未来的AI世界，会包容这一代编程儿童吗？

谈论起火热的少儿编程赛道，企业们宣传的往往是培养儿童对未来人工智能时代的强适应性，这同时也是家长情愿让孩子报读编程教育的原因。

然而，在编程教育繁荣的背后，很少人思考过儿童的未来命运：5年后，10年后，广告中“未来人工智能时代掌舵者”的工作体验是怎样的？

编程无疑是未来人工智能世界中的基本创造工具。因此，软件编程作为一种基础学科，还是有其必要性的。但在AI奇点日趋可见的今天，对孩子在职业和技能上的意义极可能是有限的。

人工智能的澎湃算力，未来必然如水电、燃气，高铁一样泛化为社会的基础设施。大众要学会的是如何高效利用这些服务，而非去学习给排水，电气或者高铁驾驶。毕竟这些岗位，只占社会工作岗位的极小部分。

奇点逼近

编程教育所描绘的未来舞台，往往带着“人工智能”“大数据”等前沿趋势光彩名词聚光灯的辉映。聚光灯下儿童们会在其中自由驾驭人工智能，成为IT职业赢家。

然而为儿童搭建舞台的企业和学校很少能说清楚：什么才是同时适合儿童教育，又适合人工智能的软件“编程教育语言”？摇摆不定，没人说得清楚。从早期的Pascal和C++，到当下如日中天的Scratch，再到近期直接向业界看齐的Python。

然而，很少人思考过这样一种可能性：未来不需要学习这么具体的编程语言。

本质上讲，编程是人类和计算机对话的语言，为了让计算机按照人的指令执行任务，人类发明了编程。如果未来继续发展，如果计算机能够直接精确的理解人类语言，儿童是否还要专门学习“计算机能理解的语言”？直接回归自然语言告诉计算机要执行的命令就可以，对于大多数人来说，这就足够了。

事实上，Python这类贴合自然语言的代码能流行开来，就是这一趋势的反映。

 “人工智能”的算力本身就是可大规模复用的基础设施，它们被调试出来的目的就是高效快速消灭各行业代码工作量，这本质上就是反编程教育的。

人工智能飞速发展的当下，编程教育的热潮未必长久，也可能是奇点降临前的最后一个黎明。这一代 “编程儿童”长大后的舞台未必是代码，而更可能被推向创造、决策性的岗位。

计算机先驱阿伦·凯（Alan Kay）说：科技是在你出生之后发明的所有东西。

理想情况下的编程教育，应保留一定的广度和跨学科性，为未来技术演变预留一定的包容空间。

这种包容在中国很难存在。常见的剧情是：许多编程企业以竞赛和升学加分为招牌，钦定几个语言作为“AI时代必备”大干快上，鼓励家长和学校们报读班级。

刹不住的编程竞赛

随着大量政策的出台，少儿编程这条赛道以AI之名起步，狂飙发展于各类竞赛，体现为各种远高于国家信息教育标准的软件编程训练班，多以辅导信息学奥林匹克联赛之名招生。

这是因为“奥信”获奖经历，可使中学生获得一定升学加分奖励。直白的分数利益，有效推动了“奥信”的泛大众化。教育企业背后的资本，终于找到了拥抱学校家长需求的切入点，以及泛化为教育标准的想象空间。编程教育市场一时如烈火烹油。涌现出大量竞赛。

软硬件编程赛事行业地图/笔者整理

狂飙突进背后存在着危机。

竞赛可称为编程教育的双刃剑。一方面它通过加分升学创造了刚需，使家长学校心甘情愿买单，为资本发掘了足够的市场，完成了早期普及；但另一方面，在应对AI的未来上，编程教育多少偏离了教书育人目的，产生了变质和异化，隐含着延误孩子职业发展的可能。

例如，当前各类竞赛重点复习的语言——Pascal已几近淘汰。在可视化编程语言流行，且强调复用工具库的今天，Pascal仅有寥寥的自带库，编写效率极其缓慢，已在业界过期淘汰。

Pascal其实并非一无是处，也有着结构明确，逻辑严谨的优点，这使其作为少儿入门编程尚算合格。然而在中国特色的竞赛压力下，Pascal偏离了应有的定位，耗费了“奥信”儿童们许多课时学习。本应剔除滞后，取其精华的代码课程，其过时性连同先进性被一起强化了。这导致许多“人工智能培训”企业批量生产的不是AI时代的领航者，而是“毕业即过时”的码农残次品。

编程语言更新迭代快，且学习存在切换成本，这种教育浪费孩子时间的效率比以往更高了。

这种荒诞矛盾早有先例可循，曾经流行的奥数教育就是类似的例子。

与升学利益高度绑定的奥数吞噬了太多孩子的时间和对数学兴趣，使“奥数孩子”技能聚焦于数学，以牺牲其他学科均衡发展为代价，最终这种畸形的教育被教育部刹车叫停。

从一开始的奥数热潮，再到各类奥数机构疯狂挤占课后时间，再到今年教育部全面叫停奥数、华罗庚数学奖停赛，奥数几乎完整演绎了从“模范专业”到“恶性拓展”再到“政策封锁”“全面逃离”的悲剧。

编程教育奥赛与曾经的奥数，有令人不安的相似。

当竞赛加分的利益充斥各方心智，儿童自己单凭自身心智是否能审慎均衡发展能力，是很成疑问的。不兼顾其他学科，致使最后除代码和获奖证书外一事无成，并不是小概率事件。

家长的执念

升学利益总是与家长的执念相伴相生。

在国外编程教育的价值观里，结果不重要，所做的创意和事情本身，比因为做这件事情而得到多少学业加分，职业晋升重要得多。这在中国家长身上刚好相反。

寓乐湾首席内容官于峰认为：" 如果编程教育评价体系、过程和目标都比较机械化，反而会给孩子带来很大的负担。但家长带孩子去上兴趣班，多数时候目标还是比较功利、比较直接的，比如说希望学习编程能够给孩子带来课内成绩的提高。"

许多家长期待的并不是编程本身，而是升学利益。这无疑使编程教育的评价体系重心渐渐偏向竞赛和应试。功利心或许能推动行业发展，但绝不是教育应有的状态。企业、资本、家长的期望赋予了编程太多沉重，这一切几乎必然导致行业饱和和政策规范的终极结果。在此之前，让编程教育回归本源会更好。

技术平民化

即使矫正竞赛带来的语言弯路，留给“编程儿童”们成长的时间也不多。

如果说奥数热潮是被升学加分导致的恶性竞争裹挟着走向不归路，那么90年代全民五笔输入培训热潮的消褪，留下的启示是：一切新兴技术的学习，都面临“技术平民化”的天花板。

五笔输入法在计算机初入中国的80年代解决了汉字输入文化危机，贵为“新活字印刷术”的重大发明，有着特殊的文化政治意义，得到官方大力支持。1987 年和 1988 年国家科委和国防科工委分别发文推广五笔字型、引爆了90年代大量的打字培训班诞生。

好景不长。2006年6月，搜狗输入法推出，体验更加友好，携联想输入及联网词库等技术的加持，拼音输入法的学习成本和综合效率第一次反超五笔，得到了大众接纳。随着移动互联网时代，全触屏手机取代PC键盘作为输入终端崛起，以及AI语音等新技术的陆续整合，输入法领域在大众层面完成了平民化的进程。

至此， “平民化”与“精英化”的技能学习正式分野。后者指向的用途是极小的专业技能圈子，例如速记员，五笔爱好者等等。

纵观电脑软件编年史，不止输入法，所有软件的复杂度和工作量都是下降的。

• 曾经的图像处理领域，无论修色，滤镜，都需要图形设计师掌握许多Photoshop技巧，理解色域、色阶、饱和度、直方图等概念才能完成。现在大众通过美颜APP和修图软件如VSCO Cam、Instagram滤镜即可轻松做到；

• 网站建站：以前的工作模式是前端设计师通过Fireworks，Dreamweaver调试代码 CSS代码，然后再配合界面设计等工作环节才能拥有完整的网站产品；然而借助于Wordpress、Wix等建站平台，辅以开源的素材，普通大众也可独立快速搭建网站；

• 在制造业领域的产品设计，专业人士需要使用高度参数化的CAM软件才能完成，而普通人依然有选择：使用Inventor和Rhinoceros这样的简易3D软件，也可以快速建立可生产的产品原型。

这些都表明未来工作的技能是越来越省力高效的，花几倍的精力钻研99%的代码，显然不如学习80%可靠的代码，尔后专注于更富创造性的工作或是与AI协同决策。

与AI合作

人类与AI应相互支持，而非试图替代彼此。

著名计算机交互专家J.C.R Licklider 在其著作《人机共生（Man-Computer Symbiosis）》中就提出了人类和计算机协同共生的观点，他认为，这能够把人们从“世俗的任务”中解放，从而提高人的智力。

这一50年代的观点对当下“编程儿童”仍有启示意义，意味着他们未来工作场景更偏向创造+决策，而非细化到系统底层，调试具体算法。

J.C.R Licklider认为:人机应相互合作。

图片来源：Wikipedia

Licklider认为，当涉及到计算机的擅长比如代码调试、数据排序方面，人类往往效率极低且错误率很高。而当涉及到计算机做的不太好的地方，比如说情感化决策、创意生成、基于多学科作判断、洞察等等直觉处理能力，人类仍远超于算法。因此人与机器（AI）合作决策更能控制复杂情况。

因此，面对人工智能，非线性的思维、创造力这些特长更符合人的分工角色，才是AI时代人机合作的正确方式，也更能体现人类精髓所在。

AI世界和物理世界

然而，当下的创造工具技能讨论是不平衡的。

软件编程解决的是未来虚拟世界的创造工具问题，发挥的是孩子在虚拟领域创造力。这也导致市面大部分少儿编程作品集中于二维游戏、动画、APP、小程序。

在中国，借助互联网属性的传播渠道、工具，软件编程向市场反复强化了场景，并借“人工智能”之名完成了软件编程教育的概念普及。相应地，面向物理世界的硬件、机器人编程讨论寥寥且滞后，仿佛被“开除”出了编程大讨论。

基于软件程序教育叙事方式，主导了当前的编程教育概念。

图片来源：企鹅智酷

基于互联网宣传的编程教育不一定真实。

家长们虽然对科技教育有迫切需求，但对软硬件均衡发展的要求其实不低。尽管软件编程教育大规模输出培育了整个市场的价值观，但目前尚没有改变大众对于学科均衡的诉求。

从家长关注的领域来看，硬件编程虽然总和小于软件编程及竞赛，但比例仍相当可观

数据来源：企鹅智酷

软件编程教育企业往往会用一些美妙的愿景和教育词汇，掩盖产品的真实教育逻辑。或是选择性地扭曲教育理论。人工智能发展先驱西摩尔·帕普特（Seymour Papert）提出的“建构主义”教学理论就是被企业扭曲的一例。

软件编程教育机构常宣传的叙事是帕普特“让孩子边动手边学习（Children learn by doing.）”的观点：孩子们在屏幕上拖动各类Scratch改编的软件，创作软件作品，如编故事、编程序、创作音乐时，本身就是通过“动手”来提升学习状态，学习AI知识。

但它们没告诉你的是，帕普特其实还有另一观点“可触实体”——在软件之外，鼓励孩子接触更多物理实体，以实现思考的具象化——被有意忽略了。

帕普特及其著名的画图小海龟。他认为：可触摸的实体帮助思考具象化（Tangible objects support concrete ways of thinking）。

企业们更没明说的是：其实它们的最终目的，是希望回避成本较高的硬件教具，而通过边际成本低廉的软件系统满足教育需求，这样才能实现高盈利率。至于这是否会造成儿童的技能失衡，显然不是企业们要考虑的。

软件编程无疑提高了学生信息能力，却也因聚焦软件而忽略了儿童在物理世界中的创造能力训练，这些才是综合成长最重要、最核心的部分。软件编程教育描绘的AI美丽新世界令家长和学校目眩神迷，但当行业快速发展之后，人们应意识到：编程只是万千技能中的一部而已，过度聚焦付出代价的是儿童的整体技能失衡。

编程的世界不只有软件。硬件、结构件也很重要。

更多元健全的学科布局才能更好满足孩子的均衡发展。学校和教育部门也需要推进 “交叉学科”这样的政策顶层设计，才能更好涵盖各类学科，让儿童全面发展。

永恒的是创造

对编程教育而言，工具只是可以切换的手段，创造、解决问题才是目的。

多元结合才能让孩子学习更广泛的知识，有更大的创造的边界，而不止于虚拟的数字世界中。学会编程大多时候只能让孩子做一些简单的动画、APP和游戏设计，无助于在物理现实世界讲述更大的故事。

如果把Licklider“人机共生”的观点泛化到机械和硬件电路，你会发现也同样适用，只是主题换成了如何让人与实体产品更好地互动。近年来，相比单纯的软件和互联网编程教育，创客教育领域涌现出的更多是新型创客编程硬件。

英国的Micro：Bits控制板鼓励儿童结合3D打印件和模块化的电子积木，是一种能极大体现创造力的结构形式/作者整理

好的编程教育不应过度聚焦“代码”和“算法”教学，而是提供包容的成长空间，和软硬件的广泛学习机会，让儿童去探索知识边界，构建自己知识体系。而非受限于AI或者“大数据”的软件叙事。相比追逐“人工智能”这样目的性强的软件编程教育，兼顾更多软硬件创造工具的教学系统，更能帮助儿童成功应对未来动态变化的生产关系。

社会任何时候都需要能纵览全局的人，而非易受趋势迭代影响的“软件专才”。儿童花费几个寒暑假参加培训，掌握一定代码希望驾驭AI时代前，一定要考虑清楚：即使系统掌握了底层代码和算法的人，在科技趋势变迁下往往没有竞争力。程序和算法好实现，然而技术平民化的速度不以人的意志为转移，尤其这种变迁还被AI加速了。

AI时代，一切算法都将泛化为随处可见的基础设施，唯有创造力永存。是否能做创造力的主人，直接关乎 “编程儿童”最终的高度。中国的家长和老师其实可以往长远看：既然儿童未来写什么代码在AI面前差别不大，那么除了代码，孩子还能创造什么？

回到开头的问题：编程儿童们在未来的工作体验到底如何？

答案因人而异。但可以肯定的是：最适合未来AI时代的儿童，永远是既能在代码海洋中潜泳翱翔，又心怀对物理世界的热爱，用创造力的眼光包容新技术的个体。