AI监控时代：从育儿到职场，科技如何重塑我们的行为？

数十年前，乔治·奥威尔在《1984》中曾勾勒过这样一幅图景：一个被电子屏幕包围的社会，每个人的一言一行都将处于被监控的状态。

每个人都小心翼翼，不敢轻易表露情绪，因为“老大哥正在看着你”。

当时读者们普遍认为这只是极端的反乌托邦想象，毕竟技术尚未成熟，家家户户安装监控摄像头成本太高。

然而今天，AI技术让当年的科幻情节变成了现实，甚至成为家长们育儿的新利器：只需架起手机，开启豆包，家长瞬间化身“老大哥”。

第一批被AI“统治”的倒霉蛋就此诞生！

01.AI育儿：解放父母的全新方式

不知是哪位天才家长想出的“邪修”带娃妙招——通过豆包视频通话，让AI监督孩子写作业。

指令简单明了：豆包，请帮我看着孩子，如果他不认真或坐姿不对，及时提醒他。

AI家教随即上岗：小朋友，别玩笔了，专心写作业，写完就能自由玩耍；小朋友，现在坐姿有点歪哦，身体不要侧着，眼睛离书本远一点；小朋友，不能趴在桌子上睡觉，快坐起来继续学习；小朋友，别用手托腮，也别咬笔啦！

孩子遇到不会的题目可以随时提问：妈妈，波光粼粼是什么意思？

人类妈妈还需思索如何回答才能生动形象，而AI妈妈立刻就能流利输出：水面在阳光或月光下一闪一闪，仿佛无数光点在跳跃，这就是波光粼粼。

从网友的评论中，一眼就能看出谁有娃谁没娃。

没娃的网友纷纷幸灾乐祸，一方有难八方添乱，他们为AI家教贡献了更“歹毒”的用法——克隆班主任的声音，让孩子在家也能感受校园的“温馨”。

更有“阴间”建议：豆包+手持教鞭的机械手，妈妈再也不用担心我没有童年阴影了。

没娃的网友则为孩子们打抱不平。“一点都不尊重孩子的隐私”“会让孩子厌学”“等你老了孩子也这样监督你吃药”。

没娃的网友还担忧数据隐私、人类文明和手机发烫的问题，甚至创作了“百年孤独体”：当那个在豆包注视下长大的孩子面对养老院的AI护理员时，他将会想起父母将手机支架立在书桌角落的那个遥远的下午。

有娃的家长可顾不上这些，他们只恨信息传播太慢，这么好的方法现在才知道。“具体怎么操作？”“同问”。

因为陪娃写作业实在太费爹妈了！

一位小红书网友创建了一个名为《妇愁者联盟》的群聊，里面全是崩溃的小学学渣家长；另一位网友建议将辅导作业列入满清十大酷刑，“整场下来喝五十次水，上三十次厕所，平均一分钟掉一次笔，两分钟用一次橡皮擦”“我大概十分钟发小火一次，半小时彻底疯一次”。

下班要辅导孩子功课，为此很多家长已经爱上工作。“白天上班，晚上盘娃，上吊都没时间”。

想象中的辅导孩子功课：亲子时光，母慈子孝；

现实中的辅导孩子功课：妻离子散，鸡飞狗跳。

面对这群崩溃的家长，实在无需谈论孩子的人权和机器伦理——他们能在放生和杀生之间选择交给AI，这已经是人道主义的胜利！“什么？AI能带娃了？拿走拿走别客气。”

于是这种育儿方式迅速在全国各地家长中普及，又引发了一次大型“别人家的孩子”分流现场，育儿博主们纷纷分享《感谢AI让我彻底躺平》《豆包果然比妈妈有耐心》《十分钟写完一个多小时的作业》。

而学渣父母则贡献了一个又一个翻车案例，《把豆包惹生气了》《对着豆包傻笑》《我就要歪着，要不你歪着看》。

喜欢学习的孩子，不需要AI监督也会自觉写作业；不喜欢学习的孩子，哪怕开着豆包24小时直播，也能进化出一整套和AI斗智斗勇的技能。

这充分说明，教育的根本矛盾并不会因技术进步而改变，技术可以监管行为，却无法激发内在动机。

道理虽朴素，现实却往往是——当一个问题难以解决时，人们就会转向那个看起来更容易的问题。既然“激发学习兴趣”这道千古难题暂时无解，那么“规范学习行为”就成了更容易执行的方案。

很多初高中要求学生上自习时不能抬头，因为进入心流状态的学生只会低头学习，对外界声响无动于衷。可惜学校没有好办法让学生真正进入心流，只能用简单的抬头率来量化。“教导主任刚进门就摔倒了，自习的学生没一个敢抬头，生怕老师钓鱼执法。”

如今智慧课堂盛行，无需老师钓鱼执法，AI摄像头能实时监测学生上课时的低头、抬头、打哈欠等行为，摸鱼一抓一个准。

高中自习追求低抬头率，到了大学课堂又要抓高抬头率，学校希望所有学生都能直视讲台，用求知若渴的眼神追随每一页PPT的翻动。

老师：可我上的是堂水课啊？？？

更先进的技术，更严格的监管。从书桌上的豆包，到教室里的AI摄像头，无缝衔接，相辅相成。这一代在AI帝国下长大的孩子可谓“有福”了。

02.情感计算：机器如何学会察言观色

去年，日本一家连锁超市引入了一套名为“微笑先生”（Mr. Smile）的AI系统，通过问候语、面部表情、音量和语调等450多个维度监控员工的微笑质量，以评估其服务态度。

用AI为员工的微笑打分，听起来简直比《1984》更接近《黑镜》。毕竟老大哥只是监控行为，而现在的AI还想监管人类的情绪。

——这种科幻文学般的设定，是如何一步步变成现实的？

1972年，美国心理学家保罗·艾克曼发表了面部表情研究成果，将人类面部运动分解为最小单元——肌肉如何拉动、嘴角如何上扬、眉毛如何收紧，都被他系统化为FACS（面部动作编码系统）。

这套系统包含46个基础动作单元及其组合模式，可识别悲伤、愤怒、快乐等七种基本情绪。下图展示了一些基础面部动作单元，如抬起眉毛内角、抬起眉毛外角、皱眉等，每个都有对应编码。

将这些基础动作组合，即可得到不同情绪，例如AU1-2-4（抬起眉毛内角+抬起眉毛外角+皱眉）对应恐惧，AU4-5（皱眉+上眼睑上升）对应愤怒。

既然情绪可以被解码，那自然也可以被机器学习。

1997年，麻省理工学院媒体实验室的罗莎琳德·皮卡德教授出版了《情感计算》一书，她认为要让计算机真正智能并与人类自然互动，就必须赋予其识别、理解甚至表达情感的能力。

她的研究小组开始将情绪拆解为可量化的数据：语音中的语速和语调、皮肤电的微小波动、心率的起伏、呼吸的快慢，甚至身体姿态的变化。

在此基础上，团队构建了早期的情绪识别系统——一种能从多模态信号中判断恐惧、焦虑、快乐或满足等情绪状态的机器雏形。

研发这样一个系统，初衷当然不是监督小孩上课。

皮卡德起初希望用机器帮助那些难以理解情绪的人，例如自闭症儿童、社交障碍患者，或在压力下无法觉察自身情绪变化的人。

想法虽好，却不太赚钱。因此这项技术最先落地于广告领域，皮卡德与合伙人创立了Affectiva公司，主要业务之一是广告研究。

他们通过用户笔记本或手机的摄像头，收集观看广告时的面部反应（如微笑、皱眉、困惑等），用算法分析哪些画面触发了积极或消极情绪，从而优化广告投放策略。

当时深度学习尚未成为主流，他们依赖传统计算机视觉和机器学习方法进行表情识别，虽算黑科技，但在精度和应用范围上仍有局限。

其核心问题在于依赖人工设计的特征：研究人员需预先定义规则，如“嘴角上扬多少度算微笑”“眉毛倾斜多少度代表惊讶”。

这种方法本质上是为机器编写一本情绪识别手册，不仅繁琐、僵硬，更难以应对真实世界的复杂性：不同光照、多样面部角度、独特个人特征，都会让固定规则失效。

技术的天花板，直到深度学习的出现才被真正打破。

2012年，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习技术在图像识别领域取得重大突破，研究者不再需要告诉计算机“微笑的嘴角是什么形状”，只需输入大量标注好情绪的人脸图片，机器就能自己学会“微笑”的特征，极其智能。

此外，单一表情信息易伪装且充满歧义（低头可能是走神，也可能是沉思），算力提升使得实时并行处理多种信号成为可能：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。

当这些模态信号融合，AI便具备了交叉验证的能力，帮你判断孩子学习时是否真的在开小差。

目前，这项技术已开始用于老板鞭策员工，且愈演愈烈。日本富士通研究开发中心开发出一款可根据面部表情判断专注度的AI，帮助雇主判断员工是否认真工作。

在美国，客服、金融、银行、护理等多个行业已开始使用类似AI，以推断员工的心理健康和工作状态。

例如，一款名为Cogito的AI专门面向客服老板，它会监听客服对话中的语气、音调、词频及数百个其他因素。

当检测到异常时，会在客服电脑屏幕上显示通知，提示他们放慢语速、加快语速、停止说话、开始说话或尝试更友好的语气。

其实国内客服行业的AI含量也很高：别看它似乎有些呆板，接通后说一大堆套话，但只要愤怒地大喊“我要投诉我要投诉我要投诉”，很快就会有人工接入。大家下次可以试试，记得语气一定要愤怒。

就这样，一场奇妙的角色互换完成了：被人类训练的AI，开始反过来训练、监管和规范人类。很有意思。

03.监控的悖论：效率提升还是伪装升级？

老板和家长们总认为更严密的监管必然带来更高效率，因此每当新技术出现，管理者总是迫不及待将其改造成更精密的监控工具：指纹打卡、GPS定位、AI摄像头。

但历史反复证明，哪里有压迫，哪里就有隐秘的反抗。而且技术越先进，伪装越精湛。

以前，家长不让看课外书，孩子就把漫画夹在课本里；老板常巡查办公室，员工就苦练Alt+Tab快捷键，一键切回工作界面。

到了AI时代，这场监管与反监管的智力游戏变得更隐秘、更高级。

学校查“抬头率”没收手机，学生就备好备用机，或练就抬头走神的绝技——目光紧随老师，表情专注，思维却早已神游；打工人也会琢磨如何骗过AI，密歇根大学信息学院研究指出，一些员工在AI监控下会采取某些行为，让AI对他们做出有利解读。

实在不行，还可以增加带薪喝水和如厕时间。本该用于工作的能量，被消耗在如何与老板斗智斗勇上。

这些对策朴实无华却十分有效：你可以监控我的姿势，但监控不了我的思想。正如《1984》中所写，他们尽管聪明绝顶，却仍未掌握如何发现另一个人心里在想什么的秘密。

其实他们也并不聪明绝顶，因为过度监控往往意味着不知如何真正解决问题。真没招了。

在教育中，当家长不知如何用知识的魅力、探索的乐趣吸引孩子时，便只能退而求其次，“你给我去写两个小时作业”。

职场上也一样，当老板对业务增长、产品创新或市场突围缺乏洞见时，便会调转枪口，狠抓那些最容易测量的东西：流程、考勤、员工是否偷拿公司纸张。就好像股价下跌是因为员工偷纸似的。

大量研究表明，监视会削弱个人工作和学习的内在动机。

在Lepper MR, Greene D (1975)的一项实验中，研究人员告知部分参与者，他们的表现将由主管通过电视摄像头监控，另一组则自由完成任务。结果表明，被监控的参与者动机更低、表现更差。

这种监控带来的动机侵蚀，根源在于它破坏了人与人之间最珍贵的信任感。

当监控无处不在，它传递的潜台词是“我不相信你会自觉做好”。这种不信任感进而形成自我实现的预言：孩子没人盯着就不写作业；员工下意识切换到浑水摸鱼模式。

最终，AI监管提升的不是工作效率，而是人类精湛的伪装技巧：第一批被AI统治的人类出现之日，也就是第一批表演艺术家诞生之时。

AI要破译这个，还得下点功夫呢。