勤奋的定义在教育领域已被改写
如果说劳动抽象化和财富分配极化属于历史问题，那么人工智能带来的对勤劳这一价值审美的全新定义，已经在教育领域日益显示出来。在职业教育领域，美国的政客喜欢淡化人工智能的威胁，热衷于宣扬再训练项目，认为它们能够帮助失业人口找到新的工作。因为人工智能发展速度快，涉及的领域日渐广泛，因此这种再训练似乎必须是终生的，必须要紧随人工智能的发展节拍。至于这种培训能在基础教育洗炼中已经惨遭淘汰的低收入人群中产生多大的积极结果，没有人真的敢打包票。
在基础教育领域，勤奋和效能的定义也在不断被改写。学习中的勤奋不再是纯粹的知识和技能积累，而变成了一种对自知与自觉的积极寻求——为了不被人工智能轻易替代，为了成为对人工智能的存在与力量有察觉、有驾驭的新一代劳动者。近年来，美国学者开始意识到人工智能教育必须“从娃娃抓起”，让孩子们在大学教育之前就进入人工智能的知识语境，人工智能及其相关知识内容已经广泛走进基础教育，出现于美国中小学课堂。其中的代表之一就是AI4K12计划，该计划是由人工智能促进协会（The Association for the Advancement of Artificial Intelligence）和计算机科学教师联盟（Computer Science Teachers Association）共同推进，由美国国家自然基金提供资助。该计划将人工智能相关的问题分为五种：一是认知，包括人的感知对比计算机感知，从感知到认知，计算机认知的局限性；二是表征与推理，包括世间万象如何通过数据表达，计算机如何利用这些数据进行推理，它的局限性是什么；三是学习，包括学习的本质，机器学习的方法，神经网络基础，机器学习的局限性；四是自然互动，包括自然语言处理，知觉与哲学思维，人机互动等；五是社会影响，包括人工智能对商业、医保、司法等领域的改变，人工智能的经济驱动作用，人工智能带来的伦理争论，人工智能对就业岗位的威胁等。进而将这些知识内容分为四个年级段（2，3-5，6-8，9-12）传授，各阶段内容各不相同，复杂度逐步递增。[48]
与之相匹配，越来越多的科技公司和大学也开始研发和提供帮助青少年理解和学习的互动平台。Scratch就是其中代表，它与IBM共同开发了“认知伙伴”（Cognimates）和“给孩子们的机器学习”（Machine Learning for Kids）。谷歌的创造性实验室（Creative Lab）开发了“可教的机器”（Teachable Machine）来帮助青少年学习视觉识别和分类的原理。“应用软件发明家”（App Inventor）则是由麻省理工学院开发，利用亚马逊智能音箱的自然语言处理能力，来帮助青少年从事手机程序的开发。[49]
其实，有设计的人工智能系统未必让人越来越懒，越来越受动，它同样可以用来实现自由意志的提升，将自由这一价值观的定义从消费主义中解放出来。卡内基梅隆大学的卡塞尔教授（Justine Cassell）指出，今天对人工智能的畏惧并不新鲜，在历史上早已有之。当电报和电话日渐普及的时候，19世纪、20世纪的美国家庭十分担忧这些新的通信设施会让他们的女儿受到诱惑，进入脱离家庭道德制约的无法之地。这种畏惧并非针对科技本身，而是关乎人们对自身、后代、家庭和群体价值观的担忧。人工智能的目标未必是完全的机器自立自治，1956年夏天的达特茅斯会议对机器可以模拟学习智能的定义并不是这一概念的本义。卡塞尔认为，1946年到1953年间召开的梅西基金会讨论大会（The Macy Conferences）上对控制论的讨论更具代表性：人工智能的目标是建立一套“关于人类心智活动的普遍科学”，并用机器来作为认识人类认知的模型。卡塞尔指出，如果从一开始，我们就接受人并非自立自治而是互相依靠的，那么我们对机器的追寻也就不会陷入对自立自治无尽追求的怪圈。
卡塞尔长期从事人工智能虚拟学伴的研发和实验观察，她对于教育学和社会学理论的吸纳极其充分，意在建立具有社交属性的人工智能。她与她的学生塔塔罗（Andrea Tartaro）开发了一款专门针对阿斯伯格症孩童的学伴，在学校和一些非正式场合，观察这些9—14岁的孩子们如何与虚拟学伴展开互动。虚拟学伴被设置成一个故事的发起者，然后会在特定的时候陷入沉默，进而发问“然后发生了什么呢”，来诱导孩子们加入对话。实验结果十分令人惊喜，这些平日里与普通孩子交流极其困难的阿斯伯格症患儿，在与虚拟学伴的互动中展现出了前所未见的沟通技能，他们会积极补全虚拟学伴说到一半的故事。例如在奶奶做饼干的故事里，当虚拟学伴陷入“犹豫”之时，他们主动说奶奶去拿面粉，奶奶去拿糖等等。可见沟通的技能在这一人群中并非缺失，而是普通人习以为常的社交环境对他们来说过于压迫，与人工智能之间的沟通则不存在这样的问题。这意味着人工智能系统能够帮助我们理解特定人群的意识活动，进而引导他们学会一般的社会互动。[50]
可见，从对人工智能的不同定义出发，不局限于生活中常见的应用，将能更完整地认清这一科技所蕴含的潜力。它可以应用于消费主义式的自由，让人们不断沉浸在让自己舒适的圈层当中，不断点击可预判的、带来更多快感与刺激的内容；它也可以回归到对人的心智的真正的科学研究中，从对机器的研究中探索人类意识的复杂活动，释放人的潜能，实现真正意义上的赋能与自由。