来稿作者：叶君博

在学与教的实验室里，不少学员是兄弟姊妹的关系。实验室大多数时间，最谈得来的往往不是学员自己的兄弟姊妹，而是同龄朋友或同级学员。这些兄弟姊妹即使出于同一血脉，但个性不同，能力各异，感情时远时近，时亲时疏，或笑或闹，或争宠或不理，或相欺或相扶，却总是“这么近那么远”。有时跟接送的家长谈笑，他们不时慨叹：“当初就系惊佢一个人闷，谂住生个细佬或者细妹，等佢多个伴，点知佢地都唔啱key……”笔者思忖，在“与ai共在”的时代背景下，会不会出现一个完美无遐的ai兄弟姊妹？

(ai亲子场域的真人真事，笔者亲身经历。本文将人工智能写作“ai”而非“AI”，以突显人类主体性在场。)

手足关系是共同成长

如果技术真的走到那一步，也许不少父母第一个浮现的念头，并不是“取代孩子”，而是“减少孩子的孤独”。一个永远愿意聆听、永远不会发脾气、永远懂得配合情绪的ai兄弟姊妹，看起来几乎完美。它可以陪做功课、陪聊天、陪打机、陪吃饭，甚至在孩子失落时主动安慰，在焦虑时即时回应。对于忙碌而疲惫的家庭来说，这像是一种极大的解放。

但问题也许正正由此开始。

真正的兄弟姊妹之所以成为兄弟姊妹，并不只是因为“陪伴”，而是因为彼此都是真实的人。真实的人会妒忌、会争执、会不满、会比较、会偏心、会互相伤害，也会在漫长岁月里慢慢学习如何修补关系。很多成年人回头看，真正深刻的手足记忆，未必是那些温馨时刻，反而是争玩具、抢父母、互揭疮疤、互不相让，甚至多年不和之后重新理解彼此的过程。也就是说，手足关系之所以珍贵，不是因为它“舒服”，而是因为它迫使人进入一种无法轻易退出的共同成长。你不能像删除联络人一样删除自己的兄弟姊妹。你们共享同一段童年，共享某些创伤与秘密，共享父母的身影，也共享彼此对家庭的不同记忆。正因如此，兄弟姊妹往往成为一个人最早的人际镜子。

成长需要“不顺着你的人”

然而，今天不少家庭真正害怕的，也许已经不是孩子没有兄弟姊妹，而是孩子失去了“被他人磨擦”的能力。

在高度个人化的年代，我们开始习惯所有东西都能被调校。演算法会推送喜欢的影片，社交媒体会筛选相近立场的人，连娱乐与学习也越来越讲求“个人化体验”。当孩子逐渐活在一个可以不被冲撞的世界时，“手足”这种充满摩擦、比较与忍耐的关系，反而变得格格不入。

于是，ai兄弟姊妹的出现，可能不只是科技问题，而是一种文明诱惑。因为它代表了一种近乎理想的人际关系：永远理解你，永远不离开你，永远不会真正与你冲突。它像一个永远站在你那边的人，也像一面只会反射自己的镜子。

可是人真正的成长，很多时候恰恰来自那些“不顺着你的人”。真正的兄弟姊妹会令你知道，世界并不围绕自己运转。父母的爱需要分享，空间需要协调，资源需要等待，情绪需要克制。你可能会因为弟弟打翻你的模型而大哭，也可能因为姐姐的一句说话记恨多年，但正是在这些日常碰撞之中，人开始学习界线、责任、妥协与原谅。

人类需要承受“他者性”

如果未来的孩子主要与高度配合自己的ai互动，我们会不会慢慢失去了承受他者性的能力？

所谓“他者性”，其实就是对方不是你，亦不会完全符合你。真正的人际关系之所以困难，正因为每个人都有自己的欲望、情绪与生命节奏。兄弟姊妹之间最深刻的位置，往往不是“相似”，而是即使彼此如此不同，仍然被迫共同生活。

这也是为什么，很多兄弟姊妹成年后即使联络不多，但一旦家庭出事，最终还是会重新站在一起。那种连结未必浪漫，甚至未必温暖，却有一种难以切割的存在重量。

ai或能成为情感中介

而ai没有这种重量。

它可以模拟关心，却不会真正因你受伤；可以提供陪伴，却不会像真实手足那样，同时带来压力、竞争与情感负担。换句话说，ai或许能提供一种“低阻力陪伴”，却未必能形成真正的人际生命。

但这不代表ai没有价值。

对一些独生子女而言，ai也许真的能填补部分孤独；对一些难以建立关系的孩子而言，它甚至可能成为情感练习的中介。问题从来不是“应否使用ai”，而是我们是否开始把“没有冲突的人际关系”视为理想终点。

我们还能否接受真实的人？

如果一个孩子从小只习惯被理解，而不习惯理解别人；只习惯被配合，而不习惯等待与退让；只习惯情绪即时被接住，而不曾学会承受误解与沉默，那么他长大后，是否仍有能力进入真正的人类关系？

回看实验室的兄弟姊妹，在静静学习与热烈斗嘴之间，我不禁想到中国人称呼自己的兄弟姊妹为手足，关系良好的叫“兄友弟恭”，或“兄弟同心，其利断金”；不和的时候叫“兄弟阋墙”，或“手足相残”。小至斗室，大至社会，这些手足事件，不管好或坏，总是教我们遥思细想：也许未来最值得担心的，不是ai太像人，而是人开始只愿意接受像ai一样的人。于是，“与ai共在”真正重要的问题，也许不是技术能否模拟亲情，而是当我们拥有一个完美无瑕的ai兄弟姊妹之后，还会不会愿意忍受那个不完美的真人手足？

作者叶君博，资深教育及戏剧工作者，长期观察特定情境下的人际动力、语言结构与判断过程，近年专注研究人在ai决策系统中的判断与责任。

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