AI进家门重新认识一家人
有一个宁夏固原的小朋友用AI做出了羽毛球计分板，他想解决的，是自己和朋友打球时的一个小麻烦。在申请参加面向中学生的黑客松时，他写道：“创造的门槛已经降低，关键在于你是否敢于开始。”
另一边，一些老人面对陪伴机器人，觉得产品不错，却说更适合别人。研究者还想多聊一会儿，老人已经惦记着去钓鱼、唱歌，等到实验换了一种方式，请老人教机器人唱歌，他们反而找到了参与的乐趣。
2026年10月24日，腾讯研究院与BottleDream在浙江安吉联合举办“AI，见家长！”特别活动，这是一场AI & Society创造营的延伸讨论，涉及教育、老龄研究、科技伦理与公益实践。沿着研究与个案往下看，会发现一些在熟悉称呼之下的“陌生人”：需要被管着的孩子，也在寻找创造的机会；需要被照顾的老人，也希望自己的经验仍然有用。AI进入家庭，让一些容易被忽略的愿望变得清晰。
会用AI的孩子 未必在学同一件事
北京探月学校高中校长杨博宇，在现场读出了那名固原学生的申请信。学校愿意提供往返北京的车票，孩子很兴奋，父母却担心耽误高三学习。经过亲友和相关伙伴的劝说，孩子最终获得了48小时的行程。AI让他做出了一个工具，而他能否去到更远的地方，还需要一份邀请、一张车票，以及家人的理解。
杨博宇说，“县城孩子是否已经凭借AI实现了弯道超车”，我们尚不能达成这样的结论。他分享的另一组观察，更值得关注。有学生拍下题目，把AI的答案抄下来；也有学生花半小时追问，为什么会想到这个方法。前者完成了一次作业，后者尝试理解一种解题思路。使用的是同类工具，练习的却是不同能力，这种使用差别还可能拉大学习差距。
因此，了解一个孩子怎样使用AI，光看屏幕亮了多久还不够。得到答案以后，他是否继续追问？能否用自己的话讲清推理？离开工具，还能做出哪些判断？这些问题比笼统的“会不会用”更接近学习本身。产品怎样回应、教师怎样布置任务、家长怎样理解孩子的尝试，都会影响后续发生什么。
羽毛球计分板还有一层意味。这个孩子先有一个自己在乎的问题，才去找工具解决，创造的起点离日常生活很近。教育可以认真对待这样的起点，让孩子有机会解释自己为什么要做、试过什么、哪里还不满意。一个作品的价值，也包括他在创造过程中长出的判断。
向AI开口之前 他已经求助过很多次
接受采访前，一名曾经历创伤的少年先和AI讨论了要怎样讲述自己的遭遇。他把对话要点抄进本子，在与记者通话时停下来，请对方听自己念完。如果报道只能留下一句话，他希望留下的是：“我一直在说，一直在求助，但从来没有人听见。”
曾获全球真实故事奖提名的《正面连接》作者、编辑洪蔚琳讲述了这个细节。少年曾经历校园欺凌等伤害，求助没有得到充分回应，也难以负担持续的专业心理咨询。与AI的对话，帮助他找到了理解和表达自身经历的语言。洪蔚琳没有把这段经历说成治愈。创伤仍然存在，但能够组织起自己的叙述，对这个孩子已有实际意义。
这个故事有一个重要的先后次序。现实中的求助受挫在前，与AI建立联系在后。若从聊天记录开始理解他，就可能漏掉更早发生的事情。家庭沟通、同伴关系、心理支持的缺口，都会影响一个孩子把什么带进对话框。AI的介入可能改变这些处境，带来安慰，也可能放大脆弱情绪。原有困难与新的影响，需要分开辨认。
比聊了多久更值得追问的，还有聊完以后发生了什么。他是否更能说清自己的需要，是否获得了寻求现实帮助的勇气？回应有没有加重自责，或让他越来越依赖单一解释？这些都可以成为评估AI陪伴的具体问题。与此同时，家庭与学校能否回应求助、专业服务是否可及，也决定着这份帮助能走多远。
老人想要的 可能是被需要
一些老人不愿使用陪伴机器人，并不一定因为操作困难。上海交通大学媒体与传播学院长聘教轨副教授张连珊发现，产品有时预先设定了使用者的形象。孤独、虚弱、等待照顾。可眼前的老人有自己的安排，钓鱼、唱歌，生活并没有围着照护展开。
团队于是换了一种实验设计，邀请200多位老年人与机器人互动，安排拥抱、关怀机器人以及教机器人唱歌等活动。按照张连珊的研究介绍，当老人发现自己的投入能够改变机器人的行为时，会感到有价值、被需要。这项实验的长期效果仍需检验，但它提出了一个重要的洞察：适老产品除了照护老人，或许还能让老人主动做点什么。
省去麻烦与保留参与，有时需要仔细区分。有人希望家务少一点，有人享受亲手把一件事做好；有人需要安静休息，有人想继续学习、贡献经验。把事情全部代劳，未必符合每个人的愿望。教机器人一首歌的吸引力，可能就在于老人看见了自己的作用。经验没有因为年龄增长而失效，付出仍能带来变化。
复旦大学老龄研究院教授、复旦AI向善与数智养老研究中心主任申琦，在教学实践中也遇到过超出预想的需求。有老人学会使用大模型后，继续询问能否借此就业、创业。在健康场景中，一些患者带着AI信息走进诊室，也希望更了解自己的身体，参与健康管理。
据申琦分享，这项研究结合75名医生与143名中老年居民的问卷，讨论医患双方如何进行信任校准。患者带来AI信息，医生需要解释其适用范围，并结合个人病情作出判断。沟通的目标，是让患者理解建议为什么适合或不适合自己，形成有依据的信任。
当然，申琦同时提醒，一些使用者可能产生能力幻觉，把AI提供的判断误认为自己已经掌握的能力。帮助长辈理解信息的限度、向专业人士提出更清楚的问题，既能降低误判，也能保留参与决定的空间。我们习惯问长辈哪里需要照顾，有时还可以多问一句，最近有什么想做的事。
家长和孩子 如何在 AI 时代共同成长
现场一位观众谈到与父母相处的困惑。长辈对新技术有兴趣，却又坚持过去的经验，年轻人不知道怎样沟通。中国社会科学院新闻与传播研究所研究员、中国社会科学院大学特聘教授、博士生导师卜卫指出，类似矛盾在计算机进入家庭时就出现过。她提出，孩子和家长都需要学习数字素养，相关内容也应进入教师培训。
卜卫主旨分享的主题是《跨越百年媒介焦虑：AI时代我们如何与孩子一起成长》，将当下的 AI 焦虑，置于更长周期的媒介史中进行观察。漫画、电视、电子游戏、互联网，都曾引发成年人对孩子成长的担忧。卜卫由此提出，理解孩子与媒介的关系，需要同时考察家庭关系、同伴互动和使用动机。相似的焦虑不断出现，值得追问的是，每一代人是否真正理解了孩子为什么走近一种新媒介。
另一个重点，是儿童参与数字生活的权利。孩子既使用技术，也会通过提问、创作和反馈影响数字环境。“技能不等于素养”，会操作工具，与有能力判断工具，仍是两回事。卜卫指出，当下我们常说这一代孩子是“AI原住民”，指的是技能的原住民，而非素养的原住民。数字素养至少包括理解媒介是怎么运作的（算法、数据、生成机制）；批判性地评估信息（AI 说的不一定对，热搜上的不一定真）；了解使用的安全与伦理（隐私、深度伪造、AI 使用边界）。最珍贵的是，用技术去创造和表达。卜卫说，数字素养需要两代人，甚至三代人一起学习。
这意味着，家长也需要有地方提问。一个AI回答为什么看起来很有道理，却未必可信？孩子是在省略思考，还是借助工具深入理解？哪些信息不宜输入？这些都需要学习。只告诉家长加强管理，没有回答怎样判断，焦虑很容易变成对时间和次数的反复检查。学校、社区和企业提供的素养教育，可以把这些难题讲具体。
杨博宇建议，家长和孩子共同认识AI，商量适合自己家庭的使用原则。中国社会科学院文化发展促进中心研究员段伟文的分享，从能力、认知、关系与责任四个方面讨论人如何与AI相处。借助AI尝试过去做不到的事，仍需要人主动发现问题、选择行动；获得流畅的答案，还要辨别事实与推测；用技术整理记忆、表达感情，也要珍惜真实的共同经历。发布内容或采取行动时，对隐私、他人权益和公共信任的影响，同样需要由行动者认真考量。工具能够扩大行动范围，判断与责任也应随之跟上。
落实到家庭，可以从一次共同核查开始。答案的依据在哪里，哪些地方没有把握，遇到什么情况需要另找专业帮助？大人暂时答不上来，不妨把查证的过程做给孩子看。
承认自己的不了解，并不意味着放弃引导。家长仍然可以示范，怎样面对不确定，怎样修正错误，怎样为自己的选择负责。规则也可以说明理由，并随着经验调整。孩子由此学到的，是如何形成判断；家长获得的，则是了解孩子如何与技术相处的机会。
让家长满意 未必就帮到了孩子
圆桌上出现了一道假设题：一位家长要求孩子绝对服从，向AI家庭教练寻求帮助。一个好的家庭 AI产品，该怎样回答？智能向善联合创始人、理事长赵翼说：“你既要跟家长共情，也要跟孩子共情。”
这句话指出了家庭服务的一道难题。输入问题的是家长，承担后果的可能还有孩子。孩子没有进入对话框，他的处境却已经与答案有关。如果产品只顺着提问者的情绪回应，一次令人满意的聊天，也可能让家庭沟通更困难。
赵翼介绍，他们近期发布的免费AI家庭教练“齐家AI”，正在围绕共情、积极关注、咨访同盟等维度建立评估。活动材料还介绍了心理学专业人员参与评分、结合用户反馈改进的做法。这样的评估，可以进一步落到具体对话中。面对控制性的要求，有没有询问被省略的背景？能否帮助家长重新描述问题，而不把对孩子的指责直接当作事实？产品的作用仍需通过测试与实践检验。
齐家AI的共创方式也值得关注。据介绍，180位志愿者利用工作之余参与，有人写代码，有人研究心理学、设计产品，也有人提供真实的养育经验。日常生活中的难题因此有机会直接进入产品讨论，技术与专业知识之外，使用者的经验也参与塑造服务。
成本的变化，也让这种探索有了新的条件。按照赵翼现场提供的估算，为一个家庭服务一年的大模型调用成本约为2元。它不包括研发、专业评估和安全保障等完整投入，但低调用成本意味着，部分日常沟通支持有机会触达更多家庭。接下来要检验的是，获得帮助的人能否更好地理解彼此。家长用得起很重要，孩子是否因此被更认真地对待，同样重要。
AI的真实效果 在对话之外
申琦在现场回顾，2024年，团队与腾讯研究院、腾讯SSV时光实验室开展了AI向善语料库老年文本库的相关工作。此后，团队在不同地区开展“教老年人使用大模型”的活动，接触了上千位老人。就业、创业等需求，正是在实际接触中出现的。仅凭对老年生活的想象，未必会想到这些问题。
真实使用也会提出另一类问题。回答写得完整，老人是否理解了适用范围？孩子得到安慰以后，是否知道还能向谁求助？家长学会一种沟通方法，回到生活中能否用起来？评估走到这里，就需要把技术表现与人的后续经历联系起来。研究者和一线服务人员的经验，能够帮助开发者发现仅根据对话文本不易发现的困难。
产品安全、隐私保护与风险识别，需要企业在研发和服务中持续改进。进一步的支持则涉及具体衔接。孩子表达求助之后，能否找到愿意回应的成年人和专业机构；长辈看过健康解释之后，能否把疑问带到医生面前。这些环节需要家庭、学校、社区和专业服务参与，也需要产品提供清楚、可用的提示。每一处衔接是否有效，都应接受实际使用的检验。
这场讨论，把不同领域的研究与普通家庭的经历放在了一起。一个孩子想做计分板，一个少年尝试理解创伤经历，一位老人想继续贡献经验。理解这些愿望，才能进一步判断技术帮到了哪里，还缺少什么。当下的AI是否做到了“让人放心，把人放大”，应该由这些具体变化来检验：人是否更能理解自己的处境，更敢于表达需要，更有底气去做自己关心的事。当AI 真正走进家门，人类也需要重新审视自己、拥抱家人、共同成长。
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