普通人怎么学AI？

周四晚上的社区小讲堂挤得满满当当。我搬着旧投影仪上楼，手心还粘着刚撕下来的胶带印儿。灯管嗡嗡作响，风从走廊尽头吹来，带着小卖部油条和墨水混合的味道。几位阿姨拿着折扇，两个小朋友抱着练习册，外卖小哥把电动车停在楼下，一边看手机一边抬头等待。今天的话题，是大家最近最关心的：AI到底是什么？它会抢走我的饭碗吗？它会把我的聊天记录偷走吗？我说，别慌，先把它看成一个刚入职的聪明实习生：能干，但不懂你的规矩；速度快，但不明白你的底线。我们要学的，是把方向盘握在自己手里。

先说“AI对齐（Alignment）”。这四个字听起来专业，其实很家常：就是让机器的目标与人的价值站在一条线上。你请了个实习生来做事，要先说清楚规矩：什么能做，什么不能做；遇到不确定要先问；既要完成任务，也要不伤害别人。对AI来说，对齐就是在算法里立“家规”：不推极端、不过度、不过线；遇到有风险的内容优先停手，优先尊重，优先透明。比如推荐系统别越推越偏激，图像生成别把陌生人的脸贴到广告里，聊天机器人遇到医疗和法律问题要明确“仅供参考”。更重要的是，对齐不是一次设置，而是不断校正。就像夜骑单车，手握车把，时不时瞟一眼路肩的白线，脚下在动，眼里在看，心里有数。

讲堂里，李阿姨举手说，孙女写作文老想用AI，是不是不该用？我说，用不用不是核心，关键是怎么用。最简单的办法是把AI当“提问教练”而不是“代笔匠”。先让孩子自己列个提纲，再让AI帮她补充例子、挑毛病、问为什么；写完后，再请AI按“内容真实、结构清楚、语言简洁”三条标准给反馈。这样，孩子练的是思路，不是偷懒。对齐在这里，就是告诉AI：我需要的是启发，而不是替代。

再说“隐私保护学习”。这不是一句好听的标语，它有实实在在的技术办法。最常见的是联邦学习：数据不出门，模型去串门。就像每家各自做饭，把火候和经验分享给中央厨房，菜谱却留在自己家。你的手机在本地学习，上传的是参数，不是聊天记录或照片本身。还有“差分隐私”，可以理解为在统计表里轻轻撒一撮“噪声盐”：单个人的痕迹被模糊了，但总体规律还对。比如我们社区想统计每天步数的平均值，用差分隐私处理过的数据，别人看不穿你个人那一天到底走了多少，却照样能得出“大家最近走多了”的趋势。当然，盐撒多了味就变，隐私和准确之间是个取舍，这就需要我们在用工具时看清选项、读明白说明。

说一些够得着的事。外卖小哥小赵跟我交流：他担心“AI会不会把我替换了”。我问他手机里地图的“路线建议”常用吗？他说每天都用，遇到下雨天、电梯维修、学校放学，他会根据AI给的时间预估做调整。我们一起把过去两周的送单记录拉了一份，用简单的预测图表看出“周五晚高峰绕开两条拥堵路”能多省12分钟。AI在这里不是拍板的人，而是多给他一双眼、一双腿，决定权还在他手里。

再比如小店老板娘，最怕的是压货。她用的是最朴素的“隐私保护学习”方法：不把客户手机号上传到任何陌生系统，先在本地表格里做个“过去三个月销量+节假日标签”的小模型，再让AI帮忙画图，找一找波峰波谷的规律。她问我能不能“把会员信息全上传，让AI给出人群画像”。我说，能不上传就不上传，如果必须上传也要先做“脱敏”：姓名变编号，电话只保留后三位，地址只到街道。要知道，能不用真数据就用假名，是一种克制，也是一种能力。

很多人问，普通人怎么学AI？我给了一个“三步走”：

• 认字典：先弄清几个关键词——AI对齐（Alignment）就是设边界、立规矩并持续校正；隐私保护学习就是“数据不出门，规律能共享”。别急着读论文，先看两篇科普，能用自己的话讲给家人听，就算过关。
• 摸工具：挑两三个能解决眼前事的小工具——语音转文字，帮爷爷口述家史；图像识别，给阳台的绿萝“看病”；表格里的分析插件，做下月家用预算。这些都不需要会写代码。
• 做一件小事：把社区公告翻译成多语种，发到群里；给居委会的活动报名表加上“自动汇总”；为自家小店做一个“节日备货清单”。做成一件，就有下一件。

边学边立规矩，是对齐和隐私最落地的办法。我让大家记四个小习惯：权限要最小化（不用的摄像头、相册、定位权限一律关）；上传先脱敏（名字、电话、地址能涂黑就涂黑）；输出当草稿（AI答案先自查一遍，再发出）；留一份操作日志（哪天用过哪个模型、哪个版本，一条备注省一身麻烦）。看到不当内容别沉默，点“举报”或“不感兴趣”，顺手写一句理由。你的每一次反馈，都是在把模型往我们的价值上挪一寸，这也是参与“对齐”的平凡方式。

当然，AI也会犯错，甚至带偏。物业投诉的例子就很典型：我们小区的噪音投诉多由年轻人通过APP提交，老人家习惯打电话或线下反映。后来模型以为“夜间只有年轻人那栋楼吵”，资源就向那里倾斜。怎么纠正？混合采样，线下问卷与线上数据并用；把“不会用APP的人”也纳入统计；定期复核，让算法别只听一面之词。对齐的一个重要部分，就是承认偏差、修正偏差。

讲到最后，我请大家把AI当成一种新的公共基础设施——像电、像路。电能让人温暖，也会触电；路能通向远方，也要有红绿灯。AI对齐是方向，是方向盘；隐私保护学习是底线，是护栏；学习本身，是一座桥，让更多人过桥，而不是在桥下观望。我们不要求每个人都成程序员，但希望每个人都能问出好问题，设定清晰边界，知道什么时候说“够了”。

散场时，灯慢慢暗下去，大家的手机却亮了起来。有人当场关了两个不必要的权限，有人把今天的要点发到家长群，也有人给我留了言：“下次能不能讲讲怎么判断AI的答案靠不靠谱？”我点点头，收起投影仪。门外的风比来时更清爽。这个城市越来越懂AI的样子，不是冷冰冰的，而是有人情味的：会设规则，会爱惜隐私，也愿意学一点点，让生活变好一点点。