【人工智能】一文说清AIGC与未来教育的关系- 大数跨境

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【人工智能】一文说清AIGC与未来教育的关系

学汇百川教育

2023-10-19

导读：生成式AIGC不仅直观地展示出其洞见未来的诸多可能性，而且推动着新范式的形成、新文化的构建和新型学习型人才培养模式的诞生。

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生成式学习概念由来已久，技术迭代带来的应用和范式的进化是教育自我改革的一次重大机遇，教育领域应把握人工智能带来的便利，推动大规模生成式学习的推广和实施。生成式AIGC不仅直观地展示出其洞见未来的诸多可能性，而且推动着新范式的形成、新文化的构建和新型学习型人才培养模式的诞生。

AIGC独特的智能模型能“理解”对话者的语义，并进行有效的反馈，达到“以假乱真”的程度，从之前的理解世界变为现在的生成世界。生成的内容和形式也得到空前的强化，引领人工智能走向“模型即服务（Modelasaservice）”的未来。那么，什么是AIGC，其演进历程和技术特征如何，为何能引领学习范式的变革？

AIGC的概念、演进和生成特征

1、AIGC的内涵解构

从概念本体的角度，人工智能生成内容（AIGC）是根据输入指令通过人工智能算法模型对数据或媒体（图像、音频、视频）进行生产、操控和修改的统称。

从生产方式的内涵出发，AIGC是利用AI自动生成内容的生产方式，是继

PGC(Professionally-Generated Content)、UGC(User-Generated Content)、AGC(AI-assisted Generated Content)等由人主导的内容生成技术后，利用深度学习网络等框架将内容的制作者从人或机构变成了AI，从而实现模糊搜索到精准推送的跃迁。

从内容发展的内涵来定义，AIGC是拥有和人类一样生成和创造信息能力的AI技术，能基于训练数据和生成算法等模型自主生成新文本、图像、音乐、视频等形式的内容，拥有抓取、分析、创造信息等价值意义。

2、AIGC的演进和生成特征

AIGC技术的演进阶段受技术发展的影响，累积融合生成算法、预训练模型、多模态等AI技术，从而催生了AIGC的无限创造潜力和应用前景。

系统回顾AIGC主要支撑技术的诞生和进化可知，AIGC的发展主要分为四个阶段：

早期萌芽阶段（1957年—2014年）
沉淀积累阶段（2014年—2017年）
渐变发展阶段（2017年—2021年）
快速发展阶段（2021年至今）

各阶段转折点代表性技术分别为：

①2014年一经问世就被杨立昆（YannLecun）誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”的GAN（生成对抗网络），并在短时间就发展为生成式学习的主流模型；

② 2017年，Google团队提出的Transformer模型，基于Transformer模型，BERT、GPT-3、LaMDA等能引发AIGC技术能力发生质变的预训练模型才得以建立；

③ OpenAI在2021年发布的跨模态深度学习模型（CLIP）推动了AIGC的内容多样性、多模态发展，成为DALL·E2.0等突破性AIGC技术成果的基石。

AIGC为教育领域带来的发展机遇

1、开启教育数字化转型的新格局

目前深入推进教育数字化转型最基本的要素与首要瓶颈就是教育应用场景的限制，亟须技术赋能突破路径依赖，创新应用场景。

教育数字化不是简单把数字技术叠加在已有的教育场景上，而要在人机有效融合上实现突破。虽然，教育具有比较明显的路径依赖特征，但AIGC多模态场景交互技术能突破既有制度限制，创新应用场景，有助于统筹推进“学—教—管—评—研”五大应用场景的数字化进程，将数字技术深度融入教学的全方位、全流程。在有限的校园区域创设无限的学习情境，在无垠的虚拟空间构建有效的学习场是教学环境建设的重要支撑点。

学习空间的优化是教育应用场景的基础，也是AIGC多模态应用教育领域的基本趋势。基于多模态的特征，AIGC在教与学内容呈现、课堂环境管理、教学互动方面能灵活调整和升级原有方式，通过物理空间与虚拟空间相融合的学习环境，创设灵活多变的适应性环境，推动应用混合式教学的发展，打造以智能终端为学习载体的课堂并使之常态化，构建学生协作学习、个性化学习的网络环境，满足教师和学生多样化的需求。

多模态的人机交互方式能打造全面感知的校园环境，重塑教育形态，促进技术与学校全业务和教学全流程的深度融合，推动教学组织形态的转变与优化，通过提供精准、便捷的校园数据支持，创建人人皆学、时时能学、处处能学的智慧教育服务空间。

2、创新多模态学习的新体验

作为基于GPT-3.5的对话式AI，ChatGPT的爆发式发展首次让各行各界感受到了AIGC的强大魅力。随后，AIGC火速扩展到数字建模、虚拟人物、场景构建、艺术创新等领域。AIGC不止于图像和文本的生成，它的创作同样也是多元化的，如音乐、视频、编程等领域的生成技术在飞速沿革。

教育的发展是一个因变量，通常来说是由若干个自变量推动的，多模态内容生成方式和交互方式则是推动教育发展最大权重的自变量。

AIGC的出现，昭示着技术对教育影响的变革性突变点已经来临。在ChatGPT4.0和更高版本的运行系统中，多模态会是用户端交互的常态，例如：多模态升级交互体验，实现“数字人”向“数智人”转变等。

随着图像、音视频生成技术的突破，使得“元宇宙+教育”的应用场景能普及和落实到真切的教育情境中。人工智能将在根据用户的需求实时创建生成式体验方面发挥重要作用，AIGC让人人都能创造自己的“元宇宙”。元宇宙是一个多元技术集合，包含了现存大部分互联网技术，其中人工智能占据重要位置。

AIGC技术的进化为元宇宙的普及和应用扫清了诸多障碍，走出了关键的一步。AIGC将会极大促进虚拟人和数字生命领域的进一步拓展，多模态化的生成空间将完善元宇宙的交互系统，类人化的对话机制和逼真的应用场景将为学习者提供极致的学习体验。

3、赋能人机协同的学习智慧

学习必须从获得知识向获得智慧进行升维，如何利用人工智能协同学习亦是一种智慧。人与人工智能的智慧提升是相互的，AIGC的正向发展必然有利于人类从当前烦琐、重复的生活中解放自我，引导人类重新构建新的社会秩序，带领人类进入更高阶的智慧文明。随着对人工智能研究的深入，制造者和学习者也在认识其意识和智能的过程中提升自我智慧。

在教育领域，AIGC推动着教育理念、教育组织方式和教学运行方式的智慧化转变，促使“工业化教育”向“智慧型教育”转变，形成全新的跨班级、跨学科、跨学校、跨时空的学习共同体和人机协同的群智决策系统。根据智慧的层次结构模型，数据是基础的现象和事实，需要由人归类成为有意义的信息。信息则需要进行组织和联系才能成为知识。

在知识中获得启发，外推指导解决问题便形成智慧，这个过程中需要“洞察”来从知识中汲取智慧。智慧层次结构的顶层为智慧，而智慧的源头是数据。由数据提炼为有意义的信息、探索知识间的相互联系，最后逐层向上进化为智慧，这个过程就是智慧形成的机理。

“洞察”的产生机理现在还是一个“黑匣子”，等待人类破解，但在ChatGPT4.0千亿级的参数和庞大的算力下，冰冷的计算模型产生出了类人的“意识”和智能，这种“量变导致质变”“大力出奇迹”的操作也使得“黑匣子”的封印渐渐松动。可见，在AIGC的赋能下，人机协同的学习方式更能触及智慧教育的本质。

AIGC赋能的学习智慧还体现在AIGC不是简单的替代学习者，它拓展和改变了内容服务供给的结构和机制。适需服务是教育发展的本质特征之一，而AIGC时代最大的特点是创造需求与供给。从社会经济学的角度来思考人工智能，本质上它是一个智能化的形态，是有创造力但没有工资的非机器的智能形态。

由于AIGC的迭代进化和大量使用，把原本经济学中最简单的“ABC”，也就是需求和供给的背后逻辑和“S（Saving）=I（Investment）”模型颠覆了。即投入产出比无限小，编辑成本无限小，以AIGC为主导的内容创新已经突破了生产力和劳动的边界，生产的经济周期的改变直接导致人才培养周期的改变。

本质上，AIGC技术的最大影响在于能将整合和创造知识性工作的边际成本降至零，以产生巨大的劳动生产率和经济价值。正如互联网实现信息传播和复制的零成本，AIGC将会实现自动化内容生产的零成本，这一内容生产的范式转变会重塑整个内容供需体系，给依赖于内容、信息生成和处理的行业带来巨大影响。

另外，其多模态应用场景仅是满足人机交互的人类需求并不是其自身发展的需求，多模态只是其多维发展史中的阶段性特征，可见AI具有不可想象的优势。人类中心主义发展的状态会因为AI、AIGC的发展而被彻底打破，通往人机协同智能为中心的发展即将到来。

AIGC为教育领域带来的新挑战

以AIGC技术引领的新一轮数字化革命正飞速地重塑教育系统格局。ChatGPT的爆发式发展让业界深感到AIGC的强大能量，其拥有超强的信息抓取能力、逻辑推理能力、自然语言处理能力以及内容生成能力，将生成式人工智能推向新的高度，实现人工智能从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁。

目前，在技术创变的转折点上，人文社会科学正面临着第四次工业革命的冲击，将迎来与新一轮信息技术革命的交叉融合趋势，这种趋势会推动人文社会科学学科研究范式等的演进与迭代。

“生成式”是AIGC人工智能的内容产出特征，也是基于人工神经元网络的深度学习的应用方向，可以理解为其“智能”的来源。红杉美国2022年发文《生成式AI：充满创造性的新世界》，认为AIGC的诞生代表新一轮范式变革的开始。

“范式”是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是学科或行业内所共同遵从的世界观和行为方式，能为科学共同体提供标准的理论框架与方法。在学习领域，范式是一种符合人类学习基本规律和发展方向的学习理念，即被社会所承认的学习模式和思想框架。

随着生成式AIGC技术的出现，基于算法模型、知识图谱、大数据的生成系统取得了超出意料的输出效果，对学习范式和学习生态系统的改变产生重要的指导作用。

AIGC所引领的学习范式的变革可以从以下三个方面探究其递进迭代关系：

本体论层面（学习形态）上，人机协同、虚拟现实交融、混合云学习、泛在学习、终身学习等趋势正打破原有的学习场域和时空边界，为学习范式创新提供条件和支撑；

认识论层面（学习内容）上，核心素养、关键能力、社会情感能力、思维技能等已成为人工智能时代下学习者必备的生存条件；

从方法论层面（学习策略）上，发现式、合作探索式、游戏化、碎片化、项目式等学习方式更能触及学习本质和学习规律的掌握，既提高学习效率，又提升学生素养，适应智能时代社会发展的需求。

近年来，学界对学习范式变迁的研究集中于情境学习、设计型学习、技能本位学习等，而以方法论为主导的生成式学习范式的创新亟须得到更多关注。

以互联网、人工智能等为代表的数字技术将对教育产生革命性影响，但教育变革的过程往往复杂且缓慢。如何突破技术层面的一阶障碍，发展新的学习范式，以培育适合未来社会和生活的人，是AIGC等技术发展对教育提出的新挑战。

参考文献：祝智庭，戴岭，胡姣.高意识生成式学习：AIGC技术赋能的学习范式创新[J].电化教育研究，2023，44(6)：5-14.

⚪来源：电化教育研究

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