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读者们把它当作一种极端的想象，是反乌托邦文学里才会出现的剧情。毕竟技术也没那么发达，挨家挨户装电子监控挺贵的。
如今，AI让当年的科幻小说成了家长的带娃神器：手机一架，豆包上线，家长瞬间变身老大哥。
不知道哪位天才家长想出的邪修带娃方法——给豆包打视频，让它监督小孩写作业。
AI家教就此上岗：小朋友，别玩笔了，专心写作业，写完就能玩了；小朋友，现在坐姿有点歪哦，身子别侧着，眼睛也离书本远一点；小朋友，不能趴在桌子上睡觉哦，快坐起来学习；小朋友，别用手托着腮，也别咬笔啦！
人类妈妈还要思考一下怎么回答才有画面感，AI妈妈立刻就能叽里咕噜一顿输出：水面在阳光或者月光下一闪一闪的，像有好多小光点在跳，就叫波光粼粼。
没娃的网友忙着幸灾乐祸。一方有难八方添乱，他们为AI家教贡献了更加歹毒的使用方法——克隆班主任的声音，让孩子在家也能体会到校园的温馨。
十分阴间的建议：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。
没娃的网友忙着为孩子打抱不平。“一点都不尊重孩子的隐私”“会让小孩厌学”“等你老了孩子也这么监督你吃药”。
没娃的网友忙着担心数据隐私、人类文明和发烫的手机，忙着创作百年孤独体：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，他将会回想起父母将手机支架立在书桌角落的那个遥远的下午。
有娃的家长可想不了这些，他们只恨信息传播速度太慢，这种大好消息自己现在才知道。“具体怎么操作？”“同问”。
一位小红书网友创建了一个叫《妇愁者联盟》的群聊，里面都是崩溃的小学学渣家长；另一位网友建议把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，两分钟使用橡皮擦一次”“我大概十分钟发小火一次，半小时彻底疯一次”。
下班要辅导娃儿功课，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”。
和这帮崩溃的家长实在无需谈小孩人权和机器伦理——他们能够在放生和杀生之间选择交给AI，这已经是人道主义的胜利了！“什么？AI能带娃了？拿走拿走别客气。”
于是这种育儿方式很快被全国各地的爹妈实操起来，又带来一次大型别人家的孩子分流现场，育儿博主们分享的都是《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》。
喜欢学习的小朋友，不需要AI监督也会认真写作业；不喜欢学习的小朋友，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为技术的进步而改变，技术可以监管行为，却没有办法制造动机。
非常朴素的道理，但现实往往是——当一个问题太难解决时，人们就会转而解决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”就成了更加容易执行的解决方案。
很多初高中要求学生在上自习课时不能抬头，因为进入了心流状态的学生只会低头学习，对任何外界的声响都不为所动。可惜学校没啥好办法让学生真正进入心流，只能用简单粗暴的抬头率进行量化。“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。”
现在都讲智慧课堂，用不着老师钓鱼执法了，AI摄像头可以实时监测和分析学生在上课时低头、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，学校希望所有的学生都可以直视讲台，用求知若渴的眼神追随每一页PPT的翻动。
更高级的技术，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帝国下长大的小孩算是有福喽。
去年，日本一家连锁超市启用了一个叫做“微笑先生”（Mr. Smile）的AI系统，通过包括问候语、面部表情、音量和语调在内的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》更加《黑镜》。毕竟老大哥只是监控人们的行为，而现在的AI，还想监管人类的情绪。
1972年，美国心理学家Paul Ekman发表了面部表情研究成果，将人类的面部运动分解成一个个最小单元——肌肉如何拉动、嘴角如何上扬、眉毛如何收紧，都被他编成了系统化的FACS（面部动作编码系统）。
这套系统一共包括46个基础动作单元及组合模式，可以识别悲伤、愤怒、快乐等七种基本情绪。下图是一些基础的面部动作单元，比如抬起眉毛内角、抬起眉毛外角、皱眉等，每一个都有对应的编码。
把这些基础动作组合起来，就可以得到不同的情绪，比如AU1-2-4（抬起眉毛内角+抬起眉毛外角+皱眉）对应的是恐惧，AU4-5（皱眉+上眼睑上升）对应的是愤怒。
1997年，麻省理工学院媒体实验室的罗莎琳德·皮卡德教授发表了著作《情感计算》，她认为，如果想让计算机真正智能，并能自然地与我们互动，就必须赋予计算机识别、理解甚至拥有和表达人类情感的能力。
她的研究小组开始把情绪拆解成一组组可量化的数据：语音里的语速和语调、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，她的团队构建了早期的情绪识别系统——一种能够从这些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。
罗莎琳德·皮卡德起初的想法是让机器帮助那些无法顺利理解情绪的人，例如自闭症儿童、社交障碍患者，或者在压力与抑郁状态下难以觉察自己情绪变化的人。
想法很好，就是不怎么赚钱。所以这项技术最先落地在了广告领域，罗莎琳德·皮卡德和另一个合伙人创立了一家叫做Affectiva的人工智能公司，主要业务之一就是广告研究。
他们使用用户的笔记本或手机的摄像头，收集他们观看广告时的面部反应——如微笑、皱眉、困惑等——然后用算法分析广告中哪些画面触发了积极或消极情绪，好用来优化广告投放策略。
那时候，深度学习还没成为主流，他们依赖传统的计算机视觉和机器学习方法来进行表情识别，算是一项黑科技，但在精度和应用范围上还是很有局限。
其核心问题在于依赖人工设计的特征：研究人员需要预先定义好一套规则，比如“嘴角上扬多少度算微笑”、“眉毛倾斜多少度代表惊讶”。
这种方法本质上是在为机器编写一本识别情绪的规则手册，不仅繁琐、僵硬，更难以应对真实世界的复杂性：不同的光照条件、多样的面部角度、独特的个人特征，都会让这套固定的规则体系失灵。
技术的天花板，直到深度学习的出现才被线年，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了重要的突破，研究者不再需要告诉计算机“微笑的嘴角是什么形状”，直接给机器输入足够多标注好情绪的人脸图片，它就能自己学会“微笑”的特征，非常聪明。
当这些模态的信号融合在一起，AI 就具备了交叉验证的能力，帮你判断小孩在学习时到底有没有开小差。
在美国，包括客服、金融、银行、护理在内的多个行业已经开始使用类似的人工智能，以此推断员工的心理健康和工作状态。
当它检测到异常情况时，会在客服人员的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、开始说话或尝试表达更友好的语气。
就这样，一场奇妙的角色互换完成了：被人类训练的AI，开始回过头来训练、监管和规范人类。很有意思。
老板和家长们总觉得更严密的监管必然带来更高的效率，所以当一个新技术出现之后，管理者总是迫不及待地把它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，小孩就把漫画夹在课本里；老板经常巡查办公室，员工就苦练Alt+Tab快捷键，一键切回认真工作界面。
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——目光紧随老师移动，表情专注，思维却早已神游物外；打工人也会琢磨着怎么骗过AI，密歇根大学信息学院报道指出，一些员工在AI监控下，会采取一些行为AI对他们做出有利的解读。
实在不行，还可以增加带薪喝水和拉屎时间嘛。本该用于工作的能量，被消耗在如何与老板斗智斗勇。
这些对策朴实无华却很有效果：你可以监控我的姿势，但监控不了我的思想。就像《1984》里写到的，
在教育中，当家长不知道如何用知识的魅力、探索的乐趣来吸引孩子时，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，当老板们对真正的业务增长、产品创新或市场突围缺乏洞见与能力时，他们才会调转枪口，回过头来狠抓那些最容易测量的东西：流程、考勤、员工有没有偷拿公司的纸。就好像股价下跌是因为员工偷纸似的。
实验结果表明，与未被监控的参与者相比，被监控的参与者动机更低、表现更差。
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