原文：AI tutors are quietly changing how kids in the US study, and the leading apps are from China

來源：Tech Crunch 作者：Rita Liao 編譯：阿宅 圖源：Unsplash

美國休斯敦的高二學(xué)生Evan遇到不會的微積分題時，他用自己的iPhone上打開名叫Answer AI的應(yīng)用，對著AP（Advanced Placement）數(shù)學(xué)課本上自己不會的題拍下照片，幾秒鐘內(nèi)，Answer AI給出答案，還附帶解題步驟。

而在一年前，Evan會在YouTube上搜索長視頻來解決作業(yè)中的難題。此外，Evan還請了每小時60美元的家教。現(xiàn)在，AI聊天機器人的到來對日本公文式教育（Kumon）等老牌輔導(dǎo)機構(gòu)帶來了威脅。公文式教育已經(jīng)成立66年之久，在美國有1500個教學(xué)點和近29萬名學(xué)生。

Evan說：“家教每小時的費用與Answer AI全年的訂閱費用差不多，我現(xiàn)在不再花那么多錢請家教了。”

與其他幾個流行的應(yīng)用一樣，Answer AI也乘著ChatGPT和其他大語言模型的浪潮，幫助學(xué)生完成各種各樣的任務(wù)，包括寫歷史論文、解答物理題。Data.ai在5月21日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，在美國應(yīng)用商店排名前20的教育應(yīng)用中，有5款是幫助學(xué)生完成作業(yè)的AI Agent，包括Answer AI。

針對AI在教育中應(yīng)該扮演什么角色的話題，爭論從未停歇。AI輔導(dǎo)老師的優(yōu)勢顯而易見：獲得課后輔導(dǎo)的機會更加公平。Answer AI創(chuàng)始人Ric Zhou說，相比灣區(qū)等更富裕、學(xué)習(xí)競爭更激烈的地區(qū)，休斯敦每小時60美元的輔導(dǎo)費用已經(jīng)便宜很多了，灣區(qū)可能是這個數(shù)字的3倍。

作為連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，Ric Zhou還表示，AI可以幫助實現(xiàn)更個性化的教學(xué)，這種程度的個性化在20名學(xué)生的課堂上很難實現(xiàn)。AI輔導(dǎo)老師能記住學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，在回答問題時從不發(fā)脾氣，可以取代富裕家庭請的家教。休斯敦高三學(xué)生Myhanh說，自從用生成式AI學(xué)習(xí)以來，她的數(shù)學(xué)成績在6個月內(nèi)從85分提到了95分。

目前，AI輔導(dǎo)老師大多基于文本進行互動，但很快將優(yōu)化，變得能根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格與學(xué)生對話，這意味著AI輔導(dǎo)老師將變得更有同理心和創(chuàng)造性，更幽默。OpenAI最新推出的GPT-4o已經(jīng)證明，AI助手已經(jīng)能帶著情緒進行語音回應(yīng)。

堵還是疏？

由AI驅(qū)動的、公平的學(xué)習(xí)愿景尚未完全實現(xiàn)。與其他將API調(diào)用轉(zhuǎn)發(fā)給大語言模型的應(yīng)用程序一樣，AI輔導(dǎo)老師也會產(chǎn)生幻覺，并可能生成錯誤的答案。Answer AI試圖通過檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）來提高準(zhǔn)確性，這是一種利用特定領(lǐng)域知識微調(diào)大語言模型的方法。但這種方式犯的錯誤仍然比上一代家庭作業(yè)應(yīng)用要多。上一代應(yīng)用的解題方法是將用戶查詢內(nèi)容與現(xiàn)有的習(xí)題庫相匹配。

一些學(xué)生已經(jīng)意識到AI的局限性，比如Evan經(jīng)常將Answer AI的結(jié)果與ChatGPT進行交叉檢查。但Evan和Myhanh是自驅(qū)力強的那類學(xué)生，他們更傾向于將AI用作學(xué)習(xí)輔助工具，而另外一些學(xué)生可能會讓AI代替自己寫作業(yè)。

目前，老師們還不確定該如何應(yīng)對AI。美國的一些公立學(xué)區(qū)已經(jīng)禁止在學(xué)校設(shè)備上訪問ChatGPT，但學(xué)生一旦離開學(xué)校，就很難要求繼續(xù)禁用AI。

事實是，老師和家長不可能完全阻止孩子使用AI進行學(xué)習(xí)，教育孩子了解AI，將其視為一個有時會犯錯的不完美的助手可能會更有效，而不是完全禁用。雖然很難根據(jù)學(xué)生寫的答案來判斷他們是否真的學(xué)會了某道數(shù)學(xué)題，但AI至少擅長檢測文章是不是AI生成的，在完成需要更多原創(chuàng)思維和表達(dá)的人文學(xué)科作業(yè)時，學(xué)生要想作弊，會變得更困難。

最受歡迎的兩款A(yù)I應(yīng)用來自中國

截至5月，美國最受歡迎的兩個AI助手都來自中國公司，分別是作業(yè)幫去年推出的Question AI和字節(jié)跳動于2019年推出的Gauth。SensorTower的數(shù)據(jù)顯示，自成立以來，Question AI在美國蘋果應(yīng)用商店和谷歌Play商店的下載量已達(dá)600萬次，Gauth自推出以來的安裝量是Question AI的兩倍。

不同的作業(yè)輔導(dǎo)應(yīng)用可能會使用類似的基礎(chǔ)AI技術(shù)，這一情況為外國玩家提供了公平的競爭環(huán)境，他們可以通過調(diào)用AI來研究用戶行為，克服語言和文化障礙。正如Eugene Wei在對TikTok全球成功的典型分析中所寫，“機器學(xué)習(xí)算法的響應(yīng)性和準(zhǔn)確性顯著，可以刺破文化無知的面紗?！?/p>

對同一組大語言模型的依賴也使得這些學(xué)習(xí)應(yīng)用很難僅根據(jù)答案的質(zhì)量進行區(qū)分。一些老玩家，如作業(yè)幫和PhotoMath，可以在其豐富的題庫中使用生成式AI和搜索相結(jié)合的方法來提高準(zhǔn)確性。新入局的玩家需要找到其他方式來脫穎而出，比如增強用戶個性化功能。

“AI Agent需要主動與學(xué)生互動，并根據(jù)個人學(xué)習(xí)需求定制答案?！盧ic Zhou說，“原始語言模型不是現(xiàn)成可用的AI Agent，所以我們試圖微調(diào)我們的AI，讓教學(xué)變得更有效，我們通過這種方式與其他家區(qū)分開來。例如，我們的AI機器人會邀請學(xué)生在答案給出后繼續(xù)提問題，鼓勵學(xué)生進行更深入的學(xué)習(xí)，而不只是讓他們復(fù)制答案?！?/p>