無論是出于驚嘆還是吐槽，開年至今應該沒有什么能比ChatGPT更吸引網友關注了。

(資料圖)

在這之前大部分普通人對人工智能的印象，可能還停留在2016年 AlphaGo 和李世石九段那場世紀對決。在此之后，雖然名義上我們已經通過短視頻推薦、導航路線規劃等場景接觸過人工智能，但其實始終缺乏實感。

而ChatGPT的出現不僅讓人們“直接與AI接觸”，甚至可以用來寫論文、打代碼、回郵件、甚至面試。從學生到打工人，不僅是信任AI，而是忙于讓AI為自己服務了。

實際上，ChatGPT在通用語義領域有著如此高的水準，若將同源技術在垂直領域進行訓練與積累，其背后的商業價值，與對產業的影響，或許將從現在記為一個元年，改變一個時代的產業形態。

從作弊到輔導的技術嬗變

根據紐約時報報道，一月份北密歇根大學的哲學教授安東尼·奧曼Antony Aumann在為他的世界宗教課程批改論文時，讀到了他所說的“班上最好的論文”：段落干凈、用例恰當、邏輯嚴謹地討論《布卡禁令》的道德性。

不出意料，后來在詢問中學生承認，這篇內容是由 ChatGPT 完成的。

事實上，ChatGPT給美國教育界帶來的刺激是不小的。全美范圍內，許多大學教授都在重新設計課程，更多地采用口試、小組合作和手寫文章作為評估方式，而不是讓學生家庭作業式地提交文章。

但對ChatGPT嚴防死守的同時，這樣的故事隱約透露著一個更重要的真相——由于 ChatGPT 在語義理解、信息整理、模仿能力上都有不俗實力，從某些角度來講，這個人工智能產品無疑稱得上是個優等生。換句話說，ChatGPT 除了可以扮演學生槍手，更可以扮演學生的輔導老師，針對問題輔導學生功課，以及幫助學校的教師備課出題。

同樣是在美國，有的老師開始在課程中讓學生和 ChatGPT 辯論，以訓練邏輯能力；有的老師用 ChatGPT 出題，提高備課效率；還有的老師用其快速搜索整理資料，提高課程豐富度。

借著熱度，很多教育企業也紛紛發布了自己的產品或計劃。

網易有道AI技術團隊正投入到ChatGPT同源技術在教育場景的落地研發中。此前有道已經在AI口語老師、中文作文批改等細分學習場景中嘗試應用；科大訊飛官宣今年5月將發布AI學習機；而好未來也在推出的學而思學習機上上線AI講題機器人小π。

ChatGPT 的出現，可能是教育走向更好狀態的契機。

中式教育，如何找到自己的答案

根據2019年統計，中國小學凈入學率99.95%，初中100%，高中88.8%。這樣的教育普及成績在14億的人口基數下，全球罕見。但另一邊，中國整體教育完成“量變”轉向“質變”，依然是一條需要探索的道路：

宏觀的層面來說，偏遠地區的教育資源依然需要外部支援、大城市的家長在爭取優質的學區資源。具體到生活中，家長每天還要查看家長群通知、緊盯孩子寫作業；老師們除了上課，每天還要布置作業和無止盡地發消息@家長，下課后，老師們還得批改作業、備課、排課。這種內耗式的師、生、家長關系，幾乎是整個中國教育下的同病相憐，無比熟悉、無處可逃、每天無限循環。

這些問題的根源，都來自教育資源與精力的分配依然是不平衡的。比如，老師明明應該花更多時間在孩子身上，但布置批改作業、備課這些機械、重復的事情卻占用了大量時間；為了彌補老師失去的輔導時間，家長好不容易下班了還要撿起快忘干凈的知識點指導孩子功課；不同地區的發展差異短時間是很難彌補的，優秀的教師數量往往也就只有那些。如果不能讓優秀的教育資源普惠，那么這些問題都很難得到解決。

其實，教育行業一直都有著很好融入人工智能的基礎：

首先是“資源”：教育領域具有大量的可被歸納的數據和資源，這些數據可以被AI技術進行深入分析和挖掘，幫助教師和學生更好地理解和應對學習難點。

其次是“場景”，教育領域的應用場景相對集中，比如改作文、打分、講解等，可以針對特定的教育場景進行AI技術的應用。這樣做可以避免AI技術的泛化問題，讓AI技術更加垂直貼近實際需求，提高應用效果和用戶體驗。

最后是“受眾”，教育領域對于AI技術的接受度較高，教育工作者普遍具有較高的文化素養和技術素養，這使得他們更加容易理解和應用AI技術，推動AI技術在教育領域的落地。

這也是為什么在ChatGPT走紅以后，“教育領域可能是ChatGPT最容易落地的場景”成為國內行業熱議的話題：當ChatGPT這樣的產品，可以低成本地被每個家庭的孩子訪問和使用，那么每個學生都相當于獲得了一位輔導老師，這對于整個行業生產力的解放將是不可估量的。

但AI+教育，并不是一個簡單的1+1問題。

“雖然我們在討論人工智能技術，但是僅人工智能技術本身是做不出一個產品的。傳統的機器已經無法承載深度學習時代的巨大計算量的需求，知識獲取（訓練）和提供服務本身都依賴巨大的算力。”

網易有道總裁金磊曾表示，跟業務場景結合的技術才能真的解決用戶問題。這不僅涉及到對模型的不斷訓練，還需要對模型壓縮、蒸餾、量化等多項相關技術的持續探索，以及針對硬件設備的深度優化。只有讓其達到了應用的門檻，并且能夠產生商業價值以后，一大批垂直領域的優化定制需求大量涌現，

“如何實現低成本的模型定制，也成為算法和算力側都需要關注的重要問題。”他說。

隱形玩家的方法論

如何把人工智能技術融入教育，需要想很多辦法。我們可以從行業中不同企業的業務模式中，看到一些共性。

針對資源，需要構建起知識圖譜，覆蓋學習各場景沉淀數據。比如學而思多年來所積累的內容資源，為學習機內置了超1000萬分鐘的優質學而思自研課程，課程內容100%由原學而思老師講授；有道積累了基于K12的知識圖譜、智能批改系統、學情大數據、自適應學習、個性化課程、口語評測、自動答題系統等解決方案。

針對場景，很多垂直領域的探索，比如口語練習、作文批改、英文寫作、在學術側也做了很多的縱深。雖然模型沒有ChatGPT那么大，但是在細分場景下有著更好的表現。比如有道推出了有道寫作，根據不同課程的需要，開發了批改、優化、潤色和打分的能力；阿里和訊飛都曾推出針對閱卷場景的人工智能，減輕閱卷老師壓力。

針對受眾人群，要通過恰當的智能硬件設備，通過AI+硬件+內容的綜合能力，低門檻使用的同時，建立起符合學生、老師使用場景需求的產品。代表性的就是各家的詞典筆、學習機、還有智能臺燈。

這一系列策略，林林總總，其實就一個思想：將技術集中投入到教育行業與人工智能相性比較好的垂直領域，避免技術停留在實驗室中，讓它更容易落地。

網易有道總裁金磊曾表示，跟業務場景結合的技術才能真的解決用戶問題。這不僅涉及到對模型的不斷訓練，還需要對模型壓縮、蒸餾、量化等多項相關技術的持續探索，以及針對硬件設備的深度優化。只有讓其達到了應用的門檻，并且能夠產生商業價值以后，一大批垂直領域的優化定制需求才會大量涌現。

“如何實現低成本的模型定制，是成為算法和算力側都需要關注的重要問題。”他說。

一個比較有討論價值的例子，是有道的爆款產品詞典筆。

從功能點來看，這支筆可以實現文字掃描、拼圖、識別、機器翻譯、語音合成、語音識別，并做到離線精準翻譯。將這些功能落地到一支小小的筆頭上，這背后需要的是大量的算法模型，考驗的更是技術在端側的落地能力。

眾所周知，端側的技術難度是如何在資源有限的硬件環境里滿足業務對性能的要求。無論是存儲、內存，或者計算資源都比較有限，對AI模型必然提出了更高的要求，并且是一個極為難啃的硬骨頭。有道不僅做到了技術在業務場景中的落地，還不斷刷新了詞典筆這一細分品類的天花板。實現了在查詞過程中的交互、點查、掃描翻譯、一目十行等功能點上的創新。

事實上，無論是有道深耕多年的智能學習硬件，還是訊飛植入各類產品的語音技術，都是自然語言處理相關技術的一個領域。也正是基于此，他們才在做到了業界相對領先的自然語言處理能力的同時，能夠深入教育行業，并做到持續引領。

當然，如果只有自然語言處理能力的話，即使訓練出來很好的模型也只能支持文本的能力。所以有道有著圖像識別、人臉識別、語音合成、OCR等基礎技術。這種多維度的補充，給AI帶來了能“看”能“聽”的體驗，通過更全面地感知世界，誕生出更符合用戶的使用直覺與需求的產品。

這也是為什么在ChatGPT走紅后，有道能夠快速做出應對的深層原因。

而技術上的堅持，最終將反映在經營狀況，最新一季的財報數據顯示，網易有道2022年Q4凈收入達14.5億元，同比增長38.6%。其中，學習服務、智能硬件以及在線營銷服務三大業務板塊第四季度同比分別增長39.2%、28.1%、58.6%。最終2022全年，有道實現凈收入50.1億元，同比增長24.8%。——在“人工智能的精工細作”時代，持續多年的投入逐漸有了回報。

收入變化的背后，研發、資本開支是著眼于未來的投資：2020、2021、2022年有道研發費用分別為3.7億元、6.1億元、8億元。增長主要來自于對智能硬件在內的業務研發投入的增加。

四季度，學習服務凈收入為8.1億元。有道特別披露了學習服務中數字內容服務的銷售額為超6億元，并已連續兩個季度實現凈收入可覆蓋成本及運營支出。數字內容的本質仍然離不開對于AI技術的依托。內容收入作為典型的長尾收入類型，隨著時間推移將會持續創造價值。

每一個新技術都有自己的成長周期。在近兩年這種高度不確定的環境中，大家都在追求穩妥收縮，長期主義的投入更需要戰略定力。無論是中國的AI還是教育，國家長遠發展的兩種戰略支撐，離不開最為本質的底層驅動力科技企業的自立自強。

這也是在ChatGPT爆火、被熱議的今天，在兩個行業中留下的不起眼的注腳。