chatgpt带火人工智能就业岗位 科技巨头“AI竞赛”再升温,AI正加速赋能教育,革新学习生态

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非常感谢GET大会给了我一个机会,能够在此和大家分享关于教育和人工智能相结合的话题。可能很多伙伴比较了解,我从2008年开始一直在新东方,已经在教育培训行业中持续从业了16年。

“双减”后,新东方成立了优编程,主要做信息学编程教育。这部分工作本身与信息科技和人工智能相关,所以我今天分享的内容,也是这几年我自己所观察到人工智能信息技术可能会对教育产生的影响。

我的内容主要有五个方面:首先是人工智能给社会带来的变化;第二部分包括AI革命对学习方式、学习内容和学习目的等三个方面的改变;最后是关于现阶段AI技术的局限与展望。

现在大家已经非常关注人工智能,这主要源于的推广。的诞生是人工智能技术的拐点,在此之前我们对于人工智能的评价大多是“人工智障”,无论是手机助手还是一些智能家居软件,我们在和它进行互动时,它基本上并不能完整地理解你的意思,而通过大模型和生成式人工智能解决了人工智能理解人类自然语言的最后一公里。

这会给我们的社会带来什么变化?我们来看看第一次工业革命、第二次工业革命和第三次工业革命对人类社会特别是教育产所生的影响。第一次工业革命对社会造成的最大影响是有很多工作岗位不再需要了,蒸汽机发明之后,大量的基础性和重复性劳动被机器取代;第二次工业革命也是如此,电力技术和内燃机技术使得更多基础性岗位被取代。总结下来我们会发现,人工智能能否带来新的革命,主要有四个标志。

第一是海量数据与信息分析利用。类比前两次工业革命,第一次工业革命后有了蒸汽机,这使得煤矿得以利用,而在此之前煤矿能源的开采和使用率都很低,后来凡是有煤矿资源的区域都得到了迅速发展;第二次工业革命后石油得以利用,原本贫瘠的中东地区也因此变得非常富有。工业革命不仅使掌握技术的人变得富裕,那些掌握矿产资源的人也一样变得富裕。

人工智能发展之后会带来什么样的改变?进入信息时代,大数据很重要。互联网上几乎留存着人类所有的信息和数据,而过去三十年间它们似乎变成了废物堆积在互联网中,并没有谁能够真正把这些数据提取出来使用,因为我们没有办法“开采”。现在不一样了,我们可以通过人工智能训练技术将其变废为宝,把互联网上的所有数据丢给它,让它持续学习、分类处理,并向我们输出。

然而互联网上的数据也并非是全部公开的,举例而言,未来如果我们真正想用人工智能技术改进教育,前提是人工智能要能够接触到和教育有关的数据。现在让变成老师进行授课还不能完全实现,因为互联网中很少有完整的、大段的授课和互动答疑内容。

2016、2017年开始,我们国家大规模兴起互联网教育,而这些公司也沉淀了大量的教学和师生互动数据。如果能够把这个数据和现在的技术进行结合并加以利用,也许人工智能真的可以达到比肩优秀教师的状态。但是靠现在的还不行,因为尚且没有专门的教育数据可以用来投喂。故而掌握这类数据的人就拥有着珍贵的“矿产资源”,当它真正被利用起来,这就是AI带来技术革命的重要标志。

第二点是替代大量基础性岗位,现在也确实如此。一些工作岗位被替代后会对教育产生什么影响?我们原来为培养从事某些工作的人才所开展的教育就没有意义了。反过来,现在越来越多岗位被替代,是不是需要开发新的工作岗位来解决未来孩子们的就业问题?新岗位所需要的能力与知识和现在相比又有很大差别,这就会对教育的目的与意义产生反作用。

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第三点是大幅提升生产效率,降低生产门槛。现在自媒体非常流行,很多博主都有团队,可能是因为不会做视频或不会使用一些处理工具,又或者是自己很有想法但很难把它变成一段视频或其他内容形式进行呈现。然而未来大家只需要有自己的想法和关键方向点,提供语言规范之后,文字输出、视频生成、剪辑配音等等都可以由人工智能流水线作业,这大大降低了生产门槛,但这会造成大量产品的集中涌现。而生产过剩之后,我们就会发现培养人才的目标不一样了。

第四点是与科学研究相互促进,推动新科学理论诞生。人类科学的爆发集中于第一次工业革命、第二次工业前后,和技术革命相辅相成。这是因为科学的理论能够指导技术的进步,而技术的进步可以产生新的设备和方法去推动科学研究。目前为止人类在物理和化学方面的探索已经非常深入,但对于人类自身的探索尚且不足。

在生命科学特别是神经科学上,我们还不清楚人的意识本质到底是什么。现在我们会发现人工智能和可以提供一个思路,这个机器是硅基的,由电子元器件构成,它没有神经元,是无意识的非生命体,但经过足量训练和算力叠加突然可以变得很接近有意识的状态,这是否暗示着我们人类的意识本质上也是大量训练之后的数学结果。

我们以前没有办法对这方面进行研究,但有了技术以后便可以辅助科学研究并进一步探讨,从而发现更多规律并带来更大突破。反过来如果科学研究更加进步,研究出来人类的意识是如何产生的,也许我们在做新一代人工智能模型时,也不再会用那么粗糙且缺乏科学规律的投喂方式了。人工智能到今天还没有广泛而只是部分运用于生活中,主要原因是成本太高。如果科学探索能够让训练更加有效,成本将会直线下降。

以上四点如果真正出现,就说明具备了产业革命应有的效果。现在教育公司如新东方、好未来、有道等都在布局,我们来看看目前的技术可以在哪些层面直接应用到学习场景当中。如果先把AI看成工具,那么它可以在四个方向改变学习方式并推动教育培训行业的效率提升。

而在教育形式方面,AI可以根据每个学生的学习风格、兴趣和能力水平,提供个性化的学习体验。通过分析大量的学习数据,为每个学生设计定制专属学习路径和课程,使其更容易掌握知识和技能;与此同时,AI可以赋能智能教学辅助工具,以AI为核心的学习机、词典笔、大模型、虚拟教师等智能教学硬件成为大模型和AI应用落地的主要场景;另外,AI可以创建虚拟教育环境,为学生提供更丰富、更交互的学习体验,而通过虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术,学生可以在虚拟环境中进行实验、模拟场景和互动学习,以增强他们的理解和记忆;最后,AI还可以设计和实施自适应评估系统,根据学生的学习表现和反馈,自动调整评估难度和内容,以确保评估的公平性和准确性,这种评估系统还可以为每个学生提供个性化的学习路径和建议。

接下来我们来谈AI会如何影响学习内容。前面我们提到人工智能产生之后,很多基础性的技术工作被取代了。现在我做的是编程,有很多家长问我:“小狼老师,已经可以自动编程了,学习编程还有意义吗?”我觉得这个问题特别好,它不仅针对编程,几乎和所有的学习内容都有关。而回答这个问题,我们依然要翻开历史,看看第一次工业革命和第二次工业革命淘汰一些工作岗位之后,我们还需要学些什么。

前两次工业革命后,基础性的技术类工作大量消失。以前手工业传承需要教授各种手工技术,后来大多数手工技术都用机器解决而不再需要传承。有了机器后我们就不去学这些东西了吗?我们学的是这些技术背后的操作原理。这给我们带来很大启示,每一次科技革命的到来都会消灭很多基础性岗位,同时对人的要求也变得更多。如果只掌握基础性的岗位技能肯定会被取代,而如果能成为技术创新背后的原理学习者,就可以成为技术的把控者。一个人是否掌握深层原理与创新能力,决定了他在AI社会中是成为AI的主人还是成为AI的奴隶。

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从学习目的上看,新技术到来会使整个社会产生革命性变化。刚才我说过,每一次技术革命都会使某些产品的生产不足变成需求不足,一、二次工业革命使得工业品和农产品的生产不足变成需求不足;人工智能技术产生后,以前大家在网上寻找学习资源时需要挑选,因为并非所有博主的内容都是高质量的。而随着越来越多博主借助人工智能产出内容,高质量的内容可能会过剩,这就变成需求不足,这时我们需要的不再是生产人才,而是能够把产品推广出去的营销型人才。

为什么东方甄选会火,因为它实际上正好解决的是一、二次工业革命造成的农产品和工业品生产过剩而需求不足的问题,我们要把这些东西推广出去;而随着人工智能技术进一步推广造成生产过剩,需求不足的问题就会越来越明显。未来的孩子们有没有能力把这些产品推广出去,这其实就是需要通过教育来培养的。还有就是从重复劳动转向为创新劳动,从数量优先转向为品质优先,从追求功能转向为追求体验,这些方方面面的转变会使社会对人才的需求产生巨大转变。

让我们具体看一下AI革命后社会发展的需要,哪些是我们要重点培养的人才。再往后二十年,中国要更进一步发展,一定是落在这三个方面的,因为技术解决了很多粗糙问题之后,这三个问题必须要靠人来解决。

首先是效率提升后,需要人来促进技术的进一步发展,比如更高精尖的和自然科学、信息科学相关的方面。自然科学解决的是仍然是生产性的效率问题,信息科学解决的则是管理和资源对接上的效率问题。

其次是品质提升后,体验升级的需求满足。基础性产品得到大批量生产后,更多人找工作只能做由人直接产生服务的工作,也就是第三产业。第三产业中的很大一部分是和体验升级有关的,而这背后需要的就是人文科学。为什么董宇辉会火,因为他是知识带货,有很强的人文底蕴,这就会比别人更有优势。另一方面,人的生活品质还与生命健康、医疗、环保有关。当工业品和农产品大量生产之后,人们所追求的东西就是能不能活得更健康、更开心。

第三是制度和价值观问题。现阶段,人工智能还没有办法帮助人类进行价值观定义,这必须由人类自己完成。什么是价值观?善恶、好坏、公平公正还有对与错,这些内容的定义目前还没有办法通过规律来得到,只能由人类进行。举例而言,如何让机器从生命角度来判断人和动物是否平等?没有办法,因为怎么说都有道理,只能从人类自身角度出发去考虑这个问题。而人类想要过得更加开心、变得更加富裕,就需要从制度上进行改良,从社会科学和管理科学层面让技术发展得更好,才能实现国民幸福感和财富程度不断提升。

总而言之,AI革命下教育目的所产生的变化就是,从方向上追求效率、品质和公平的提升。人才培养主要是六个科学领域(自然科学、信息科学、人文科学、生命科学、社会科学、管理科学),他们会在未来推动整个社会进步过程中起到关键性作用,自身也可以获得更大的财富回报。从赛道上而言,是和技术发展、体验升级以及制度改良有关的工种,具体就业体现在与创新劳动、扩大需求、品质和体验提升、流程与制度优化方面相关的工作。

最后是现阶段AI技术的局限与展望。目前AI技术还没有对我们的社会产生十分明显的冲击和影响,最重要的是因为现在人工智能技术、大语言模型技术的成本还有点高。现在技术解决的是一些简单的信息收集与归纳问题,并不是它不能替代我们思考很多更有深度的问题,而是背后的成本太高了。成本过高会导致三个问题产生,精准性不足、专业训练不足、还有就是对大模型背后的意识学原理并不十分清楚。

所以真正应用性、变革性的拐点,就在于谁能真正将人工智能的训练模型做出来。这是最后一步,关于意识学原理,如果有国家能把意识的产生过程和背后的原理、数学形式、公式化形式做成训练过程中的新模型,技术的使用成本就有可能得到大幅降低,这个国家也能够在下一次技术革命当中占据主导地位。

随着AI技术进一步发展,教育领域必将会发生天翻地覆的变化,我想我们每个人都需要为此做好充分的准备,我也相信技术的到来一定会让我们的行业越来越好。

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