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大模型的出现，让“AI会不会取代不同职业”的讨论变得非常热烈，其中，教育行业将受到什么影响，正是一个备受关注的议题。毕竟，越来越多的人碰到问题问模型，论文写作也在用模型。 AI工具在为教育工作者和学生带来了前所未有的机遇与便利，但同时，AI对教育行业的冲击究竟有多大？甚至，有人提出一个终极之问：“AI时代是否还需要人类老师和学校？”智能教育时代，如何在AI和人类教师之间找到平衡？ 这些问题，在近日召开的第一届人工智能教育应用论坛上被广泛探讨。其中在圆桌沙龙环节，大家围绕“大模型背景下人工智能教育的起点与路径”议题展开深入讨论。沙龙由起点教育CEO郭莉主持，清华大学交叉信息研究院教授李建，数问科技CEO、CMU AI博士向光，零一万物联合创始人马杰，晓羊集团总裁兼CEO、美国特拉华大学计算机博士周林，北京十一学校人工智能课程负责人郑子杰现场参与。 郭莉：请先简单介绍一下你们和AI教育的关系。 李建：我是一位教人工智能的老师，新的AI革命对教育产生了非常大的颠覆和挑战。我在清华大学交叉信息研究院任教十几年，交叉信息院就是大家熟知的姚班，由图灵奖唯一的华人得主姚期智院士在2011年创立的。我们院主要是信息科学和其他领域的交叉，包括AI、金融、生物、医疗等等。我从事的研究领域是算法设计和AI，比如如何让AI模型训练得更快，以及AI模型的机理。
清华大学交叉信息研究院教授李建 向光：李教授是教大学生的，我是教中学生的，我们本身都是AI专业出身。数问科技一开始想做一款针对K12学校的技术类学科软件平台，里面有各种技术类课程和云端的实验环境，可以在平台上一站式学习做实验。后来逐渐转型到只针对国际教育领域，主要是留学方向，因为出国申请美国本科和中国的高考评估标准完全不一样。我们现在也在做几款软件，有一款是帮助出国留学生做自动规划，有一些课程服务，尤其是偏计算机类课程。
数问科技CEO、CMU AI博士向光 马杰：零一万物是由李开复老师创办的做AI基础大模型公司，我们和AI的关系就是我们正在一线日夜不停地搬砖，争取把模型做好。
零一万物联合创始人马杰 周林：我应该是AI行业的老人了，我在2000年读博士的时候，AI只是停留在实验室阶段，很难有大规模应用。我们做AI主要目的是为了发文章，当时我们和美国宇航局NASA合作做了一个应用，他们用了巨大的并行计算机进行相关的计算。我从2005年进入教育领域，从美国到国内已经整20年。我认为在ChatGPT之前只能算是传统的AI时代，从ChatGPT开始我们进入一个全面的AI应用时代，我非常期待这个新浪潮给教育带来变革。
晓羊集团总裁兼CEO、美国特拉华大学计算机博士周林 郑子杰：我是北京市十一学校的中学老师，AI是未来的重要发展趋势，我觉得下一代从大学开始学不太科学，可能要和数学一样从小抓起，问题是谁去中学开发这样相对比较硬核的课？我2019年加入十一学校就和校长谈好了，必须允许我在中学开机器学习课，2019年我开始规划如何面向高一数学基础的学生，让他们去接触一些机器学习的底层逻辑和核心算法思想。
北京十一学校人工智能课程负责人郑子杰 郭莉：AI已经应用于教育了吗？现在是什么状态？ 郑子杰：举一个中学应用的例子。第一，现在有些语文教研组已经开始使用大语言模型，帮助学生先写出来一篇二类文，然后再引导学生把二类文提高到高考一类文。 第二，我这个课从2019年到2021年时，写程序包括开展编程，一开始需要给学生一段时间普及，现在这个周期缩短了，学习编程基本上一个月就够了。至于如何写AI框架，我也不推荐学生一行行写，基本上直接和大语言模型提出要求，它就会把python代码给你。我现在教学已经转变了，教学逻辑变成更专注于AI的内容，而不是偏向于那些编程工程的实现。 周林：关于大语言模型在教育领域的应用，我们最近做了大量调研，调研了包括一线城市和三四线城市的很多初高中学校。我觉得有喜有忧，喜的是，我们原来担心很多学校老师根本不知道这个东西有没有使用，但调研后发现，现状是很多老师尤其是年轻老师都在尝试使用。 但紧接着老师给我们反映了很多问题，从刚开始使用的兴奋，到沮丧，再到放弃，目前是这样一个状态。因为大语言模型有大量问题没有解决，包括“幻觉”等一系列精准度问题，以及教育教学核心契合度问题，光靠目前大语言模型本身的能力很难解决这些问题。我觉得后续大量垂直领域的应用出来，才能真正满足学校老师的需求。 马杰：我们自己在一线模型侧的感觉是，包括我们在内所有做基础大模型的公司都还在努力把模型本身的能力做好，把它从本科生水平往博士水平努力，但是我觉得就算它成为博士，到成为一个好老师这样的专业垂类模型还有很长的路要走。此时此刻我认为它还比较早期，不是有知识就擅长于教给别人，更别说它还有很多知识需要提高，存在不精准或各种各样的问题，应用方面也还有很长的路要走。 另外，作为一家基础大模型公司，我们和清华、北大的年轻老师做了很多交流合作，他们对如何用大模型解决问题非常有兴趣和热情，自身也在这个领域很有经验。如何把领域内的东西和大模型结合，其实是大家共同磨合的过程，互相在一起“结对子”，我们对他们做的事非常好奇，他们也想知道我们真正在预训练中遇到的问题是什么，有没有很细节的解决方法。我觉得这样互相学习，对于模型真正在领域中应用是非常有用的。 向光：生成式AI基本可以分为文生文、文生图，文字属于语言模型，图片是扩散模型。语言模型在国际学校天然有一个优势，学生要出国留学基本上是西方这些主流国家，他们在这方面用语言模型挺多的，比如写文书、写英文邮件。有人可能英语不太好，但是现在不怕了。 当时我们和国际学校里面的升学指导，包括一些外国人聊的时候，他们说原本我的工作是帮学生写文书，现在发现大语言模型比我写得还好，可能不再需要我了，一些学生已经开始用起来了。 李建：关于大模型对教育的影响，清华已经开始做了一些工作，对一些课程用大语言模型全方位进行赋能。比如，在线课程很大的问题是不能和课程交互，如果某个地方没有听懂也没有办法，最多把视频拉回去再看一看。 现在用大语言模型把整个课程内容输进去作为知识增强，可以回答学生具体的交互问题，这有点像AI老师，至少是助教角色。清华目前在几十个课程中使用，包括文科、理科很多专业都在尝试，达到了不错的效果。目前还没有完全推广，但是我相信这是一个趋势，能够让很多学生听到名师课程，更好地享受这种教育资源。 另外，大语言模型的确对我们教大学课程提出了很多挑战，现在我不敢留作业了，因为GPT能力非常强，很难的算法都能答出来，所以我们教学模式该怎么变，确实是要思考的问题。 郭莉：未来大模型和教育之间是怎样的发展路径，会带来什么样的未来场景？ 李建：ChatGPT刚出来时，我们认为它是聊天工具，GPT4出来时我们看到了曙光，这是一个发展历程。现在它的发展非常迅速，未来有些行业会被替代，但是教师、科学家、数学家是我们认为最后被替代的行业，至于教师怎么去做教育，包括科学家的范式这些会被颠覆。 完全地预测未来很难，但是这个趋势非常重要。整个社会都会被大语言模型影响，具体去说面向超级自然语言人工智能，你希望孩子掌握什么样的技能？这是我们需要思考的问题。 向光：大语言模型给大家创造了价值，比如有人用语言模型写周报，原来花一个小时，现在花一分钟。但我们作为教育工作者需要意识到，它已经存在了，已经开始代替一部分人类工作了，如何去解决是一个更宏大的问题，因为这里面有各方面的限制，我觉得如果作为校长还是建议去尝试，未来的哪一天可能高考都会被迫改变，还是要主动做一些事情和准备。 马杰：对于未来学校和未来教师在AI冲击之下会有什么变化，我觉得在未来，学校一定还会在，教师也一定在，但是它们是不是现在这个样子就很难说了。我作为一个教育用户，因材施教是我们最需要的，现在AI能做的事情就是因材施教，特别有耐心。但是，我在实践中感觉现在的AI离真正因材施教的路还很远，这是一个起点，离终点还早，甚至连路怎么走都没有看得太清楚。但是，一定是像我们这样在一线做模型开发的和所有教育工作者在一起，才能做好未来AI教育的模式。 周林：尽管我们在调研中发现了很多问题，但不是说大语言模型没有落地的可能。我们觉得后续大语言模型包括整个AI的发展要真正赋能教育，就是把大语言模型往小了做。大语言模型是一个基础设施，以后和我们用电用水用互联网一样。互联网出来后，不是每个人直接就用互联网了，它第一个爆款业务是电子邮件，后来是网页，是一个个爆款应用出来的过程。 教育也是一样，真正在学校和老师中沉淀落地，必须有很多非常细分且爆款的应用，能够真正应用或者融合到教育教学的整个过程。我相信这个过程已经开始，包括我们自己公司All in AI，利用大模型能力去打造各种细分并且真正能够服务教育教学的应用。我相信各类针对教育教学的细分应用、小模型会全面爆发，等全面爆发一两年以后，互联网发展路径会全面复制到大语言模型上来。 郑子杰：有一个应用大家肯定非常感兴趣，就是搞清楚高考是怎么批卷怎么赋分。如果每年的高考批卷标准，都写成一个大语言模型发布出去，让高考命题方式更往应用性、实践性去改革，这是对社会一个巨大的贡献。 另外从学校角度来讲，应该制定一些比较开放性的政策，鼓励老师们使用大语言模型，甚至鼓励学生们用大语言模型进行辅助学习，这是未来最需要做的，甚至可以让一些新兴学校弯道超车。 从我观察来看，这种学习效率远比天天抄老师板书、刷题所带来的效果好，不是指一学期成绩考得高，而是两三个学期之后学生的自主学习能力和解决复杂问题的能力，显著强于其他班学生。 郭莉：以后还会有人类教师吗？如果有，以后的人类教师是什么样的状态？ 郑子杰：我作为一个人类教师，我觉得我不会失业，理由很简单，因为平时教学这一块，B站的知识梳理肯定比我讲得好，因为人家是集中一个教学机构的智慧在一个名师上，后面有很大团队来支持这个人。我能提供的是情绪价值，比如这个孩子情绪受波动了，他来找我。老师主要解决的是提供情绪价值，除了孩子本身的情绪问题，还有家长的情绪问题。 周林：老师最不可能被AI替换，因为老师是培养人的，培养人不只是知识的灌输，更多是育人这个概念。一个最成功的教育不是帮助孩子掌握知识，而是帮助这个孩子成为一个他应该成为的人，所以老师被AI替换是永远不可能的一件事情。 马杰：我也觉得老师一定在，但是不是现在形态的老师，不一定。换个角度来说，近些年大家恐惧AI的一点是它未来的安全性问题，埃隆·马斯克最早创办OpenAI的初衷，是说未来AI一定会对人类有风险，我们最好做一个AI，跟它一起去打败未来有可能出现的邪恶AI。 我觉得未来一定是人类老师结合AI的能力，两者各有所长，谁负责事无巨细盯着它，谁负责观察他的心理变化帮助他成为一个真正的人，我觉得可以有分工。 向光：我觉得还得加一些限定条件，短期内老师肯定不会被替代，因为短期内AI有各种各样的问题。但是，刚才也讲到教育平权，清华内部的课堂有很多AI助教，如果推广到全国，能解决很多地区没有名师的问题，在那些地区是不是AI代替了人类和老师呢？我觉得应该说“是”，因为原本它也没有什么教学资源。现在国内很多优秀的大模型创业公司，都在开拓通用AI的边界，说不定AI来的那天会很快，现在应该尽量把它重视起来，使用起来。 李建：我相信教师职业领域会长期存在，AI不能完全替代老师。我强调一个点，AI能提供的最大价值是传授知识，但很难提供创造力，而我们希望小孩有创造力，因为AI是大模型，是我们人类训练出来的，比如说AI作画，它不能作一个没看过的画。 郭莉：未来的AI时代，学校还存在吗？请现场观众来互动一下这个问题。 现场观众1：我认为学校在未来不可能被取代，学校的目的是教书育人，在教方面可能现在的AI比教师更好了，在课堂上当你有任何不理解的地方，或者有不会的题，可以通过AI大模型，让它更详细给你讲解这道题的原理，这可能是教师做不到的，因为他们的精力和时间都有限。但是在学校老师会起到带领的作用，带领学生一起前进，把控学习的步伐。 现场观众2：我是天津师范大学管理学院教师，我觉得学校还是得存在的，而且和我的职业不一定正相关。可能在将来很多事都由AI来完成，但如果孩子每天都和AI一起学习，一起向AI学习，学习完用AI考试，我觉得一个孤独的孩子生长在一群AI当中，对他将来的性格塑造会有问题，当然这也得看我们的价值导向是什么，究竟是为了培育一个社会性的人，还是培育能够做事的方式。 如果面向以人为主体，学校是提供一个和小伙伴同台成长的机会，我们更关怀的是人的成长，人的完善。从这个角度来说，即便很不幸，将来教师被AI替代，学校也不可能完全被替代，否则孩子成长的环境就被剥夺了。 现场观众3：我是一个四线小城市校外机构负责人，我觉得人类老师不能被取代，最基本的点是情绪价值，我是从事初中教学行业的，我接触很多问题学生，青春期里很容易出现叛逆，甚至有想自杀的，这种陪伴是AI没有办法替代的。 现场观众4：我是一名学科网产品经理，在GPT刚出来时我就思考过这个问题，我当时想，未来的人会变成什么样，可能到时候通用大模型已经发展得非常迅速，很多基础的东西不需要我们再去做，但是那个时候学生是什么样的，可能更多需要创造性能力、批判性思维，所以我觉得，未来学校和老师一定都是存在的，老师可能作为一个高级的教育者去教怎么做人。 · FIN · 科技行者团队出品      |
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