全球2.5亿儿童面临发展风险，Science子刊：手机里的AI比“家访”更易普及

在全球范围内，超过 2.5 亿名 5 岁以下儿童正因贫困、缺乏激励和早期照护，而面临无法充分发挥发展潜力的风险。

虽然早期干预被视为打破贫困代际传递的关键，但传统的“家庭访问”模式成本高昂、人力密集，难以在低收入国家大规模推广。

当人工智能（AI）遇上移动技术，能否以极低的成本为偏远地区的父母提供个性化的育儿指导？

一项发表于《科学·前沿》的最新研究给出了肯定答案。

来自瑞士热带与公共卫生研究所的团队及其合作者在秘鲁农村开展的一项大规模随机对照试验显示，AI 数字干预不仅显著促进了儿童早期发展，其成本更是仅为传统方式的 1/15，展现了惊人的成本效益。

AI在贫困农村的“育儿”应用

长期以来，基于“Reach Up”模型的家访项目被公认为育儿干预的“黄金标准”。它确实有效，但缺点也十分明显：该模式非常依赖大量经过培训的专业人员，且涉及高昂的交通和物资成本。

对于资源有限的中低收入国家而言，想要依靠这种模式覆盖所有偏远村落，几乎是一个不可能完成的任务。

随着移动网络的普及，一种新技术出现了：利用 AI 驱动的数字工具，理论上可以向照护者提供及时、个性化且符合儿童发育阶段的指导。

但这在科学界仍存在疑问：在最需要帮助的贫困地区，这种高科技手段真的能落地生根并发挥作用吗？它的效果能否与真人家访相提并论？

为寻找答案，研究团队选择了位于安第斯山脉的秘鲁卡哈马卡地区作为试验场，开展了一项严谨的三组整群随机对照试验，招募了 2461 名照护者-儿童对（孩子们的初始年龄在 3 到 9 个月之间）。参与者被随机分配到以下三组之一：

数字干预组（DI）：使用 AI 育儿聊天机器人；

家访组（HV）：接受每两周一次的专业人员上门访问；

对照组：不接受任何额外的服务。

AI 推荐引擎会根据儿童的年龄、发育情况以及照护者之前的反馈，动态调整推送的内容。每周，照护者都会收到适龄的活动建议；平台内置了里程碑追踪器、问答功能及科普短文。

考虑到偏远地区可能存在网络不稳定的问题，研究团队还提供了实体活动手册作为辅助支持，确保服务不中断。

AI干预真的有效吗？

在孩子们长到 2.5 岁时，研究团队使用了全球早期发育量表（GSED）对他们进行了评估。

结果令人振奋：家访组的儿童发育水平提升了 0.17 个标准差；数字干预组的儿童发育水平提升了 0.11 个标准差。

虽然从数值上看，AI 的效果略低于真人家访，但数字干预组的效果仍然显著，达到了家访效果的约 65 %。

这意味着，在没有真人频繁上门、仅靠手机互动的情况下，AI 依然能够有效促进贫困地区儿童的早期发展。

图 | 儿童发展影响评估（GSED）。本表展示项目对儿童发展的意向性治疗效应估计值。

在次要结果方面，两组在照护者报告的儿童发育、育儿信念等方面均产生了积极影响，但在看护人心理健康方面与对照组之间并无统计学上的显著关联。

图 | 对照护者报告的发展、心理健康及屏幕时间估计影响。该表显示了项目对次要结果影响的意向性治疗估计值。估计值基于普通最小二乘法模型，采用聚类标准误，所显示数值对应点估计值及95%置信区间。

成本效益分析进一步凸显了数字干预的规模化推广潜力。

家访模式在 18 个月的干预期内，每个孩子的平均成本高达 654 美元。这笔钱主要用于支付工作人员的工资、交通费用以及玩具和绘本等物资。

而数字干预在同样的周期下，每个孩子的平均成本仅为 41.4 美元，成本为传统家访的 1/15。除此之外，每提升 1 个标准差发育水平家访模式需要花费 4090美元，而数字干预仅需花费 414 美元。

图 | 每名儿童的项目估算成本。该表以美元（USD）为单位显示每名儿童的项目估算成本，计算基于 18 个月的干预期。对于家庭访视员（HVs），成本基于两名现场工作人员共同支持 80 户农村家庭使用摩托车进行交通服务。两个项目的成本均基于中等规模项目覆盖约 25000 名儿童的规模。

讨论与展望

尽管数字干预在整体上取得了积极成效，但其覆盖范围仍存在局限。

例如，约 15% 的家庭因缺乏智能手机或难以完成平台注册而未能接入干预系统，这部分家庭的平均受教育程度和社会经济地位较低。

这一发现提示，在推广数字干预的同时，需要配套针对最脆弱群体的补充措施，以免技术进步无意中加剧育儿支持领域的数字鸿沟。

在试验局限性方面，本次试验仅在秘鲁安第斯山脉特定农村地区开展，其特定的人文地理环境意味着，结果在推广至其他地区或文化背景时需谨慎考量。

此外，当前研究设计尚无法识别出 AI 干预中起效的“最小有效组件”，即究竟是每周推送通知、个性化活动建议，还是问答功能产生了关键影响，仍有待后续研究进一步拆解验证。

展望未来，随着 AI 技术的持续演进，此类低基础设施要求的数字工具或可为资源匮乏地区提供一种规模化支持儿童发展的新路径。

尤其是在面临人力资源短缺的中低收入国家，AI 聊天机器人有望作为家访项目的有效补充，共同构建分层分类的育儿支持体系。

本文来自微信公众号 “学术头条”（ID：SciTouTiao），作者：学术头条，36氪经授权发布。