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2023 年，ChatGPT引爆了全球对AIGC的广泛关注，科技界、知识界、教育界也围绕其正在引发的一系列深刻的连锁反应激烈争论。
芥末堆持续关注教育前沿与最新的科技动态，对于“大模型＋教育”的诸多可能性，乃至大模型与人类文明的关系，我们充满好奇。而这些问题，我们渴望行业领袖、科技大咖的专业解答。
面对同一问题，各位教育界、科技界的前辈大咖是英雄所见略同还是会碰撞出不同观点的火花？芥末堆全新推出[大模型＋教育]系列专题访谈，每期邀请一位业界翘楚，无保留分享他们的专业观点。
8月，好未来自研数学大模型MathGPT、面壁智能的千亿多模态大模型“Luca”、阿里云等研发的智海-三乐教育垂直大模型陆续上线，也有“智子引擎”等多模态大模型公司获得融资，国内大模型创业潮依然如火如荼。这是“大模型十讲”栏目的第四期，我们邀请到小码王CEO王江有，谈谈他对大模型在教育行业应用的感受。
1.可以谈谈您了解的大模型目前在教育行业的应用吗？或者您预测该技术还将应用于教育的哪些领域？
王江有：从教育领域大的角度来讲，它会产生一些垂直类的应用，比如说面向英语、面向数学等学科类的。我们知道大模型数学能力偏弱，这跟训练模型有关系，即不是从逻辑上来训练，而是当数学题目的答案大量出现以后，从大数据的角度来训练的，但无论如何一定会有数学领域垂直的应用。
除了垂直应用这个角度，大模型本身面向宏观的教育领域还可能有几个应用方向：
答疑解惑：学生练习过程遇到困难时，大模型以引导的方式带领学生复习知识点，提升作业完成率。
作业点评：根据作品状态，使用有温度的语言给到学生点评内容，提升成就感，激发学习动力。
学习反馈：大模型可以收集学生的学习数据，包括他们的课堂表现、作业提交和测试成绩等。根据学生学习数据，生成学习效果反馈内容。
个性化教育：教师可以收集学生的学习数据，分析学生的学习情况，及时调整教学内容和教学方式，提高教学效果。
学习成果测试：大模型可以根据学生的知识水平和能力生成相应难度的题目。
2.曾经元宇宙概念在教育赛道的关注度也非常高，您觉得此次以ChatGPT为代表大模型的流行，与之相比有哪些核心差异？
王江有：构建一个真正的元宇宙需要解决许多技术挑战，包括虚拟现实技术、实时渲染、人工智能、大规模并行计算等等，研发投入巨大。且用户体验相关产品的设备投入也较大，构建了一个较高的体验门槛，所以大多数用户对元宇宙的概念和潜力可能还不够了解，或者对虚拟世界的参与和体验还不够感兴趣。目前也还没有明确的商业模式和盈利方式，以及如何保持元宇宙的可持续发展，商业模式和可持续性不清晰。而ChatGPT的推广和应用就没有这些问题，体验成本低，甚至不需要任何新增投入，任何个人都能快速上手，立即提高工作和学习效率。
3.贵公司有在进行大模型相关尝试吗？目前进行到什么阶段了？
小码王在上半年已经研发上线了相应的《 AIGC 创时代》课程，目前也已经在全国校区教学普及中。小码王AIGC的课程希望通过学习前沿的AI软件，培养学生多方面的综合能力。另外，在线编程课程的作业点评工作中，也已经使用AIGC相关技术实现了自动化的点评工作。基于企业业务本身，我们也会利用这项技术制作海报、写文案，在办公自动化方面有一些场景化应用。
4.您觉得随着大模型的广泛应用，会对企业的运营模式和组织管理上产生影响吗？
会的，例如在客户服务和支持方面，企业可以利用大模型技术来提供更快速和智能的客户服务和支持。它可以自动回答常见问题，并为用户提供个性化的建议。这样可以提高客户满意度，减轻人工客服的工作负担。
此外，在新员工学习和培训上，企业可以构建自助式的学习平台，员工可以与大模型交互，利用大模型来获取关于特定领域的信息和培训。
整体看可以提高企业决策效率，也可以让员工从繁琐的基础事务中脱离出来，将更多精力聚焦在问题本身的探究和思考上。
5.对于尚处在学习与发展阶段的孩子， 大模型的广泛应用是否会压缩用户深度思考所需的空间？
确实会有这个风险，最担心的就是学生产生依赖，形成思考的惰性。我们在教育上需要让学生明确认知到，AIGC只是工具，而你才是未来。大模型输出的内容都是基于数据的训练，比如1+1=2是没有争议的，人类已知的东西就交给大模型，教育是探索未知，而不光是获得已知，所以以后的教育也会发生巨大的改变，教育的意义在于带给孩子不同的思维方式。
6.您觉得大模型这一变量，给教育行业带来的新机遇和新挑战是什么？
在机遇上，首先要理解教育工具和教育本质的区别，目前来看，科技推动的都是工具的变革，每一次技术的进步，都为解决教育普惠提供了更好的方式，通过对大模型应用场景的不断思考和研究，能让老师逐步从重复的劳动中解放出来，也为每位孩子提供更加合适、更加公平、更加有质量的教育。
但挑战也无时不在，关键因素包含：第一，学习时间的早晚，即你越早学会驾驭它，可能就会走得越前面，而现阶段如果我们对它的重要性认识不足，有可能就会产生新的不公平；第二个是我们“不愿意去学习”；第三个是我们“学不会”，这都可能会产生新的不公平。就和第三次工业革命是一样的道理，国家层面，城市和农村之间，发达和不发达地区之间都是这样，乃至不同学校、不同的个体之间所接触的环境差异其实也可能会造成新的不公平，所以这是一个挑战，要迅速去把融入和适应的时间缩短。另外，目前大模型的发展还是非常有节制的，但是一旦打开潘多拉的魔盒，没有规范、无节制地发展，可能会造成新的混乱。
7.您觉得国内教育行业在对大模型的探索上，与国外相比有哪些差异？我们当前在技术上或者说认知上，最需要跨越的障碍是什么？
从创新性来讲，国外“打了个样”，这给了我们很多启发，国内缺的就是从0~1的这个方向。从应用的角度来讲，其实国内可能比国外更有优势，国内获取数据的成本更低，与此同时人口多、信息量大，并且拥有更多的应用场景，我们这种把技术转化成商业的应用的热情、能力、资源我认为都是超过国外的。整体而言，我们仍需要通过时间来验证及迭代。
在认知上，我觉得需要意识到教育是一个生命影响另一个生命的过程，温度的传递至关重要，所以涉及到对学生个性化的关注和情感因素的考虑。而ChatGPT等模型在这方面的表现相对较弱。模型往往不能提供真正的情感支持或为每个学生量身定制的教学方法。解决这一障碍需要更深入的情感理解和个性化建模。
8.有些家长会认为，ChatGPT既然已经会编程了，那么孩子学编程就没有必要了，您怎么看待这个理解？
这个答案肯定是否定的，“编程是一种思维方式”，首先学习少儿编程的价值并不是做职业准备，而是构建孩子驾驭未来的思维能力。我们今天所学习的就是未来将要从事的这个设定本身是没有意义的。因为今天很多的岗位在退后十几年,甚至二十几年都是并不存在的，所以我们根本没有办法去定义孩子未来到底从事什么职业是最佳的。AIGC时代下,GPT已经会做设计、懂法律、进行作词作曲、可以从事精准度为0.1毫米级别的手术等,但是我们依旧会让孩子学习设计、法律、音乐、美术、医学。
反而我们认为，在AIGC时代下，学习少儿编程变得更为重要。因为未来人才的能力模型需求会和我们现在所处的时代发生非常大的变化。文字类、记忆型等结构的人才在人工智能时代的优势将不复存在，未来需要的是具备想象力、创新力、批判性思维的人才。而学习少儿编程的价值和意义，就是培养孩子的创新精神、探索边界的勇气和批判性思维。
未来AIGC时代下社会人群会分为三类人：一类是引领者，创造AI的人，理解人工智能底层逻辑，并形成自己的相信和思维方式，引领时代和社会发展进步；第二类是建设者，协作AI的人，懂程序，拥有编程技能，通过人工智能工具创造社会价值的人；第三类是旁观者，逃避AI的人，被数字技术鸿沟隔阂，单纯享受社会与科技进步红利的人。
我们需要认识到，孩子在未来所有工作都需要和AI做结合，和人工智能做结合，所以孩子需要通过学习编程来具备足够的认知、思考以及创新的能力。
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