编译|多鲸资本

大模型「热」当下，关于Open AI 公司的GPT-5消息频频传来，虽然其CEO曾亲自现身辟谣，但也有人认为，GPT 5 将于2023年年底面世。GPT-5的出现，将「彻底改变游戏规则」，除了实现更精确、更智能的多模态对话之外，ChatGPT或将真正能「像人类一样思考」。无独有偶，Open AI Academy计划也预计于今年年底上线。这是一个关于推进全球教育平等的「疯狂」计划，首席执行官Sam Altman介绍，「无论是发达国家、发展中国家，都能通过Open AI Academy」获得学习机会。为此，Open AI 已与多家教育科技公司合作，在建构人工智能适应性学习系统上下了一番苦功夫。推进教育「天下大同」的漫漫长路，是否迎来根本性的转机和变革？

据GPT-3发布时间仅间隔数月，展现出强大功能的GPT-4就产生了足以颠覆现有行业生产模式的能量。然而，在世界各个国家和地区都在追风研发通用性大模型、生怕错过「下一个工业革命」时，Open AI 布局 GPT-5 的消息频频传来。据外网爆料， GPT-5被称为「具有了能够改变游戏规则的能力」，拥有更可靠的数据和信息来源、更智能的数学计算能力、更加复杂的类人逻辑推理能力以及「无限」的信息长度，还包括一定的创造力。OpenAI首席执行官Sam Altman还暗示了GPT-5的潜在新功能，如语音识别、合成和情绪检测等。

根据相关人士预测，GPT-5在人们对大模型现有能力的认知基础上，增加了如下功能：

· 个性化模板：根据用户的特定需求和输入变量进行定制，提供更个性化的体验。

· 允许用户调整AI的默认设置：包括专业性、幽默程度、说话语气等。

· 自动将文本转换成不同格式：如静态图像、短视频、音频和虚拟模拟。

· 高级数据管理：包括记录、跟踪、分析和共享数据，从而简化工作流程并提高生产力。

· 辅助决策：通过提供相关信息和见解，协助用户做出明智的决策。

· 更强的NLP能力：增强AI对自然语言的理解和响应，使其更接近人类。

· 集成机器学习：允许AI不断学习和改进，随着时间的推移适应用户需求和偏好。

有学者认为，截止2022年末，人工智能在教育领域的有效和广泛的应用还很少。例如，占主导地位的学习管理系统主要仍然是文件上传/下载技术，其基础技术和教学架构自1990年代网络或云计算开始以来几乎没有变化。人工智能的一些通用应用已被应用于教育，如机器翻译和语法及风格检查，但这些是支持数字文本工作的补充外部服务，而不是专门的教育技术。

而在2023年第一季度，国内外如雨后吹笋般「涌现」的大模型教育领域应用，已经呈现其出色的颠覆性能力。GPT-3.5已经被证明「能够提供比人类导师更详细的反馈，能够流畅和连贯地总结学生的表现」，显示出「在评估学生作业的主题时与导师意见的高度一致」，GPT-3.5也被成功地用于模拟学生与受训教师对话的话语。据推测，这种能力还会随着后续版本的推出而不断得到改善，在GPT-5版本时又将呈现新的面貌。

比方说，今年 618 各家公司在智能硬件设备发售时，纷纷以「1v1 AI老师」、「个性化」教学为吸睛的卖点。然而，由于现有技术尚未成熟，距离理想的AI老师效果仍有差距。GPT-5的智能语音和图片处理功能，结合虚拟数字人技术，打造真正意义上的「AI老师」或将成为可能。

可以说，GPT-5技术的落地与教育的结合具有非常令人看好的前景，这一点也反映在OpenAI 对于教育行业的积极接触与合作态度上。Open AI 的首席执行官Sam Altman对推进全球教育变革展现出了极大的热情。据 Open AI 官网消息，接入GPT-5 的在线学习平台Open AI 学院（Open AI Academy）或将于2023年年底上线。

目前，对于 Open AI 学院的信息有限，但毋庸置疑的是，它将履行OpenAI的全球教育理念，即确保所有人都能享受到人工智能的好处。在其官网上展示的为数不多的GPT-4客户案例中，就有两家美国教育公司与其达成合作，分别是学科学习平台可汗学院（Khan Academy）和语言学习平台多邻国（Duolingo）。Open AI 为两家平台提供 GPT-4驱动，用以作为人工智能驱动课程学习的助手。其既可以作为学生的虚拟导师，又可以作为教师的课件助手，在语言教学、课程编写、课件制作以及学生答疑方面提供帮助。

在未来，Open AI 学院想象了一个「天下大同」的教育前景，即为任何想学习任何东西的人提供负担得起的、可能是免费的教育。开放式人工智能学院将允许用户访问各种课程和主题。用户将能够与ChatGPT-5互动，作为他们的老师、辅导员或导师，在课程中接受反馈和指导。用户甚至可以创建自己的课程并传授给给其他人。据悉，Open AI 学院将以「人工智能适应性教育系统」为核心展开它的宏伟计划，这其中包括：

（一）人工智能适应性教育系统

· 大数据分析：人工智能适应性教育系统可以分析关于学生表现的大量数据，以确定学生需要更多支持或挑战的领域，帮助为每个学生提供个性化的学习体验。

· 个性化的学习路径：人工智能自适应教育系统可以根据每个学生的优势、劣势和学习风格，为他们创建个性化的学习路径，帮助确保每个学生在适当的水平上受到挑战，并能以自己的速度进步。

· 个性化的反馈：人工智能自适应教育系统可以根据每个学生的表现向他们提供个性化的反馈。这可以帮助确定学生需要更多练习或支持的领域，激励他们继续学习。

· 适应性评估：基于人工智能的自适应教育系统可以创建自适应评估，根据学生的表现来调整问题的难度水平，帮助确保每个学生在适当的水平上受到挑战，并可以对学生的学习提供更准确的评估。

（二）人工智能辅助的决策模型

· 课程结构调整：人工智能辅助决策模型可以帮助调整课程结构，以更好地满足学生的需求。通过分析学生成绩的数据，这些模型可以确定学生需要更多支持或挑战的领域，并相应地调整课程。

· 比较分析：人工智能辅助的决策模型可以从教育系统的各个层面和领域提取数据，并进行比较分析，使整个决策模型更加可靠和快捷。这可以帮助确保决策是基于准确和相关的数据。

·记录保存：人工智能辅助的决策模型可以帮助教育生态系统的各个层面进行记录保存。这可以帮助确保重要的信息很容易获得，并且可以用来为决策提供信息。

· 绩效监测：人工智能辅助决策模型可以监测学生在每个学习阶段的表现。这可以帮助识别那些有困难的学生，并为他们提供成功所需的支持。

· 实时课堂行为分析：实时课堂行为分析的工作原理是使用课堂行为分析系统，如教师佩戴带有行为分析模型的智能眼镜。该系统通过设备的摄像头获取教室的图像数据。然后根据学生的面部情绪，将图像中的人脸分割成独立的实体进行分析。该系统实时分析学生行为的统计数据，并向教师提供反馈。

总体而言，Open AI 相信，通过利用人工智能的力量，教育工作者可以提高教学效率，做出更明智的决定，让科技为学生提供更好、更公平的支持。

事实上，除了上述提到的两个与 Open AI 合作的客户案例之外，全球其他国家和地区的教育公司也都不甘落后，不仅是欧美、亚太等地区，东南亚及中东和北非地区也涌现出了一批在大模型领域探索、掘金的教育技术公司。这些公司纷纷将生成式人工智能纳入到教育平台板块，行业的佼佼者更是抓紧先机，接入GPT-4大模型，试图变革平台教学的学习模式。

例如，多鲸此前介绍的 Cheggmate，即利用GPT-4功能帮助学生查询任何格式的内容，包括语言学习、数学和科学学习，甚至可以采用图片进行对话。Cheggmate则会将答案进行分布拆解，呈现个性化的答案。无论是文本、照片、数学问题还是图表，学生也可以获得不同格式的说明和分解步骤。

Century（世纪）作为国际学校最好的教育技术平台之一，确保其产品采用循证科学和教学技术。如今，他们开始使用 CENTURY AI，之成为从有效的课堂学习平台到家庭作业工具。CENTURY新的弹出式AI教室为所有学生提供了个性化的学习路径。

Wonder Workshop 则是一家在线编程教育平台，使用机器人来激发孩子们的创造力，并提供学习空间以获得关键的编码技能。这些机器人为小孩子提供有趣和互动的学习体验。最近，这家教育科技公司推出了新产品Class Connect。它为导师提供了一个AI仪表板，用于监控学生的进步，实时了解学生在哪些方面取得了成功和挣扎，并确定精确的学习标准和资源。

Gradescope AI 工具使学生能够在提供反馈的同时相互评估，依靠机器学习 （ML） 和 AI 的组合来简化评分，从而节省时间和精力。帮助教师专注于更重要的任务。

毫无疑问，教育行业的生成式AI使用和大模型落地，已经进入了「群雄逐鹿」的时代。尽管平台技术上线仅才数月，人工智能赋能的新产品效果和盈利能力仍有待长期观察和结构性调整，但下一个时代，必将是拼技术、拼「类人服务」的时代。在 Open AI 承诺的「天下大同」的教育未来之中，又会诞生新的格局。

但是，「天下大同」的美好前景是否过于理想化？这是值得商榷的问题。

毕竟，虽然ChatGPT在短短几天上线之内就增加了数百万的用户，但是对于其的使用都存在限制，Open AI 公司背后的技术壁垒和国家之间隐藏的技术偏见也在对教育的公共性提出挑战。而面对不同地区、不同国家、不同阶段的教育水平，许多人工智能的应用尚处于实验、测试或实施的不同阶段。资源整合将是及其耗费功夫的事情。

此外，ChatGPT在使用过程中也面临着一些道德挑战，如偏见、隐私和其他问题。而AI老师的出现，也造成了当前教师行业与技术发展的伦理困境。据称，OpenAI正在大力投资人工智能安全研究，创建人工智能使用指南，并努力提高工作的透明度，帮助形成关于人工智能道德的全球共识，这其中就包括了人工智能教育的普适性问题。总而言之，Open AI 畅想的美好前景，背后仍有漫漫长路。