文章主题：网易有道, ChatGPT, AIGC, 教育技术
记者 | 查沁君
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在科技圈掀起大浪潮的ChatGPT，最近也被教育公司盯上了。
近日，有关网易有道（纽约证券交易所股票代码：DAO）的消息传出，其人工智能（AI）技术团队已经投身于与 ChatGPT 同源技术的 AIGC（人工智能生成内容）在教育领域的实际应用研发中。
2月9日，网易有道的官方渠道向界面教育确认了相关消息，并表明公司近年来在人工智能（AI）通用计算能力（AIGC）领域一直保持着持续性的投入。去年年底，网易有道开始尝试将AIGC技术应用于教育领域，其中包括但不仅限于AI驱动的口语教师、中文作文评分与评价等功能。
目前，我们仍在讨论产品最终的形态，并需根据用户需求进行匹配。智能硬件以及在线课程都可能成为我们考虑的落地场景之一，这取决于我们的决策。据网易有道的表示。
AIGC（自动化生成内容）被公认为继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的第三类内容创作方式。如今，AIGC已脱离早期的人类辅助，实现了独立完成内容创作的飞跃。其中，AI绘画便是AIGC首个成功跨界的应用案例。
网易有道的技术团队表示，他们在学习和翻译领域中累积了大量的多模态数据和相关语料库，并借助有道智云平台将这些数据和信息对外提供。
在同一天，界面教育从作业帮媒体交流会上了解到，公司已经开始就ChatGPT在教育领域中的应用进行一些小型试验。这些试验主要是在原有的作业帮产品上进行的，以便在产品达到一定成熟度之后，能够在聪明学系统中进行应用。
作业帮作为一个长期致力于预训练语言模型的公司，已经在教育领域中的多个特定应用场景中实现了落地应用，涵盖了题意解析、知识点划分、作文评分以及智能质量检查等多个方面。
在过去的考试批阅过程中，我们的行业通常依赖图像比对作为主要手段。然而，随着技术的不断进步，我们现在已经可以运用更为智能的方法来深入理解和计算一些数学题目，这种技术实际上与过去的行为有着异曲同工之妙。作业帮执行总裁苏静如此阐述道。
中公教育（002607.SZ）也来蹭了一波热度，2月9日其在投资者关系平台上称，将根据ChatGPT发展带动的岗位需求来增设相关的培训课程。
相比上述公司的发声，科大讯飞（002230.SZ）则直接披露产品的官宣日期。
该公司表示，已于2022年12月进一步启动生成式预训练大模型任务攻关。2023年5月6日，将进行产品级发布，AI学习机将成为该项技术率先落地的产品。其技术突破将在中英文作文辅导、中英文口语学习等方面带来显著提升。
上述消息的释出，让这些公司的股价在二级市场上掀起了一波小高潮。科大讯飞股价一度上涨30%，网易有道一度涨超18%。截至美东时间2月9日收盘，网易有道股价回落。2月10日午盘，科大讯飞上涨4.66%。
从目前披露的信息看来，ChatGPT等相关技术在教育领域的应用，主要集中在中英语口语和作文辅导上。这与ChatGPT背后基于海量数据生成的AI大模型息息相关。
它把能获取的人类书籍、学术论文、新闻、高质量的各种信息作为学习内容，并根据人类反馈强化学习。该技术的突破也使得ChatGPT的对话更贴近人类，语段间逻辑关联度显著提升。
以早年间的人工智能作为对比，就能看出明显差异。
在2016年高考结束、满分作文尚未出炉之际，人工智能小冰的两篇命题作文被曝光。与之同台比拼的还有80后作家安意如、专栏作家潘采夫、诗人廖伟棠等，按要求在规定时间内完成当年的高考作文。
最后的结果显示，小冰的作文能力与不少网民想象中的人工智能存在不少差距，小冰的文字虽然不乏文艺气息，但最为集中的槽点是：字数不够，竟然没到规定字数800字的一半，多少有点不合常理。
从底层逻辑来看，当时的小冰拥有一个基于神经网络的学习模型，这个模型以段为基本单位，逐句阅读文章，学习基于上文生成下文的语义规律，从而在给出题目后并由人工写出每一个段落的首句后，模型自动生成剩余的句子。
这意味小冰是个“半自动”的选手，一篇文章的好坏、文风，很大程度上还依赖写首句的人。
“以前的机器学习更多属于自动化的范畴，人工智能模型根据输入的内容，可以去完成同样的任务。而现在的大规模语言模型改变了这种模式。好比教一个孩子游泳，结果发现他会爬树、踢足球，打乒乓……它有了自主学习的能力，或者说它从之前的语料学习过程中，获得了承担新任务的能力。”网易有道首席科学家段亦涛在近日的直播中称。
段亦涛认为，和之前能够交互的模型非常不一样，ChatGPT更像人了。这种技术突破是非常大的进展，“在这个技术成熟之前，我们都谈不上人工智能，它出现之后，我们才摸到了人工智能的门槛。”
当人们惊叹于ChatGPT“上知天文、下知地理”的聪明时，也难以忽略它的昂贵。
据21财经援引业内人士消息，拥有1750亿个参数的GPT-3因其巨大的每秒浮点计算量，单次训练成本达到460万美元。眼下最主流的英伟达A100芯片，单次训练的使用量应达到数百片，成本在3000万元左右。
这注定是一场只有巨头才有入门券资格的游戏。那么问题来了，教育公司如果想要入局分一杯羹，是否有能力或者说有必要再造一个大模型？还是说通过购买调取现有大模型，进行更偏自身业务属性的调适？
段亦涛曾在上述直播中称，“这次技术更新是一次颠覆性的创新，但在细分场景的应用过程中实际上并不需要这样一个大而全的模型，更需要一些纵深向的探索。比如，有道正在探索ChatGPT同源技术AIGC在学习场景中的落地，这个过程加深了我们对于ChatGPT的进一步理解。”
西部证券在日前研报中指出，中国AIGC产业仍处于发展初期，最先兴起的是AI写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，底层技术较国外仍有较大差距。众多国内厂商从内容布局入手，目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。
该机构认为，AIGC目前主要客户集中在B端，厂商话语权较弱，未来会向2B+2C方向发展，B端降本增效是根本诉求，C端的付费逻辑在于高效获取信息，替代表达以及扩大用户创造力。
“2023年有望成为AIGC发展大年。类似ChatGPT的大模型作为AIGC的底层平台，将成为核心资源。”西部证券称。
科大讯飞在公开发言中，则透露了其有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。
在1月31日披露的投资者关系活动记录表中，科大讯飞称，自2018年起，预训练模型范式就逐步开始在自然语言处理领域应用，包括谷歌、微软、OpenAI、科大讯飞、智源、鹏城等单位陆续推出预训练模型。
科大讯飞陆续开源了六大类、超40个通用领域的系列中文预训练语言模型，开源三年模型库月均调用量超千万，并自称是“业界最广泛流行的中文预训练模型之一”，在GitHub（面向开源及私有软件项目的托管平台）的中文预训练模型的星标数达13346位列第一。
去年，该公司发布了面向多模态领域的两个轻量级预训练模型，并表示“在参数量远小于业界公开模型20倍以上的情况下，识别效果提升20%-30%”。
据自媒体数智前线援引业内人士观点称，整个互联网的中文数据质量，相比于英文还是有明显差距，需要做中英文不同语言之间的数据互补。目前全球还没有能跟ChatGPT抗衡的大模型，业界共识是差距在两年以上。国内先不谈弯道超车，趁早追赶反而是更重要的。
网易有道, ChatGPT, AIGC, 教育技术
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