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朗播网创始人AI代替老师是个伪命题纪录

2020/09/16 来源:葫芦岛信息港

导读

朗播网创始人:AI 代替老师是个伪命题AI教育为什么会越来越成为焦点?AI是不是真的会替换老师?如果不会,那为教育带来的影响是什么?

朗播网创始人:AI 代替老师是个伪命题

AI教育为什么会越来越成为焦点?AI是不是真的会替换老师?如果不会,那为教育带来的影响是什么?

AI 代替老师是个伪命题

我们如果单纯讨论代替角色这个话题,就是一个伪命题,任何一个角色的行动都是很复杂的。所有的技术都是在改变全部产业结构链条中的某个环节,这些环节过去可能是人做的,现在用技术实现,本钱就显著下降了。

给大家举一个简单的例子。

我们今天每个人都会用一样东西—导航软件。但你们有没有想过,在若干年前没有导航软件的时候,人们怎样处理找不着路这件事?在好多年前,中国高速公路路口会有一帮人拿着一个牌子,上面写着—带路。你给他100块钱,他就座的车,带你到要去的地方,这就是人肉导航。

当没有技术、没有工具帮你解决“找路”这个问题的时候,你的做法就是靠人解决。现在可以用导航,而且导航做到了想听谁的声音就用谁的,这些声音是怎样来的?人工智能合成的。所以这就是技术改变的进程,但是这个进程当中,我想问大家,你们现在还会不会有找不到路,去找人问的时候?仍然有,所以这不是代替了角色,是使得角色当中的某些环节产生了变化。

回过头来,先从三个方面说一下我对 AI 教育的基本认知。

首先要问的第一个问题是,人工智能是什么?它应该是一种技术,不是一个行业,也不是一个解决方案。技术一定要应用到某些具体行业,比如娱乐业或教育行业,去解决一些行业内的问题。

第二,这类技术的引入带来了什么?是提高了效率,还是改进了效果?技术的引入一定会带来某些改变,我们要想清楚它带来了哪些改变,或它可能带来哪些改变。比如 AI 技术可能带来了本钱结构的改善。

第三,AI 其实不是近 10 年才出现的技术,它不仅能使蜘蛛更加快捷的爬行你的各个页面有非常长的历史。一个不幸的结论是,最近 30 年内,人工智能的基础理论并没有产生本质的改变,包括数学模型和基础算法。那为什么大家会觉得 AI 最近愈来愈流行了?其中一个主要因素是,算气力增强了。过去的 5-10 年内,硬件的发展使得计算能力变强,之前用一台PC算不了的东西,今天可以算了;之前可能算一年的东西,现在可能算两个小时就可以了。而由于算力的增强,之前做不到的算法就可以实现了。

所以在过去几十年,AI 在教育领域的改变实际上也是由于这两个原因:数据变多了,算力增强了。本质上算法的改进有没有?有,但是非常有限。

AI优化教学的逻辑:代替老师的高价值和低价值重复劳动部份

当我们基于这样一些假定时,再来看AI和教育之间的这类关系,就可以提一个问题:AI 到底代替了过去传统环境里面的哪些因素,这些因素是否让全部教育的结构和效率变得更好?所以我觉得如果单纯只是讨论 AI 代替老师是个伪命题,我们应该换一个角度,AI 到底代替了学习环境或教学环境过程当中的哪些因素,或说它优化了中间的哪些因素。

我们在一线做了很多年,我既是一个老师,同时也是一个产品经理、技术人员,也做过营销。在这个进程中,你会发现,其实一个人的学习过程很长,不是今天找一位老师上一堂课就可以完事。大家之所以会觉得 AI 会代替老师,是由于在大家的认知里,学习就等于上课。但实际上上课这个环节最不需要技术代替的,上课承载的作用是传递信息,传递信息这件事情不需要太精深的技术含量,比如说你觉得这个课上得好,你就把他的课录下来,也可以把声音换成林志玲的声音,这个环节并不是教学的必要环节。

那 AI 到底要代替全部学习进程中的什么呢?我直接说结论,第一点,它要代替在全部学习进程当中,体现老师高价值的部分。什么叫高价值部分?就是这部分如果用人去做会特别贵,需要用技术去降低成本。

大家想想,当我们面对一个老师的时候,老师给你的所有这些服务里面最贵的是什么?我自己是老师,所以我就在想如果有一个学生过来说,杜老师,帮我辅导一下托福或 GRE、SCT,那末到底是讲课的环节最贵,还是其他?后来我发现其实讲课不贵,最贵的是讲课前我需要先和学生聊,为他做一个计划,告诉他接下来的一个月每天应当干什么。

学前计划这件事,不同的老师得到的结论不一样。这个环节有些像看病,最贵的不是做 CT 或做化验,而是把这些结果给到大夫,大夫帮你诊断说,你现在得的就是精神分裂,你应当吃这个药。诊断和判断的进程是医生最有价值的部份,这也是为何我们要找一个有经验的医生。

老师也一样,所以在全部教学环节当中,我认为最有价值的是学习路径计划和假想。所以我们应当下落这部份本钱,用技术搭建专家,帮助老师做个性化指导。

第二,我认为技术可以替换的是低价值的重复劳动。所谓低价值的重复劳动是什么呢?就是老师不得以要做,但是做又觉得不挣钱,而且学生又不愿意为这个付费,同时它又是一个可以规范化和重复化的劳动。

我举个例子,比如说改作业,教英语最痛苦的事情就是改作文,其实改作文是一个最吃力不讨好的事。当年我在教写作课时,很多学生说,您给我改改作文,我说不行,为什么?由于这太耗精力了,且他们还不愿意花钱。我乃至在很多班上做过统计,我问他们,如果我给你改一篇托福作文,你愿意付我多少钱?学生表示 50 元以下愿意,超过这个费用基本上没有人举手了,加到 100 元的时候,底下有学生说,你疯了吧。

但实际上,如果我给一个学生认认真真改一篇托福的4五百字的作文,大概需要 40 分钟,换句话说,如果你给我 50 元,相当于 1 小时挣了不到 100 元,还不算税。所以类似改作业这类环节,就是老师不愿意干,学生有需求,但是这中间存在着巨大的价值差异,所以该环节就应该应用技术去解决。

包括从营销策略来讲,智能和智能答疑都是低价值的重复劳动。如果把上述这两个环节解决了,整个教育链条的结构和成本就会完全改变。

大家不要把技术妖魔化,要仔细想一想 AI 到底替换了老师的哪一个环节。虽然目前 AI 教育热,但市场上真正用技术去解决学习路径计划的公司好像其实不多,朗博算一家,所以如果有人能够把这事跑通的话,也是一个不错的机会。

AI教育的形态:产品标准化,服务个性化

AI 是若干算法的一种出现方式。而所有算法都有一个基本前提,就是算法必须要运行在标准化的数学模型基础之上,而教育是一个高度非标行业,所有的人都会关心说我们家孩子是哪一个老师教。大家认为,要实现标准化就是一条路径,做标准化课件。但是找谁做?找好的老师做,那些不好的老师弄不明白,找不好的老师做,好的老师不屑用。所以它不是真正意义上的标准化。

朗播过去几年一直在尝试解决一个问题,就是我们能不能确保每个消费者花了一样多的钱,买到的教育产品的质量是一样的。其实这个问题,每个教育从业者都可以思考一下。我们到任何一个培训机构,能确保和隔壁老王花的钱一样,得到的教育水平如出一辙吗?做不到,他的差异产生在老师身上,我们不相信这两位老师的水平是如出一辙的。

所以在这个进程当中,我们做了一个尝试,把整个过程完全产品化,产品化的环节包括了学生的学习、评价、训练,全部环节和人没有任何关联。

但教育服务的需求一定是个性化的,所以还要通过老师根据不同学生的数据,个性化反馈。

举个例子,比如说学英语,A孩子和B孩子都学了“如何读懂一篇文章”的方,回去以后自己训练,这个时候老师对 A 和 B 要给出的辅导意见和辅导内容应当有差异,但不是老师基于自己的经验去反馈,而是基于数据形态。

所以我们会给老师两样东西,每个学生的所有数据和一套人工智能的归因分析。归因是什么?这就是我们说的老师的高价值部分,学生今天做完了内容,学习完接下来该怎么办,应该干什么、怎样调解、怎样去补充,这些后续计划就需要老师分析一下学生现在学习内容,问题出在什么地方。这叫归因,学霸和学渣的辨别就是。学霸自己归因,学渣不会归因。

但很有可能老师也不会归因,所以可以一套 AI 帮老师做归因,老师可以根据归因结果把相应的解决方案转达给学生,这样就实现了真正意义上的教育。

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