ChatGPT:人工智能助手如何在教育领域大放异彩
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ChatGPT:人工智能助手如何在教育领域大放异彩

本文主要介绍了ChatGPT在教育领域的应用,以及其对传统人力代写产业的冲击。随着ChatGPT的发展,越来越多的高校和学生开始使用它来辅助完成课程作业和论文,这不仅提高了效率,也对传统的人工代写产业造成了影响。然而,ChatGPT并非万能,尤其在需要创造性地表达和应对复杂场景时,它的处理能力仍有待提高。
ChatGPT与PaLM2:新一代人工智能助手引人瞩目
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ChatGPT与PaLM2:新一代人工智能助手引人瞩目

本文讨论了谷歌公布两款新的AI工具:PaLM 2和Bard,以及它们在科学论文理解和生成方面的改进。同时,文章提到 OpenAI公司的ChatGPT-4发布,以及全球对生成式人工智能的关注和监管探索。最后强调,人工智能的发展需要学术界、研究人员、学生和管理人员做好准备,合理使用相关工具并遵循学术道德。
ChatGPT最先改变的是在线教育?
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ChatGPT最先改变的是在线教育?

近日,美国课外辅导在线教育平台Chegg(NYSE:CHGG)首席执行官Dan Rosensweig在财报电话会议上称:“自3月以来,我们发现学生对ChatGPT的兴趣大幅飙升。我们认为它正在对我们的新客户增长率产生影响。”这是目前首家表态“ChatGPT影响业务”的教育公司,随后该公司股价盘中一日暴跌48.41%。   ChatGPT席卷各个领域,无数人都感受到来自于愈来愈强大的人工智能惘惘的威胁,包括写稿子的笔者——毕竟,要论资料储备、数据整理等等,人脑跟ChatGPT完全不可同日而语。ChatGPT可以做客服、做计划、写代码、写稿、写诗、画画,甚至在考试中也取得越来越逆天的成绩,从而被认为不但将改写许多职业,也“改变了鸡娃的方向”。 ChatGPT3.5考试还存在的不少短板,到ChatGPT4.0版本已经补足大半(图片截取自openai) AIGC教育汹涌而来   数据显示,自去年11月底以来,ChatGPT迅速风靡全球,如今平台月访问量超过17亿次。截至今年1月,ChatGPT月活已突破1亿,成为史上增长最快的消费类应用。与ChatGPT大潮相应的,认知大模型技术正迅速在教育领域落地,尤其是5月,简直可以用扎堆来形容。   5月5日,好未来宣布,旗下学而思正在进行自研数学大模型的研发,命名为MathGPT,面向全球数学爱好者和科研机构,以数学领域的解题和讲题算法为核心。并称目前已经取得阶段性成果,将于年内推出基于该自研大模型的产品级应用。今年2月,在新推出的学而思学习机上已经正式上线AI讲题机器人小π,研发方向主要为数学等领域的AI智能讲题能力。目前,该功能覆盖的题目包括分数、小数等复杂计算,甚至一些”凑数、组合”的巧妙算法,已十分接近真人老师的讲解效果。另外,学而思学习机5月上线一款”AI助手”,涵盖作文助手、口语助手、阅读助手、数学助手等相关功能。   5月5日,网易有道发布了基于“子曰”大模型研发的 AI 口语老师剧透视频。AIGC 技术即将落地到教育场景。基于“子曰”大模型的 AI 口语老师和中文作文批改功能研发工作已取得阶段性进展。根据视频内容,网易有道 AI 口语老师不仅能提供灵活的练习场景,还可以根据用户需求扮演多种角色,循循善诱引导用户进行多轮对话。当用户结束对话后,产品可以快速生成“结果报告”,从发音、语法等维度给予用户评分。与此同时,AI 老师还能提供个性化的语法润色和发音建议,助力用户有针对性地改进口语水平。   5月6日,科大讯飞发布星火认知大模型,并现场发布搭载认知大模型的科大讯飞AI学习机T20系列。而在5月22日,讯飞星火认知大模型功能升级:上线“助手中心”专区。相比于传统学习机只能针对字词标点纠错、识别句式修辞错误这些基础批改,讯飞AI学习机T20 Pro实现了围绕写作要求、分析全篇结构和文采的深度高阶批改。讯飞AI学习机T20 Pro还可以实现写作思路启发,利用AI润色技术生成片段优化参考和写作建议提升。除此之外,搭载了讯飞星火的T20 Pro还具备口语互动练习功能。   也是在5月,中国移动智慧家庭运营中心推出基于AIGC技术的全场景教育解决方案——有AI课堂。目前已经上线了互动问答功能,利用AIGC技术对上下文内容进行解析后自动生成问题,小朋友在观看视频时可以实时参与互动,回答问题。后续会逐步上线语音跟读、学习测评、学习报告等功能。弘成教育技术团队尝试将AIGC技术与智慧系产品进行融合,希望利用其庞大的知识体系和算力,更好地理解用户意图,提供更加个性化、互动化的教学服务,扩展更具“人性化”的服务能力。   而此前,两家SaaS领域的公司也都发布了自己的研发进度。2月,王道科技(http://EDTK.US)宣布正在研发基于Open AI技术的Class Bot产品,用于帮助学校和培训机构,快速搭建在线学习课程,并通过自适应学习的模式,提高在线教育学生的学习效率及毕业率。4月,百家云发布将 AIGC 运用于教育领域的最新成果。通过使用混合现实 ( MR ) 技术及人工智能技术,融合虚拟和“真实”世界或创造完全沉浸式的虚拟场景。且未来将帮助企业打造虚拟助教,将相关技术应用在在机器辅助教学、学习辅导等方面,学生可以以自主提问的方式获得提醒,快速查缺补漏。   乘着ChatGPT的东风,AIGC吹皱教育的一池春水。而中国移动智慧家庭运营中心的动作,将大屏也推向AIGC教育前沿。 人工智能并非今日始,AIGC将怎样改变教育?   AIGC是人工智能内容生成的缩写,被认为是继UGC(用户生成内容)和PGC(专业生成内容)之后的一种新型内容创作方式。   首先是智能生成:通过引入基于同源性的AIGC技术,可以收集,整理和优化学习材料,根据教学目标和内容,乃至根据不同层次的学生,完成小到自动教案设计、大到自动课程设计的不同维度动作。同理,还能生成学习报告,对学生学习情况进行汇总、评估。   其次是丰富形态:通过引入基于多模态的AIGC技术,可以根据不同的学习场景和偏好,为教育内容提供多样化的输出形式,比如视频,音频,动画,图表等等;利用AIGC技术可以自动生成各种形式的互动内容,如虚拟实境和增强现实等,可以更加生动、丰富和有趣地呈现教育内容,提高学生的参与度和兴趣度。   再次是实时互动:笔者作为一个家长,几年前曾时常纠结于线下课与网课,其核心原因便在于线下课虽然“费用贵、接送累”但有师生的实时互动。不过疫情以及双减政策的双重影响下,在线教育成为这几年的主流。有的教育机构为了平衡师生比与经济性,便设有机器人助教,只是偏于机械,效果一般。而能随着用户规模迅速学习提升的AIGC则可以改变这种情况,比如前文提到的这些产品,能回答疑问,能讲解数学题,能批改英语作文,能陪着练口语,可以说,其带给孩子的助力将远超伴读的父母甚至一般老师。更重要的是,它情绪“稳定”——既不会发脾气吓到孩子,也不会像一些家长辅导作业把自己气的血压飙升。   最为关键的是,AIGC通过累积数据和分析,可以针对学生不断进化,从而越来越符合教育“千人千面”的顶层需求——结合学生自身的学习习惯,爱好,特点以及学习成绩,知识吸收情况,制定个性化的学习规划,从周到月到学期,安排切实可行的个性化学习方案,让学习更有效率与质量。教育是非常个性化的行为,每个人的教育需求都是不一样的,过去教育是“以教师为核心”, 而未来,在AI全面发展的情况下,有望进化至“以学生为核心”。 远虑与近忧?   AIGC教育听起来相当美好,尤其随着GPT-4时代来临,教育拥抱AIGC可谓浩浩汤汤,海内外都有许多企业投身其中。而“一对一”的个性化教育,实时互动,“老师”知识渊博且情绪稳定,对于学习者也是极具吸引力的。前述这些技术带来的提升若能应用于大屏教育,非常值得期待。   那么,硬币的另一面呢?   先说代表着教育前沿的高校:根据在线课程供应商http://Study.com的一项调查显示,89%的美国大学生承认使用ChatGPT完成家庭作业,约48%的学生承认使用ChatGPT完成家庭测试,超过50%的学生使用ChatGPT写论文,22%的学生承认曾向ChatGPT获取论文写作大纲;国内的ChatGPT还需要架梯爬墙的阶段,但也不乏尝鲜的师生。另据北青报报道,ChatGPT已成为某些论文代写机构的新“神器”——“ChatGPT辅助代写200元,纯人力代写500元左右,最后的作品基本区别不出来,包查重。”更关键的是,ChatGPT效率高得多:一篇8000字的论文,如果交给人类写手,最快也需要花上几天的时间,但同样的工作量如果让ChatGPT4.0来操作,20分钟左右就可以搞定。   役物还是役于物?恐怕很难分辨清楚。而教师和学生在应用ChatGPT的过程中也产生了亟待解决的诸如数据泄露、算法偏见与歧视、学术不端、教育价值偏颇、人文关怀缺失等伦理问题,这些问题给教育的可持续发展带来了很大的挑战。因此,国内外已有部分高校发布了禁止或限制ChatGPT使用的相关规定。   而我们前文提及的各机构的学习机也好,运营商的AI课堂也好,不管通过小屏还是大屏,面向的主要是K12年龄段。对于孩子们而言,最大的危险还不在于用ChatGPT做作业,而是ChatGPT的“知识污染”。尚在学习中的超级人工智能,海量吸纳之后,输出的内容会不会存在问题?由谁来负责把控?此外,AIGC加入进来,解放的是教师的手还是教育机构的成本——他们后续更多提供的是数据库还是教师的创造力?给孩子提供的是耐心引导还是答案?   或者,积极跟进、审慎使用才是当下AIGC在教育领域的最优解。而未来,随着AIGC技术的进一步成熟以及人机规则的逐步形成,应当是另一番情景了。除了技术,在线教育、智慧教育与硬件,与网络等都紧密相关,流媒体网聚焦大屏在线智慧教育,将持续推出《又是一年高考季,梳理下四大运营商的“教育”布局》《在线教育千亿市场,电视能分多大一块?》《IPTV用户逼近3.9亿,教育能饮一杯无?》《乙类乙管时代,DVB大屏上的教育版块如何了?》《七大OTT牌照商的“教育”落子》等“大屏教育”专题系列文章,敬请期待。
ChatGPT4参加大学期末考拿下90分,大学教育该如何应对冲击和挑战?
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ChatGPT4参加大学期末考拿下90分,大学教育该如何应对冲击和挑战?

ChatGPT时代已经来了!未来5-10年,AI能够在大多数人类工作岗位上表现得比人类更好。就教育而言,如何应对技术迅猛发展带来的挑战?在AI时代,大学生如何比机器更有竞争力?今天(7月5日),在同济大学主办的“人工智能赋能学科交叉发展论坛”上,多位院士专家给大学教育敲响警钟。 其实,自ChatGPT推出以来,相关讨论从未停止。 尽管当前有不少国家和高校禁止学生在校内使用ChatGPT等工具,但也有学者认为,高校应当敢于让学生去用大模型做作业、写论文。“大模型为新一代AI人才的培养提供了重要基础,只有让学生从入学早期就有机会在这些机器上反复磨、玩,学生才能跟上形势、适应未来。”随之而来的另一个现实问题摆在眼前:放眼国内,目前又有多少高校能够拿出超高计算密度、超大规模算力和超快训练速度的智能算力平台给学生使用呢? 多位学者谈到,算力的落后、大模型的落后不仅在技术层面掣肘行业革新的步伐,也在制约着人工智能高端人才的培养。 ChatGPT4参加大学期末考拿下90分 国内外目前在大模型上差距几何?中国工程院院士、西安交通大学原校长、人工智能与机器人研究所所长郑南宁举出一例。他曾在2022年秋季数字信号处理期末考试中进行测试,作为考生的ChatGPT4在满分为100分的考卷中答出了90分的好成绩。郑南宁坦言,这已经是严格打分的结果。如果这是一位人类考生,同样的答卷他可以给到94分。而面对同一份答卷,某国内大模型却仅仅考了7分。 “从全球范围看来,确实,属于自然语言处理的浪潮来了。国内外的‘政、商、产、学、研’都在关注、投入这一领域,很多地方都在推出自己的大模型,这确实是一个风口。”不过,中国工程院院士、鹏城实验室主任高文直言,大模型的背后是通用人工智能。 以ChatGPT为例,它的快速发展离不开超大算力的支持。比如,在大模型训练时,微软专门打造的超级计算装置,使用了1万张A100 GPU卡,耗时一个月,才完成1700多亿参数的Chatgpt3的训练。高文说,如果用实验室自主开发的鹏城云脑II,需要四千块A100 GPU卡耗时两个半月的时间。 “对于我们来讲,最大的挑战当属算力不够。”他谈到,目前大模型的启动有“热启动”和“冷启动”两种。所谓“热启动”,就是基于GPT已经给定的结果“喂”数据往上涨;“冷启动”则是完全依赖自己将数据清洗完毕,一点点去训练。 “现在,国内做‘热启动’的很多,真正能够做‘冷启动’的很少,这是我们当前面临的一大重要挑战。”高文感慨。 比如,在人工智能发展方面,我国基础理论和原创算法差距依旧很大,在高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面依旧基础薄弱,能够在国际上具有影响力和领先力的人工智能开源开放平台还不够多。 记者了解到,目前,鹏城实验室正推出鹏城·脑海大模型计划。目标是打造国内首个完全自主可控、安全可控、开源开放的自然语言训练大模型底座,参数级别达2000亿,性能对标ChatGPT。今年8月,鹏城·脑海大模型将完成第一阶段的训练。 高文谈到,鹏城实验室将开放基于鹏城·脑海自然语言训练大模型底座的合作,共建国产自主可控与训练大模型生态健康,给年轻人创造机会。 “智能+”推动专业升级,大学改革已在路上 之所以呼吁给年轻人创造机会,也与行业高端人才的匮乏有关。以人工智能高端人才为例,有专家谈到,2018年,中国人工智能高端人才数量只相当于美国的20%,如今,五年过去了,虽然差距在缩小,但高端人才的缺口依然存在。 中国工程院院士、国际欧亚科学院院士潘云鹤在现场分享了他的一则观察:从杭州“市长杯设计奖”的历届获奖名单上来看,2015年时“创意奖”获得者主要是高校,而到2021年,获奖者中大部分已经是科技型企业。 作为评审,他感慨,虽然高校一直有投稿,但是投稿的内容没有跟上行业发展的形势。“这不得不引起教育界的思考:我们的设计专业如果还按照原来的方式去培养人的话,今后就很可能找不到工作了;产业已经向智能化转型,而高校培养的人还在进行传统的工业产品设计。” 要想在AI时代实现领跑,高端人才必不可少。现场,专家们不约而同地谈到,这一轮人工智能对于学科的交叉发展和赋能,提供了很好的机会。他们呼吁,更多高校携手,培养出更多行业人才。 为了补齐人才短板,2017年至今,我国已有30多个“智能+”专业列入高校本科专业目录。教育部一直致力于打破学科专业壁垒、深化学科交叉融合、创新学科组织模式、改革人才培养机制、培育优秀青年创新人才。 记者了解到,在上海,现有16所高校和2个科研院所设置了人工智能相关学科点,其中同济大学牵头建设智能科学与技术上海市高峰学科设立全国首批智能科学与技术博士培养班,获批建设智能科学与技术交叉学科博士点,牵头建设自主智能无人系统在人工智能领域已取得显著成效。 据悉,在新一轮“双一流”建设中,同济大学推进实施“8+2”学科群的建设,通过学科交叉融合与协同发展来带动学校整体学科的发展。其中智能科学与技术学科牵头的学科群,交叉链接其它9个学科群,发挥了核心赋能的作用,催生新的学科研究方向和新的科技突破的领域。同时,同济大学致力于探索交叉学科人才培养的新模式,建立了融合多学科交叉优势、科教产教结合新型人工智能人才培养的体系。 作者:吴金娇 编辑:储舒婷 责任编辑:樊丽萍 图片:同济大学供图 *文汇独家稿件,转载请注明出处。 举报/反馈