AI革命：从业务运营到教育模式的全面转型

从 Chat GPT 到 Sora，AI 的发展速度令人咋舌，也给各行各业带来了变化和发展。目前不少企业都将 AI 运用于生产和运营之中，也取得了一定的效果。这也让人们看到了 AI 应用的广阔前景，AI 正在被工具化，它所带来效率的跨越式提升，对于行业竞争格局的重塑效应不容小觑。AI 正在渗透我们生活、工作和学习的各个领域，这其中又潜藏那些发展机会呢？

4 月 12 日晚，多鲸与心念绘见创始人林杰和看山科技创始人梁翃围绕 AI 给行业发展带来了哪些机会，以及未来教育会有哪些趋势展开深度对话，探索 AI 时代下企业和个人应如何顺应潮流发展，驱动教育创新。

北京看山科技有限公司，成立于 2012 年，为基础教育领域全学科视频内容提供商，属国家高新企业。在看山科技的 B2B 模型中，通常无法直接与最终用户接触，而是通过采购者来接触市场。这种间接接触导致采购者的反馈与最终用户的实际体验存在较大差异。因此，看山科技的产品和服务的开发更多是围绕采购者的需求，而根据最终用户的反馈进行迭代更新则是一个较长的过程。

现在的商业环境要求企业加快反应速度，在这个快速变化的时代，不仅 AI 技术在加速，业务模式也迫使企业必须快速适应这种变化。例如，如果教学内容设计存在问题，可能会导致学生的退费率上升，因此在处理教学和内容产品时必须非常谨慎。从另一个角度看，看山科技作为一个专注于 B2B 的团队，面临着转化流量和用户运营经验的显著短板，短时间内解决这一问题颇具挑战。因此，看山科技采取了开放合作的策略，目前正在与几家大型的课程平台讨论合作事宜。一旦合作达成，其 AI 儿童艺术课程即将在这些平台上线，借助这些平台过往五到十年积累的用户运营经验提升服务质量。

在提及 AI 在教育行业中带来了哪些变化时，梁翃认为教育中的角色模型已经发生了变化，老师现在已经不仅仅是传授知识的人，而是充当教师、伙伴以及工具的多重角色，教学的重心更多在于对学生思维的培养。

因此，看山科技开启了一个新赛道，致力于培养孩子综合思维能力和 AI 能力。孩子们通过绘画将内心的想法呈现出来，他们的想象力常常令人惊叹，远超成人。AI 艺术课与其他课程相同，目的是让孩子们掌握 AI 工具，学会表达和输出创意。看山科技提供了 100 节录播课程，内容涵盖多种艺术流派和作品。尽管许多人认为在 AI 时代，传统的知识不再那么重要，但基础性知识才是教育的根本，AI 课程也只是以不同的方式调用和应用这些知识。看山科技的课程已经进行了半年，分为六个模块，包括学习如何观察和表达环境、聚焦于生命的观察和表述、鼓励学生探索并表达自己的文化、介绍不同的绘画材料、西方艺术和东方艺术，包括水墨、瓷器和剪纸等。每一个创作过程都是一次深入表达的机会。看山科技利用 AI 与孩子进行实时互动，帮助他们在整个学习过程中成长。

关于幼儿课程和孩子们的体验反馈，梁翃认为，「如果用一句话来描述这门课程，就是教孩子们使用 AI 创作艺术作品。我们故意避免直接提到‘美术’，因为课程内容可以涵盖从雕塑到玩偶设计等多种形式。我们有一个例子，一个孩子最初画了艾莎公主，后来又画了一个奇特的场景，艾莎公主被画在了一个水果海洋中冲浪。这表明孩子的创造力在通过 AI 工具的帮助下发展，他们开始用这些工具表达自己的想法，并通过重组脑海中的元素来创作新的艺术作品。」

未来，看山科技将继续专注于深化对 AI 的理解以及 AI 带给教育领域的变革，努力优化教研和教学部分。AI 在教育领域，将会随着科技水平的进步有着更广阔的应用。未来教育，会更注重培养学生的思维能力和创新能力，AI 作为思维训练和辅助工具将会发挥越来越重要的作用。

心念绘见是一家 AI 原生产品科技公司，专注于研发商业化图像应用软件，致力于将 AIGC 技术应用于社会生产力。首款全自研产品「即绘」，是国内首个基于预训练扩散模型的服装模特 AI 商拍应用，零门槛为服装商家节约 90%拍摄费用。林杰提到，心念绘见目前与武汉的高校正在进行合作，专注于服装设计教育。通过与学校的合作，让学生参与到服装的标签化和模型训练中，这不仅有助于他们的学习，也能将成果商业化。心念绘见向学校提供训练好的模型，既可以用于教学，也适用于商业用途。而学生在收集和标记服装数据的过程中，也会接触到大模型和微调模型的实际运用，增进他们对的 AI 的理解和运用。

图片由AI生成

AI 在教育领域带来的变革将比过去编程对孩子们的影响更深远和广泛，每个人都应该通过 AI 工具培养与 AI 对话和协作的能力，这是未来人类社会所需的关键技能。以往人们认为 AI 技术再发达，也只能根据已有的素材生成作品，不过是对数据进行复制和整合而已。然而，Chat GPT 和 Sora 等工具的出现，让人们看到了 AI 不仅能够学会像人一样对话，甚至还能生成出并不存在的事物。AI 的发展也让人们有了危机感，身处现代社会，除了要面临人才的竞争，还要面临科技可能取代工作岗位的挑战。当下，有许多高校都选择与企业合作，将 AI 引进到课堂教学中去，人工智能技术赋能高校各专业建设的模式展现出了广阔的应用前景。

如果选择固步自封，不去接触新的技术来提升自己的能力，迟早会被时代所淘汰。林杰认为，从工作的角度看，传统的重复性劳动，如流水线作业，非常容易被 AI 和自动化技术取代。相反，那些需要解决具体问题、高度定制化的工作则不容易被替代。目前，心念绘见已经开发了 400 个模型进行自动化培训。随着技术的进步，AI 与通用人工智能之间的差异将会越来越大。例如，有些服装上的花纹非常细致、字体繁多、颜色也不规则，即使使用最新模型训练，也无法准确浮现出来。无论是大型语言模型还是图像生成模型，它们都是通过对训练数据进行向量化和预测来生成结果，但这种方法在高度定制化的情况下错误率较高。因此，对于那些流程化和可以明确定义的工作，可以尽量让 AI 来完成，但深度定制化的任务还是需要人类来处理。

因此，企业和高校在人才培养方面就要格外注重训练他们应用 AI 完成相应工作的能力，同时深入学习技能知识打造 AI 所不具备的定制化、深度化、多变化的特殊竞争能力。唯有不断提升自我，才能在激烈的市场竞争中存活下去，无论是对企业还是人来说，这都是不变的真理。

AI 能够提高工作效率这件事，在各个领域都得到了印证。而对于看山科技和心念绘见来说，AI 帮助他们真正地实现了降本增效。

在疫情期间，看山科技团队并未全员到位，仅有三分之一的人员在工作，而所有任务都需按时完成，给任务交付带来了极大的挑战。但 AI 的到来给看山科技带来了惊喜，看山科技将 AI 引入到生产之中，即使只有三分之一的人员，也能完成原来整个团队的工作量。虽然周围对 AI 技术持怀疑态度，看山科技却见证了它的快速发展，并在 2023 年 4 月看到了人们在社交圈中提及 AI 的变革性影响。梁翃提到，从成本角度看，购买 AI 服务的费用几乎可以忽略。以 AI 绘画工具 Midjourney 为例，服务费用有三个档次：10 美元、30 美元和 60 美元。看山科技选择了 60 美元的高端服务，通常一个账号可供多人使用。除此之外，看山科技每月使用的文稿和其他软件成本总计也只有一两千人民币，但这些工具带来的效率提升是显著的。

看山科技原本是一个传统的内容开发团队，涵盖插画、调研、文案编辑、动画和视频制作等多个部门。现在，看山科技已经转变为一个紧密的小组模式。不仅插画师，动画师和后期视频制作人员也可以进行插画工作，因此原有的插画师团队已不复存在。每个小组都能完成从文稿到图片的所有制作环节。以插画制作为例，原本一个员工一天能画 1 到 3 幅，现在的效率提高了 10 倍至 30 倍。看山还优化了工作流程，形成了由正式员工和实习生组成的一对二的小组模式。由于开发了有效的方法，实习生也能制作同样质量的内容，大幅降低了成本。保守估计，人效比提高了 10 倍，乐观估计可达 30 倍。例如其开发的类似字典一样标准化的插图插件，能够让一台电脑在无人工干预的情况下完成 4000 至 5000 张插图，极大提高了生产效率。

与看山科技不同，心念绘见是使用 AI 来为商家降本增效。在直播中，林杰展示了心念绘见的产品，它能够将平面的商品图立体地展示出来，比如一件平铺的服装可以自动生成模特图，立体地向消费者展示穿着效果。其产品采用了 CPU 扩散模型的底层技术，彻底重构了所有内容，使商品展示更为简化。

图片由AI生成

心念绘见的系统能够迅速生成多种创意版本的海报，例如，创意版可以在 15 分钟内用 1 到 2 张屏幕图生成 30 种不同姿态的模特图像，而 PRO 版则能在 50 分钟内生成多达 50 张不同姿态和场景的服装展示图。他们的网站完全自动化，连日更新内容，以满足行业需求。从成本角度考虑，传统的模特拍摄在产业链中成本较高，例如在杭州，一个模特一小时的拍摄费用大约为 2000 元。而心念绘见的技术使得商家或摄影师可以在家中完成拍摄，大幅降低边际成本。这一切都得益于心念绘见开发的开源代码，它没有使用任何闭源工具，而是将计算资源通过产品转化为高附加值的服务，为特定行业带来真正的成本降低和效率提高。

国内目前有一些公司在研发生成式 ai，尤其是视频生成和图片形成的产品。关于未来的趋势是主要进行自己的研发或者开源，还是基于国外的大模型或者工具来实现自己的应用？梁翃表示，看山科技更多的是理解行业场景，并调用最新工具解决场景内的问题，技术开发并不在看山科技的业务范围之内。在大模型与行业场景之间需要转化，而这需要一些技术团队提供深度服务。因此，看山科技不专注于任何特定产品，而是专注于了解行业用户的需求，并致力于解决他们的问题。

林杰则认为在国内进行大模型研究非常困难，这不是一般创业团队能完成的事情。直观来看，企业可能只能从事应用开发。应用开发的区别在于，是进行基础级应用还是更深层次的应用。深层次的应用可能需要人工参与，例如针对特定案例的物理交付。另一种方法是开发成为一个集多种功能于一体的通用工具，为用户提供看似一站式的服务体验。AI 越深入使用，就会发现其局限越大。在有限能力下，也只能尽可能帮助各个不同企业降本增效。