8月29日，HICOOL 2026全球创业者峰会上，一场关于青少年的讨论，从技术参数、商业模式和产业趋势之外，回到了一个更基础的问题：
当AI越来越擅长给出答案，谁来守住孩子的判断力？
圆桌主持人、不下牌桌发起人Claire把这个问题抛给了四位背景不同的嘉宾：牛栏山一中实验学校党总支书记姚宇鹤，全球说联合创始人杨利民，EVOMAP创始人张昊阳，以及北京市新英才学校七年级学生彭高迪。
开场时，她特别提到AI不神秘一直坚持的一个价值观：Be Concrete。不谈抽象的“AI会不会替代人”，而是回到真实的课堂、真实的孩子和真实发生的变化。
这也是AI不神秘在一次次入校课程、青少年黑客松和项目实践中不断遇到的问题：孩子学会使用一个AI工具，其实比成年人想象得更快。真正困难的是，当答案几秒钟就能生成，他还愿不愿意追问“为什么”；当AI给出一个看似完整的方案，他有没有能力判断对错。
01 AI时代，答案越来越便宜，判断正在变贵
姚宇鹤讲了一个校园里的例子。
学生在果蝇遗传学实验中发现，北京地区野生黑身果蝇极少，于是继续追问：世界上是否存在某种自然环境，会筛选出更多黑身果蝇？
孩子们借助AI搜集全球自然数据、建立模型、推演遗传结果，最终锁定了一个非洲国家。
过去对初中生而言门槛很高的统计和数据分析，被AI大幅降低了。
但姚宇鹤同时提醒，AI可以帮助孩子够到过去够不到的问题，却不应该替孩子完成思考本身。直接生成作业答案，最大的风险不只是幻觉和错误，而是省略了本该由自己求证、判断的过程。
技术可以进入课堂，但思考的责任不能外包
杨利民则把讨论带到文化。
长期从事语言学习和跨文化传播的他认为，AI时代，字对字翻译越来越容易，但语言背后是文化，而文化背后，是一个民族理解世界的方式。
他的团队正在尝试用AI让中国神话、文学和历史人物“活”起来，也用游戏、互动等方式重新表达非遗。
真正让他觉得有希望的，恰恰是孩子面对传统文化时的方式。
他们很少先谈“文化传播”这样的大命题，而是先问：能不能把它做成一个游戏？能不能更好玩？
这次HICOOL YOUNG未来创新场里，AI不神秘带来的37位青少年、27件作品，也提供了一组真实样本。
有人把非遗做成游戏，有人做观星助手；两个15岁的高中生自学OCR、拼装硬件，做出一台不依赖手机的错题识别归档设备。
这些作品未必完美。
但真正值得看的，从来不只是孩子用了哪个模型，而是：他为什么发现这个问题？为什么想解决它？AI给出很多可能以后，他为什么选择这一种？
工具可以快速学会，问题意识和判断力却无法一键生成。
张昊阳谈到的则是另一层。
他11岁开始自学编程，从游戏开发一路走到AI Agent。如今他研究的是，智能体能不能把解决问题的经验沉淀下来，让后来者不必从零开始。
AI正在越来越擅长继承经验。
但谈到孩子，他反而更强调基础、通识和对工具边界的理解。
他引用罗素谈人生的三种激情：对爱情的渴望，对知识的追求，对人类苦难不可遏制的同情。
这些东西不会直接生成代码，却决定一个人最终拿技术做什么。
因为技术越来越能回答：
“能不能做？”
而真正需要人回答的，是：
“为什么做？”“值不值得做？”
聊到这里，Claire把话筒真正交给了台上年龄最小的嘉宾。
“成年人已经讨论了半天，现在听听孩子真正怎么想。”
七年级学生彭高迪会用AI做网站、处理图片、辅助写代码，但不会直接搬生成结果。
被问到哪些事情希望成年人多帮一点、哪些事情希望给自己更多空间时，他的回答很具体。
选学校、接触社会、出行这些需要阅历的事情，希望大人多帮一点；但做PPT、写讲稿、AI Coding，他希望自己完成。
家长可以一起头脑风暴，但不要替他写完。
因为：“别人帮我写了，我背不下来。而且自己做才有意思。”
一句孩子的话，把AI时代成年人最难拿捏的边界说清楚了：支持，但不替代。
02 圆桌最后，讨论又被打开
如果AI时代只能为孩子保留一种“力”，最重要的是什么？
判断力、工具力、独立思考力、沟通力、好奇心、审美力、创造力、行动力……
现场没有得出统一答案。
但也许，这恰恰就是答案的一部分。
AI时代真正需要培养的，不是一张统一的能力清单，而是一个孩子逐渐知道：自己怎么看世界，怎么作选择，怎么行动。
这也是AI不神秘在与越来越多孩子一起创造之后，越来越明确的一件事：
我们真正想培养的，不是更早学会使用AI的孩子，而是能够驾驭AI的孩子。
他知道怎么问AI，也知道什么时候应该怀疑AI；知道什么可以交给机器，也知道什么必须自己决定。
而这，也正是HICOOL YOUNG“发现、连接、培养下一代AI创造者”的意义。
从未来科技·探索局、未来创新场，到青少年黑客松和未来人才论坛，孩子不再只是站在台下“看看未来”，而是真正进入创新发生的现场：去看、去问、去试，把一个念头变成作品，再表达自己的判断。
所谓“下一代AI创造者”，未必是最早学会AI的人。
而是在AI给出无数答案之后，依然能够提出自己的问题、作出自己的判断，并把判断变成行动的人。
因为AI会越来越擅长回答。
而未来真正属于人的，是决定什么问题值得回答。
— END —
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