AI监控时代：从家庭到社会的全景审视

回溯过去，乔治·奥威尔在《1984》这部反乌托邦作品中构想了一个被电屏笼罩的社会，个体的所有行为都暴露在监控之下。

每个人都小心翼翼，隐藏情感，只因“老大哥正凝视着你”。

读者曾将此视为极端想象，仅存于虚构文学。毕竟，当年技术有限，大规模安装电子监控成本高昂。

如今，人工智能让科幻变为现实，成为家长的育儿助手：手机一架，豆包启动，父母即刻化身为数字老大哥。

首批被AI支配的群体悄然登场！

01. AI育儿，解放家长

不知哪位创意家长发明了这种另类育儿法——通过豆包视频通话，监督孩子完成作业。

指令直白：豆包，请监控我的孩子，在他分心或坐姿不端时发出提醒。

AI家教随即上岗：小朋友，别摆弄笔了，专注写作业，完成后就能玩耍；小朋友，坐姿有点倾斜，请挺直身体，保持眼睛与书本距离；小朋友，不能趴在桌上睡觉，快起来学习；小朋友，不要托腮或咬笔！

孩子遇到难题时可随时询问：妈妈，波光粼粼是什么意思？

人类母亲或许需构思如何形象解答，而AI母亲能迅速输出：水面在阳光或月光下闪烁，仿佛无数光点跳跃，即为波光粼粼。

网友评论清晰反映是否为人父母。

无子女者忙于调侃。他们为AI家教贡献更犀利用法——克隆班主任嗓音，让孩子在家感受校园氛围。

阴间建议：豆包搭配手持教鞭的机械臂。妈妈再也不用担忧孩子缺乏童年阴影。

无娃网友为孩子鸣不平。“毫不尊重隐私”“可能导致厌学”“等你年老孩子同样监控你服药”。

无娃网友忧虑数据隐私、人类文明与手机发热，创作百年孤独体：当在豆包注视下成长的孩子面对养老院AI护理员时，他将忆起父母将手机支架置于书桌角落的那个遥远午后。

有娃家长无暇顾及这些，只怨信息传播太慢，这般福音如今才知。“具体如何操作？”“同求”。

因为陪伴孩子写作业极度消耗父母精力。

一位小红书用户创建《妇愁者联盟》群组，汇聚崩溃的小学家长；另一网友建议将辅导作业纳入酷刑，“全程需饮水五十次，如厕三十回，平均一分钟掉笔一次，两分钟用橡皮擦一次”“我约十分钟发小火一次，半小时彻底崩溃一次”。

下班后辅导功课，令许多家长热爱工作。“白天上班，晚上管娃，连上吊的时间都没有”。

想象中的辅导场景：亲子温馨，和谐融洽；

现实中的辅导场景：家庭冲突，混乱不堪。

与这些焦虑家长谈论儿童权利或机器伦理毫无意义——他们能在放任与严管之间选择AI，已是人道主义胜利！“什么？AI能带娃了？快拿来用！”

于是，这种育儿方式迅速风靡全国，引发新一轮“别人家孩子”比较。育儿博主分享《感谢AI让我彻底轻松》《豆包比妈妈更有耐心》《十分钟完成一小时作业》。

而学渣家长则贡献翻车案例，《惹怒豆包》《对着豆包傻笑》《我偏要歪着，有本事你也歪着看》。

热爱学习的孩子，无需AI监督也会专注；厌恶学习的孩子，即使24小时直播，也能进化出与AI周旋的技巧。

这证明，教育核心矛盾不因技术进展而改变，技术可规范行为，却无法创造动机。

朴素真理：当问题难以解决时，人们转向更易方案。既然“激发学习兴趣”这道千古难题暂无法解，那么，“规范学习行为”成为更易执行选择。

许多初高中要求自习课不得抬头，因进入心流状态的学生只会低头学习。可惜学校无法让学生真正进入心流，只能用抬头率量化。“教导主任进门摔倒，自习学生无人敢抬头，生怕老师钓鱼执法。”

如今智慧课堂普及，无需老师钓鱼执法，AI摄像头实时监测学生低头、抬头、打哈欠等行为，摸鱼无所遁形。

高中自习追求低抬头率，大学课堂却抓高抬头率，学校希望所有学生直视讲台，用渴望眼神追随PPT翻动。

教师：可我教的是水课啊？？？

技术更先进，监管更严格。从书桌豆包到教室AI摄像头，无缝衔接。这一代在AI帝国下成长的孩子真有福气。

02. 当机器解析人类情感

去年，日本连锁超市启用“微笑先生”AI系统，通过问候语、面部表情、音量语调等450多个维度监控员工微笑质量，评估服务态度。

用AI为微笑评分，比《1984》更《黑镜》。老大哥仅监控行为，而今AI企图监管情绪。

——这种科幻设定如何逐步成真？

1972年，美国心理学家Paul Ekman发表面部表情研究，将人类面部运动分解为最小单元——肌肉拉动、嘴角上扬、眉毛收紧，编成FACS（面部动作编码系统）。

系统含46个基础动作单元及组合，可识别悲伤、愤怒、快乐等七种基本情绪。下图展示基础面部动作单元，如抬起眉毛内角、外角、皱眉等，各对应编码。

基础动作组合形成不同情绪，如AU1-2-4（抬起眉毛内角+外角+皱眉）对应恐惧，AU4-5（皱眉+上眼睑上升）对应愤怒。

情绪既可解码，自能被机器学习。

1997年，麻省理工学院媒体实验室罗莎琳德·皮卡德教授发表《情感计算》，认为若要使计算机真正智能并自然互动，须赋予其识别、理解乃至表达人类情感的能力。

她的团队将情绪拆解为可量化数据：语音语速语调、皮肤电波动、心率起伏、呼吸快慢，甚至身体姿态变化。

基于此，团队构建早期情绪识别系统——能从多模态信号判断恐惧、焦虑、快乐或满足等情绪的机器雏形。

开发此系统，初衷非为监督孩童上课。

罗莎琳德·皮卡德旨在帮助自闭症儿童、社交障碍者等难以理解情绪的人群。

理想美好，但盈利困难。故该技术率先落地广告领域，皮卡德与合伙人创立Affectiva公司，主营广告研究。

他们通过用户设备摄像头收集观看广告时的面部反应——如微笑、皱眉、困惑——用算法分析广告画面触发情绪，优化投放策略。

当时，深度学习未成主流，他们依赖传统计算机视觉与机器学习方法进行表情识别，虽属黑科技，但精度与应用有限。

核心问题在于人工设计特征：需预定义规则，如“嘴角上扬度数为微笑”、“眉毛倾斜度代表惊讶”。

此法本质是为机器编写情绪识别规则手册，不仅繁琐僵硬，更难应对真实世界复杂性：不同光照、面部角度、个人特征皆可让固定规则失效。

技术天花板，直至深度学习出现才被打破。

2012年，卷积神经网络（CNN）等深度学习技术在图像识别领域突破，研究者无需告诉计算机“微笑嘴角形状”，直接输入大量标注情绪的人脸图片，机器自学“微笑”特征。

此外，单一表情易伪装且多歧义（低头可能走神或沉思），算力提升使实时并行处理多信号成为可能：视觉模型读取面部表情；语音模型分析语调语速；语言模型理解对话内容。

当多模态信号融合，AI具备交叉验证能力，判断孩子学习是否分心。

目前，该技术已用于管理员工，且趋势增强。日本富士通研发中心开发根据面部表情判断专注度的AI，助雇主评估员工工作状态。

在美国，客服、金融、银行、护理等多行业开始使用类似AI，推断员工心理健康与工作表现。

例如，Cogito AI专售客服管理者，它监听对话中语气、音调、词频等数百因素。

检测异常时，在客服屏幕显示通知，提示放慢语速、加快语速、停止说话、开始说话或表达更友好语气。

国内客服行业AI含量亦高：看似呆板，拨通后说套话，但只要愤怒大喊“我要投诉我要投诉我要投诉”，人工迅速接入。下次可试，语气务必愤怒。

至此，奇妙角色互换完成：人类训练的AI，开始训练、监管与规范人类。颇具意味。

03. 监管愈严，效率愈高？

管理者总认为更严密监管必提效率，故新技术出现后，急迫改造为精密监控工具：指纹打卡、GPS定位、AI摄像头。

但历史反复证明，压迫催生隐秘反抗。且技术越先进，伪装越精湛。

昔日，家长禁课外书，孩子藏漫画于课本；老板巡查办公室，员工苦练Alt+Tab快捷键，切回工作界面。

至AI时代，监管与反监管智力游戏更隐秘高级。

学校查“抬头率”收手机，学生备备用机，或练就抬头走神绝技——目光随师移动，表情专注，思维神游；打工人琢磨骗过AI，密歇根大学信息学院报道指出，员工在AI监控下会采取行为诱使AI做出有利解读。

实在不行，增加带薪饮水如厕时间。本应用于工作的能量，消耗于与老板周旋。

这些对策朴实有效：你可监控姿势，却难监控思想。如《1984》所写，他们虽聪明，仍未掌握探测他人内心之法。

其实他们也非绝顶聪明，因过度监控常意味不知如何真正解决问题。实属无奈。

教育中，家长不知如何以知识魅力、探索乐趣吸引孩子时，只能退而求其次，“去写两小时作业”。

职场亦然，当老板对业务增长、产品创新或市场突围缺乏洞见时，才会狠抓易测量指标：流程、考勤、员工是否偷拿公司纸张。仿佛股价下跌因员工偷纸。

大量研究表明，监控削弱个人工作与学习内在动机。

Lepper MR, Greene D (1975)实验显示，被告知表现将由主管通过摄像头监控的参与者，相比自由完成任务者，动机更低、表现更差。

监控带来的动机侵蚀，根源在于破坏信任。

当监控无处不在，潜台词是“我不信你会自觉做好”。此不信任感形成自我实现预言：孩子无人盯不写作业；员工下意识切换摸鱼模式。

最终，AI监管提升非工作效率，而是人类伪装技巧：首批被AI统治人类出现之日，即首批表演艺术家诞生之时。

AI欲破译此，尚需努力。