朗播网创始人:AI 代替老师是个伪命题

王一 一 · 2019-06-13
AI 在教育领域的热度,实际上是因为数据变多,算力增强。

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是否真的会替代老师?如果不会,那为教育带来的影响是什么?

教育领域品牌咨询服务公司「博术」近期发起了一场在线教育产品运营论坛。36氪主要选取了朗播网创始人杜昶旭老师关于AI教育的看法,除此之外,活动现场还邀请到了睿见未来联合创始人&CEO、睿艺学院院长李蕊、北塔资本董事总经理王凯峰、睿翼互动 CEO、《高阶运营》作者龙共火火探讨微信生态下,教培行业的获客增长方式,以及NEXTClass.ai 副总裁李秋辰关于在线教育的经验之谈。

以下为经修改后的分享内容:

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,任何一个角色的行为都是很复杂的。所有的技术都是在改变整个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,成本就显著降低了。

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,人们怎么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,他就坐上你的车,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,这些声音是怎么来的?人工智能合成的。所以这就是技术改变的过程,但是这个过程当中,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发生了变化。

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,比如娱乐业或者教育行业,然后去解决一些行业内的问题。

第二,这种技术的引入带来了什么?是提高了效率,还是改善了效果?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,或者它可能带来哪些改变。比如 AI 技术可能带来了成本结构的改善。 

第三,AI 其实不是近 10 年才出现的技术,它有非常长的历史。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发生本质的改变,包括数学模型和基础算法。那为什么大家会觉得 AI 最近越来越流行了?其中一个主要因素是,算力量增强了。过去的 5-10 年内,硬件的发展使得计算能力变强,以前用一台PC算不了的东西,今天可以算了;以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,以前做不到的算法就可以实现了。

其次是因为互联网的兴起,使得各个行业的数据量变大了。 比如对于教育来说,教育在非在线化时代,要想谈 AI 不太可能。老师在上面讲,学生在底下坐着,这时候学生所有的数据,包括表情、状态、心理活动和反馈,老师都拿不到,只能依靠个人经验去猜测。拿不到这些数据,就没有办法将这些数据应用到算法里。

所以在过去几十年,AI 在教育领域的改变实际上也是因为这两个原因: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分

当我们基于这样一些假设时,再来看AI和教育之间的这种关系,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,这些因素是否让整个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者教学环境过程当中的哪些因素,或者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。在这个过程中,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,是因为在大家的认知里,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高深的技术含量,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 到底要代替整个学习过程中的什么呢?我直接说结论,第一点,它要代替在整个学习过程当中,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。

大家想一想,当我们面对一个老师的时候,老师给你提供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者 GRE、SCT,那么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,为他做一个规划,告诉他接下来的一个月每天应该干什么。

学前规划这件事,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 或者做化验,而是把这些结果给到大夫,然后大夫帮你诊断说,你现在得的就是精神分裂,你应该吃这个药。诊断和判断的过程是医生最有价值的部分,这也是为什么我们要找一个有经验的医生。

老师也一样,所以在整个教学环节当中,我认为最有价值的是学习路径规划和设想。所以我们应该降低这部分成本,用技术搭建专家系统,帮助老师做个性化指导。

第二,我认为技术可以替代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?因为这太耗精力了,且他们还不愿意花钱。我甚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四五百字的作文,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。所以类似改作业这种环节,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。

包括从营销策略来说,智能客服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,要仔细想想 AI 到底替代了老师的哪个环节。虽然目前 AI 教育热,但市场上真正用技术去解决学习路径规划的公司好像并不多,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 是若干算法的一种呈现方式。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一个消费者花了同样多的钱,买到的教育产品的质量是一样的。其实这个问题,每一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,得到的教育水平一模一样吗?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一模一样的。

所以在这个过程当中,我们做了一个尝试,把整个过程彻底产品化,产品化的环节包括了学生的学习、评价、训练,整个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,提供个性化反馈。

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”的方法论,回去之后自己训练,这个时候老师对于 A 和 B 要给出的辅导意见和辅导内容应该有差异,但不是老师基于自己的经验去提供反馈,而是基于数据形态。

所以我们会给老师提供两样东西,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、怎么调整、怎么去补充,这些后续规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,学霸和学渣的区别就是。学霸自己归因,学渣不会归因。

但很有可能老师也不会归因,所以可以提供一套 AI 系统帮老师做归因,老师可以根据归因结果把相应的解决方案传达给学生,这样就实现了真正意义上的教育。

最后,分享一个 NEXTClass.ai 副总裁李秋辰的案例,相信这会对教育从业者提高在线教育的获客效率有所启发:

我从 2008 年开始做在线英语外教直播,你会发现学生最在乎的是,我在你这报名了,学了一段时间后,到底能获得什么,只有把这个理解清楚了,才能运营好你的用户。2014 年的时候,我做了一个非常小的公众号,提供了两个服务:中小学英语同步课程免费直播课;把校内英文课程的磁带发音搬到了公众号里。当时我只在三个小学做了推广,半年的运营,积累了 65 万粉丝。到现在这个公众号在 0 运营成本的情况下,单篇阅读量还会超过10万。

为什么会这样?这两个功能就是用户最需要的点,我把粉丝最需要的,接近整个教学过程的 95% 的内容做了免费,最后 5% 收费,效果非常好。

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