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觀點?/ 劉潤? ? 主筆?/ 二蔓? ?責編?/ 黃靜

(資料圖片僅供參考)

這是劉潤公眾號的第1962篇原創(chuàng)文章

前天下午（7月26日），有道在北京舉行了“子曰”教育大模型應(yīng)用成果發(fā)布會。在發(fā)布會上，有道也正式發(fā)布了虛擬人口語教練、AI作文指導、語法精講、LLM翻譯、AIBox、文檔問答，共6項應(yīng)用成果。

我特別關(guān)注這場發(fā)布會。

不僅是因為我對各種前沿科技、創(chuàng)新成果很感興趣，更是因為有道又在3年前的那個猜想上，邁出了堅實的一步。

于是，在看完發(fā)布會之后，我也找了個機會，約有道的同學好好聊了聊，也請教了很多問題。3年前的那個猜想，實現(xiàn)了嗎？這次的應(yīng)用成果，做得怎么樣？能給我說說嗎？然后呢？還有嗎？

聽完分享之后，我再也按捺不住自己激動的心情了。一句話形容我的感受：

未來，你可能再也不用擔心教育成本了。

什么意思？什么3年前的猜想？和教育成本有什么關(guān)系？這事兒和我有關(guān)嗎？

關(guān)系很大。

今天，我試著用一篇文章，講講這背后的邏輯。

以及，藏在這邏輯背后的，巨大的意義。

三年前的猜想

故事，還得從3年前的那個猜想開始說起。

3年前，我和有道的同學有過一次深入的交流。我們從線下教育，聊到了在線教育，又從教育現(xiàn)狀，聊到了教育行業(yè)。聊著聊著，我們聊到了教育行業(yè)的未來。

我說，我特別贊同劉芹老師的一句話，

教育行業(yè)的未來，也許不是無差別的產(chǎn)品，而是可復(fù)制的服務(wù)。

什么是“可復(fù)制的服務(wù)”？為什么這個概念讓我如此贊同？

要回答這兩個問題，我可能得先講清楚，到底什么是“服務(wù)”。

假如，過段時間，就是你的婚禮。請問，你會去什么地方購置你的西裝？

我猜，你大概率會找一家私人訂制，讓老裁縫為你量身定制一套。

為什么？

因為一套“對你合身、也只對你合身”的西裝，才能彰顯出你的氣質(zhì)。

這，就是服務(wù)。

服務(wù)的核心，是個性化。

裁縫是個性化的，理發(fā)是個性化的，我做的戰(zhàn)略咨詢也是個性化的。

所以，它們都是服務(wù)。

那么，教育呢？

教育，也是服務(wù)。

因為最好的教育，永遠是個性化的，永遠是1對1因材施教的。

有一次，子路問孔子：對的事，就該去做嗎？孔子說：別急。

另一次，冉有也問同樣的問題?？鬃诱f：去做。

公西華很迷惑：老師，為什么同樣的問題，你的回答不同呢？

孔子說：子路勇猛，我提醒他退讓。冉有謙退，我鼓勵他進取。

這，就是個性化，就是服務(wù)。

但是，關(guān)鍵是但是，但是，這種看似美好的個性化的服務(wù)，有一個非常明顯的缺點：邊際時間成本太高。

什么是邊際時間成本？

邊際時間成本，就是每多服務(wù)一個客戶，服務(wù)者所必須額外付出的時間成本。

比如那個老裁縫。水平非常高。但是水平再高，給我量身材、選面料、定款式，至少也要1小時的時間。

老裁縫每多服務(wù)一個像我這樣的客戶，就要多付出1小時。

這1小時，是老裁縫的“邊際時間成本”。

邊際時間成本，是剛性的，是獨占的。給我服務(wù)的時候，他就不能給其他人服務(wù)。

所以老裁縫再努力、再勤奮，一天頂多也就只能服務(wù)10-20人。規(guī)模的天花板很低。

那老裁縫怎么賺錢呢？提升不了規(guī)模，就只能提升單價。

所以，越好的裁縫、越好的醫(yī)生、越好的戰(zhàn)略顧問，價格就越貴。

服務(wù)的優(yōu)點，是個性化。服務(wù)的缺點，是邊際時間成本高，價格貴。成本高，價格貴，所以服務(wù)的可復(fù)制性就很低。

就像再好的老師，也只能1:1輔導很少的學生。

那怎么辦呢？

從做服務(wù)，變?yōu)樽霎a(chǎn)品。

老裁縫為了解決服務(wù)“成本高、價格貴”的問題，決定不再1:1的量身材、選面料、定款式了，而是用標準化的版型，流水線的方式，生產(chǎn)“成衣”。

這樣，因為每件成衣所包含的，老裁縫的“邊際時間成本”大大降低，甚至降到幾乎為零，所以衣服的價格也因此非常便宜。

這，就是產(chǎn)品。

產(chǎn)品的關(guān)鍵，就是標準化。

但是，關(guān)鍵還是但是，但是，標準化的西裝也有個問題：因為不是1:1定制的，所以很難完全合身。

領(lǐng)口對了，腰圍不對；腰圍對了，袖長不對?？傆械胤讲粚ΑＫ源┲Ч?，終究不夠完美。

教育的產(chǎn)品化，出版，也是一樣。

寫教材的老師很優(yōu)秀，教材里的內(nèi)容也很優(yōu)秀。但是，幾乎很少有同學能夠只看教材書、只學課程視頻就拿到好的成績。

為什么？

因為有的同學需要老師的答疑，有的同學需要不同的解題思路，還有的同學需要排名的激勵、考試的他律......

但是這些，“產(chǎn)品”里都沒有。

那怎么辦？

服務(wù)化的教育更加個性化，效果好，但是成本高。產(chǎn)品化的教育更加標準化，成本低，但是效果差。

就沒有什么辦法能融合它們的優(yōu)點，又同時避免它們的缺點嗎？就沒有什么辦法能既要個性化、效果好，又要低成本、可復(fù)制嗎？

既要個性化、效果好，又要低成本、可復(fù)制，這就叫：可復(fù)制的服務(wù)。

可是，要怎么才能實現(xiàn)“可復(fù)制的服務(wù)”呢？

你看到的小班課、直播大班、雙師大班，其實都是特別好的嘗試。

但我想，人工智能，也許才是這個問題的終極答案。

于是，在3年前的交流之后，我也寫了一篇文章《劉潤：教育行業(yè)的未來，是可復(fù)制的服務(wù)》，把這個猜想分享給了有道的同學。因為我知道，有道，也在堅定地尋找這個終極答案。

那么，人工智能，真的能讓教育變成可復(fù)制的服務(wù)嗎？

三年后的人工智能

坦白說，很難。非常難。

即便，是在人工智能突飛猛進的今天。

為什么？

因為“連接主義”（Connectionism）。

什么是“連接主義”？

在過去的很長一段時間里，人工智能的發(fā)展，走的是一條“邏輯主義”（Logicism）的路線。

邏輯主義，簡單來說，就是主張用公式、規(guī)則等等公理和邏輯體系，來搭建一套人工智能系統(tǒng)。

比如，你想學習一門語言，就得知道語法規(guī)則吧。

“主語+謂語+賓語”，就是一種句子的公式、規(guī)則。

“我（主語）想要（謂語）吃飯（賓語）”，就符合這種規(guī)則。

過去的人工智能，就是像這樣通過例舉各種各樣的規(guī)則和邏輯，來學習語言。

但你想想，語言是多么微妙，復(fù)雜，富有情感。女朋友一個“嗯”字，背后就有八萬四千種情緒。規(guī)則怎么可能窮舉，邏輯怎么可能沒有漏洞。

而且，你回想一下，你真的是這樣來學習語言的嗎？真的是先學習的語法嗎？

不是的。

在學習語法之前，你就已經(jīng)學會說話了。

我們是在一個“環(huán)境”里，跟著媽媽咿咿呀呀，跟著爸爸嘰嘰喳喳，看著看著，聽著聽著，自然就會說了。

這個“自然就會說了”，其實是因為人腦中的神經(jīng)元在不斷地連接、連接、連接。刺激越多，連接也就越多，直到人腦突然涌現(xiàn)出知識和智慧。

今天的人工智能，用的就是這種人腦產(chǎn)生智能的方式。給它一個“環(huán)境”，給它足夠多的“神經(jīng)元”，給它大量的數(shù)據(jù)，讓它自己看，自己學，自己感受。

這就叫，連接主義。

這就是為什么，今天的人工智能越來越厲害，越來越像個“人”。

那么，這個主張連接主義的“人”，有多少的“神經(jīng)元”呢？

就拿ChatGPT來說吧。GPT-2的版本，擁有的參數(shù)有15億個，比GPT-1的參數(shù)規(guī)模大了10倍以上。而GPT-3的參數(shù)，已經(jīng)達到1750億，多了116倍。GPT-4的參數(shù)，更是只會多不會少。

這意味著什么？

意味著，今天的通用大模型博學多識，聰明得就像一位擁有20個博士學位的天才。

但同時也意味著，它的延時問題，在理論上會越來越嚴重。

什么是延時問題？

想象一下一句話、一條信息、一組數(shù)據(jù)要在千億級別規(guī)模的“神經(jīng)元”里跑一遍，你就明白了。

太慢了。

這就是為什么今天的ChatGPT總是一個字一個字地往外蹦，也是為什么通用大模型在很多人看來并不是應(yīng)用級人工智能的未來。

因為誰也不會喜歡一個收到問題之后，要反應(yīng)半天，還一個字一個字回答的AI老師。

那怎么辦？難道人工智能，真的沒法用在教育上嗎？

當然不是。在有道發(fā)布的教育大模型“子曰”上，我就看到了可能性。

什么是教育大模型？

我不需要什么都學，我只需要把本專業(yè)學好、學精。我不需要做一個20個博士學位的天才，我只需要做一個1個博士學位的學霸。

這樣，我就能用比通用大模型少得多的參數(shù)，來更準確、更快速地回答更專業(yè)的問題。

從2016年開始，有道就在協(xié)同構(gòu)建AI的基礎(chǔ)能力。不僅同步組建了語言、視覺、聲音等團隊，還積累出了四大底層技術(shù)：有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯（NMT）、計算機視覺、智能語音AI技術(shù)、高性能計算(HPC）。

在Transformer技術(shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）上，有道也具備先發(fā)優(yōu)勢。

2017年，有道NMT上線；

2018年，有道NMT升級并基于Transformer；

2019年，詞典筆2代首次搭載離線Transformer NMT；

2020年，有道將Transformer ASR落地到業(yè)務(wù)中，并于2021年實現(xiàn)了基于Transformer的流式ASR技術(shù)落地；

2022年推出的詞典筆P5搭載了自研離線ASR，也已升級為Transformer技術(shù)。

這些基礎(chǔ)能力、先發(fā)優(yōu)勢，也共同保障了“子曰”落地，成為教育行業(yè)的首個垂類大模型。

未來的教育

我想，看到這里，你應(yīng)該就明白，我為什么會按捺不住自己激動的心情了。

因為在前天下午的發(fā)布會上，我看見的，就是人工智能帶來的，教育的“可復(fù)制的服務(wù)”。

于是，在有道同學的幫助下，我也在第一時間，體驗到了這些“可復(fù)制的服務(wù)”。

都有哪些服務(wù)呢？

我就拿一些比較普遍的教育現(xiàn)象來舉例吧。

在過去，孩子的英語學習，可能是這樣的：

考試，考試的成績是一流的。聽力，聽力還行，但比起書面考試，就差點意思了?？谡Z，口語就別提了，開不了口，也說不利索。

給孩子請專業(yè)的口語老師，費用太高。讓孩子去英語角交流，又太害羞。父母自己來教，又怕學術(shù)不精，耽誤孩子。

那怎么辦？

人工智能的技術(shù)手段，就可以來為這些孩子輔助教學，提供服務(wù)。

發(fā)布會上，有道就發(fā)布了可以指導口語的“虛擬人口語教練”。

我只需要直接說話，這位會眨眼、有表情，甚至還能“歪頭殺”的虛擬人，Echo，就會以“秒”級別的速度，來和我產(chǎn)生互動。

而且，Echo能夠充分理解我的發(fā)言，并根據(jù)我的具體水平、說出的具體內(nèi)容，來“生成”出相應(yīng)的回答。

交流結(jié)束之后，每一輪的對話都會被完整保留下來。

Echo也會從單詞、發(fā)音、語法三個維度，來給我們的對話打分，從語法、用詞、風格三個維度，來給我提供優(yōu)化建議。

不斷說，不斷聽，不斷交互，不斷反饋，不斷優(yōu)化。

通過和“人”的對話，口語能力就能一點一滴地累積起來。

可是，如果我覺得自己的口語太薄弱，從一開始就不敢說，怎么辦？

Echo也會通過不斷“生成”問題的方式，來主動和我進行多輪的互動，引導我進行發(fā)言。

這就相當于是隨時隨地地擁有了一位口音地道、邏輯清晰的口語教練，擁有了一種“可復(fù)制的服務(wù)”。

但是因為人工智能，這個服務(wù)的復(fù)制成本，大大降低。

再比如，在過去，孩子是怎么學會做語法題的？

頭天夜里，把題目做完。等待著老師第二天的批改。

錯了，就要等老師在課上的講解。沒講到，就要去找老師答疑。

但是，答疑本身就是一件邊際成本很高的事。更不用說還有一些孩子不好意思去請教老師。

那現(xiàn)在呢？

現(xiàn)在，可以直接問“語法精講”。

提出我的具體問題，語法精講就能生成出一段針對這一道題的回答。

如果是不知道該怎么審題，那我就看語法精講給出的解題思路。如果是不知道該怎么解答，那我就看解題方法。

這樣，我才能充分、透徹地理解題目，甚至是這道題所代表的考點。

下一次再遇到同樣的問題，我就知道該怎么答。再遇到同類型的問題，我就能做到觸類旁通。

更重要的是，這個時候，答疑就會變得更加高效，而這項服務(wù)的成本，也幾乎就降為了0。

可是，“非標”的知識，該怎么辦？語法題能答疑，是因為它在大多數(shù)時候，都是有標準答案的。那像是語文作文這樣沒有標準答案的作業(yè)，該怎么辦？

問問“AI作文指導”。

“作文”這件事，確實是挺讓老師家長頭大的。因為“作文寫得好不好”這件事，是很難說清的?！白魑牡降自撛趺磳憽边@件事，也是很難講明白的。

于是，AI作文指導就通過一種類似于“360°環(huán)評”的方式，來給我的文章提供修改建議。

什么是類似于“360°環(huán)評”的方式？

比如，被“子曰”模型的注意力機制“微觀”發(fā)現(xiàn)到的錯別字，和修辭上的錯誤。比如，經(jīng)過“宏觀”評價的語言表達、結(jié)構(gòu)邏輯、內(nèi)容深度。再比如，被提煉出來的作文題目解析、文章核心觀點。

最終，這些從不同角度出發(fā)的評價，會被綜合成一份包含了錯別字修改、改進建議、作文好句、作文總評等內(nèi)容的作文批改。

有了這份作文批改，我就能從中獲得啟發(fā)，找到自己在寫作中的薄弱點，一點一點，針對性地進行提高。

虛擬人口語教練、語法精講、AI作文指導。還有LLM翻譯、AIBox、文檔問答。

本質(zhì)上，都是人在具體的教育場景下，和技術(shù)的互動。

而和技術(shù)互動，這項“可復(fù)制的服務(wù)”，是沒有邊際時間成本的。

這種種嘗試，讓我看到了一種可能性，就是利用技術(shù)，利用人工智能，不斷通過替代人工、或者至少減少人工參與的時間，降低“可復(fù)制的服務(wù)”的成本。

教育的未來，從來都不只是把線下的課堂搬到線上，也不是單純地加入人工智能。

教育的未來，是對如何把個性化教育低成本復(fù)制的不斷探索。

最后的話

教育，是立國之本，是強國之基。

怎么形容教育的重要性都不為過。

可是，教育的指針，到底應(yīng)該指向服務(wù)的一端，還是產(chǎn)品的一端？

都不是。

教育的指針，要指向服務(wù)的產(chǎn)品會師的地方，指向那條叫“可復(fù)制的服務(wù)”的中線。

在有道的發(fā)布會上，我看到了這種堅定的選擇。

在發(fā)布會之外，我也看到了很多人在勇敢地嘗試著。

祝福有道。也祝福所有勇敢者。

因為未來的教育成本，會因為你們的存在，而不再讓人擔心。

加油。