2023年，大模型+虚拟人开始给娃上课了
编辑｜李薇
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“怎么这个东西又火了一遍”
2023年春节后，当大众也开始对ChatGPT津津乐道的时候，有道技术团队的感觉是，“怎么这个东西又火一遍？”
因为过去的积累和技术的敏锐度，有道技术团队在GPT-3.5出来的时候，也就是2022年12月到2023年1月间拼命关注、研究和测试，跟行业投资人和创业团队交流，考虑如何跟自己的业务做结合。
Transformer技术是现在AI的主流技术，GPT中的T也是Transformer的缩写，而Transformer正是从机器翻译开始做的，第一篇Transformer的论文也是与机器翻译相关的。
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2017年，周枫接触到Transformer，而早在2008年，有道成为国内第一家提供统计机器翻译模型的公司；2017年，有道从机器翻译引擎升级成神经网络翻译引擎，随后又升级到现在主流的Transformer技术。根据QuestMobile最新数据，到目前有道词典月活用户已经超过1亿，排名国内词典翻译市场第一，也意味着这是Transformer方案下市场份额最大的翻译产品。
技术积累的优势首先体现在团队的快速成型上，“有道做大模型的过程，其实完全是在之前团队框架下来做的，没有额外组建团队来做，因为很多技术和资源都是一脉相承的。”网易有道首席科学家段亦涛告诉《中国企业家》。
从2016年开始，有道协同构建AI基础能力，同步组建语言、视觉、声音等团队，目前积累了有道神经网络翻译（NMT）、计算机视觉、智能语音AI技术、高性能计算(HPC）四大底层技术能力。
2017年开始，有道升级到主流技术Transformer后，将AI能力统一在大模型之下，并重视其在端侧的落地应用。2019年，有道词典笔2代首次搭载离线Transformer NMT，将Transformer装到词典笔这样的小设备里面。
因此，技术积累的优势还体现在，过往的技术工程经验，让团队在处理大模型带来的算力、成本等难题时，能稍显从容一些。周枫回忆，当时神经网络的翻译上线时，团队碰到技术升级和成本问题完全一样，当时花了三个多月时间才把这些问题解决掉。
过去6年多时间，有道技术团队除了将Transformer用在翻译产品外，也将其用在语音、视觉、OCR字符文字识别上，因此有道的算法团队对于这次大模型的技术变化并不陌生，甚至曾试用过GPT-2的技术，到ChatGPT3.5之后，大模型带来很多不一样的东西，如参数规模、技术做法上的差异，但段亦涛认为总体技术路线是一脉相承的。
“很多时候成本挑战是一个相对的过程，你如果能做到行业内对资金利用率、对人员利用率比较高的话，其实就完全没问题的。有道总体上不需要增加什么额外的特别大的投入，因为有道AI团队也不小。”周枫告诉《中国企业家》。
大模型带给教育从业者的挑战
大部分人沉浸在大模型给教育场景带来新变化的同时，也有一部分担心这会对从业者带来一定的冲击和挑战，尤其像Hi Echo这样的虚拟口语教练，是否会导致一部分老师失业？
虚拟口语教练。来源：受访者
周枫认为，对英语教学团队来说会是一个巨大的好消息，虽然他们可能三个月之后才能认知到。因为教育最大的挑战就是因为人力不足，所以才导致无法真正做到对每一个学生因材施教，只是，未来老师们的教法必然要改变。
“以前老师的教法是告诉学生技巧，学生听老师说，回家自己练，老师设计一套方法要求你一定自己练，不练就惩罚你。现在老师有这样更好的产品，可能教学方法就要变，老师没有必要讲这些抽象的东西，就应该让学生每天去练就行了，老师们需要适应这样的技术，最后带来的一定是生产力和效益的大幅提升。”周枫表示。
还有人担心大模型驱动的教育应用是否会变成新的抄作业工具，让学生变得懒于思考。
周枫表示，有道在自己的产品中反复强调不直接给答案，且有家长管控功能。他觉得当下更值得考虑的另外一个问题是，大模型诞生之后对于学生长远的学习方式和目标，肯定会产生深远的影响，就像有了计算器之后，对学生计算能力的影响。大模型必然会对死记硬背的知识性学习的要求降低,不是把“偷懒”作为一种产品需求。
过去半年多时间，周枫带领团队一直在拼命赶工，大家都处于比较紧张的状态。在大模型到来之后，周枫真正欣慰的是，当它应用到教育领域后，相比上一轮AI热潮，大模型给了很多承诺，起码能实现50%，甚至更多。
比如作文其实一直是学习中的痛点，但原来能够解决作文类型的产品非常少，很多学生也比较怕写作文，以前的技术手段也不太管用。可在大模型基础上，作文也是一个非常好的应用场景。
教育从来都是一个极度复杂和碎片化的领域，深耕10多年，周枫已然习惯了这种复杂性。“生意上没有一劳永逸的事。”
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