來稿作者：葉君博

在學與教的實驗室裏，不少學員是兄弟姊妹的關係。實驗室大多數時間，最談得來的往往不是學員自己的兄弟姊妹，而是同齡朋友或同級學員。這些兄弟姊妹即使出於同一血脈，但個性不同，能力各異，感情時遠時近，時親時疏，或笑或鬧，或爭寵或不理，或相欺或相扶，卻總是「這麼近那麼遠」。有時跟接送的家長談笑，他們不時慨嘆：「當初就係驚佢一個人悶，諗住生個細佬或者細妹，等佢多個伴，點知佢地都唔啱key……」筆者思忖，在「與ai共在」的時代背景下，會不會出現一個完美無遐的ai兄弟姊妹？

(ai親子場域的真人真事，筆者親身經歷。本文將人工智能寫作「ai」而非「AI」，以突顯人類主體性在場。)

手足關係是共同成長

如果技術真的走到那一步，也許不少父母第一個浮現的念頭，並不是「取代孩子」，而是「減少孩子的孤獨」。一個永遠願意聆聽、永遠不會發脾氣、永遠懂得配合情緒的ai兄弟姊妹，看起來幾乎完美。它可以陪做功課、陪聊天、陪打機、陪吃飯，甚至在孩子失落時主動安慰，在焦慮時即時回應。對於忙碌而疲憊的家庭來說，這像是一種極大的解放。

但問題也許正正由此開始。

真正的兄弟姊妹之所以成為兄弟姊妹，並不只是因為「陪伴」，而是因為彼此都是真實的人。真實的人會妒忌、會爭執、會不滿、會比較、會偏心、會互相傷害，也會在漫長歲月裏慢慢學習如何修補關係。很多成年人回頭看，真正深刻的手足記憶，未必是那些溫馨時刻，反而是爭玩具、搶父母、互揭瘡疤、互不相讓，甚至多年不和之後重新理解彼此的過程。也就是說，手足關係之所以珍貴，不是因為它「舒服」，而是因為它迫使人進入一種無法輕易退出的共同成長。你不能像刪除聯絡人一樣刪除自己的兄弟姊妹。你們共享同一段童年，共享某些創傷與秘密，共享父母的身影，也共享彼此對家庭的不同記憶。正因如此，兄弟姊妹往往成為一個人最早的人際鏡子。

成長需要「不順着你的人」

然而，今天不少家庭真正害怕的，也許已經不是孩子沒有兄弟姊妹，而是孩子失去了「被他人磨擦」的能力。

在高度個人化的年代，我們開始習慣所有東西都能被調校。演算法會推送喜歡的影片，社交媒體會篩選相近立場的人，連娛樂與學習也越來越講求「個人化體驗」。當孩子逐漸活在一個可以不被衝撞的世界時，「手足」這種充滿摩擦、比較與忍耐的關係，反而變得格格不入。

於是，ai兄弟姊妹的出現，可能不只是科技問題，而是一種文明誘惑。因為它代表了一種近乎理想的人際關係：永遠理解你，永遠不離開你，永遠不會真正與你衝突。它像一個永遠站在你那邊的人，也像一面只會反射自己的鏡子。

可是人真正的成長，很多時候恰恰來自那些「不順着你的人」。真正的兄弟姊妹會令你知道，世界並不圍繞自己運轉。父母的愛需要分享，空間需要協調，資源需要等待，情緒需要克制。你可能會因為弟弟打翻你的模型而大哭，也可能因為姐姐的一句說話記恨多年，但正是在這些日常碰撞之中，人開始學習界線、責任、妥協與原諒。

人類需要承受「他者性」

如果未來的孩子主要與高度配合自己的ai互動，我們會不會慢慢失去了承受他者性的能力？

所謂「他者性」，其實就是對方不是你，亦不會完全符合你。真正的人際關係之所以困難，正因為每個人都有自己的欲望、情緒與生命節奏。兄弟姊妹之間最深刻的位置，往往不是「相似」，而是即使彼此如此不同，仍然被迫共同生活。

這也是為什麼，很多兄弟姊妹成年後即使聯絡不多，但一旦家庭出事，最終還是會重新站在一起。那種連結未必浪漫，甚至未必溫暖，卻有一種難以切割的存在重量。

ai或能成為情感中介

而ai沒有這種重量。

它可以模擬關心，卻不會真正因你受傷；可以提供陪伴，卻不會像真實手足那樣，同時帶來壓力、競爭與情感負擔。換句話說，ai或許能提供一種「低阻力陪伴」，卻未必能形成真正的人際生命。

但這不代表ai沒有價值。

對一些獨生子女而言，ai也許真的能填補部分孤獨；對一些難以建立關係的孩子而言，它甚至可能成為情感練習的中介。問題從來不是「應否使用ai」，而是我們是否開始把「沒有衝突的人際關係」視為理想終點。

我們還能否接受真實的人？

如果一個孩子從小只習慣被理解，而不習慣理解別人；只習慣被配合，而不習慣等待與退讓；只習慣情緒即時被接住，而不曾學會承受誤解與沉默，那麼他長大後，是否仍有能力進入真正的人類關係？

回看實驗室的兄弟姊妹，在靜靜學習與熱烈鬥嘴之間，我不禁想到中國人稱呼自己的兄弟姊妹為手足，關係良好的叫「兄友弟恭」，或「兄弟同心，其利斷金」；不和的時候叫「兄弟鬩牆」，或「手足相殘」。小至斗室，大至社會，這些手足事件，不管好或壞，總是教我們遙思細想：也許未來最值得擔心的，不是ai太像人，而是人開始只願意接受像ai一樣的人。於是，「與ai共在」真正重要的問題，也許不是技術能否模擬親情，而是當我們擁有一個完美無瑕的ai兄弟姊妹之後，還會不會願意忍受那個不完美的真人手足？

作者葉君博，資深教育及戲劇工作者，長期觀察特定情境下的人際動力、語言結構與判斷過程，近年專注研究人在ai決策系統中的判斷與責任。

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