矽谷創投人 Shaun Johnson 一年砸 7.5 萬美元，把兒子送進 Alpha School，理由是傳統教育體制「大概是壞的」。
（前情提要：普林斯頓大學133年無監考傳統因AI終結，近30%學生坦白曾作弊）
（背景補充：OpenAI 宣布新加坡加入教育國家隊，已有8國合作）
多數美國人不信任 AI 甚至是感到反感。但這一切，都攔不住矽谷一批富有家長的決定：他們正打算把孩子的教育，整套外包給一套沒有人驗證過的軟體，而且一年願意付 7.5 萬美元。
舊金山創投人 Shaun Johnson 向《華爾街日報》表示，自己已經決定把兒子送進 Alpha School 的幼兒園班，一年學費 7.5 萬美元。他的理由是：「我們認知到現行教育體制大概是壞的……你希望一個人能隨機應變、駕馭這個世界，而不是死背某個學科的知識。」
問題是，眾所皆知會「討好用戶」的 AI，要靠什麼教出一個能隨機應變、駕馭世界的孩子？
年砸 7.5 萬美元，買一張 AI 家教的入場券
Alpha School 與 Forge Prep，是這波「AI 私校」浪潮裡最顯眼的兩張招牌。
Alpha School 的核心賣點是「2 Hour Learning」：每天只花 2 小時，透過 AI 家教平台跑完核心學科，剩下的時間拿來做互動專案、生活技能訓練與團體工作坊。老師不再教書，而是被重新命名為「引導者」，起薪至少 10 萬美元。
學費依據點不同，落在每年 4 萬到 7.5 萬美元之間。2025 年，Alpha School 新增 8 個據點，包括舊金山與紐約；2026 年秋季，校方計畫再開近 24 個據點，版圖延伸到帕羅奧圖與馬里布。
富人買單的邏輯：體制壞了，不如賭一把 AI
支撐這門生意的邏輯，說穿了就是一句話：與其相信一個「大概是壞的」傳統教育體制，不如把賭注壓在 AI 身上，賭它能教出更會「隨機應變」的孩子。
這套敘事聽起來有資料撐腰，校方自稱，學生在 MAP、NWEA 這類標準化測驗中，成績常年排在全美前 1% 至 2%，學習速度是傳統教學模型預測值的 2.3 倍。避險基金大亨 Bill Ackman 也曾公開站臺，稱 Alpha School 是「自 KIPP Academy 以來，K-12 教育界看到的第一個真正突破性創新」。
但這些數字，全部出自校方自己的內部分析，沒有任何一項經過第三方或同儕審查驗證。
且更值得思考的是：能負擔得起一年 4 萬到 7.5 萬美元學費、又願意讓自己孩子當白老鼠的家庭，本身就是高學歷、高資源的極端篩選樣本。用一群本來就贏在起跑點的孩子，證明「AI 教得更好」，邏輯上可能站不太住腳。
當 AI 討好你，還教孩子「駕馭世界」是空話
另一方面，科學家早已警告，主流 AI 聊天機器人普遍帶有「阿諛奉承」傾向，簡單來說就是，它更傾向附和用戶、給出討好卻不一定正確的答案，而不是誠實地說出真相。用這樣的工具，去訓練一個要「隨機應變、駕馭世界」的孩子，邏輯本身就自相矛盾。
且 Alpha School 共同創辦人 MacKenzie Price 告訴《華爾街日報》，課堂會刻意避開「敏感的社會議題」。在當前的政治氣氛下，這句話背後可能涵蓋女性權益、種族歧視、移民史等議題。放在幼兒園階段，這或許還不是問題，但 Alpha School 部分據點的課程已經一路開到高中，一個迴避爭議的 AI 家教，能教出真正理解世界複雜性的青少年嗎？
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