡性循環中——全球70%兒童學習貧困的比例，十年后依然沒變。原因包括：缺電缺網、數字素養低、算力不可得、進口的EdTech產品不符合本地情境、政府的監管適得其反……最可能發生在基礎設施薄弱、規模較小的低收入國家。
劇本二：AI分散了注意力，資源被浪費（可能性第2，緊迫性第2）
AI的炒作讓捐助者和政府投入了大量資金，希望“彎道超車”。但結果是：AI產品證據不足、不準確性問題沒解決、成本居高不下、甚至限制了學生的批判性思維。相比之下，結構化的教學干預和有針對性的教師培訓被證明更有效、更劃算。唯一的“銀色內襯”是：AI泡沫破裂后，教育生態系統開始更重視嚴謹的證據。最可能發生在外部投資高、缺乏制度保障的國家。
劇本三：有效個性化學習惠及多數學生（可能性第3，緊迫性第2）
到2035年，個性化學習系統廣泛普及，每個孩子都有自己的AI導師。AI模型被商品化和開源，訓練在不同語言和數據集上，全球各地涌現出多樣化的產品?！疤幚韙oken的成本低到無需計量”，政府、學校、家庭都負擔得起。不準確性問題基本消失。平臺為老師提供每個孩子的學習進度概覽，為政府官員提供投資建議。最可能發生在數字基礎設施水平較高的國家。
劇本四：大科技主導的AI學習，開啟監控時代（可能性第3，緊迫性第4）
面對不斷增長的人口，許多中低收入國家政府轉向AI來管理越來越擁擠的課堂。AI產品提供“永遠在線”的教學界面，老師的角色變成“監督和維護AI系統”。大科技公司用其他市場的巨額利潤“免費贈送”教育產品，與政府和電信公司簽訂“鎖定”協議，用戶無法退出。這些產品是為高收入國家設計的，不反映“全球南方”用戶的文化和語言。作為交換，用戶數據被商業化或被政府用于監控。最可能發生在支付能力低、但政府致力于利用技術的低收入國家。
劇本五：AI減輕了教師和學校管理者的行政負擔（可能性第5，緊迫性第5）
這是最“平淡”但也最“靠譜”的劇本。到2035年，寫成績單、排課表、申請經費、分配老師和學生——這些繁瑣的行政流程被AI自動化了，沒有產生嚴重的意外后果。老師有了更多時間專注于教學和與學生建立深層聯系，教師滿意度和留任率飆升。學校領導者可以專注于回應家長、老師、學生的需求。AI工具很少被學生直接使用。最可能發生在上中低收入、穩定、教師數字素養較好、能有效投資連接和設備接入的國家。
最后
看完這份報告，最大的感受是：AI與教育的未來，不是“技術決定論”，而是“選擇決定論”。同樣的技術，在不同的政策、基礎設施、治理能力、社會信任下，會走向完全不同的劇本。
對政策制定者來說，最危險的陷阱不是“什么都不做”，而是“被炒作帶著跑”——在證據不足的情況下重金押注AI，結果資源被浪費、不平等被加劇。最值得投資的方向，恰恰看起來“沒那么性感”：加強數字基礎設施、提升教師的數字素養、建立嚴格的評估體系、保護學生數據隱私、鼓勵開源和本地化創新。
對普通人和教育工作者來說，可以更清醒地看待AI：它確實能幫我們省下批改作業、排課表、寫報告的時間，但教育的核心——理解一個孩子的困境、點燃他的好奇心、在他迷茫時給一個擁抱——這些東西，AI還遠做不到。而且，也許永遠不該讓它來做。
報告節選
三個皮匠報告AI譯版
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