在刚结束不久的GET2024大会上，围绕《AI时代教育的变与不变》这一主题，芥末堆创始人初九、VIPKID创始人兼CEO米雯娟、火花思维创始人兼CEO罗剑、凯叔讲故事创始人凯叔，以及北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授薛贵进行了深度探讨。

针对目前在用生成式AI做什么这个问题，凯叔提到以内容创作为核心的凯叔讲故事正在用生成式AI降本和提升用户体验，罗剑也谈及火花思维利用生成式AI在多个方面降本增效，米雯娟则谈到了VIPKID在英语教学方面的几个尝试。

近来，教育垂类大模型越来越多，罗剑提到，“我看到很多大厂在做自己的模型，我们暂时没有尝试，我们觉得今天的大语言模型发展太快了，我们害怕一进去就被碾压了。”米雯娟透露，VIPKID正在研发爱孩子、懂教育、能与孩子互动的外教老师。

这一波AIGC或大模型浪潮的加入，又会对目前的市场格局和竞争产生什么样的影响？

凯叔认为，在未来的竞争中，之前积累的数据和用户喜欢的内容，会为未来利用AI工具提供很多可能性。“有了AI之后，有足够的用户未必就有防火墙。此时此刻，如果AI的应用不能带来直接的效益，有可能说明这个应用还没有找到用户的痛点。我觉得AI要朝着创造价值的方向发展，而不是仅仅为了追求热度。”

薛贵指出，在基础底层大模型方面可能会高度集中，只有一两家或两三家特别强大的公司能够提供模型能力和底层技术。在垂直领域，虽然AI可以带来内容生产的便利，但一定会在更高的层面上竞争内容质量。

同时，凯叔提到，未来一个人带着一堆AI开公司的可能性和便捷度会越来越高。

米雯娟表示，对于以真人教学为主的公司，更大的机会在于实现人机结合。

回归教育本质，米雯娟和罗剑表示，无论技术多么强大，无论从事哪个细分教育领域，不变的是学习的本质和师生关系。也正如凯叔最后总结的，“希望AI未来真的等于爱。”

以下为演讲实录，经编辑整理：

初九：今天很多嘉宾讲过他们具体在产品里面用AI或者大模型做了什么，我们每个人举一个例子，说说你们做的相关产品是什么，感觉怎么样？

凯叔：有了生成式AI之后，无论是互联网公司还是内容创作者，心情都比较复杂。一方面，大家知道自己原来的工作一定会被部分替代，甚至有些人的工作可能会完全被取代；另一方面，大家又希望抓住这个机会。

对于我们以内容创作为核心的公司来说也是如此。AI的到来让企业管理者首先想到的，除了用户体验之外，一定是降本。

在我们公司，我们发现编辑之间是有划分的。成熟的编辑，用现在话说就是总编辑，就像互联网公司里的IT架构师一样，在设计产品和解决问题时，非常清楚自己想要什么，然后把内容架构好，让小编辑和小写手去完成，最后统合成一个产品。随着AI的到来，未来那些能产生常规内容的小编辑、小写手的工作完全可以被替代，而总编辑那种非常清楚自己想要什么的能力反而会被极大地释放。一个总编辑以前面对人时，由于沟通成本的存在，可能同时只能开展一个项目，但有了好的AI之后，他可以同时开展多个项目，AI可以不计成本地快速给出更多方案。这是一个非常明显的感受。

对于用户体验方面，我们的APP前段时间开放了一个小功能，让孩子围绕原来的IP生成自己的有声动漫，并自己配音，还可以通过语言描述围绕IP画出漫画。虽然这个产品还很粗糙，结构也比较单一，但我看了一下后台数据，已经有几十万的孩子在使用这个付费产品，而且这个产品还有一定的付费门槛。由此可见，让孩子尝试用AI进行创作，是这个年龄段用户的一个重要需求。

初九：薛贵，你们在学术研究和脑科学结合方面具体是怎么做的呢？所有的大模型都是在模仿人的大脑，对吗？

薛贵：现在人脑确实是一个非常复杂的器官，人脑有860亿个神经元，每个神经元有1000到10000个联系，加起来有400万亿的突触联系。揭示人脑的结构和功能，并将其对应起来，探索学习力的底层能力拆分，是一个非常有挑战的问题，需要大量的数据。我们过去搜集了很多人的数据，比如进行长时间的脑部扫描、测基因，还让他们做各种我们设计的认知测试题目。我们需要用大模型的方式去解析这些数据。现在我们有了一个简单的成果，我们可以把大脑分成300个小区域，每个区域构成几十个网络，每个网络都和我们拆分出来的特定认知成分相对应，就像学科里的知识点一样。我们可以建立起大脑中的认知过程和成分与现实世界中的认知过程和成分的映射关系。现在可以说大脑有100多个能力检测点，我们可以通过特定的任务对孩子进行全方位的检测，也可以通过AI技术实现快速检测。比如，10分钟可以得到50%的精确性，二十分钟可以得到70%的精确性，检测三个小时可以得到更高的精准性。现在已经有几百万人通过这个产品进行了测试。

我本身从事脑科学研究，也希望我们的研究成果能被大模型所用。我们希望从人脑的角度启发新的算法。我们有两个初步发现：一是将人的知识融入到模型中，可以提高模型对自然语言的推理和真正的理解能力；二是可以将人脑的记忆重现机制应用到模型中，实现更加灵活的教育学习。

罗剑：首先，和凯叔一样，我们也在降本。火花思维刚开始做的时候，课程都是动画和交互游戏，确实需要很多人力去开发动画片，追求的品质越高，需要的人就越多。我们首先用AI帮助我们降本，让我们能够更快速地生产出更多好的素材。大家如果经历过广告大战，就会知道要做很多素材，以前都是人工做，现在都是机器做，这大大降低了成本，实现了降本增效。

其次，我们每天上课的时候会有很多语音和文字的交互，老师和学生产生的文本、表情、在线答题的过程和行为，都是我们可以用来分析和作为数据输入端的AI应用基础，包括表情管理、学生的学情管理等我们都在使用。

第三，我们用得比较多的是给班主任和销售团队助力，帮助他们想一些话术。现在有了机器帮忙，我们内部的HR、行政小伙伴也借助AI提升服务品质，让大家觉得我们的HR工作非常棒。

第四，我们也会尝试一些To C产品。比如，在课堂上今天学了一个成语或一个有趣的故事，让小朋友自己出一个图或一个故事，这些都可以用AI来做。我们也在尝试在大语言模型最擅长的语言方面下功夫，比如口语对话、限定范围的口语考试对话等，这些都是一些简单的尝试。

我看到很多大厂在做自己的模型，我们暂时没有尝试，我们觉得今天的大语言模型发展太快了，我们害怕一进去就被碾压了。

米雯娟：除了罗老板说的这些，我们也在做一些英语方面的尝试。英语这个场景相对来说与大模型结合非常顺畅，很多能力可以直接应用到教学场景中。我们有几个尝试：

一是在英语课上，我们做了一个AI英语课，目前已经交付了差不多2000万节。这个英语课采用录播加上大模型结合的方式，模拟一对四的小班课过程，让学生有外教的体验，同时能得到及时的反馈。课堂价格相对真人教学会便宜很多，而且效果也能让孩子有很好的参与度和实时学习反馈。

二是口语陪练。上完一节课后，老师和学生在主题范围内进行口语对话练习，限定难度，让孩子充分练习所学知识。

三是尝试性地探索如何将过去积累的数据应用到非常好的虚拟外教老师身上。这个要求会比较高，我们也在探索过程中。我们过去积累了将近2000万个小时的小朋友说英语的语音数据，这些语料都是很重要的训练数据。我们在探索是否有可能创造一个栩栩如生、爱孩子、懂教育、能与孩子互动的外教老师，让小朋友进行AI学习，目前这个还在研发中。

初九：刚才我们聊了关于技术创新和应用的方向，接下来谈一个比较刺激的话题。各位都是十年创业者，也经历过在线教育大战，下一步AI大战似乎也不远了。大家认为这一波AIGC或大模型浪潮的加入，会对目前的市场格局和竞争变化产生什么样的影响？

凯叔：你刚才说的这一段话让我感觉自己像是圈外人，那一波大战跟我没有关系，我们主要做内容。我觉得AI时代来临之后，竞争的方式和为客户、用户服务的方式都会发生很多变化。

作为一个内容性的公司，我觉得AI时代对有长期内容积累的团队来说是一个特别大的利好。刚才罗剑和米雯娟都谈到了积累了多少万小时孩子的口语声音和互动数据。我们也是这样，在没有AI工具的时候，要想充分利用这些资源，成本非常高。我们经常开玩笑说，我们可能是儿童在互联网上留言质量最高的APP，但过去我们没有精力和财力去把这些孩子的互动变成对孩子更友好的服务。

比如《神奇图书馆》，光这一个内容下面孩子的留言就有200万条，要花多少人力才能把这200万条留言进行很好的回复呢？这些都是孩子的输出。在AI时代来临之前，我觉得很对不起孩子。但在AI时代，我们可以让这些IP，比如《神奇图书馆》的吴天天、董晓雨，变成虚拟世界中的好伙伴，不是通过文字回复每一条留言，而是直接与孩子进行语音沟通，这样对孩子的抚慰、关照和成长会有很大的帮助。

随着这些年的积累，我们已经创作了几万集原创内容，原来要通过算法推送给不同年龄段、不同喜好的孩子。未来可能不是通过推送算法，而是通过AI，通过AI的识别和孩子互动，马上知道这个孩子缺什么内容、喜欢什么内容，甚至可以一起进行思维训练。当孩子面对线索时，如果不能达到逻辑思维的结果，我们可以把原形故事推送给他，让他进行思维锻炼。我觉得AI在这些方面的应用可能性比较大。在未来的竞争中，之前积累的数据和用户喜欢的内容，会为我们未来如何利用AI工具提供很多可能性。

初九：你下一个判断，这个东西相对成熟并在体量和收入上有所表现，大概需要几年？

凯叔：这个我不敢下判断，这太难预测了。但是我觉得AI时代和早期移动互联网时代的投入产出逻辑一定不一样。早期的互联网时代和移动互联网时代，很多公司先亏损，亏损多年后积累足够的用户。但有了AI之后，有足够的用户未必就有防火墙。此时此刻，如果AI的应用不能带来直接的效益，有可能说明这个应用还没有找到用户的痛点。我觉得AI要朝着创造价值的方向发展，而不是仅仅为了追求热度。

薛贵：我从旁观的角度来说一下。我非常同意凯叔和罗剑的判断。在基础底层大模型方面，可能会高度集中，只有一两家或两三家特别强大的公司能够提供模型能力和底层技术。在垂直领域，虽然AI可以带来内容生产的便利，但一定会在更高的层面上竞争内容质量。在这个层面上，还需要进一步打磨和提炼内容和服务，各个垂直领域仍然有很多机会。

我反而觉得，在更细小颗粒的层面上，单个人的创业机会会更大。就像现在有了抖音、小红书等各种平台，每个人都可以成为创业者，为很多客户服务，具有更多的灵活性。各种工具的赋能可以降低组织管理和沟通成本，提高效率。

在未来，针对每个人、每个孩子的需求，包括在情绪价值、个体规划、生涯指导等很多方面，可能需要更多人与人之间的直接交流。我可以想象，未来可能会有很多个人工作坊，每个人服务几十个孩子。

凯叔：未来一个人带着一堆AI开公司的可能性和便捷度会越来越高。

初九：同样，我想跟罗剑强调一下，你觉得是强者更强，还是普通人会拥有更多机会？

罗剑：到底是强者更强，还是新生力量会很快侵蚀原有强者的势力呢？我们需要分析，今天要做好一个业务，需要具备哪些能力？AI技术到底能解决业务中的什么问题？如果AI要解决问题，又需要哪些知识输入给它？

刚才凯叔提到了数据，如果我们通过这种方式去分析，才能真正看到是强者更强，还是新生力量能够迅速崛起。我们把这个事情回溯到汽车领域，欧洲人最擅长的发动机和变速器系统，到了今天的电动车时代，就变得不那么重要了如今新生代汽车公司实现了弯道超车。回到教育行业也是同理，如果AI能力只是在降本增效和提升体验方面发挥作用，而不能从根本上提升业务水平，那必然是强者更强的时代，因为他们拥有大量数据和用户。当你有新的创意时，这些大公司凭借众多用户可以迅速运用并实现。既然个人能通过AI技术获得某种体验，那大厂凭借更多的数据理应更容易做到。若想与之竞争，新生力量就需要另辟蹊径，创造出完全相反的价值。不同的赛道、职业领域，无论是K12还是素养类，情况都各不相同，都有可能带来翻天覆地的变化，也有可能使原有强者更加强大。大家还是自己思考得出结论，并去实践一下为好。

米雯娟：总的来说，我判断新的创业者在教育领域更有机会。我们也常听硅谷人说，未来一个人能做出一个很大的公司。未来大模型技术通用且能力会越来越强，我认为在未来的教育创业中，最重要的是懂教育、爱孩子。若要深入理解教育，还需学习技术语言。或许有这样的能力，才能更好地用技术创造不一样的场景。学习场景需要重新定义。对于像火花思维和VIPKID这样以真人教学为主的公司，更大的机会在于实现人机结合。在AI时代，强大的技术很重要，但人和人之间的爱与连接以及对学习动力的激发更为关键。若能将这两个要素结合，就能极大地提高教与学的效率，降低成本，让更多人受益。

初九：这回到了我们的教育本质。现在请各位自由发挥，从教育本质出发，谈谈在这些潮流、富有创造力和未来感的技术中，教育里有哪些东西是无论技术多么强大都永远不会改变的？

米雯娟：最重要的有两点。一是学习的本质，即无论是孩子还是大人，如何保持好奇、探索和创新，这个本质不会改变。二是师生关系，其中人和人的爱与连接、学习动力的激发以及老师对孩子的爱，这也是不变的。

罗剑：如今我们虽有强大的AI技术，但常听到有人说以后没有老师了，机器可以教学生。我觉得这句话太宽泛了，没有界定学习者是谁以及学习对象是谁。ChatGPT本身就是一个学习工具，我们可以向它提问并进行协商，但这是对于有独立思考、自我学习能力且能判断其是否胡说八道的人而言。AI的到来确实带来了很多变化，但这些最基础的东西不会改变。我们要通过AI的产品能力和商业能力去实现这些不变的东西。

薛贵：我完全同意。从教育本质甚至更深层次的人的本质来看，真正的核心是好奇心、求知欲和创造力。从脑科学角度来说，这是人最本质的核心，即学习力，与新质学习力的主题非常吻合。人类最大的优势在于知识无法遗传，而人类在几十万年中能够历经各种挑战生存下来，靠的就是强大的学习能力，尤其是语言学习能力。从0到1岁，孩子闭着眼睛就能学会一门语言。这是最底层的学习能力，进一步拆分，可能就是能否构建强大的认知能力、知识体系，形成独立思考和判断创新的能力，以及是否有强大的学习动力。这些都是不变的。

我唯一有些担忧的是，现在的AI科技在某些层面上似乎破坏了孩子的学习能力。有时候，知识点的拆解可能使知识变得更碎片化而非更体系化。各种仪器设备的使用可能会降低专注能力和深度思考能力，而非使其更好。在学习动力方面，挑战可能更多。有时设置各种奖励系统虽然激发了学习动力，但这是将内在动力外化的过程。我们常说要有内在动机，而现在很多科技把本来的内在动机变成了外在动机，这可能不是在很好地培养学习能力。这可能需要我们转变AI技术的使用方式，利用其他手段来增强学习能力。

凯叔：我们来探讨学习这个话题，包括薛教授提到的新质学习力。我突然想起之前给孩子们做的一个内容叫 “影响人类科技的100种超级动物”。我实际上只给孩子讲了99种动物，我说最后一种动物其实就是人。人之所以成为人，是因为我们可以向所有未知进行学习。未来的AI世界将极大地改变我们的学习视角。人类的知识海洋非常浩瀚，在有立体的AI之前，人类的知识海洋在任何人眼前都是二维的，我们需要一点点走进，却不知道每个人能走多深。在我看来，AI世界将每个人的学习者身份提升到了更立体的维度，我们可以通过各种AI工具深入到不同的领域，不知道为了解决一个问题会涉及哪个学科的知识，这可以更好地满足人的好奇心。

未来的AI时代对“斜杠青年”特别有利，他们这个知道一点，那个知道一点。每个孩子都可以在这个时代打造自己的知识体系，这个体系的形成可能是人为的，也可能是靠运气。只要孩子跨越的知识体系多，与AI和各种未来未知的工具互动的可能性就会增加，就可能产生更多自己想要的东西。

我觉得AI能让人活得更像一个人，在这一点上我的观点与别人不太一样。AI可以做很多人类不擅长的事情，比如重复性的劳动和枯燥的事情。人类擅长的是创造，我们与任何动物都不同，我们有充分的好奇心，能够进行联想、学习和创造。这就要求我们的孩子在面对未来时，要清楚自己想创造什么。现在很多成年人，尤其是40岁以上的人，都不知道自己想要什么。如果我们的孩子不知道自己想要什么，未来可能就不知道如何驾驭众多的工具。因为AI会不断提供方案，孩子需要在这些方案中找到亮点并结合起来，变成自己想要的东西。这就要求我们的教育要学习并敢于给孩子自由，让他们从小知道做选择，在能够驾驭危险的前提下充满自由。只有在这样的家庭中成长起来的孩子，才能说自己特别知道自己想要什么。

罗剑：我们刚才讲了很多不变的东西，我觉得变化也很重要。如今我们无论是给孩子做教育，还是作为父母给孩子教育，都应该思考一下以前的学习方式和内容在AI时代是否需要改变。需要死记硬背、反复练习和记忆才能学到的知识，在今天是否还应该以同样的方式提供给孩子学习呢？我觉得这需要发生一些变化。否则，孩子在未来不太可能有很强的创造力。因为有AI在，这些学来的知识和学习方法可能在未来没有用。所以，我认为这些是需要变化的。

初九：请大家分享一下，无论你们从什么时候开始思考这些问题，无论是AI相关、公司相关还是人生相关，请分享一句今年你们认为对自己最有触动的认知是什么？

米雯娟：这句话是 “天空才是极限”。这句话对我的影响有两个层面。第一，做教育产品，超级用户思维是最核心的，始终要用最先进的技术、产品、教研学科能力给用户提供更有价值的产品。在AI时代，给了我们这群从移动互联网过来的创业者新的、颠覆式创新的机会。我们要思考如何做出对用户更有价值的产品，这个机会很宝贵。第二，我觉得全球的教育科技市场非常大。如果让我来说，我觉得美国市场的付费能力最强，东亚市场中，韩国、日本历史最悠久，最难进入，但客户价值非常高。中东市场正在崛起，对教育无比重视，无论是沙特、阿联酋还是其他国家，甚至埃及，都有极高的英语学习需求。我们中国创业者的产品、技术、学科、教研、市场运营能力都能给更多学生带来更大的价值。

罗剑：基于这个时代的来临，有一句话想跟大家分享。我觉得作为父母，应该认真思考自己的孩子要学什么，什么是他的基础能力，什么是他这个阶段最应该培养的，而不要把自己曾经的经验完全复制到孩子身上。因为再过五年、十年，AI技术的革新会让孩子所面对的世界完全不同。

薛贵：今年是GET十周年，主题是新质学习力。我有一句话送给初九和所有观众：在变化的时代我们更要坚守初心，在智能的时代我们更要提升学习力。

凯叔：说一句比较触动的话，我不敢说这一年对我触动的话，就刚才的场景让我突然想到了好几年前我听吴老师说过的一句话。他说在互联网搜索时代，有一种东西是搜索不出来的，那就是你不知道搜索什么的那个东西。AI时代也是这样，因为搜索本身就是AI最早的样子或者说最早的应用。我们永远面对这个时代，要知道AI不是目的，人才是目的。我们肯定要围绕人，围绕人最终应该拥有的能力、幸福感以及身边的爱去塑造未来的世界。我希望通过AI，未来我们的孩子能生活在一个充满爱的世界，而不是充满各种工具、目标、竞争和内卷的世界。希望AI未来真的等于“爱”。