生命循环，人机共育
在宏观层面上，如果把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。AIGC技术是对人脑计算、思考、判断等内在能力的延伸，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应。由此，部分基础性的专业工作被替代，AI在劳动贡献、价值创造中逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了现有的教育体系。
在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作业生成和批改，学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等，新技术与古老教育场景的结合，总会产生令人欣喜的化学反应。然而，商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言，当前产品基本是原有教学场景和产品的替代，原有技术功能的优化迭代，而少有新场景的迸发；就落地速度而言，尚不成熟的教育大模型落地，仍需学生思考和辨别能力的加持、以及相对明确统一的评估标准支撑，各领域、场景、学段落地情况各有差异。
同时需要警惕的是，AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点，而教育是一项社会公益事业，事关人的发展权，教育福祉应尽可能地保证公平和均衡。如何防止强势资源的相互吸引和马太效应的加剧，是教育界需要共同面对的问题。
AIGC带来的生产力革新
AIGC延伸扩展人脑智能，降低使用门槛，应用影响力无限泛化
AIGC技术作为一种人造工具（媒介），是对人脑计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应，突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落，影响力无限泛化和扩大。
AI成为基础设施，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求重塑技术的跃迁、生产效率的提升并不会自然带来社会整体福利水平的提升，相反往往以牺牲部分人的利益为前提，进而引发社会结构、人力需求的重塑。AIGC交互界面的用户友好性、大模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应用生态繁荣等，都使得AI技术或将成为像水、电、网络一样的基础设施，渗透并改变千行万业。
教育的进化在于结合前沿生产技术与教育理论探索“如何实现更好的教学”
教育作为服务于人类群体传承的古老环节，其连续性、稳定性和继承性的本质特征，决定了它不会随着生产技术发展而快速进化。在传统教育模式的基础上，前沿生产技术主要带来了教育资源类型、教学组织方式以及教学交互方式方面的革新，其影响是累积、叠加和渐变的，而并非是全然替代性的，“老师讲授-学生吸纳-知识传承”的班级授课至今仍然是学校的主流教学模式，和千百年前并没有本质上的区别。而如何利用前沿科学技术结合现代教育理论，实现更大规模、更高质量、更高效率以及更好成果的教育，是当代教育研究领域一直致力于探索的问题。
人机共育，生命循环，互为滋养，人类与AI一起永无止境地学习、构建一种技术的长处，将导致一种新文明的诞生。AIGC技术在巨量数据的加持下，在发现、认识、运用规律上相比于人脑有着明显的优势，在劳动贡献、价值创造中逐渐与人比肩甚至超越人类，推动人机关系由“共生”走向“互生”。在“共生”层面，体现为人机共育和资源共享。人类和人工智能同样是学习和贡献的主体，人工智能是人脑智能的外化和延伸，在内在逻辑上有一定的相似性，二者的成长都需要大量的社会资金及数据资源支持。在“互生”层面，AIGC技术可视为人的“外脑”，与“内脑”各有功能定位并相互协作。内脑因其创造性、灵活性等，需把握人机协作方向及技术边界，同时可基于个性化需求定制外脑，并培养AI成长；外脑可高效、标准化地完成大量任务，同时在不同场景下有着泛化处理能力，可显著提高人脑效能。在漫长的文明演进过程中，人类与AI将一起永无止境地学习、构建。
