AI 會改寫輔導成本，不該改寫教育目標

Rogier 提到，過去六十年的研究早已證明：一個人學習的最佳方式是一對一教學。那為什麼我們還坐在 20 人、甚至 300 人的教室裏？核心原因是成本。給世界上每一個人配一位專屬導師，成本實在太高——儘管所有人都知道那才是效果最好的方式。

當輔導品質變得便宜

AI 改變了成本曲線。按他近年的觀察，AI 已能提供接近一對一教學水平的個性化指導，效果往往比在教室聽課、或單純讀書更好。他還畫了一組很刺眼的對比：小學教育一年大約一萬兩千美元、本科一年約八萬美元；用 AI 提供同等品質的教學，成本大概只要一百美元量級。

他也提到一個趨勢判斷：用 AI 輔助學習，可以用大約少 60% 的時間學到同樣內容。每所學校明天會不會採用是另一回事——但技術上的可能性，已經擺在桌上。

最大障礙往往是機構，不是技術

Rogier 的判斷：最大障礙不是技術，而是害怕變化的機構。若一所學校禁用 AI，另一所允許學生自由使用，用 AI 的孩子會遠遠領先。AI 仍不能替代面對面互動與社交連結——但對工具是否開放，會拉開孩子之間的差距。

他更銳利的預測是：十年內還無法適應 AI 的學校，最終都會消失，因為會落後得太遠。李飛飛補充：這些學校要面對的未來世界，本身也因 AI 快速變化，所以學校確實該改變。她堅信每所學校、每間教室都應擁抱 AI，每個學生也應如此。

把教師拉進討論

與此同時，李飛飛強調集體責任：要把教師與教育管理者納入 AI 討論，並展示可行路徑。做不到這一點，採用方式就容易變成恐慌式禁用，或默許作弊——兩者都幫不了學生。

教育的目標是培養人

她認為，教育的目標從來不是「用好一個工具」，也不是糾結閉卷還是開卷，更不是標準化考試分數本身。教育的目標是培養人，讓每個人能成為社群與社會裏有意義的貢獻者，過上有意義的生活。AI 不該剝奪這些基本目標中的任何一個，反而應幫助我們更好、更高效地達成它們。

但公共討論常卡在二元對立：AI 是不是用來作弊？考試要不要把 AI 拿走？這些不該是重心。更該問的是：怎麼賦能老師與學生、怎麼重構課堂與考試、怎麼重新思考招生與資源分配——以及既然技術能降低教育成本、提高可及性，我們怎麼給城市低收入社區、農村地區與全球南方提供更多資源。

對家長與學校而言，實務界線可以很簡單：把 AI 當成能擴大可及性的輔導引擎，同時由人守住「教育到底為了什麼」。先禁再說或許感覺安全，卻可能讓學習者落在一條不會等人的曲線後面。