界面新聞記者 | 查沁君

數字人的風吹到了教育領域。

日前，高途（NYSE：GOTU）推出AI考研數字人——文勇老師；中公教育（002607.SZ）也首次公開其虛擬數字講師小鹿，并發布首款AI課程，由小鹿全程授課。

ChatGPT引發大模型浪潮，也為數字人的內容輸出增添更多互動性和想象力。過去以CG動作捕捉技術為主的虛擬主播模式，正進入AI驅動的3.0時代。

據前瞻產業研究院數據，中國虛擬數字人市場規模預計2030年達2700億元，其中身份型虛擬人市場規模占比有望達2/3。但在教育領域，數字人的應用案例還比較稀缺。

“從課程產品的角度來說，這是一個很大的進步?！备咄敬髮W生業務負責人劉文勇在接受界面教育專訪時稱。

數字人背后的運行邏輯較簡單，只要給到文字內容，就可通過技術轉化成語音，再配合形象即時生成視頻。

相對難的是互動，不過如今在大模型的加持下，能通過機器自我學習，實時生成文字，互動效率也在大幅提升。

目前大家對于通用大模型的使用仍比較謹慎，尤其是教育行業對準確性的要求較高，一般會輸入專業內容、設置信息圍欄，讓回答更加精確。

是選擇自研大模型，還是基于市面已有大模型進行應用開發？高途選擇的是后者。

劉文勇認為，ChatGPT之所以火爆，正因為它是通用大模型，從技術邏輯上看，強者會越來越強，所有人都要在其身上生成專業化內容，而垂直的專業化模型可能在特定范圍內的結果略優于通用模型，卻無法在交互效率上勝出。

騰訊教育企業總經理楊暉在接受界面教育采訪時提到，教育企業最關心數據安全，尤其是題庫等核心業務數據，“例如高途的數據不會出它的服務器，我們也不會去要他們的數據。”

楊暉認為，行業大模型的未來趨勢，應當是科技公司提供基礎算力和工具，教育科技公司為數據提供方。

降本增效是教育行業應用AI數字人的一大底層邏輯。

教育行業重人力，尤其“雙減”前，據北京師范大學2020年數據，僅K12頭部十余家在線教育機構輔導老師的數量就有近十萬。其承擔的工作量多且雜，不僅包括協助主講授課、課后答疑、批改作業，甚至承擔銷售角色，溝通課程續報等。

據劉文勇透露，高途大學生業務線的輔導老師目前有100多人，70%碩士以上學歷，但仍有較重的服務壓力。

以考研英語的作文批改為例，每年考前9-11月是忙碌高峰期，由于工作量大，高途前幾年為輔導老師設置了幫“每位學生改十篇文章”的上限，如今有AIGC系統協助后，高途宣布刪掉所有答疑限制。輔導老師的角色從單一內容創作者變成復合的內容審核者。

在高途內部，AI也被提升至戰略級高度。該公司今年九周年內部講話中，創始人陳向東明確三大業務方向，分別是線上+線下+OMO、短視頻直播（含抖音、視頻號）、ChatGPT+教育。

陳向東還提及，作為戰略項目，將投入很大一筆資金深度探索GPT相關方向，內部會組建多個探索團隊，不排除投資外部優秀團隊。

“老師都希望能徹底因材施教，但沒有任何人真正做到過，因為勞動量完全不支持?！眲⑽挠路Q，“而AI似乎撕開了口子，這個事情好像變得有可能了。”

以下為部分對話內容，有刪減。

界面教育：AI考研數字人項目怎么啟動的？其在高途內部的優先級如何？

劉文勇：受李開復老師影響，我在ChatGPT3.0時代就已關注，在此拐點之前，你能明顯感受到這不是真人，但如今GPT令人驚嘆，給的答案既準確且能理解人的意思。

于是，今年初我們開始產品化嘗試，人物形象已調試完，還需大量教研人員研發好上課內容。只需文字稿，就能讓數字人講所有該講的話，包括語氣。

數字人能單獨教一些簡單課程，如詞匯課、晨讀課，目前已上線，一天大概售賣數十單。這在互聯網領域不算高，還在小范圍試跑階段。

當然，AIGC遠不能替代真實老師的情感與說服力，所以我們還是堅持以名師為核心、AI打配合。

Larry（高途創始人陳向東）也強調，AI是我們三大戰略目標之一，優先級非常高。

大學生業務部正嘗試拓展線下，包括北京、鄭州、成都、沈陽，而且是AIGC協助下的新型線下OMO產品。不過我屬于步調慢的，必須是一個（地區）盈利了，再做第二個。

界面教育：相比文娛業的虛擬主播、虛擬偶像、金融業的數字員工，教育行業的AI數字人是否相對晚？

劉文勇：李開復曾在《AI·未來》中描述AI的四波浪潮：第一波在數據最多的領域——互聯網，涌現各種應用。

第二波浪潮，金融、教育等行業崛起。第三波浪潮，AI更加智能，不僅能聽、能看，還有觸感。第四波浪潮，AI機器人、無人工廠、無人倉儲、無人駕駛將逐漸普及。

我想這個預測應該是正確的，那些反饋及時、離錢特別近、替代完人力后能出現巨大成本優勢的行業，肯定是盡可能早的被替代，而相對傳統的（行業）更難或更晚被替代。教育相對晚、也更謹慎。

界面教育：相較其它行業，教育行業對內容的容錯率更低，高途在應用大模型時如何保證這點？

劉文勇：互動性、準確性對教育行業來說非常重要。只要內容生成速度足夠快，就能部分解決互動性問題。目前國內外主流大模型生成速度都已基本達到正常人類應有的速度，甚至Bard的速度略勝一籌。

大模型在英語上的表現更好；ChatGPT4.0增加插件系統后，數學的正確率也大幅提高。

我們逐步做了整套跟GPT溝通的話術，譬如輔導老師會要求GPT回答某道題為何錯，背后哪些知識點有問題，并因材施教出題，每五題一組，一共25題，難度逐級遞增，每題附相應解析。

輔導老師只需在此基礎上進行審校，再輔導學生，學生會明顯感覺“老師”對他更attentive（細致關心），也更有針對性。

界面教育：成本方面，內部有沒有算一筆賬？AI數字人從生成到后期運營，對比請真人老師，會便宜很多嗎？

劉文勇：會便宜，但不會很多，現在需要很多技術和運營人員來操作。長期來看，我們自己算過，肯定是有機會顛覆某些事情，才會花這么多時間精力。

隨著技術成熟，算力價格也肉眼可見地往下掉，再過幾年可能會非常便宜。很多素材第一次做的時候很貴，但都是可復用的，因此成本也在遞減。

我們現在的實驗性產品就賣幾十塊錢，主要是為調優模型而做，肯定不掙錢，也不打算掙錢。這個模型如果跑通跑順了，在別的地方放大，想象空間就太大了。

例如教研端被AIGC放大，或將有十倍增速，這個市場是不是有可能成為一個千億的生意？但就目前而言還有很長驗證的路要走。

界面教育：一個行業共識是，數字人技術本身沒有太大差別，關鍵還是應用層，高途如果先跑通，其它教育公司跟進，未來會形成怎樣的競爭格局？

劉文勇：技術的應用本身沒有難度，它就是一個苦力活兒。得有人愿意去吃螃蟹，愿意去做研發，把最新技術變成教學產品，包括若干瑣碎的細節和環節。

行業內擁有技術能力的公司挺多，后面就比誰的動作快，兩年之內一定會形成最開始在線直播大課時的（競爭狀態），拼運營效率和算力，誰能輸出內容，誰愿意踏實做教研。

界面教育：銀行業預計，到2025年，80%的銀行會部署數字員工，承擔90%的客服和理財服務，教育行業何時能達到該程度？

劉文勇：面向大學生的產品應該在這三年就會有變化，然后是中小學生，整個過程五年內一定會走完一個階段。商業變化是很快的，一旦走通，大家都會慢慢接受這個東西。

AI浪潮已經來了，躲不過去的，你的目標就是跑得更快一點。