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一場大冒險:當(dāng)GPT 進(jìn)入教育領(lǐng)域

2023-06-28 11:09:53張書琛
電腦報 2023年24期
關(guān)鍵詞:人工智能能力模型

張書琛

教育行業(yè)混戰(zhàn)

“善于引導(dǎo)學(xué)生,并提供個性化教育”,這是GPT進(jìn)入教育領(lǐng)域并引發(fā)“地震”最強(qiáng)有力的優(yōu)勢。今年3月人工智能研究公司OpenAI 在發(fā)布GPT-4 的當(dāng)天,教育非營利組織可汗學(xué)院就推出由其驅(qū)動的AI 學(xué)習(xí)平臺Khanmigo,宣告這位循循善誘的新時代“輔導(dǎo)老師”的誕生。而后人們逐漸意識到,GPT 所代表的不僅僅是一個對話框、一個搜索引擎,還是可以在自學(xué)、教學(xué)、備課等教育場景中發(fā)揮作用的新角色。

在試用中,Khanmigo 已經(jīng)可以提供十多項學(xué)生端的AI輔助活動,包括數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)、共同撰寫故事、練習(xí)語法詞匯、學(xué)習(xí)編程等,還能扮演特定的歷史人物或文學(xué)人物與學(xué)生聊天,或就特定主題和學(xué)生展開辯論,并基于學(xué)生的教育水平而作出反應(yīng)。

值得注意的是,Khanmigo 更多時候提供的是思路而非“套路”,并且引導(dǎo)學(xué)生反思推理過程。比如在回答學(xué)生數(shù)學(xué)問題時,它不會直接給出答案,而是引導(dǎo)學(xué)生自己解答,如果學(xué)生做錯,它還會幫學(xué)生分析錯在哪里;在回答編程問題時,Khanmigo 也會一邊解釋每行代碼的意義,一邊引導(dǎo)糾正錯誤……在可汗學(xué)院創(chuàng)始人薩爾·可汗(SalKhan)看來,Khanmigo 多數(shù)時候就像一個能理解學(xué)生所思所想的“老師”,還是可以實現(xiàn)蘇格拉底式對話辯論學(xué)習(xí)方式的“優(yōu)秀導(dǎo)師”。

可汗學(xué)院創(chuàng)始人薩爾·可汗

過去半年內(nèi),美國、歐洲、亞洲、中東等地,已有十余家教育企業(yè)宣布推出基于ChatGPT 或GPT-4 的AI應(yīng)用,包括美國在線教育公司Chegg、Quizlet,開放在線課堂平臺Coursera、edX,語言學(xué)習(xí)平臺多鄰國,波蘭作業(yè)問答平臺Brainly 等,旨在為每個學(xué)生提供量身定制、永遠(yuǎn)在線且有無限耐心的“超級輔導(dǎo)員”。

中國教育類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及手握人工智能大模型的科技巨頭們也不想承受在新一輪技術(shù)換代中掉隊的代價,相關(guān)產(chǎn)品面世速度加快。

在Khanmigo 發(fā)布兩周后,網(wǎng)易有道釋出了“子曰”研發(fā)消息,稱將推出教育場景下的類ChatGPT 模型;5 月,好未來宣布,學(xué)而思正在研發(fā)數(shù)學(xué)大模型MathGPT,將于年內(nèi)推出基于該自研大模型的產(chǎn)品級應(yīng)用;緊隨其后,科大訊飛公開展示“星火大模型”,明確將通用大模型的能力推向?qū)W習(xí)機(jī);5 月22 日,百度小度青禾學(xué)習(xí)手機(jī)面世……

冷靜下來,我們也有一個疑問:在新一輪方興未艾的人工智能教育革命中,大模型到底能起到什么程度的顛覆作用?

未竟之業(yè)重獲期待

其實在上一波AI 熱潮中,教育科技類企業(yè)也曾對AI寄予厚望。

2018 年前后,“AI+ 教育”在豪邁的資本加持下被推至教輔產(chǎn)業(yè)和教育投資的風(fēng)口浪尖,一時間讓人眼花繚亂。對于彼時深陷高獲客成本和高教師成本的在線教育機(jī)構(gòu)來說,AI+ 教育提供了一個不可輕易錯失的機(jī)會:它更標(biāo)準(zhǔn)化,更能避免師資不穩(wěn)定帶來的風(fēng)險,也更有希望建立一個低成本的變現(xiàn)模式。

因此,語音識別、OCR文字識別、圖像識別、人臉識別、語義分析等技術(shù)被塞到各類型教育產(chǎn)品中,不斷將“自適應(yīng)”教育推向市場。

按照技術(shù)活動論的觀點(diǎn),教育本身也是一種技術(shù),自適應(yīng)教育這一技術(shù)的本質(zhì)就是對教育流程的深度數(shù)字化、信息化。

“我們通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能針對學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行人物畫像,從而動態(tài)調(diào)整教學(xué)和練習(xí)內(nèi)容,挖掘傳統(tǒng)教育流程中的信息化紅利,目的是解決效率低下和重復(fù)造成的浪費(fèi)。”在教育界人士看來,這一技術(shù)的應(yīng)用本應(yīng)該為教育體系帶來革新——既能把知識點(diǎn)細(xì)化拆分補(bǔ)足學(xué)生知識盲區(qū),又能個性化地判斷學(xué)生學(xué)得怎么樣。

很可惜,囿于人工智能的發(fā)展水平,燒錢的AI+ 教育局限也越來越清晰。根據(jù)科目、年齡、個體差異和受教育環(huán)境影響的程度不同,AI 需要考慮的要素十分廣泛,這種企業(yè)先構(gòu)建一個“好學(xué)生”形象,再把這個學(xué)生怎么學(xué)、如何學(xué)轉(zhuǎn)化成一個個小標(biāo)準(zhǔn),去精準(zhǔn)衡量每個學(xué)生的學(xué)習(xí)模型因此常常失效。

現(xiàn)已改名“小盒科技”的作業(yè)盒子在上一輪AI+ 教育熱潮中的融資情況 圖源:企查查

按照華創(chuàng)證券科技行業(yè)研究員張璋的解釋,兩三年前的AI 技術(shù)發(fā)展水平對已經(jīng)打好精細(xì)化標(biāo)簽的選擇題可以完美回答,但對于紙筆上的非題庫無標(biāo)簽的問題,比如主觀題、問答題、證明題,依然無法有效準(zhǔn)確識別,也無法精確打標(biāo)簽,“這是之前全球包括中國自適應(yīng)教育探路者不甚成功的原因之一,甚至是擴(kuò)大應(yīng)用范圍的最大障礙”。

而在內(nèi)容生產(chǎn)上表現(xiàn)驚人的GPT 以及類似大模型的出現(xiàn),讓種種關(guān)于完成上一波AI+ 教育未竟之業(yè)的愿景再度萌發(fā)。從業(yè)者對于GPT 和相關(guān)應(yīng)用前景寄予厚望,一是因為成熟大模型的對話能力,二是因為其“涌現(xiàn)”的能力。

如今,大語言模型正在向人類思維方式看齊,使得有常識推理能力的AI 可以與用戶言之有物地持續(xù)對話。接入大模型的“私人老師”會根據(jù)學(xué)生反饋不斷反問過程,最終讓學(xué)生自己決定學(xué)什么、如何學(xué)。實際上就是以較低的成本“為每個學(xué)生配備一個老師”。

所謂的“涌現(xiàn)”能力,指的是當(dāng)大模型突破某個規(guī)模時,性能會顯著提升,表現(xiàn)出讓人意想不到的能力,比如語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力等。 一般來說,模型在100 億到1000 億參數(shù)區(qū)間,可能產(chǎn)生能力涌現(xiàn)。這也意味著,盡管現(xiàn)在GPT 等大模型還會在加減乘除上出現(xiàn)失誤、在邏輯推理上有不足,但偏科的問題很有可能會在大模型的進(jìn)化中得到解決。

沖擊波悠長

教育部原科技發(fā)展中心主任李志民在不久前發(fā)表的文章中曾表示,人類往往會高估技術(shù)對近一兩年的影響,同樣由于人類的思維和行為習(xí)慣,往往又會低估今后十幾年的影響。而GPT 對于教育界底層邏輯的改變,可能正是未來十幾年影響最為深遠(yuǎn)的事件之一。

在我們的教育過程中,在應(yīng)試這一指揮棒下,老師會花很多時間把每一年的教育內(nèi)容以周為單位分成多個知識點(diǎn),翻開全國的教材都是這樣編寫的,這被稱為公式化的教育方法。如果未來AI 能做到啟發(fā)式答疑、誘導(dǎo)學(xué)生思考,那老師又該怎么上課?考試又該考什么?

另一方面,在GPT 等大模型在教育領(lǐng)域被寄予厚望的同時,也面臨著“基本上是‘高科技剽竊和逃避學(xué)習(xí)的方式”的質(zhì)疑。尤其是在國內(nèi)企業(yè)即將大面積上市類ChatGPT 教育產(chǎn)品的情況下,如果產(chǎn)品仍是直接給出答案以應(yīng)對作業(yè)或考試,那么新的教育資源又有何種意義?

AI 這一次能否滿足教育界人士和資本的期待,還有待時間檢驗,但可以確定的是,就像沒有人會因為汽車的發(fā)明而放棄學(xué)會走路,知識的學(xué)習(xí)更不可能因為工具的進(jìn)化而廢止。

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