“以共商促共享，以善治促善智”，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）7月4日-7月6日在上海举行。专注于教育与科技创新领域的学而思教育集团（以下简称“学而思”）CTO田密在大会期间做客财联社直播间，就AI和教育行业的未来发展做出探讨。
| “助教”与“学伴”促进未来教育高效与个性化
从线上教育的早期探索，到产品覆盖各类终端，学而思一直走在科技赋能教育的道路上。谈及AI大模型对教育行业带来的影响，田密表示：“很多人认为大模型对教育好像具有颠覆式的影响，但我觉得这应该是一个渐进演变的过程，大模型可以很好地赋能教育行业。”在学而思的教育设想中，大模型将成为老师的AI助教，学生的AI学伴，让整个学习过程变得更加高效与个性化。
对于AI老师能否取代真人老师的这个大命题，田密给出了自己的答案：“短期内是不会的。AI老师能代替人类完成重复性的工作，如备课、批改作业等，帮助老师减负，但无法给予孩子真人老师所具有的关怀。唤醒、激发、鼓舞，这个工作AI是永远达不到的。”在他看来，AI老师更偏重于“教”，人类老师则更偏重于“育”。
大模型的三要素：算力、算法、数据。学而思本身的算力在云端上有大量储备，同时算法紧随世界最前沿的Transformer的基础进行搭建，而在数据领域，学而思具有独特的优势。“我们在过去20多年已经具备大量的学科数据，这将成为大模型很好的原材料。”在教培过程中不断产生新的数据，收集用户回流的数据，形成一个闭环，在用户使用中不断对大模型进行完善。
| 打通数学大模型难点，致力于垂直领域发展
2023年5月起，田密负责主持学而思自研大模型九章大模型（MathGPT）的研发，11月学而思大模型MathGPT完成相关备案并通过审核。作为国内首个千亿级别的教学大模型，也是首批通过备案的教育大模型，其诞生也充分展现了团队的不忘初心和勇于挑战。
学而思教育集团CTO 田密
“像英语、语文等学科已经被大模型很好的解决，但对于数学这种偏逻辑和推理的任务，它的算法结构并不十分适配，仍是待解决的痛点问题。我们当时想挑战最难的学科。而学而思又是从数学起家、做数学培训的，拥有很多数据上的积累，也为我们在数学大模型的搭建上提供了充足的养分。”
为了打通数学大模型的困难点，学而思的研发团队对基础大模型的框架做了很多改造和优化，及数学语料的数据清洗和标注，以达到更好的训练效果，让用户获得更好的产品使用体验。
面对通用大模型和垂直大模型之间的“纷争”，田密认为，现在通用大模型可以来解决很多寻常的通用问题，但在某个专项任务上只能解决到六七分的水平，如果想取得更好的结果，必须在垂直领域上做更专项的训练。学而思希望推出更多和教育相关的产品，充分发挥学而思教育领域上的优势，为孩子们的学习提供更有针对性的教育帮助，而不是一个通用的、泛泛的服务。
| 模型开发和产品落地同样重要
“产品效果直接取决于大模型本身的效果。”学而思在不断提高大模型自身的性能表现水平的同时，探索不同形式的产品落地方式，比如推出的小程序和应用，自产的学习机搭载自研的AI产品，也将应用和服务通过SDK和API的形式开放。多路径共同探索以期实现预期目标。
“大模型的落地现在是全球的难题。”应用，需要用户能够看得见、摸得着、愿意用。学而思在大模型落地上主要向两个方向发力：一是推出便于用户随时接入的AI数字产品，如九章随时问小程序、自研的音乐大模型，让用户能够迅速、方便地用起来；二是大模型搭载硬件产品，比如学而思的学习机搭载九章大模型的各种功能，有了硬件，用户才有实际操作的空间，感知也会更加明确。学而思正是以软硬件结合的方式，实现当下大模型的场景落地。
学而思基于九章大模型新推出的“九章随时问”小程序，能够随时对数学题目进行互动答疑，智能化助学辅导、个性化学习方式、伴随式教育评价。九章随时问希望为孩子打造一个一对一的AI老师，将真正老师的经验，通过数据训练到模型当中。不同的题目讲法、不同的语言风格，让AI像真人老师一样回答孩子的问题。
“这样的好处是孩子和AI老师交互会更加放松，不会有来自老师的压力。”但他也坦言到，在面对一些深度问题时，AI老师依旧没有人类老师讲得好，同时在情感提供上也是AI老师目前有所缺失的地方。所以AI老师与人类老师之间的关系，不应是互相取代，而是互相赋能。
同时他也谈到，对于未来应用模式的发展现在预测还为实尚早，仍需要从目前的第一手反馈中发掘新的商机。
