第210章 关于淘汰制度的讨论

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【选择三：实施分级/淘汰制度】

这一方案主张，在全面义务教育的基础上，缩短「毫无潜力的」学生的学习时长，增加「有潜力的」学生的学时。

例如，如果一名联邦学生在接受义务教育的第二年就完全无法理解教材，那么当地的教育体系管理者就应当有权限缩短他的义务教育年限。

将所有他无法理解的自然科学任务剥离，取而代之的是全方位的忠诚教育和技术教育。

将受教育时间压缩到三到四年。

判定的标准可以沿袭教育型人工智能的标准。

如果真的可以在全联邦范围内推行该教育方案，至少可以节省20%以上的教育经费。

而且，支持者还指出了一些潜在的好处。

可操作性极强，这给予了星族高级管理者群体巨大的权力。

首先，联邦人和星族都承认，教育型人工智能是高效的，是公平的，是不会有私心的。

一些没有能力理解何为人工智能的联邦人不需要过多考虑，他们的主要信息来源就是联邦的权威传媒机构，宣传什么就相信什么。

有一定教育背景的技术人员和管理人员同样承认这一点，他们拥有基础的逻辑思维能力，自己也体验过人工智能的管理，甚至还是这一体系下的优胜者。

无论从个人体验还是科学家，政治权威的角度来看，他们都没有理由质疑人工智能的作用。

至于高阶层的联邦人，如科学家和中级管理者们则更是对人工智能充满了信任。

人工智能是伟大星族先进技术的集中体现，它存在于「星联邦」社会的几乎每一个角落，相关的科学理论和实践案例多如牛毛。

而且，根据星族公开的人工智能理论已经说明了一点，人工智能是一个黑箱，是‘发育（调教）’出来的，不是‘设计’出来的。

这些高阶层联邦人最多只能接触到一些概念性的知识和操作手册，根本无法接触到关于人工智能技术的任何核心知识。

面对成体系化的人工智能科学，他们没有任何质疑的能力，只能选择接受。

于是，从上到下，联邦人最终得出了一个统一的共识。

人工智能是伟大星族最顶尖的科学造物之一，每一个人工智能个体都是独一无二的，它们可以被视为「神的造物」，只有伟大星族才能掌控它们，而且，即便是伟大星族，也无法改变它们的「思维结构」，因此，我们可以完全信任人工智能的判断，只要它在之前已经被证明可以得到足够的信任。

很可惜，这个共识是完全错误的，是最高指挥部刻意引导的结果。

星族的人工智能技术完全可以定向培养或改造一个人工智能。

如果想的话，星族完全能够潜移默化地在所有教育型人工智能中植入如下的‘观念’。

根据星族提供的一些指标，判断学生对星族的忠诚度。

向忠诚度高的学生提供额外资源（此资源可以是虚拟的，比如花费额外算力为其打造更高效的日程表）。

压制不忠诚学生的学习成绩。

方法很简单，为他安排不擅长不喜欢的课程，刻意增加他的竞争压力等等。

这只是简单的一个例子，如果想的话，还可以定向压制某一个学科的人才，压制富有创新能力的个体。

这些操作都不会被联邦人认为是打压，这一切都是被压制者自己的问题。

而这一切的前提就是，打破现有的，人人平等的6年制义务教育体系。

允许更多元化的教育区分，允许淘汰不合格的学生。

听起来很美好，不是吗

在支持者的口中，这哪是教育型人工智能分明就是一个几乎无所不能的人格修改器啊！

反对的声音也集中于此。

主要有三个反对的点。

第一个反对观点认为，抛开教育型人工智能不谈，光看淘汰制度本身，就存在着巨大的问题。

「降低星学院的标准」这一选项中大部分是集体下降，一些好学生和坏学生之间的待遇差距也算是在合理的奖惩范围之内，因此反对声音不大。

但是「实施分级/淘汰制度」这一选项就是赤裸裸的不公平！

要知道，全民义务教育这项政策是构成如今「星联邦」公共思潮的重要基石。

这个基石最关键的一点就是‘公平’。

为什么联邦人能够几乎无条件地接受联邦管理部门的政策呢

因为底层联邦人服气。

为什么服气

因为在星学院义务教育期间，联邦管理者的能力就得到了他们的认可。

大家都接受过如此严苛的教育，经历过超级困难的重重考核。

虽然会有很多联邦人说，这些联邦管理者只是会学习，成绩好而已，但不可否认的是，联邦管理者们确实在公平的竞争中获得了胜利，拥有了管理的权力。

大家或多或少还是服气的。

这就自然而然地奠定了联邦管理者在普通联邦人心中的权威，普通联邦人至少承认，管理者们是有能力的。

但这一切都建立在‘公平’之上。

如果抽掉了这一层基石，将决定谁有受教育权的权力下放，就必然会使得权贵阶层的后代获得优待，或者，至少不会被淘汰。

这是可以预见的，在事前规定的都好好的，但是在实践中绝对会有漏洞。

一旦这种情况发生，联邦的权威很有可能会迎来巨大的下降，进而产生连锁反应，这一先河不能开。

第二个反对观点集中在技术问题上。

支持者所谓的想制定什么样的标准就制定什么样的标准，从执行层面上来说根本不可能。

人工智能是一个黑箱，特别在教育领域，每一个人工智能都需要经过很多很多轮的测试才能应用，肆意改造会出大问题。

万一人工智能在某一个小问题上犯浑，比如，它就是执拗地判断，跑1000米的时间超过4分钟的学生就是「不忠诚的」，怎么办

事实上，很多不合格的人工智能就会出现类似的问题，往往出现这一个问题时会伴生几十上百个类似的问题，从技术角度来说，干脆销毁重新调教一个为好。

第三个问题是，其实不需要实施淘汰制度也可以做到通过调整人工智能压制部分人群。

反对者指责支持者刻意把两者描述成缺一不可的状态，实际上两者完全没有关系。

甚至也不需要调整人工智能的评判体系，只需要修改一下考核内容和教材库就行了。