微軟解析“教育+AI”：小模型帶來的智能硬件大爆發(fā)，教育亦有結合機會

　　來源|多知

　　整理|王上

　　攝|張子通

　　近日，在多知OpenTalk第48期“全球起航!‘教育+AI’出海進行時”活動中，微軟中國高級解決方案專家王劍白博士發(fā)表了主題演講《GenAl浪潮下教育行業(yè)轉型及出海的實踐與思考》。

　　王劍白博士畢業(yè)于北京航空航天大學，擁有20多年數(shù)字化轉型及項目管理經(jīng)驗的，并且已在微軟任職超過18年，專注于教育及政府行業(yè)的創(chuàng)新合作。

　　他在演講中分享了微軟發(fā)布的《2025 AI 六大發(fā)展趨勢》：

　　AI模型的規(guī)模和效率將進一步提升;

　　智能技術代理將重塑工作方式;

　　AI助手將成為日常生活的得力伙伴;

　　AI技術在節(jié)能領域實現(xiàn)高效與環(huán)保并行;

　　大模型會“撒謊”，要確保AI安全可靠;

　　AI技術將加速科研進展，推動技術突破。

　　在技術快速演進的大背景下，王劍白博士認為，未來，技術的整體創(chuàng)新迭代的周期會縮短，而產(chǎn)品的打磨會非常漫長。創(chuàng)業(yè)者基于基礎模型去打造產(chǎn)品的發(fā)展模式很快會達到臨界點，而當進入深水區(qū)之后，解決好諸多細節(jié)問題才是創(chuàng)業(yè)企業(yè)的護城河，企業(yè)要擁有自己的核心的技能。

　　王劍白博士指出，智能技術的發(fā)展不僅體現(xiàn)在規(guī)模和計算力的提升，未來“小模型”的細分能力也將嶄露頭角。他預判，“小模型會帶動一波智能硬件的大爆發(fā)，PC、手機、耳機、眼鏡，還有一些小的機器人等，都會成為賦能教育發(fā)展的新手段和設備。”

　　在AI技術賦能教育領域的實踐當中，AI技術的批改、口算、聽寫、背誦等場景已初見成效，但仍有更多領域值得探索與突破。王劍白博士認為，高質量內(nèi)容輸出的需求對于下一個階段的發(fā)展非常重要。

　　隨著教育行業(yè)的全球化發(fā)展，出海企業(yè)需要直面安全、隱私與合規(guī)挑戰(zhàn)。對此，王劍白博士表示，微軟在全球60多個區(qū)域有300多個數(shù)據(jù)中心，能夠為企業(yè)提供安全、高效的網(wǎng)絡體驗，并通過AI技術、安全及營銷能力的結合，幫助企業(yè)在海外市場構建競爭力。

　　以下為王劍白的分享原文（經(jīng)多知編輯）：

　　

　　01

　　本輪生成式AI是標志性的起點

　　近年來，隨著AI技術的快速發(fā)展，微軟賦能教育大廠日益密切。

　　今年，諾貝爾獎的頒布在科技界和教育界引發(fā)了廣泛關注。例如：物理學獎授予了機器學習的研究成果，化學獎則頒給了蛋白質結構預測的相關研究。這些科學突破甚至引發(fā)了一些坊間玩笑：“AI技術是不是綁架了諾貝爾獎的評委”。從科研的角度來看，在過去幾年間，AI技術的應用方向正逐步從AI for Science轉變?yōu)?ldquo;AI is Science”。

　　當下的AI技術發(fā)展勢頭十分迅猛，從開始到現(xiàn)在剛好歷經(jīng)兩年時間?；仡欉@一過程，大家的態(tài)度經(jīng)歷了幾個階段的變化：在去年時持觀望態(tài)度，認為AI能力有限且容易犯錯;到今年大家逐漸地接受AI技術發(fā)展迅速，有著很多能力;到今年年底，AI技術又取得了很多進展，讓大家認識到AI技術正在深刻影響我們的世界。

　　OpenAI CEO薩姆·奧特曼(Sam Altman)曾在演講中強調(diào)AI技術對教育和醫(yī)療兩個領域將產(chǎn)生深遠影響，目前這一輪AI技術發(fā)展將對教育產(chǎn)生巨大沖擊。

　　今年，微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)在旗下開源社區(qū) GitHub 的活動中提到，截至2025年，微軟將迎來成立50周年的里程碑，而進入AI時代僅僅是近兩年的事情。

　　

　　將這兩個數(shù)字放在一起，將更好地體現(xiàn)出微軟如何看待這一波AI技術帶來的影響。從2022年10月30日ChatGPT 3.5發(fā)布開始，許多業(yè)界大咖，包括比爾·蓋茨在內(nèi)，都將這一輪生成式AI當成一個標志性的起點，未來，AI技術將深度融入至互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的發(fā)展當中。

　　上一輪的AI技術發(fā)展，更多聚焦在圖像識別，例如刷臉驗證的應用。在教育行業(yè)，這一階段的典型應用就是拍題功能。拍題技術依賴于OCR技術，包括對文字的識別、圖片的識別、公式的識別等。然而，當時的AI技術模型雖在圖像識別上取得進展，卻未完全解決自然語言處理(NLP)的難題。NLP作為人工智能的核心技術之一，被譽為“皇冠上的明珠”。這一輪大模型解決了NLP問題，因此AI老師、AI講解工具的實現(xiàn)更加簡單，拍題和搜題功能也變得更為便捷和普及。

　　02

　　2025 AI 六大發(fā)展趨勢：智能代理重塑工作方式

　　本輪大語言模型發(fā)展，經(jīng)常會提到幾個關鍵詞：Transform、Next -Token prediction(下一個token 預測)、Scaling Law(規(guī)模化法則或尺度定律)。目前，大家經(jīng)常討論Scaling Law是否已經(jīng)失效，然而經(jīng)過兩年多的發(fā)展，我們看到智能技術實際還在加速發(fā)展，行業(yè)內(nèi)正努力解決幻覺問題。

　　近期，微軟發(fā)布研報《2025 AI 六大發(fā)展趨勢》(https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)，當中引用了多篇學術論文觀點。主要趨勢包括：

　　1.AI模型會越來越大，越高效；

　　未來AI模型將更擅長解決復雜問題，甚至能夠在科學、法律、醫(yī)學等領域進行多步驟推理。

　　規(guī)模方面，現(xiàn)在模型訓練已經(jīng)達到萬億級別的參數(shù)，是否還會繼續(xù)發(fā)展?微軟與其他科技公司大概率會持續(xù)進行下一步發(fā)展。

　　在與人腦類比方面，根據(jù)2024年上半年的一篇論文(https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk4858)的推論，GTP-4萬億級別的參數(shù)規(guī)模相當于人腦樹突總數(shù)的0.2%，因此，智能技術向更大規(guī)模演進是一個重要的發(fā)展方向。

　　效率方面，算法的優(yōu)化也是重要發(fā)展方向，Transformer模型并不是終極的選擇，RNN/CNN算法也在不斷演進優(yōu)化，并且RNN有著很高的上限。

　　業(yè)界流傳著一個段子：“窮則優(yōu)化算法，富則囤積顯卡”，雖然是玩笑話，但也反映了現(xiàn)實——微軟與其他科技公司正在大規(guī)模采購顯卡。

　　2. 智能代理(Agent)：重塑工作方式；

　　Agent+Workflow 的工作方式已經(jīng)逐漸普及，Agent在應用中會開始扮演多樣化的角色。例如，李飛飛教授的論文《AI Agent最新綜述：多模態(tài)互動領域的新視角探索》(https://arxiv.org/pdf/2401.03568.pdf)中介紹了斯坦福在去年構建的25個Agent(智能體)“小鎮(zhèn)”。在沙盒模型中每一個Agent都有自己的定位，他們之間可以互動。

　　Agent技術加上MoE架構大模型，配合大模型的調(diào)度，會讓應用更加智能。未來，Agent將替代人類重復性工作，讓人類聚焦創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性任務。

　　3.AI助手或者伙伴：日常生活的得力助手；

　　2025年，AI技術將成為人類不可或缺的一部分。未來的AI伴侶可能會更智能、更具有情感，提供更個性化和貼心的服務。

　　早前在很多科幻作品中，人工智能助手的概念已深入人心。例如，在微軟游戲《Halo》中，士官長的基因強化裝甲內(nèi)嵌的人工智能名為 Cortana(柯塔娜)，也因此，微軟推出了全球首款個人智能助理，同樣命名為 Cortana;在電影《鋼鐵俠》中，托尼·斯塔克的智能管家賈維斯(J.A.R.V.I.S.)更是廣為人知。

　　AI助手的發(fā)展一定會越來越成熟，不僅在PC和手機上，未來AI助手在教育領域也將大有可為。在過去兩年的實踐過程中，微軟已經(jīng)轉型為一家由智能Microsoft Copilot 副駕駛®驅動的公司，大部分微軟的產(chǎn)品都增加了智能Microsoft Copilot 副駕駛®的能力。

　　4.AI節(jié)能：高效與環(huán)保并行；

　　本輪生成式AI被大家詬病的一點是太耗電。實際上，從大廠商的角度來說，做了很多事情在提升AI系統(tǒng)的能源效率，如微軟的數(shù)據(jù)中心節(jié)能、英偉達GPU算力翻倍等。在推動科技進步的同時，都在追求兼顧環(huán)境保護。

　　5.負責任的AI：確保AI安全可靠；

　　微軟最關注的點，也是很容易被大家忽略的但是尤其重要的一項就是安全、可靠。根據(jù)Apollo Research: Frontier Models are Capable of In-context Scheming 論文(https://arxiv.org/abs/2412.04984)提到，給所有大模型評測后發(fā)現(xiàn)，大模型會“撒謊”。所以，我們希望享受AI技術的便利性的同時，也能保障風險安全、可靠。

　　6.AI加速科研：推動技術突破

　　長期以來，“生化環(huán)境”專業(yè)被視為“四大天坑專業(yè)”之一，主要原因在于其對實驗的高度依賴。大量實驗不僅耗時耗力，還存在實驗結果可能無效或失敗的風險。如今，得益于AI技術的賦能，這一困境正在得到改善。在新材料發(fā)現(xiàn)和蛋白質預測等領域，AI技術可以在實驗前完成一輪高效篩選，優(yōu)先鎖定更具可能性的研究方向。通過這種方式，科研人員能夠更精準地投入資源，大幅提高實驗的成功率和效率，從而推動科研進程取得突破性進展。

　　

　　新技術的演化速度持續(xù)加快。以OpenAI最近的12天12場新品發(fā)布會為例，本輪大模型的迭代十分迅猛，包括Gemini、Llama、Grok等技術的相繼發(fā)布，這些技術此消彼長，互相迭代。

　　例如，Sora在2024年初發(fā)布預覽，直至12月正式上線，這個過程促使很多企業(yè)轉向文生視頻的模型。另一個典型案例是Luma AI，這家公司最初聚焦與文生3D技術，很快轉向文生視頻領域。最近，這家公司完成了9000萬美元的融資等。

　　許多公司正在跟隨OpenAI的方向發(fā)展，而微軟作為OpenAI的主要投資方之一，為這些技術的落地提供了堅實的平臺支持。OpenAI的所有能力都會基于微軟的Azure平臺進行發(fā)布。例如，OpenAI推出的o1模型，已在Azure OpenAI Service中上線，并集成了實時對話等功能。微軟賦能國內(nèi)的許多大型企業(yè)，引入了類似視頻對話模式等技術，速度遠超其預期。這些技術對于教育類產(chǎn)品的發(fā)展有非常重要的價值和意義。因此，創(chuàng)業(yè)企業(yè)應實時關注最新的技術動態(tài)。

　　微軟此前一些基礎的技術，例如OCR技術，文本轉語音(Text-to-Speech，簡稱TTS)技術，也就是現(xiàn)在的自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術，以及NLP技術等都在教育領域有所應用，這些基礎技術已經(jīng)非常成熟。

　　在OpenAI為期12天的發(fā)布中，推出了o1模型的API，開發(fā)者現(xiàn)在只需12行代碼，即可輕松實現(xiàn)實時語音聊天機器人。

　　未來，整個產(chǎn)品的創(chuàng)新迭代周期會縮短，但產(chǎn)品的打磨會非常漫長。依賴基礎模型開展業(yè)務，初期或許能迅速吸引市場關注，但很快就會觸及發(fā)展的瓶頸。進入技術深水區(qū)后，產(chǎn)品的競爭力將更多依賴于細節(jié)的優(yōu)化和問題的解決能力，這些差異化的核心技能將成為創(chuàng)業(yè)企業(yè)難以復制的護城河，也是其持續(xù)發(fā)展的根基。

　　

　　03

　　小模型會帶來一波智能硬件的大爆發(fā)，教育亦有結合機會

　　除了大模型的持續(xù)擴展，另一個備受矚目的技術方向是小模型的發(fā)展。

　　以微軟發(fā)布的Phi系列模型為例，12月16日，微軟研究院推出了最新的小參數(shù)模型——Phi-4，其參數(shù)量僅為140億(14B)。自推出以來，Phi系列已迭代至第五代。在數(shù)學競賽AMC的能力評測中，Phi-4甚至超越了GeminiPro1.5。

　　

　　近年來，許多大廠都將目光轉向了小模型的開發(fā)，比如1B、3B、7B、14B等參數(shù)規(guī)模的小模型，這背后原因在于大模型的開發(fā)和運行成本過高，許多企業(yè)已經(jīng)難以承受這樣的投入。

　　小模型是什么？以Phi模型為例，其訓練數(shù)據(jù)質量非常高，通過高質量的數(shù)據(jù)保證了模型的強大能力。因此小模型拼的不是模型規(guī)模，而是某一方面的能力。

　　小模型會帶來什么？小模型會帶來一波智能硬件的大爆發(fā)。

　　在2024年CES展會上已經(jīng)能清晰看到智能硬件發(fā)展的迅猛趨勢，這一趨勢在CES2025中將會更加顯著。PC手機、耳機、眼鏡以及一些小型機器人等職能產(chǎn)品正在迅速普及，然而并非所有場景都適合智能全聯(lián)網(wǎng)并依賴于智能技術發(fā)展。

　　2024年是AIPC以及AI Phone的元年。

　　接下來，所有的PC都將被稱之為AI PC，所有的眼鏡也都將被稱之為AI眼鏡。所有這些外設都是教育的手段和設備。

　　隨著AI Phone和AIPC的發(fā)展，傳統(tǒng)硬件廠商要想在競爭中生存，必須快速迭代自己的產(chǎn)品。能否將教育產(chǎn)品與這波AI Phone和AI PC浪潮深度結合？未來的教育解決方案不必完全依賴云端的大模型，還可以通過端側設備的小模型實現(xiàn)本地化智能運算。

　　量子位《2024年度十大AI趨勢報告》中提到，從投資的角度來講，智能駕駛、智能硬件、視頻、醫(yī)療、游戲、教育、營銷，教育只占了3%。報告中把智能駕駛和具身智能放在了第一梯隊，而把教育和醫(yī)療放在了第三梯隊。其中提到，教育對于安全政策是一個非常強相關的領域。

　　王劍白博士認為，教育行業(yè)從另一個維度去看，智能、游戲、智能硬件這些都是能夠與教育進行強結合的領域。比如，當下的陪伴型機器人聚焦教育，兩者有很多結合點。特殊之處在于教育十分看重安全和合規(guī)，不同地區(qū)的要求又有所不同。在國內(nèi)對于智能技術的應用，包括新課標等都有許多的指導政策要求。

　　如果進行教育出海發(fā)展，企業(yè)在不同的海外地區(qū)所面臨的文化挑戰(zhàn)都有所不同。因此教育發(fā)展，需要考慮很多不同的特點。

　　04

　　生成式AI打破教育不可能三角，6大場景值得深挖

　　這一輪AI技術浪潮正在為教育行業(yè)帶來全新的可能性，尤其是在解決長期存在的“教育不可能三角”問題上，即高質量教育資源（優(yōu)秀教師）、個性化教育體驗和教育普惠性三者難以兼得的矛盾。而AI技術的引入，或許能夠打破這一局限。

　　從宏觀層面來看，微軟等科技公司正致力于通過技術推動教育公平。例如，利用AI技術的能力，讓偏遠地區(qū)的學生也能接觸到優(yōu)質教育資源 。在政策層面，聯(lián)合國教科文組織和各國教育部也相繼頒布了指導意見，鼓勵從教學角度將AI技術融入教育實踐，推動教育的現(xiàn)代化和智能化。

　　在具體場景上，AI技術催生了大量創(chuàng)新產(chǎn)品。例如，各種學習機和學習平板已成為教育領域的重要品類。學而思等教育公司都在這一領域發(fā)力，為學生提供更便捷和高效的學習工具。

　　除此之外，語言類學習APP以及AI的智能體家教輔助也是重要的發(fā)展領域。

　　其中王劍白博士再次強調(diào)，在深入開發(fā)AI技術產(chǎn)品時，用戶體驗和產(chǎn)品打磨顯得尤為重要。單純依賴大模型的基礎功能可能會在短期內(nèi)吸引用戶，但如果缺乏深度優(yōu)化和細節(jié)打磨，長期使用體驗將難以令人滿意。這就要求開發(fā)者在工程化和技術化層面達到更高的水準，才能滿足用戶不斷提升的期望。

　　從用戶體驗的角度來看，AI技術為教育領域帶來了廣闊的創(chuàng)新空間。例如，微軟推出的智能Microsoft Copilot 副駕駛®系列產(chǎn)品，包括智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Study和智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Teacher，便是基于蘇格拉底式教學方法設計的對話型工具。這些產(chǎn)品通過模擬啟發(fā)式問答，為用戶提供深度參與感。然而，是否能真正滿足不同用戶群體的實際需求，還需要通過不斷迭代和優(yōu)化來驗證。

　　此外，圖像識別技術與大模型的結合在教育領域表現(xiàn)突出。應用場景包括拍題搜題、繪本閱讀、作文批改等。

　　當前學習機功能正在不斷升級，例如指尖翻譯查詞功能，用戶只需點擊即可快速完成翻譯。國內(nèi)學習機結合攝像頭技術，可拍攝桌面區(qū)域，手指一點便能框選出題目解決問題，這種設計在全球范圍內(nèi)具有創(chuàng)新性。

　　此外，AI技術在批改作業(yè)、口算練習、聽寫和背誦等場景中表現(xiàn)優(yōu)異，有效減輕了家長的輔導負擔。

　　

　　隨著AI技術生成編程工具的普及，如微軟的智能Microsoft Copilot 副駕駛® for Github和Cursor等，基于AI技術編程能力越來越強。這也引發(fā)了一個尖銳問題：未來還需要學編程嗎?接下來，編程教育需要思考如何幫助孩子與AI技術更高效地對話和協(xié)作。

　　在教研效率提升方面，過去兩年AI技術在生成教研題目和調(diào)研內(nèi)容方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢，極大地節(jié)省了時間和成本。例如，教育客戶可以利用AI技術生成題庫中缺失的題目，并通過AI技術完成從生成到講解的閉環(huán)過程，取代以往人工將解題步驟結構化的繁瑣流程。

　　以豆神教育為例，其借助微軟的GraphRAG技術框架和思路，將教學內(nèi)容和解析方法封裝，成功構建了國內(nèi)大型文史類知識圖譜。這一項目僅耗時8個月，顯著提升了教研效率，為AI技術在教育領域的應用提供了典范。

　　近年來，RAG(檢索增強生成)技術成為熱點，其結合大模型和私域數(shù)據(jù)庫，可通過向量化或檢索將私域知識融入生成內(nèi)容。然而，RAG技術仍存在幻覺問題，需要進一步微調(diào)。例如，在語文教學領域，如何生成高質量的文本輸出是關鍵。

　　以豆神教育為例，他們利用微軟的GraphRAG技術，與自身的九霄內(nèi)容生產(chǎn)平臺相結合，使大模型能生成符合竇昕老師教學風格的內(nèi)容，同時采用定制化的TTS模型，確保信息準確性，并通過持續(xù)迭代去除“AI味”，實現(xiàn)更加自然的內(nèi)容輸出。

　　王劍白博士認為，對于高質量內(nèi)容輸出的需求會是下一個階段非常重要的需求。在教育行業(yè)與AI技術結合的深水區(qū)，追求個性化，去掉“AI味”是重點，如此以來才能實現(xiàn)高附加值。此外，只有確保準確性和安全性，才能真正發(fā)揮AI技術的價值并實現(xiàn)高附加值應用。

　　05

　　出海：安全、隱私合規(guī)的重要性

　　出海的挑戰(zhàn)在于不同地區(qū)的政策和文化要求各不相同。出海并非一個新話題，微軟有很多制造型企業(yè)出海的案例。例如，國內(nèi)某智能制造企業(yè)在不同區(qū)域設置本地化生產(chǎn)環(huán)境，以應對東南亞、歐洲和印度等地的政策法規(guī)差異。合規(guī)問題不僅影響產(chǎn)品生產(chǎn)，還涉及銷售、客戶服務等全鏈條，一旦觸碰法規(guī)紅線，罰款可能對企業(yè)造成致命打擊。

　　規(guī)模較大的企業(yè)通常需要建立專門的海外運營團隊，定期接受合規(guī)審計，并確保數(shù)據(jù)存儲和傳輸符合當?shù)胤ㄒ?guī)。在很多國家，隨著企業(yè)業(yè)務的擴大，數(shù)據(jù)傳輸是否涉及跨境問題將成為監(jiān)管重點。

　　生成式AI所產(chǎn)生的內(nèi)容具有一定的不可控性，因此數(shù)據(jù)脫敏的傳輸，包括內(nèi)容，內(nèi)容安全等都十分重要。

　　

　　在不同地區(qū)進行產(chǎn)品推廣的，企業(yè)還需要考慮當?shù)氐奈幕赜蛴绊懸蛩亍?/p>

　　從基礎設施的角度來看，微軟為企業(yè)出海提供了強有力的基礎設施支撐。

　　微軟在全球60多個區(qū)域有300多個數(shù)據(jù)中心，能夠確保企業(yè)不管走到哪里都能享受優(yōu)質的數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡服務。同時，微軟還具備領先的AI技術能力、全面的營銷支持，以及強大的安全與合規(guī)保障，為出海企業(yè)提供全方位的底層支撐。

　　作為一家在AI技術領域具備深厚技術積累的企業(yè)，微軟在OpenAI合作之前就已表現(xiàn)出卓越的實力。借助OpenAI的加入，微軟的能力更上一層樓，不僅提供自有模型和OpenAI模型支持，還整合了多種開源模型，并率先在微軟云平臺上進行發(fā)布。無論是GPU算力、中間模型的編排管理，還是上層應用的開發(fā)支持，微軟的解決方案已全面就緒，為企業(yè)的出海計劃提供強大助力。

　　微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）強調(diào) ：“如果面臨安全性和另一個優(yōu)先事項之間的權衡，答案很明確：確保安全!”

　　因此，微軟始終將安全置于全球運營的首要位置，這一安全理念涵蓋了合規(guī)性、安全基礎設施、網(wǎng)絡防護以及內(nèi)容保護等多個層面。微軟現(xiàn)已構建起多云平臺、多操作系統(tǒng)平臺的全鏈條安全體系，確保為用戶提供全面的保護。

　　微軟擁有超過1萬名安全專業(yè)人員，覆蓋全球主要的安全合規(guī)法規(guī)，無論企業(yè)身處哪個地區(qū)，都能獲得高標準的安全保障。對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，這種全面的安全支持意味著他們可以將更多精力專注于業(yè)務的創(chuàng)新與打磨，而不必為基礎性安全問題分心。

　　

　　06

　　關于未來的思考

　　在最后，王劍白博士針對關于未來的話題進行了探討：

　　第一，AI for Education or AI based Education or Education for AI。

　　最初我們探討 AI for Education，也就是如何利用AI技術幫助我們研發(fā)教育產(chǎn)品，而現(xiàn)如今發(fā)展為AI based Education，而王劍白博士認為，未來會邁向Education for AI。

　　在五到十年后，或許我們需要面對與AI技術協(xié)同共事的模式。屆時，如何調(diào)整我們的教育體系，使人與AI技術能夠和諧共處并高效合作，這是當前教育領域需要深入思考的重要方向。

　　第二，AI技術在教育中扮演的角色是什么？是老師，是助教，是學伴，還是助手。

　　清華大學研究人員最新構建的Sim Class項目，是一個由大語言模型驅動的虛擬教室環(huán)境，在這個虛擬空間里，AI技術扮演了各種角色，如老師、助教、同學等。這是沉浸式利用AI技術的方式，但王劍白博士相信，未來將有更多方式與AI技術相結合。

　　第三，通過AI技術重構當下的教育場景，還是創(chuàng)造全新的教育體驗。

　　王劍白博士認為，我們應專注于確定性的領域，對于已驗證并成熟的教育場景，可以通過引入AI技術重新優(yōu)化，從而提升效率、改善體驗或降低成本。

　　同時，他指出，現(xiàn)在教育部出臺的《關于加強中小學人工智能教育的通知》明確提出，高中階段應側重項目創(chuàng)作和前沿應用。有了AI技術后，教育領域可以探索更多新形態(tài)的教育產(chǎn)品，而不僅限于傳統(tǒng)的刷題模式。

　　第四，應該關注有標準答案準確率的底線，還是關注創(chuàng)新問題的高線。

　　王劍白博士認為，AI技術時代，要教會學生分辨信息真假的能力，因為大模型幻覺會導致有虛假信息。有圖有真相，已經(jīng)不存在了，有視頻有真相，也不存在了。如果學生完全依賴于AI技術提供的內(nèi)容，將不利于自身能力的發(fā)展。

　　

　　本輪AI技術的發(fā)展可能成為地球文明的一次革新，不僅對教育領域產(chǎn)生深遠影響，也為IT行業(yè)帶來了從基礎層面探索和創(chuàng)新的諸多機遇。

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