，人工智能会根据阶段性的考试成绩划分学生群体，成绩好的得到更多的学习机会，进入一个正循环，学习差的会在不知不觉中慢慢堕落，这是反向正循环。

    如果雇佣专业教师的话，情况就会好很多了。

    专业教师可以为人工智能节省巨量的工作，这些都是算力啊。

    而且联邦人的平均工资很低，从经济角度来看是绝对划算的。

    更不要说潜在的教育效率提升，创造巨量工作岗位等间接的好处了。

    但这个选择的坏处也显而易见。

    没有那么多的合格教师。

    这倒不是问题，有需求就有供给，教师的供给会慢慢上升的，这将会是一个长期的过程。

    更大的问题是，引入联邦人教师，让联邦人自己给自己洗脑，能行吗？

    这么做的潜在风险肯定比使用人工智能要高得多。

    这样说的话又回到了信念的问题上来了，没有做过的事情谁也不知道结果会如何。

    【选择二：减低星学院的标准】

    这里主要指代的是物质标准。

    支持者认为，联邦学生不需要那么好的物质待遇，给他们建造那么好的教学楼，吃那么好的饭，穿那么好的衣服有什么用呢？

    大部分学生最终还是会回到最基础的工作岗位之中。

    在星学院的这段时间或许就是他们一生中过的最好的时候。

    “我们花钱不是给联邦人享受的！”

    这一个方案是一个系列，降低标准也可以是降低差生的生活标准，提高优等生的待遇，可以因地制宜。

    教学楼建得差一点，饭买得便宜一点，都可以。

    只要最终的结果不变，在整体上降低成本就行。

    这倒没有什么多说的，可操作性和合理性都比较高，唯一值得关注的地方就是削减哪一部分。