纽约学区部署 Realbotix 人工智能机器人进行课堂教学

在工业和教育领域，机器人的部署通常遵循明确的效用轨迹：降低劳动力成本、提高精度或在危险环境中执行任务。然而，纽约州西部萨拉曼卡市中央学区（Salamanca City Central School District）最近的一项采购引发了关于机械工程、教学价值和企业出身之间交叉问题的重大质疑。据报道，该学区斥资 57,590 美元——从 95,000 美元的标价中折扣而来——购买了一台由 Realbotix 制造的名为“Sally”的机器人。虽然学区将其描绘为对教育技术的前瞻性投资，但对该硬件进行的技术与企业审计显示，其背后存在更复杂、甚至可能更令人不安的现实。

从机械角度来看，“Sally”代表了一类特定的社交机器人，它优先考虑人机交互的美学效果，而非功能性的手工操作能力。与为拾取和放置操作设计的工业机器人或为亚毫米精度设计的医疗手术系统不同，Sally 主要充当大语言模型（LLM）的物理底盘。对于工程师而言，这里的软硬件衔接是故障或成功的关键所在。该机器人充当了一个传声筒，将基于文本的 LLM 输出转换为合成语音以及初步的面部或手势动作。问题依然存在：为什么要花近 6 万美元购买一个静止的人形底盘，而同样的计算逻辑（即 LLM 本身）却可以通过一台 500 美元的笔记本电脑或 200 美元的平板电脑实现？

教育动画机器人的企业血统

要了解围绕 Sally 的争议，必须审视其母公司的行业整合情况。Realbotix（前身为 ）在 2024 年 5 月进行了重大的品牌重塑。在此之前，该公司收购了现以 Abyss Creations 名义运营的 Simulacra Corporation。对于机器人和成人科技领域的人士来说，Abyss Creations 是一个耳熟能详的名字——它是“RealDoll”的制造商，这是一种主要用于性用途的高端真人大小人偶。近年来，Abyss 一直在整合人工智能，以创造能够对用户产生情感和体验式响应的“伴侣”。

虽然一家公司多元化的业务组合并不一定使其失去竞标政府合同的资格，但成人“伴侣”与课堂“教师”之间的技术重叠是巨大的。其核心技术——仿真头颅、模拟皮肤材料以及 LLM 集成——几乎完全相同。在 K-12（幼儿园至高中）的环境下，这引发了关于采购道德和学区董事会尽职调查的深刻质疑。当学区动用纳税人的钱购买机器人时，他们买入的不仅仅是一件硬件，还买入了一个由一家主要市场历史上一直属于成人娱乐行业的公司所管理的特定数据收集与软件更新生态系统。

经济可行性与硬件噱头

这些单元的技术规格通常显示，“机器人”不过是安装在电动框架上的扬声器和摄像头。如果目标是为学生提供人工智能辅助教学，那么配备一批高性能笔记本电脑将更具效率、可扩展性和多功能性。然而，该学区却选择了单一的高成本故障点。如果 Sally 下颚的执行器发生故障，或者其专有软件需要昂贵的订阅费用，学区最终将得到一个极其昂贵的“镇纸”。这是一个典型的“科技洗白”（tech-washing）案例，即通过一个物理对象为一种可以通过现有基础设施以更低成本提供的软件服务赋予某种精致感。

迫在眉睫的数据采集问题

除了成本和企业历史之外，任何工程师或隐私倡导者最紧迫的技术担忧是数据最终用户许可协议（EULA）。LLM 的运行和改进需要大量数据。当机器人被放置在教室中时，它配备的麦克风和摄像头会为了促进“交互”而处于持续工作状态。这些音频和视频数据去了哪里？它们是否被用于训练下一代 Realbotix 模型？如果是这样，该学区就不只是一个客户，他们还在为一家私营企业提供补贴性的训练环境。

有记录表明，人工智能公司有未经同意抓取公共互联网数据的历史。在学校这种受控环境中，这些数据价值更高。与儿童的互动是优化自然语言处理的“金矿”。除非学区签署了严格的、本地化的、非云连接的协议——考虑到现代 LLM 所需的计算能力，这在技术上很难实现——否则他们可能正将学生暴露在史无前例的企业监控之下。这并非假设性风险，而是当前人工智能时代的基本商业模式。

小规模 LLM 能提供更好的路径吗？

推动像 Sally 这样的大型云连接课堂机器人的趋势，与边缘计算和本地化人工智能的新兴趋势形成了鲜明对比。以最近出现的 CrankGPT 为例，这是一款为离网使用而设计的手摇驱动聊天机器人。虽然它看起来像是一个“后末日”时代的稀奇玩意，但 CrankGPT 证明了一个至关重要的技术点：LLM 不需要 6 万美元的底盘或大型服务器集群也能发挥作用。通过在树莓派（Raspberry Pi）等本地化硬件上运行较小的模型（如 Liquid AI 的 1.2B LFM 变体），开发者可以创建私密、节能且具成本效益的工具。

如果萨拉曼卡学区想要将人工智能整合到课程中，他们本可以资助一个创客空间，让学生自行构建本地化的人工智能界面。这将教给学生机械工程、编码以及能源管理的物理学知识。相反，通过向第三方供应商购买“黑盒”机器人，他们正在教导学生成为他们既不理解也无法维修的技术的被动消费者。这与 STEM 教育应有的宗旨背道而驰。

课堂自动化的未来将走向何方？

作为一名机械工程师，我欣赏创造栩栩如生的人形机器人的技术成就。然而，作为一名记者和科技经济观察者，我发现将这种特定的硬件应用于公立学校是一种资源错配。我们正在见证“AI 垃圾”（AI slop）时代从数字内容向物理世界的转变。正如现在出现了一些“反 Grammarly”工具来帮助人们隐藏在写作中使用人工智能的行为一样，我们可能很快就需要一些工具来帮助我们从不必要的、侵入性的和经济上可疑的机器人技术中收复物理空间。

Sally 在纽约的出现向各地的学区董事会发出了一个信号：目前“人工智能”的市场营销速度正在超过硬件的实际效用。在为动画机器人教师签下五位数的支票之前，管理人员必须针对数据隐私、机械耐用性以及他们引入孩子身边的机器的企业血统提出尖锐的问题。机器人技术应该解决问题，而不是借着进步的幌子制造新的问题。