远见年会 | AI 改变教育的可能 vs. 局限
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远见教育基金会今年举办年会， 来自前沿科技、投资、教育行业的资深从业者进行了一场生动而开放的讨论，从各自视角分享了人工智能正在给教育行业带来的巨大变化、未来的可能性以及人工智能的局限性。
欢迎阅读他们的洞察、分析与思考*。
编辑 | Celine Sun
阅读时长8分钟
*以下文字不代表远见教育基金会观点
讨论会参加者：
Monica Xie: 真格基金投资人，公众号“M小姐研习录”及播客“OnBoard!”主理人；远见分享会讲师
Melody Liu: 全球最大在线学习平台之一、教育科技公司Coursera学生端产品主管；远见资深导师
Maggie Meng：国内某数据智能公司数据科学家；远见技术创新组志愿者
Richard Bian: 蚂蚁集团开源办公室负责人；远见导师
Amber Lyu: 谷歌上海，负责国产游戏出海；远见导师
Weihan Wang: 谷歌资深主任工程师兼经理；远见教育基金会创始人
Xichang Wu: 社会心理学学者；远见资深导师、远见教育研究员
Qi Xu：任职于某企业学习平台创业公司；远见教育研究员
当下的影响
一方面，GPT 在一系列的学科考试中的表现已经超越了大部分人，另一方面，大语言模型在知识信息与人的互动过程中，也正在把我们的许多梦想变成了现实。
苹果公司创始人Steve Jobs 早在1985年就说过:“我的希望是，某天，当下一个亚里士多德出现时，我们能够在计算机中捕捉到那个亚里士多德的基本世界观。有朝一日，一名学生不仅能够阅读亚里士多德所写的文字，还可以向亚里士多德提问 - 并得到答案！”
有意思的是，现在这已经成为了一个非常典型的GPT可以实现的场景。在Twitter上面，博主 Aaron Ng 通过把亚里士多德所有的作品，包括公开传记、演讲和书信等传入大语言模型中，就真的实现了可以在电脑上与亚里士多德提问和交流。Character AI 等公司，也让我们跟埃隆·马斯克，巴菲特等名人的“对话”成为可能。各种新的应用构建工具，基于大模型的技术，使得从技术角度实现 Steve Jobs 40年前的愿望变得可能。
这为我们思考和实现新的教育形式，提供了跨时代的技术和产品基础。
远见： 国际上前沿的线上教育公司目前怎样用AI来优化他们的产品？
Melody Liu: 我在Cousera的产品团队在线上教育方面一直在讨论如何运用AI给学生提供更好的个性化体验，并做了很多尝试。我们认为ChatGPT的出现会在两个层面上对教育行业产生深刻改变。
第一是内容生产。AI会极大的降低教育内容生产的成本和时间。以前一位老师在Coursera上发布一门课，从准备教案、评估上课时长、制作线上视频、以及完成测试等诸多环节，可能要花几个月时间。AI现在可以快速地帮助老师备课，快速帮助他生产出完成度比较高的视频讲稿。在这方面我们已经看到了很大的突破。
另一方面，在个性化教育方面，我们发现ChatGPT背后的Generative AI（生成式人工智能）技术在语言化场景下，能够像真人一样和学生进行沟通。
我们之前尝试了很多如何更好地回答学生问题的方法，特别是我们有上百万这么大的一个学生群体，不同的学生会有不同的需求。我们把ChatGPT的技术与Coursera独有的世界各地一流大学的内容做了一个整合，发现我们的课程系统更好地实现了回答学生的提问。
总体来讲，现在AI技术在很大程度上帮助我们解决了走量的问题。我们的线上学生很多，AI技术为他们提供了学习的小帮手，实时跟进他们的线上学习，能够让他们学习不那么枯燥无助，这个是我们目前看到的给学生最大的帮助。
远见： ChatGPT也应用在了企业员工培训中，这和学生培训有何不同？
Qi Xu：有一个非常大的不同，学生学习的目的就是为了考试；但是对于企业来说，企业最后要考核的是公司的利润，也就是员工的绩效，所有学习的内容，最终都是要转化为你的行为层面的改变和绩效最后的提升。
所以我们目前最受企业欢迎的一个产品就是AI练习，主要针对销售群体，通过与AI对话进行演讲练习，帮助他们销售产品、处理客户异议等。
远见: 远见教育基金会有没有尝试应用ChatGPT？
Maggie Meng：远见做AI方面的尝试还比较初级，比如我们会把导师访谈做成总结，与资深导师共享，大家可以从彼此的经验和感受中来获取新的东西，而不用阅读上万字的资料。
我们在做语言文本摘要的时候，会尝试很多的提示词和不同的大语言模型，我们会进行对比，相当于在和机器交流，让他反馈给你一个结果。一两个月前，我们能够尝试的比较好的国内开源模型是清华的Chat GLM，但是未来可能还有更多的即将开源的模型。
我们也想过是否可以用通过导师和学生对话来训练这个模型，看它是否可以帮助导师去回答一些问题。我们看到Coursera[1] 和可汗学院(Khan Academy)[2] 已经做了类似的模型，他们在尝试对每一个学生进行个性化的辅导。我很感兴趣他这个东西是怎么做出来的，是否可以借鉴。
Weihan Wang：在技术层面，AI会在非常大的程度上改变教育，能够部分解决教育不平等现象。在人文素质教育方面，我目前没有看到AI带来改变的先例。远见关注的是个性化人文教育，这是是教育的一个根本的东西，从历史上看教育的本源都是这样的，只不过在二战之后，教育模式向规模化和标准化发展，失去了一个人性化的环节。
我们希望尝试的是把个性化的东西嵌入到AI里去。比如我们可以根据与学生对话历史记录以及远见的辅导框架输入进去，让AI帮助导师做决策辅助。下次导师和学生对话的时候，就会在屏幕上显示学生上次和你讨论的内容、建议这次聊天的内容、学生需要改进的地方，就像一个辅导助手。
我们希望通过AI减轻很多导师在辅导学生方面的工作负担，让导师本人能够提供最核心、最有价值的东西。我们希望通过AI技术能够更广泛地普及人文素质教育。
AI的弱点
远见: AI 未来在改变教育方面会有多大的影响？
Weihan Wang：我曾经设想过一个科幻场景——AI已经非常发达，社会完全由AI大数据管理，很多职业会被AI取代。
那什么样的职业是AI不能代替人类的？从人性或心理这个角度，我认为有两个主要的领域：服务业和教育行业。比如我们约上朋友去高档餐厅一起吃饭，我会希望和服务业之间是人跟人的接触，而不是对着机器人点菜，哪怕它很仿真。
在教育行业，教育本质是以人为本。这种对人性的关注，AI是不可能做到的，至少在我可以预见的范围内。
如果纵观历史，我们会发现人对自己的认知还是比较浅。在工业时代，人们说身体和脑子不过是一堆机器零件；在计算机时代，人们认为世界万物都是信息流；人工智能时代又把人脑和人工神经网络做类比。直到今天，我们对意识本身的认识还是非常浅的。
Melody Liu: AI给教育带来巨大好处的同时，也会让学生作弊变得非常容易。我们接触的大学包括美国一流大学都在研究怎么去真正检验学生学到了什么。
另一个我们内部深入讨论的问题是如果每个人都可以问ChatGPT各种问题并得到答案，那我们想进一步问一下：教育的本质是什么？我们需要对这个问题有更深层次的认识。教育不光是教授知识，而是如何培养一个运用知识的人。
未来，很多技能都会被AI所取代的情况下，我们作为人有什么样的人性闪光点？包括榜样的力量、坚韧、真诚、情感表达等等，这些能力会变得越来越重要。所以我觉得大家在教育上要多关注软实力，不要停留在技能教育。
远见: AI在教育里面能做到什么？不能做到什么？
Qi Xu：我很认同前面所有人的分享，这里我想要提出要区别两个概念，Learning（学习）和Education（教育），这两者是不一样。我们需要把学习和教育进行区分，这个是帮助我们去识别AI到底应该在哪里发力。
“学习”是去遵循一个科学的方法获取知识，“教育”是一个更宏大的概念，政治、社会、家庭、学校等一系列因素都在其中，这个是AI在短时间内没办法做到的。
AI现在能做到的是改变“学习”这件事。比如我们知道的“最近发展区”[3]——如果我们学的东西太难或者太简单，我们就容易放弃。在你“最近发展区”里面的内容是最好的，帮助你去产生兴趣，产生动力去学下面一个内容。通过AI的推荐算法，它可以去帮你找到这个内容，它会让你的学习过程给有效率。
Xichang Wu：我们在聊AI和教育的时候，绕不开人是什么这个概念。工业时代发生之后，机器已经可以帮我们大规模生产某样产品，但是依然会有手工匠人制作一模一样的东西。即使他们的产品没有机器做的那样精致，我们还是愿意去集市上买他们亲手做的产品，因为里面可以看到他们的心意，我们觉得这样的东西有更强的人文价值。
AI也是这样，他可以成为我们的帮手，但是有些东西没有办法代替，比如陪伴。作为一个人本真的东西，是没有办法被AI代替的。教育这件事，我们还是要考虑人本在教育上的意义。
还有一点，知识我们随时可以从网上提取。在理工科方面，孩子们在了解世界的过程中需要老师教给他们一个基本的框架，而不是具体的知识点。在人文方面，它应该对文学历史等门类有深刻的理解，感受到人文类作品给他带来的冲击力。这些判断的能力都是需要我们教育者不断去培养学生的。
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未来可能性
远见: 大家如何看待AI对学习和教育未来的影响？
Amber Lyu: 我的个人观点是在AI时代未必是人与AI的对抗，而是会应用AI的人和不会应用AI的人。人的很多原始性能，比如情绪力，自驱力，这些可能比如何学习要更加重要。
以社交媒体为例，国内抖音、快手等等的这种社交媒体网络其实是非常海量的，你会看到所有人几乎所有的碎片时间都花在这些非常零散的短视频上。这类短视频的方式属于迁移式的信息搬运，它并非是真正的在寻找所谓最有价值的问题。
当这种创造的门槛降低的时候，人类的表达欲是受限于表达结果的。
现在，我们想要做一个电影，你不仅要知道怎么写剧本，还要知道怎么画画、写脚本，怎么拍摄等等；未来借助AI，可能是你输入相应的文字，通过AI多模态的大语言模型，就可以给你生成这样的作品。
所以说我觉得未来解决问题的工具可能更多从寻找答案变成了如何提问、如何想象，或者换句话来讲，可能95%的时间花在了说这个问题是什么，而不是说怎么解决这个问题上。
Xichang Wu：关于会用和不会用AI的人群，我的看法是普及过程会从小圈子的人慢慢扩展到大众范围内。对比现在的智能手机，即使在最贫穷的山村里面，它也一定会有一个智能手机跟外界联络。它是一点点在发生的，有个普及期，之后是应用期。
Melody Liu: 在研究AI的应用和发展的过程中，我们看到了很多技术未来的可能性。这更让我们去反思我们作为人最本质的东西是什么？
举个简单的例子——写作。ChatGPT现在已经可以写比我自己写得还要好的东西，是不是我就不需要有写作技能了？其实我们在写作的时候，重要的是看重写作背后的批判性思维和写作中的沟通过程。怎么去理解对方情绪、表达自己情绪和思考、想达到什么结果、怎样去与人共情、讲好一个故事。
当AI可以取代基本技能，劳动力需求发生改变的时候，教育要做的是怎么能够把这些基础技能背后的更深层的东西交付给学生。
学习本身不是学习一个技能，而是获得启发的一个过程。和一个导师接触，我到底从这个导师身上获得了什么？很多时候也是这些导师身上能够让我看到了一些人性的闪光点，他真真切切经历过的一些东西。
我们的导师在他们的人生过程中经历一些很真实的困难，他们如何克服了这些困难，人生选择中选出一条不一样的路，并且能把这条不一样的路走下去，这些事情是能够开阔我们的眼界，或者我们对自己人生规划的一种可能性，让我们看到我也可以这么做，或者是我也可以打破这个局限。
远见: 未来什么是好老师？
Monica Xie：我很想跟大家分享一个可汗学院借助AI推出的新功能：和学生一起去讨论问题。比如设计一个论题，这个虚拟老师就可以跟你开始辩论和讨论。你可以想象AI比大部分老师都要耐心很多，知识也丰富很多。
更重要的是，大部分老师不一定有时间用在讨论环节，AI这一功能整好可以解决我们现在教育资源稀缺性的这个问题，帮助学生解决个性化教学的师资难题。
可汗学院里面学生还可以帮老师去设计教案，比如我想让这堂课的“代入感”更强一些，我想要更多的实例，或者我想用什么样的讲课风格，我想要听什么样的知识点。其实这些正是考验老师教学能力的重点，现在AI可以来设计。
所以以后我们怎样培养一个老师？是不是一些老师可以被AI取代？那些非常优秀的老师会不会也有一种方法能够把他们的方法理念传递给大语言模型？人和人之间的理解有很多微妙的变化。我们要真正去了解还需要更长时间。
远见: 你认为AI在教育领域应用层面的可能性是什么？
这里有四个步骤，每个步骤里面AI解决问题是不一样的。
第一个步骤它的输出也就是data source（数据源）的部分，其实在历史上来说，我们看到的一些比较大的变化，刚才提到的教育科技公司Cousera就是个很好的例子，它很大程度促成了一些原来不可能被生成为教育内容的事情。原来是用教材学习，现在变成了慕课（Massive Online Open Courses大规模在线公开课程）。这个部分里面，用AI提交生成内容这一块有很大的想象空间。
第二个步骤，关于“媒介”这一块大家想的比较少，其实教育类的媒介已经发生很大的变化。例如视频会议应用Zoom和音频平台播客都是教育类媒介发生改变的典型例子，它们是媒介层面的一个极大的增益。
我对于AI媒介的想象是人不会只是坐在电脑前面问问题，媒介可以有更多的呈现方式。一个最典型的例子是当我走进一个博物馆时，对一幅画很好奇，希望了解更多。这个时候，其实大量的内容是现成的，通过媒介有很多可以解决的问题。因为只要有定位以及AGI（通用人工智能）具备的功能，会有很多可能性。
第三个关于接收方的部分，我觉得每个人都是一个模型。但人这个模型非常有意思，他比机器的模型要困难非常多。当我们去向对方传递一个教育信息的时候，即使你的提示词、沟通方式、所有内容等等都是正确的，它依然不能保证接受到位。
这里面可能缺的就是这种我们叫做多模态也好，或者一种更丰富性的体验，能够让它在一个比较舒适的环境当中去接受的状态。这个里面刚刚大家充分讨论了，有很多东西是不可被取代的，就像远见导师具备的“陪伴”这样的属性。
这就回到一个问题：我们在学习的时候，要学会的是真相，还是完成一个我们内心理解的投射就好？我的理解是我们根本不在乎真相是什么，我们只在乎这个投射是什么。
例子是当你爱一个人的时候，他说什么可能都是对的，这就是投射，不是真相。
所以在这个事情上面，我觉得Learning本身在交付的阶段，有很多事情是没有做的。我看了这个东西，我知道答案了，但是我要的是这个答案吗？可能不是，而是过程迭代的具象化。比如我教育孩子“你不能在床上喝水”，但是他不听，就是要玩闹。其实他在这个过程中已经把这件事知道了，对他来说重要的是这样一个交流的过程。
所以AI要解决的更多是创造一个人与人之间有温度的场景，这个场景缺少的不是信息，而是对环境和接收方的深入理解，这个一定是多模态的。
最后，第四个步骤，对于接收方来说，他需要反复经历这个过程。你说的没有变，我看的也没有变，只是我多了一个读出来的步骤，这个读出来的过程本身就是一个直觉。如果AIGC（人工智能生成内容）在生成的时候，能够在这个维度上以有趣的方式生成，就可以去拆解这个问题。这是我对AI在这方面应用的一些看法。
远见: 作为父母，你在家庭教育方面有什么建议？
Weihan Wang：我的两个孩子在上中学，我会和他们聊他们对AI的想法，想象各种应用场景。我非常鼓励他们用ChatGPT试验各种各样的东西，我觉得最主要的是让他们尽早能够接触到最新的技术，不要被技术所淘汰。比如他们在做一些视频，我会让他们用AI去尝试。大儿子在做电脑游戏方面设想过自动生成音乐，我说这个应用已经有了，你自己上网查一下，他就去马上用了起来，我觉得挺好的，给他们去尝试思考。
Richard Bian: 我是一个一岁多孩子的爸爸。在育儿的过程中，我感觉婴儿成长的过程，与AI的学习其实是有共性的，每一个宝宝都有点像是从一个小模型一点一点成长“train”起来，在迭代反馈中逐渐成熟的。我们在开放模型过程中应该有的包括数据清洗，数据对齐，纠偏，sample选择这些，在育儿过程中一样都不少。
所以在教育的过程当中，如果你懂AI，是可以带着这种专业去理解孩子可能需要什么。其实在我看起来， AI一直是这样一种感觉，它是一个至文至理的东西。至理的这个就不用解释了，我觉得它将来也会是一个至文的东西，因为如果它不是一个至文的东西，它就没有用。
AI 本身的生成正如代码的创作一样，应该是有品位，有些差异化，类似于艺术的部分。我们与孩子的交流，可能也不一定是始终围绕着技能这些硬核，用好AI来支持创造性思维也是必要的。
远见: AI可以帮助解答小孩子各种问题，这是否能在一定程度上完成家长的陪伴工作？
Weihan Wang：现在机器可以向用户表达“我很思念你”这类信息，这其实会让人产生错觉，认为AI是有感情的。父母对孩子的陪伴和教育是AI远远不能达到的。表面上看起来像现在的AGI（通用人工智能）, 但是现在离AGI差得很远，至少我感觉目前没有任何发展。
我们的远见策研组在开发一个“人才地图”，从三个大维度去衡量学生各个方面能力发展的坐标图。三个维度是情感、智慧和实践。在智慧和实践层面，AI能够帮助一个人成长很多，但是从情感方面，人本身最根本的东西是没有办法自动化的，这是我的一个很简单的感受。
注释：
[1]Coursera：大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供网络公开课程。合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。其课程报名学生突破了150万，来自全球190多个国家和地区，注册课程超过百门。
[2]可汗学院: 由孟加拉裔美国人、麻省理工学院及哈佛大学商学院毕业生萨尔曼·可汗在2006年创立的一所非营利教育机构。机构通过网络提供一系列免费教材，内容涵盖数学、历史、医疗卫生及医学、金融、物理、化学、经济学、宇宙学等。
[3]最近发展区: 由心理学家维果斯基提出的理论，他认为学生的发展有两种水平：一种是学生的现有水平，指独立活动时所能达到的解决问题的水平；另一种是学生可能的发展水平，也就是通过教学所获得的潜力。两者之间的差异就是最近发展区。
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