界面新闻记者 | 查沁君
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数字人的风吹到了教育领域。
日前，高途（NYSE：GOTU）推出AI考研数字人——文勇老师；中公教育（.SZ）也首次公开其虚拟数字讲师小鹿，并发布首款AI课程，由小鹿全程授课。
引发大模型浪潮，也为数字人的内容输出增添更多互动性和想象力。过去以CG动作捕捉技术为主的虚拟主播模式，正进入AI驱动的3.0时代。
据前瞻产业研究院数据，中国虚拟数字人市场规模预计2030年达2700亿元，其中身份型虚拟人市场规模占比有望达2/3。但在教育领域，数字人的应用案例还比较稀缺。
“从课程产品的角度来说，这是一个很大的进步。”高途大学生业务负责人刘文勇在接受界面教育专访时称。
数字人背后的运行逻辑较简单，只要给到文字内容，就可通过技术转化成语音，再配合形象即时生成视频。
相对难的是互动，不过如今在大模型的加持下，能通过机器自我学习，实时生成文字，互动效率也在大幅提升。
目前大家对于通用大模型的使用仍比较谨慎，尤其是教育行业对准确性的要求较高，一般会输入专业内容、设置信息围栏，让回答更加精确。
是选择自研大模型，还是基于市面已有大模型进行应用开发？高途选择的是后者。
刘文勇认为，之所以火爆，正因为它是通用大模型，从技术逻辑上看，强者会越来越强，所有人都要在其身上生成专业化内容，而垂直的专业化模型可能在特定范围内的结果略优于通用模型，却无法在交互效率上胜出。
腾讯教育企业总经理杨晖在接受界面教育采访时提到，教育企业最关心数据安全，尤其是题库等核心业务数据，“例如高途的数据不会出它的服务器，我们也不会去要他们的数据。”
杨晖认为，行业大模型的未来趋势，应当是科技公司提供基础算力和工具，教育科技公司为数据提供方。
降本增效是教育行业应用AI数字人的一大底层逻辑。
教育行业重人力，尤其“双减”前，据北京师范大学2020年数据，仅K12头部十余家在线教育机构辅导老师的数量就有近十万。其承担的工作量多且杂，不仅包括协助主讲授课、课后答疑、批改作业，甚至承担销售角色，沟通课程续报等。
据刘文勇透露，高途大学生业务线的辅导老师目前有100多人，70%硕士以上学历，但仍有较重的服务压力。
以考研英语的作文批改为例，每年考前9-11月是忙碌高峰期，由于工作量大，高途前几年为辅导老师设置了帮“每位学生改十篇文章”的上限，如今有AIGC系统协助后，高途宣布删掉所有答疑限制。辅导老师的角色从单一内容创作者变成复合的内容审核者。
在高途内部，AI也被提升至战略级高度。该公司今年九周年内部讲话中，创始人陈向东明确三大业务方向，分别是线上+线下+OMO、短视频直播（含抖音、视频号）、+教育。
陈向东还提及，作为战略项目，将投入很大一笔资金深度探索GPT相关方向，内部会组建多个探索团队，不排除投资外部优秀团队。
“老师都希望能彻底因材施教，但没有任何人真正做到过，因为劳动量完全不支持。”刘文勇称，“而AI似乎撕开了口子，这个事情好像变得有可能了。”
以下为部分对话内容，有删减。
界面教育：AI考研数字人项目怎么启动的？其在高途内部的优先级如何？
刘文勇：受李开复老师影响，我在.0时代就已关注，在此拐点之前，你能明显感受到这不是真人，但如今GPT令人惊叹，给的答案既准确且能理解人的意思。
于是，今年初我们开始产品化尝试，人物形象已调试完，还需大量教研人员研发好上课内容。只需文字稿，就能让数字人讲所有该讲的话，包括语气。
数字人能单独教一些简单课程，如词汇课、晨读课，目前已上线，一天大概售卖数十单。这在互联网领域不算高，还在小范围试跑阶段。
当然，AIGC远不能替代真实老师的情感与说服力，所以我们还是坚持以名师为核心、AI打配合。
Larry（高途创始人陈向东）也强调，AI是我们三大战略目标之一，优先级非常高。
大学生业务部正尝试拓展线下，包括北京、郑州、成都、沈阳，而且是AIGC协助下的新型线下OMO产品。不过我属于步调慢的，必须是一个（地区）盈利了，再做第二个。
界面教育：相比文娱业的虚拟主播、虚拟偶像、金融业的数字员工，教育行业的AI数字人是否相对晚？
刘文勇：李开复曾在《AI·未来》中描述AI的四波浪潮：第一波在数据最多的领域——互联网，涌现各种应用。
第二波浪潮，金融、教育等行业崛起。第三波浪潮，AI更加智能，不仅能听、能看，还有触感。第四波浪潮，AI机器人、无人工厂、无人仓储、无人驾驶将逐渐普及。
我想这个预测应该是正确的，那些反馈及时、离钱特别近、替代完人力后能出现巨大成本优势的行业，肯定是尽可能早的被替代，而相对传统的（行业）更难或更晚被替代。教育相对晚、也更谨慎。
界面教育：相较其它行业，教育行业对内容的容错率更低，高途在应用大模型时如何保证这点？
刘文勇：互动性、准确性对教育行业来说非常重要。只要内容生成速度足够快，就能部分解决互动性问题。目前国内外主流大模型生成速度都已基本达到正常人类应有的速度，甚至Bard的速度略胜一筹。
大模型在英语上的表现更好；.0增加插件系统后，数学的正确率也大幅提高。
我们逐步做了整套跟GPT沟通的话术，譬如辅导老师会要求GPT回答某道题为何错，背后哪些知识点有问题，并因材施教出题，每五题一组，一共25题，难度逐级递增，每题附相应解析。
辅导老师只需在此基础上进行审校，再辅导学生，学生会明显感觉“老师”对他更（细致关心），也更有针对性。
界面教育：成本方面，内部有没有算一笔账？AI数字人从生成到后期运营，对比请真人老师，会便宜很多吗？
刘文勇：会便宜，但不会很多，现在需要很多技术和运营人员来操作。长期来看，我们自己算过，肯定是有机会颠覆某些事情，才会花这么多时间精力。
随着技术成熟，算力价格也肉眼可见地往下掉，再过几年可能会非常便宜。很多素材第一次做的时候很贵，但都是可复用的，因此成本也在递减。
我们现在的实验性产品就卖几十块钱，主要是为调优模型而做，肯定不挣钱，也不打算挣钱。这个模型如果跑通跑顺了，在别的地方放大，想象空间就太大了。
例如教研端被AIGC放大，或将有十倍增速，这个市场是不是有可能成为一个千亿的生意？但就目前而言还有很长验证的路要走。
界面教育：一个行业共识是，数字人技术本身没有太大差别，关键还是应用层，高途如果先跑通，其它教育公司跟进，未来会形成怎样的竞争格局？
刘文勇：技术的应用本身没有难度，它就是一个苦力活儿。得有人愿意去吃螃蟹，愿意去做研发，把最新技术变成教学产品，包括若干琐碎的细节和环节。
行业内拥有技术能力的公司挺多，后面就比谁的动作快，两年之内一定会形成最开始在线直播大课时的（竞争状态），拼运营效率和算力，谁能输出内容，谁愿意踏实做教研。
界面教育：银行业预计，到2025年，80%的银行会部署数字员工，承担90%的客服和理财服务，教育行业何时能达到该程度？
刘文勇：面向大学生的产品应该在这三年就会有变化，然后是中小学生，整个过程五年内一定会走完一个阶段。商业变化是很快的，一旦走通，大家都会慢慢接受这个东西。
AI浪潮已经来了，躲不过去的，你的目标就是跑得更快一点。
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