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人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
AI 学习时代,五大未来趋势预测
多鲸 · 2023-04-13 · via 人人都是产品经理

ChatGPT出现之后,许多人都感受到了AI大模型的力量,不少行业也在尝试加快与ChatGPT等AI技术的融合步伐,那么在未来,AI+学习可能会走向什么样的发展路径?有哪些AI学习趋势值得我们关注?一起来看看作者的解读。

当 OpenAI 去年推出其聊天机器人 ChatGPT 时,AI 技术的追随者很快就宣告了相关的领域的死亡,比如编剧、计算机编程和音乐作曲等。其中,教育行业的从业者几乎立刻就感受到了 ChatGPT 的强大力量。借助 ChatGPT 的技术,学生现在可以轻松地在论文和大学入学申请文章中作弊,而另一方面,老师们可以将繁重的备课作业交给人工智能,而没有人会察觉到。

然而, ChatGPT 并不是教育的终点。就像学生们开始将聊天机器人的对话内容作为自己的作品一样迅速,新一轮用于检测人工智能写作的作品 AI 程序也出现了,而教师们则开始将ChatGPT 的回答融入到课程计划中,以便赶上学习潮流。

事实上,如果充分利用,人工智能有潜力极大地增强学生批判性思维能力和拓展软技能。存在这样一种担心:如果孩子过分依赖人工智能来回答问题,那么可能会导致他们停止学习基本技能,逃避日常练习,最终淡忘基础常识。心理学家爱德华·德西和理查德·瑞恩在自我决定理论中提出,人类本质上是由自主性、相关性和能力驱动的,也就是说,学生将继续学习,无论任何捷径出现。以百科的创建为例,学生并不会因为能够在网站上迅速搜索到日期和公式而放弃文理科的学习,相反,学生能够通过网站工具而能够更好地检验答案正误,辅助学习进步。

由于教育是人工智能的第一个消费者用例之一, ChatGPT 等程序将是数百万儿童、教师和管理人员接触 AI 技术的方式。因此,我们有必要关注人工智能的应用和其对我们生活的影响。下面,我们将探讨人工智能和未来学习、知识和教育的五个预测。

一、一对一模式成为主流

以前,只有富人才能够享受像辅导、指导、导师服务和治疗等一对一支持。但是,人工智能将有助于将这些服务民主化,让更多人受益。实际上,布鲁姆的「2 Sigma问题」发现,接受一对一教学的学生表现出的成绩比传统教室中的孩子高出两个标准差,而现在AI已经成为解决这一问题的可能途径。AI潜在地可以成为任何人的实时导师,而人类则可为AI提供深入的知识和情感、行为上的支持。例如,学术工具Numerade最近推出了一款名为Ace的AI导师,它可以生成个性化的学习计划,根据学生的技能水平策划合适的内容。

AI 还可以让专家和学术名人对所有学习者都可及,打破资源壁垒。这对于导师学徒制至关重要的职业来说,这个发展具有极大的民主化意义。想象一下,如果一位初创公司的创始人可以随时与 Marc Andreessen 或 Paul Graham 的 AI 版本进行聊天会怎样!这正是创业公司 Delphi 正在尝试做的。而 Historical Figures 则让用户与重要历史人物如亚伯拉罕·林肯、柏拉图和本杰明·富兰克林对话,而 Character AI 则让任何人创造「角色」,无论真实还是虚构,都可以进行对话。

在像心理健康这样容易受到污名化的领域,通过 AI 增强的解决方案(例如 Replika 或 Link )可能比人类治疗师更容易接近,因为它们更便宜并且 24 小时可以预约,鼓励那些害怕陌生人接诊的患者。AI 也可以即时个性化和贴合个人风格偏好(例如认知行为疗法还是更传统的行为疗法),解决心理治疗行业中难以发现和匹配的问题。增强型 AI 治疗软件的边际成本也很低,这意味着可以创建更经济实惠的最终产品,从而实现大规模市场准入。并不是我们想象中人类不再起作用的世界。目前,AI 并不完美,它尚且不能达到 100% 的人类级别的周到和专业知识。此外,有时候,人们有可能仅希望与现实生活中的人互动。

二、AI让个性化学习从梦想变为现实

借助人工智能,个性化学习可以得以实现。

通过使用人工智能,我们可以实现个性化定制学习模式和通过视觉、文本、音频等内容多元素,并且根据用户的喜好,可以轻松地引入孩子或成人喜爱的角色、爱好或流派,制定个性化的课程内容。此外,我们还可以通过软件跟踪用户的知识阶段和测试学习进展,根据现有的差距为用户定制内容,以更精准的了解用户学习诉求。

例如,Cameo 推出了一个儿童产品,其中包括 Blippi、蜘蛛侠和其他热门的IP人物角色。有位母亲请求「蜘蛛侠」鼓励她的孩子使用厕所,而这确实似乎起到了作用。同时,人工智能还能更好地满足不同类型的学习者需求,包括那些高级学生、在某些学科上落后的孩子、不喜欢在教室里举手的学生,以及那些有特殊学习需求的学生。

三、全新一代面向师生的AI工具或将崛起

历史上,学生和教育工作者在生产力软件方面起着重要作用,他们通常是这些软件的早期采用者。创新初创公司的创始人和开发者通常会注意到学生和教师的需求,并通过他们的反馈来改进和优化他们的产品。比如,Canva和后来被SAP收购的Qualtrics。这种趋势也适用于聊天式对话界面和基于人工智能的下一代软件工具,这些工具很可能成为教师和学生的早期采用者。

我们预计教师会拥抱下一代AI工具的另一个原因是,教师,尤其是来自公共机构的教师,工作过劳且资金不足,使他们没有时间集中精力关注他们更愿意关注的事情:学生。今天,教师花费大量时间评分、制定课程计划和备课。通过学习数百万早期的教育材料,人工智能可以减轻教师的工作量,例如创建教学计划和拟写教学大纲。所有教师需要做的就是为他们各自的课堂精细调整和量身定制输出。通过解放自己的时间,教师现在可以专注于以前「额外」活动,比如给个别学生个性化的关注。

至于学生,他们喜欢找到节省时间并在工作中获得优势的创造性方式。Chegg 是前一代的宠儿。现在,诸如 Photomath 和 Numerade 等新的基于人工智能的资源已经出现,并正在帮助学生解决和理解复杂的数学和科学问题。尤其是大学这种密集的环境,受欢迎的产品可以通过学生组织、社交俱乐部、活动甚至在课堂上实现迅速传播。

四、AI写作纳入评价体系,制定新的评估规则

自从 ChatGPT 发布以来,公立教育工作者开始争论如何以及是否应该「监管」AI 辅助的学校作业、大学招生等,许多公立学校,包括纽约、西雅图等大型公立学区,暂时禁止使用ChatGPT 和其他相关的 AI 写作网站。甚至连大学招生申请的使用也受到了质疑。

同时,许多教育工作者认为 ChatGPT 是一种应该与学习和教学相结合的技术,并且使用 AI 将是未来关键的职业技能。为了实现这一点,我们需要在课堂上和评估课堂成果的方式上进行一系列的调整——就像当百科、计算器、互联网、个人笔记本电脑等出现并最终成为关键的课堂技术时一样。新一代的工具正在出现,这些工具可以帮助学校更好地评估学生的学习成果并颁发证书,同时也有一些利用 AI 的工具可以让教师和学生的生活更加美好和轻松。

需要考虑的一个问题是,这种技术的获取方式可能会给某些学生在学习和输出上带来很大的优势。例如,在禁止使用 AI 工具的学校中,没有家庭互联网接入的学生可能无法接触到 AI 技术,而有资源的学生则可以在家学习和使用。这也将扩大公立和私立学校教育之间的差距,因为私立学校比公立学校更容易采用和整合新技术,因为它们拥有较低的师生比和更高的预算。

五、AI产生误导与偏见,事实核查至关重要

算法是基于现有数据训练的,但所有这些数据目前仍受人类判断和行为的影响。这意味着各种社会偏见——种族、性别等——被嵌入算法中,并且这些偏见将继续被放大。例如,Gmail 的句子完成 AI 假定投资者必须是男性。Google 的智能写作团队已经多次尝试纠正这个问题,但至今仍未成功。

在这个充满偏见的环境中,当 AI 提供错误信息(或虚假事实/新闻)时,事实核查将变得至关重要。今天的 AI 生成的回应特别危险,因为它们可以轻松地组成连贯的散文,其水平的精细程度可能会欺骗人类,误以为信息是事实准确和真实的。例如,华盛顿大学在 WSJ 上介绍的一项研究显示,72% 的人读一篇由 AI 生成的新闻文章认为它是可信的,尽管它的事实是不正确的。

在这个时代,无论是任何人还是机器人都会创造大量的内容,因此如何筛选高质量和事实准确的成为需要主流大众去关注的问题。对于用户生成的内容和其他非品牌的媒体,人们的信任将会降低。另一方面,观众可能也会盲目信任他们已经关注和尊重的人物、品牌和”专家”。

最后,我们可能会培养出一代只有表面能力而没有基本细节理解的人。这可能会在边缘情况和危机时引起问题,因为深入了解基本细节变得重要。以 Web 开发的抽象为例:我们越来越远离低级硬件、基础设施和后端,进入了 GitHub Copilot 等世界,其中前端工程师几乎不需要接触数据库或后端。甚至还有为非技术用户提供的无代码解决方案。这种抽象非常好,因为它能够实现更多的创造,并赋予技能较低的用户更多的权力。但是,当后端出现关键性故障时,而没有人了解如何修复它时,会发生什么?

作者:多鲸编译,来源:a16z

来源公众号:多鲸(ID:DJEDUINNO),产业视角下的教育行业研究。

本文由人人都是产品经理合作媒体@多鲸 授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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