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半年積累用戶超200萬，教育行業(yè)正在被AI重寫

頭號AI玩家 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-07-11 16:47

教育大模型，再成焦點。

在剛剛結(jié)束的世界人工智能大會（WAIC）上，教育展區(qū)熱度居高不下，網(wǎng)易有道、學而思、猿力科技等展位擠滿了帶娃逛展的家長。

 

復(fù)盤今年教育行業(yè)的AI進程，又增添了不少新看點，正在從去年的技術(shù)探索轉(zhuǎn)向大模型落地上，嘗試讓可商用邁入新的階段。

比如猿力科技亮相的教育全家桶，就涵蓋了面向國內(nèi)教育的飛象星球、猿編程、小猿學練機、海豚AI學，以及面向出海的CheckMath和LeapMath，釋放的全是落地信息。

現(xiàn)在，猿輔導(dǎo)終于不用賣咖啡、羽絨服或者月子套餐了。

這也似乎驗證了一件事，能讓教育行業(yè)二次崛起的，恐怕還是它的傳統(tǒng)藝能。

同時，教育領(lǐng)域的大模型落地也不僅在國內(nèi)有動作，在海外呈現(xiàn)出的勁頭也很強勁。比如在今年6月，一款名為Answer.AI的教育應(yīng)用就曾霸榜北美教育TOP1，上線6個月就狂攬200萬用戶。

鑒于教育行業(yè)在推動大模型落地上遙遙領(lǐng)先——畢竟還有很多行業(yè)停留在通用大模型的舊思路上，不禁激起了“AI新榜”的探索興趣。轉(zhuǎn)眼2024過半，教育大模型落地進展幾何了？不同企業(yè)之間在落地路徑上有什么區(qū)別？以及AI到底能不能讓教育變得更好？

教育大模型落地，走到哪了

2023年，被認為是教育大模型的元年。去年GPT-4o推出后，網(wǎng)易有道發(fā)布自研大模型“子曰”，學而思推出專注于數(shù)學的大模型MathGPT，作業(yè)幫上線自研銀河大模型，科大訊飛對星火大模型連番升級，松鼠AI發(fā)布全球首款全學科智適應(yīng)教育大模型等等。一時間，大模型成了教育企業(yè)的必爭之地，引得各企業(yè)紛紛下注。

這波熱潮過后，教育大模型似乎有了供過于求的跡象。因為市場最后只會選擇一兩個大模型作為技術(shù)基座，相比之下，應(yīng)用層的市場空間則要比模型層大的多。

很多業(yè)界大佬都曾為上述觀點站臺，比如百度創(chuàng)始人李彥宏就多次強調(diào)AI原生應(yīng)用。但這是否意味著大模型真的不重要了？答案顯然不是，因為上層應(yīng)用歸根到底由底層技術(shù)決定。

“AI新榜”梳理發(fā)現(xiàn)，許多教企在發(fā)布新應(yīng)用時，往往伴隨自家大模型的更新?lián)Q代。比如網(wǎng)易有道在發(fā)布“子曰”1.0版本時，就同步推出了6款A(yù)I應(yīng)用。在發(fā)布“子曰”2.0版本時，又更新了3款A(yù)I應(yīng)用。

訊飛星火也是如此。自去年5月星火大模型發(fā)布以來，它的每一次升級都與教育密切相關(guān)。遠的不說，就說6月27日發(fā)布星火4.0時，訊飛也展示了其在教育、醫(yī)療、商業(yè)等多領(lǐng)域的應(yīng)用更新。

說完模型側(cè)，咱們再來說說應(yīng)用側(cè)。

得益于教育行業(yè)的積極探索，國內(nèi)也的確出現(xiàn)了許多基于教育大模型的應(yīng)用。

比如在軟件方面，網(wǎng)易有道就結(jié)合自己在英語方面的賽道優(yōu)勢，推出了Hi Echo和小P老師等應(yīng)用，并通過將其打包進AI訂閱服務(wù)，一季度狂賺會員費5000萬；學而思推出數(shù)學答疑原生工具九章隨時問，能針對學生提供個性化講解，既懂啟發(fā)也懂知識點；另外還有開篇提到的猿力科技，最近更是推出了AI應(yīng)用全家桶。

硬件方面的動作也不少，比如小度科技基于文心大模型落地學習機Z30；科大訊飛基于星火大模型推出學習機T20；除此之外，還有作業(yè)幫、步步高等一眾教企競相布局AI學習機。據(jù)艾瑞咨詢，2023年我國智能學習機市場規(guī)模達807億元，預(yù)計2025年將超千億，學習機的市場潛力可謂巨大。

不難發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)在教育大模型落地上的主流做法，就是用AI把解題、口語、批改、講題等場景重做一遍。這種做法雖然不出錯，但也說明AI只是頭部教企用于提升原有業(yè)務(wù)的工具。

當然這種現(xiàn)象也不難理解。正如A16Z的聯(lián)合創(chuàng)始人Marc Andreessen近日在文章里提到的那樣，當公司開拓新業(yè)務(wù)時，三個重要元素的排序分別是市場、產(chǎn)品和團隊。但如果這個市場足夠大，比如教育市場，那么新產(chǎn)品只要基本可接受就能獲得成功。

這也很好解釋了阿里云創(chuàng)始人王堅在今年WAIC的那句話，大企業(yè)把AI看做工具的革命，小企業(yè)把AI看做革命的工具。

除了上述提到的這些，教育大模型下一輪的落地方向是多模態(tài)。目前，教企也正嘗試利用大模型生成文本、圖像、視頻、音頻等不同形式的回復(fù)，模擬人類處理信息的方式。多模態(tài)能力將使大模型更了解學習者的需求，從而能提供更個性化的學習支持。

教育大模型落地，藏著哪些生意經(jīng)？

可以說，教育行業(yè)正在被AI重寫，一波新的創(chuàng)業(yè)潮已在路上。

據(jù)多知網(wǎng)，2023年，我國新注冊教育科技相關(guān)企業(yè)4萬家，同比增加22.3%。2024年前5個月，我國新注冊教育科技相關(guān)企業(yè)1.7萬家，同比增加5.4%。

在這個趨勢之下，“AI新榜”也來盤了盤教育大模型落地還藏著哪些商業(yè)機會。

1. 差異化是良性發(fā)展的前提

上文提到，當前各家企業(yè)的落地方向主要是在卷場景。但由于教育場景總共就這么多，同質(zhì)化的問題很快就顯現(xiàn)了出來。

想要尋求差異化，還能有哪些打法？讓我們一起來看看。

比如網(wǎng)易有道借鑒了多鄰國的做法，推出了AI訂閱服務(wù)。據(jù)多位網(wǎng)友反映，它大概率借鑒了多鄰國"游戲化"的機制，納入AI訂閱的Hi Echo和小P老師也都解鎖了很多趣味場景，能讓學生一邊娛樂一邊學習。

同樣選擇寓教于樂的還有科大訊飛推出的"小鷹愛學"。和有道相比，它不僅有學習換能量、獎牌、排名等趣味化的玩法，還在界面上選擇了二次元偏愛的UI設(shè)計，首頁甚至飄著各種彈幕。

除開游戲化玩法外，精耕內(nèi)容也是可以考慮的方向之一。比如在競爭激烈的英語賽道，高途依舊敢于晚下場布局高途AI英語。而它之所以有勇氣，恰恰在于它選擇了"分教材"、"同步課本"的差異化打法，并把客群瞄準在低齡學生。據(jù)高途稱，這也是國內(nèi)首個采取"分教材學習"的智能學習方案，從沒有人嘗試過。

在本輪創(chuàng)業(yè)潮中，小企業(yè)也充滿了想象力。有了AI的加持，小企業(yè)也不再跟著大企業(yè)亦步亦趨，而是實打?qū)嵉卦趪L試"把AI作為革命的工具"。

今年5月，VisionFlow創(chuàng)始人劉夜在法國發(fā)布了全新產(chǎn)品Talkit，稱這款工具能讓用戶沉浸式學外語。

打開這個App，用戶將進入一個3D虛擬世界。在這里，每個用戶都能選擇選擇一個專屬數(shù)字分身，并能定制對話發(fā)生的場景，如餐廳、打車途中、醫(yī)院等。通過模擬真實世界，它能為用戶提供最好的語言環(huán)境，從而實現(xiàn)快樂學習。

目前，Talkit還沒有在國內(nèi)發(fā)行，但試想一下，如果你能進入這個元宇宙，還用得進去別家的口語外教嗎？

2. “不出海，就出局”

受雙減政策影響，本輪落地潮中也有很多企業(yè)把目光轉(zhuǎn)向國外，真正做到了“墻內(nèi)開花墻外香”。

在美國市場，國內(nèi)表現(xiàn)最突出的兩款應(yīng)用分別是字節(jié)跳動旗下的Gauth和作業(yè)幫旗下的Question AI。據(jù)Sensor Tower數(shù)據(jù)，今年5月，這兩款應(yīng)用已先后登頂美國教育類榜首，下載量均為170萬左右。

同樣問鼎過榜首的還有Answer.AI，這款由初創(chuàng)團隊打造的應(yīng)用，自去年年末上線以來，6個月內(nèi)迅速積累用戶超200萬，增長速度同樣令人矚目。

全科輔導(dǎo)產(chǎn)品之外，數(shù)學應(yīng)用在海外的表現(xiàn)也很出色，比如Solvely.AI，它作為今年的出海新兵，也順利進入了榜單前十。

值得一提的是，國內(nèi)教育應(yīng)用的高性價比是其海外擴張的關(guān)鍵。據(jù)Tech Crunch報道，美國家教費用非常昂貴，比如休斯頓一小時的家教費要60美元，在富庶的灣區(qū)，價格可能還要再翻兩倍。相比之下，來自中國的教育應(yīng)用訂閱費才幾十美元一年，相當于真人家教1小時的費用，非常實惠。

3. 既To C，也To B

除開上述偏向于C端的策略外，To B同樣是商業(yè)版圖不可或缺的一塊。

由于大模型落地的成本比較高昂，為攤薄前期研發(fā)和運營的大幅投入，各家公司都在尋求規(guī)模效應(yīng)，開始和G端、B端開展廣泛合作。

相對而言，科技巨頭在這方面存在一定優(yōu)勢。比如網(wǎng)易，其業(yè)務(wù)橫跨游戲、音樂、工業(yè)和教育四大領(lǐng)域，客戶資源相對較多，加上雄厚的資本積累，即便教育板塊遇到挑戰(zhàn)，其余穩(wěn)健的業(yè)務(wù)依然能保證教育有資金布局前沿科技。

而教企的抗風險能力就會稍微遜色一些，它們雖然具有貼近C端的傳統(tǒng)優(yōu)勢，但畢竟距離G端、B端稍遠。

目前很多教企也正在向B端和G端發(fā)力。如猿力科技的“看云大模型”自5月15日完成備案后，就迅速與全國183個地區(qū)的學校建立了合作，覆蓋了作業(yè)設(shè)計、課后服務(wù)和課堂講評等多個教育場景，體現(xiàn)了其在教育領(lǐng)域的深度整合能力。

好未來也是如此，通過與傳統(tǒng)學校合作試點，從而構(gòu)建了更加緊密的教育生態(tài)鏈，提升了教育科技的整體競爭力。

科大訊飛更是邁出了國際化的步伐，不僅在新加坡設(shè)立了區(qū)域總部，還與當?shù)?2所中小學展開了合作試點，共同推進學生學習平臺項目的建設(shè)。

總而言之，隨著AI技術(shù)在教育領(lǐng)域的滲透加深，教育科技企業(yè)的生存發(fā)展越來越依賴與學校的合作深度和廣度。

AI真的能讓教育更好嗎？

說到底，AI是一種算法技術(shù)，本質(zhì)仍是冰冷的代碼，而教育是與人打交道的，不是一串串冰冷的指令。

這就帶來了一個核心問題：AI真的能否扮演好個性化導(dǎo)師的角色、實現(xiàn)因材施教嗎？

鑒于描繪愿景的文章已屢見不鮮，“AI新榜”在此就不再重復(fù)，而是想從技術(shù)的角度討論一下它該如何實現(xiàn)。在這里，我們重點參考了谷歌此前發(fā)布的技術(shù)報告《面向教育生成式人工智能的負責任開發(fā)：一種評估驅(qū)動的方法》。

首先，由于大模型本身不懂教學行為，它需要研究者提前輸入具體的教學規(guī)范，比如谷歌技術(shù)報告就為AI提出了如下原則：

不要過早給出解決方案，鼓勵學習者提出解決方案

使解釋易于理解

鼓勵學習者，夸贊學習者的進步，把錯誤當做進步的機會

識別學習者什么時候遇到了困難，主動與他們溝通

通過提問來確定學習者的掌握程度

逐步解釋，并傳授思維過程

但這種籠統(tǒng)的原則無法建立一套通用的教學策略，因為許多學科的教學研究非常分散，即便是在同一學科內(nèi)，很多時候也強調(diào)不同的教學標準，幾乎沒有重疊。

為此， 研究者需要和多個群體展開合作，包括學生、教育工作者、科研工作者以及其他研究人員。

同時，大模型作為導(dǎo)師，還需要學會如何提問。

目前如果不向大模型輸入讓其提問的指令，它只會默認生成回復(fù)。

為了解決這個問題，谷歌的研發(fā)者實驗了兩種方法，分別是提示和微調(diào)。

提示是調(diào)整AI最流行的方法，它只需要開發(fā)者提前輸入一套關(guān)于良好輔導(dǎo)行為的說明，比如“首先向?qū)W生介紹自己你是AI導(dǎo)師，你很擅長提問，每次只問一個問題......”，然后由AI來自行調(diào)整。

但提示存在很多局限性，因為有些具體的輔導(dǎo)行為很難用自然語言描述清楚，即便說得清楚，良好的輔導(dǎo)行為也不可能列舉窮盡。

然后是微調(diào)。微調(diào)是指在大模型生成回復(fù)后，再由人類對它的表現(xiàn)進行反饋，從而強化學習。如果微調(diào)的操作由高級教師來執(zhí)行，大模型就能捕捉到在有效教學中的一些直覺和推理，以至于能夠推導(dǎo)出更廣闊的教學空間。

成功的微調(diào)需要滿足兩個先決條件：足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)和衡量教學行為的客觀標準。但不論滿足與否，微調(diào)能帶來的效果都和它的名字一樣，即無法顛覆現(xiàn)有的教學模式，只能對其加以改進。

同時，AI對學生的了解也是一個循序漸進的過程，這一點很像現(xiàn)實中與人相處。大模型需要不斷對學生的回答進行打分，然后通過這些分數(shù)得出平均分，從而了解學生的真實水平和知識盲區(qū)。

當然這個操作代入學生視角會有點難受，畢竟誰會愿意有個老師每天在背后給自己打分。

還有一點，教育大模型也存在倫理風險。

正如香港科技大學首席副校長郭毅在去年的WAIC教育論壇上說的那樣，和人類先培養(yǎng)好奇心、再培養(yǎng)價值觀、最后再系統(tǒng)學習各學科的教育順序不同，機器學習是先輸入數(shù)據(jù)，再被人類告知對錯，最后才掌握價值觀。

通過擬人化的交互系統(tǒng)，大模型已顯著提升了用戶信任與接受度。但在另一角度看來，這也可能導(dǎo)致用戶對大模型產(chǎn)生情感依戀，比如使得未成年學生分享自己的敏感信息，或是對AI導(dǎo)師產(chǎn)生過度依賴。

所以研發(fā)團隊更要對此進行安全微調(diào)，以保證AI說的每句話盡量都是合適的。

不過，正如猿力科技CTO楊元祖所說，大模型一定是教育未來發(fā)展的最大變量。雖然完美的AI導(dǎo)師還未出現(xiàn)，但它也許就在不遠的未來。

本文來源：頭號AI玩家

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