無論是出于驚嘆還是吐槽，開年至今應(yīng)該沒有什么能比ChatGPT更吸引網(wǎng)友關(guān)注了。

(資料圖)

在這之前大部分普通人對人工智能的印象，可能還停留在2016年 AlphaGo 和李世石九段那場世紀(jì)對決。在此之后，雖然名義上我們已經(jīng)通過短視頻推薦、導(dǎo)航路線規(guī)劃等場景接觸過人工智能，但其實(shí)始終缺乏實(shí)感。

而ChatGPT的出現(xiàn)不僅讓人們“直接與AI接觸”，甚至可以用來寫論文、打代碼、回郵件、甚至面試。從學(xué)生到打工人，不僅是信任AI，而是忙于讓AI為自己服務(wù)了。

實(shí)際上，ChatGPT在通用語義領(lǐng)域有著如此高的水準(zhǔn)，若將同源技術(shù)在垂直領(lǐng)域進(jìn)行訓(xùn)練與積累，其背后的商業(yè)價值，與對產(chǎn)業(yè)的影響，或許將從現(xiàn)在記為一個元年，改變一個時代的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。

從作弊到輔導(dǎo)的技術(shù)嬗變

根據(jù)紐約時報報道，一月份北密歇根大學(xué)的哲學(xué)教授安東尼·奧曼Antony Aumann在為他的世界宗教課程批改論文時，讀到了他所說的“班上最好的論文”：段落干凈、用例恰當(dāng)、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)赜懻摗恫伎ń睢返牡赖滦浴?

不出意料，后來在詢問中學(xué)生承認(rèn)，這篇內(nèi)容是由 ChatGPT 完成的。

事實(shí)上，ChatGPT給美國教育界帶來的刺激是不小的。全美范圍內(nèi)，許多大學(xué)教授都在重新設(shè)計(jì)課程，更多地采用口試、小組合作和手寫文章作為評估方式，而不是讓學(xué)生家庭作業(yè)式地提交文章。

但對ChatGPT嚴(yán)防死守的同時，這樣的故事隱約透露著一個更重要的真相——由于 ChatGPT 在語義理解、信息整理、模仿能力上都有不俗實(shí)力，從某些角度來講，這個人工智能產(chǎn)品無疑稱得上是個優(yōu)等生。換句話說，ChatGPT 除了可以扮演學(xué)生槍手，更可以扮演學(xué)生的輔導(dǎo)老師，針對問題輔導(dǎo)學(xué)生功課，以及幫助學(xué)校的教師備課出題。

同樣是在美國，有的老師開始在課程中讓學(xué)生和 ChatGPT 辯論，以訓(xùn)練邏輯能力；有的老師用 ChatGPT 出題，提高備課效率；還有的老師用其快速搜索整理資料，提高課程豐富度。

借著熱度，很多教育企業(yè)也紛紛發(fā)布了自己的產(chǎn)品或計(jì)劃。

網(wǎng)易有道AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)正投入到ChatGPT同源技術(shù)在教育場景的落地研發(fā)中。此前有道已經(jīng)在AI口語老師、中文作文批改等細(xì)分學(xué)習(xí)場景中嘗試應(yīng)用；科大訊飛官宣今年5月將發(fā)布AI學(xué)習(xí)機(jī)；而好未來也在推出的學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)上上線AI講題機(jī)器人小π。

ChatGPT 的出現(xiàn)，可能是教育走向更好狀態(tài)的契機(jī)。

中式教育，如何找到自己的答案

根據(jù)2019年統(tǒng)計(jì)，中國小學(xué)凈入學(xué)率99.95%，初中100%，高中88.8%。這樣的教育普及成績在14億的人口基數(shù)下，全球罕見。但另一邊，中國整體教育完成“量變”轉(zhuǎn)向“質(zhì)變”，依然是一條需要探索的道路：

宏觀的層面來說，偏遠(yuǎn)地區(qū)的教育資源依然需要外部支援、大城市的家長在爭取優(yōu)質(zhì)的學(xué)區(qū)資源。具體到生活中，家長每天還要查看家長群通知、緊盯孩子寫作業(yè)；老師們除了上課，每天還要布置作業(yè)和無止盡地發(fā)消息@家長，下課后，老師們還得批改作業(yè)、備課、排課。這種內(nèi)耗式的師、生、家長關(guān)系，幾乎是整個中國教育下的同病相憐，無比熟悉、無處可逃、每天無限循環(huán)。

這些問題的根源，都來自教育資源與精力的分配依然是不平衡的。比如，老師明明應(yīng)該花更多時間在孩子身上，但布置批改作業(yè)、備課這些機(jī)械、重復(fù)的事情卻占用了大量時間；為了彌補(bǔ)老師失去的輔導(dǎo)時間，家長好不容易下班了還要撿起快忘干凈的知識點(diǎn)指導(dǎo)孩子功課；不同地區(qū)的發(fā)展差異短時間是很難彌補(bǔ)的，優(yōu)秀的教師數(shù)量往往也就只有那些。如果不能讓優(yōu)秀的教育資源普惠，那么這些問題都很難得到解決。

其實(shí)，教育行業(yè)一直都有著很好融入人工智能的基礎(chǔ)：

首先是“資源”：教育領(lǐng)域具有大量的可被歸納的數(shù)據(jù)和資源，這些數(shù)據(jù)可以被AI技術(shù)進(jìn)行深入分析和挖掘，幫助教師和學(xué)生更好地理解和應(yīng)對學(xué)習(xí)難點(diǎn)。

其次是“場景”，教育領(lǐng)域的應(yīng)用場景相對集中，比如改作文、打分、講解等，可以針對特定的教育場景進(jìn)行AI技術(shù)的應(yīng)用。這樣做可以避免AI技術(shù)的泛化問題，讓AI技術(shù)更加垂直貼近實(shí)際需求，提高應(yīng)用效果和用戶體驗(yàn)。

最后是“受眾”，教育領(lǐng)域?qū)τ贏I技術(shù)的接受度較高，教育工作者普遍具有較高的文化素養(yǎng)和技術(shù)素養(yǎng)，這使得他們更加容易理解和應(yīng)用AI技術(shù)，推動AI技術(shù)在教育領(lǐng)域的落地。

這也是為什么在ChatGPT走紅以后，“教育領(lǐng)域可能是ChatGPT最容易落地的場景”成為國內(nèi)行業(yè)熱議的話題：當(dāng)ChatGPT這樣的產(chǎn)品，可以低成本地被每個家庭的孩子訪問和使用，那么每個學(xué)生都相當(dāng)于獲得了一位輔導(dǎo)老師，這對于整個行業(yè)生產(chǎn)力的解放將是不可估量的。

但AI+教育，并不是一個簡單的1+1問題。

“雖然我們在討論人工智能技術(shù)，但是僅人工智能技術(shù)本身是做不出一個產(chǎn)品的。傳統(tǒng)的機(jī)器已經(jīng)無法承載深度學(xué)習(xí)時代的巨大計(jì)算量的需求，知識獲?。ㄓ?xùn)練）和提供服務(wù)本身都依賴巨大的算力?！?

網(wǎng)易有道總裁金磊曾表示，跟業(yè)務(wù)場景結(jié)合的技術(shù)才能真的解決用戶問題。這不僅涉及到對模型的不斷訓(xùn)練，還需要對模型壓縮、蒸餾、量化等多項(xiàng)相關(guān)技術(shù)的持續(xù)探索，以及針對硬件設(shè)備的深度優(yōu)化。只有讓其達(dá)到了應(yīng)用的門檻，并且能夠產(chǎn)生商業(yè)價值以后，一大批垂直領(lǐng)域的優(yōu)化定制需求大量涌現(xiàn)，

“如何實(shí)現(xiàn)低成本的模型定制，也成為算法和算力側(cè)都需要關(guān)注的重要問題?！彼f。

隱形玩家的方法論

如何把人工智能技術(shù)融入教育，需要想很多辦法。我們可以從行業(yè)中不同企業(yè)的業(yè)務(wù)模式中，看到一些共性。

針對資源，需要構(gòu)建起知識圖譜，覆蓋學(xué)習(xí)各場景沉淀數(shù)據(jù)。比如學(xué)而思多年來所積累的內(nèi)容資源，為學(xué)習(xí)機(jī)內(nèi)置了超1000萬分鐘的優(yōu)質(zhì)學(xué)而思自研課程，課程內(nèi)容100%由原學(xué)而思老師講授；有道積累了基于K12的知識圖譜、智能批改系統(tǒng)、學(xué)情大數(shù)據(jù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、個性化課程、口語評測、自動答題系統(tǒng)等解決方案。

針對場景，很多垂直領(lǐng)域的探索，比如口語練習(xí)、作文批改、英文寫作、在學(xué)術(shù)側(cè)也做了很多的縱深。雖然模型沒有ChatGPT那么大，但是在細(xì)分場景下有著更好的表現(xiàn)。比如有道推出了有道寫作，根據(jù)不同課程的需要，開發(fā)了批改、優(yōu)化、潤色和打分的能力；阿里和訊飛都曾推出針對閱卷場景的人工智能，減輕閱卷老師壓力。

針對受眾人群，要通過恰當(dāng)?shù)闹悄苡布O(shè)備，通過AI+硬件+內(nèi)容的綜合能力，低門檻使用的同時，建立起符合學(xué)生、老師使用場景需求的產(chǎn)品。代表性的就是各家的詞典筆、學(xué)習(xí)機(jī)、還有智能臺燈。

這一系列策略，林林總總，其實(shí)就一個思想：將技術(shù)集中投入到教育行業(yè)與人工智能相性比較好的垂直領(lǐng)域，避免技術(shù)停留在實(shí)驗(yàn)室中，讓它更容易落地。

網(wǎng)易有道總裁金磊曾表示，跟業(yè)務(wù)場景結(jié)合的技術(shù)才能真的解決用戶問題。這不僅涉及到對模型的不斷訓(xùn)練，還需要對模型壓縮、蒸餾、量化等多項(xiàng)相關(guān)技術(shù)的持續(xù)探索，以及針對硬件設(shè)備的深度優(yōu)化。只有讓其達(dá)到了應(yīng)用的門檻，并且能夠產(chǎn)生商業(yè)價值以后，一大批垂直領(lǐng)域的優(yōu)化定制需求才會大量涌現(xiàn)。

“如何實(shí)現(xiàn)低成本的模型定制，是成為算法和算力側(cè)都需要關(guān)注的重要問題。”他說。

一個比較有討論價值的例子，是有道的爆款產(chǎn)品詞典筆。

從功能點(diǎn)來看，這支筆可以實(shí)現(xiàn)文字掃描、拼圖、識別、機(jī)器翻譯、語音合成、語音識別，并做到離線精準(zhǔn)翻譯。將這些功能落地到一支小小的筆頭上，這背后需要的是大量的算法模型，考驗(yàn)的更是技術(shù)在端側(cè)的落地能力。

眾所周知，端側(cè)的技術(shù)難度是如何在資源有限的硬件環(huán)境里滿足業(yè)務(wù)對性能的要求。無論是存儲、內(nèi)存，或者計(jì)算資源都比較有限，對AI模型必然提出了更高的要求，并且是一個極為難啃的硬骨頭。有道不僅做到了技術(shù)在業(yè)務(wù)場景中的落地，還不斷刷新了詞典筆這一細(xì)分品類的天花板。實(shí)現(xiàn)了在查詞過程中的交互、點(diǎn)查、掃描翻譯、一目十行等功能點(diǎn)上的創(chuàng)新。

事實(shí)上，無論是有道深耕多年的智能學(xué)習(xí)硬件，還是訊飛植入各類產(chǎn)品的語音技術(shù)，都是自然語言處理相關(guān)技術(shù)的一個領(lǐng)域。也正是基于此，他們才在做到了業(yè)界相對領(lǐng)先的自然語言處理能力的同時，能夠深入教育行業(yè)，并做到持續(xù)引領(lǐng)。

當(dāng)然，如果只有自然語言處理能力的話，即使訓(xùn)練出來很好的模型也只能支持文本的能力。所以有道有著圖像識別、人臉識別、語音合成、OCR等基礎(chǔ)技術(shù)。這種多維度的補(bǔ)充，給AI帶來了能“看”能“聽”的體驗(yàn)，通過更全面地感知世界，誕生出更符合用戶的使用直覺與需求的產(chǎn)品。

這也是為什么在ChatGPT走紅后，有道能夠快速做出應(yīng)對的深層原因。

而技術(shù)上的堅(jiān)持，最終將反映在經(jīng)營狀況，最新一季的財報數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)易有道2022年Q4凈收入達(dá)14.5億元，同比增長38.6%。其中，學(xué)習(xí)服務(wù)、智能硬件以及在線營銷服務(wù)三大業(yè)務(wù)板塊第四季度同比分別增長39.2%、28.1%、58.6%。最終2022全年，有道實(shí)現(xiàn)凈收入50.1億元，同比增長24.8%。——在“人工智能的精工細(xì)作”時代，持續(xù)多年的投入逐漸有了回報。

收入變化的背后，研發(fā)、資本開支是著眼于未來的投資：2020、2021、2022年有道研發(fā)費(fèi)用分別為3.7億元、6.1億元、8億元。增長主要來自于對智能硬件在內(nèi)的業(yè)務(wù)研發(fā)投入的增加。

四季度，學(xué)習(xí)服務(wù)凈收入為8.1億元。有道特別披露了學(xué)習(xí)服務(wù)中數(shù)字內(nèi)容服務(wù)的銷售額為超6億元，并已連續(xù)兩個季度實(shí)現(xiàn)凈收入可覆蓋成本及運(yùn)營支出。數(shù)字內(nèi)容的本質(zhì)仍然離不開對于AI技術(shù)的依托。內(nèi)容收入作為典型的長尾收入類型，隨著時間推移將會持續(xù)創(chuàng)造價值。

每一個新技術(shù)都有自己的成長周期。在近兩年這種高度不確定的環(huán)境中，大家都在追求穩(wěn)妥收縮，長期主義的投入更需要戰(zhàn)略定力。無論是中國的AI還是教育，國家長遠(yuǎn)發(fā)展的兩種戰(zhàn)略支撐，離不開最為本質(zhì)的底層驅(qū)動力科技企業(yè)的自立自強(qiáng)。

這也是在ChatGPT爆火、被熱議的今天，在兩個行業(yè)中留下的不起眼的注腳。