AIGC 교육 산업 파노라마 보고서: AI 조교 및 교사가 실현되고 학습 기계가 새로운 기회를 안내합니다

1년 간의 빠른 반복을 거쳐 업계는 이미 어떤 산업에서 생성 AI가 가장 먼저 구현될지에 대한 답을 얻었습니다.

교육 분야는 OpenAI의 핵심 애플리케이션 중 하나로 꼽힐 뿐만 아니라, 국내 대형 모델 제조사 레이아웃의 핵심 방향이 되기도 했습니다.

생성 AI 기술의 발전은 대형 모델과 인간의 상호 작용이 지속적으로 개선되고 있음을 보여줍니다. 대형 모델은 훈련을 통해 인간의 사고방식을 지속적으로 학습하고, 인간 역시 대형 모델과의 대화를 통해 새로운 영감과 지식을 얻습니다.

이 과정은 교육이 추구하는 이상적인 상태이자 '가르치고 서로 배우는 것'의 구현이기도 합니다. Generative AI는 교육과의 호환성이 높아 교육을 탁월한 응용 분야로 만듭니다.

상륙 장소를 결정한 후 더 중요한 것은 기술과 교육을 어떻게 결합하여 후자에 힘을 실어주는 역할을 달성하는지입니다.

지난 한 해 동안 AIGC 역량 강화 교육은 어떤 성과를 거두었나요? AIGC는 교육을 어떻게 방해할 것인가? 앞으로 제너레이티브 AI의 발전으로 인해 교육에는 어떤 새로운 트렌드가 나타날까요?

큐빗 싱크탱크는 "AIGC 교육산업 파노라마 리포트"에서 업계 내외 교류를 체계적으로 검토했습니다.

핵심 견해는 다음과 같습니다.

• 교육의 큰 모델이 업계의 기반이 되었으며 "AI 네이티브" 아이디어가 업계의 모든 측면에 침투했습니다.
• AI 인텔리전스는 "맞춤형 학습"이 포괄적이 되도록 지원합니다. 학생마다 자신만의 AI 교사가 있습니다
• AI 에이전트가 보조 교사로 변신하여 교사의 능력 향상을 돕습니다.
• 학제간 이해는 대규모 교육 모델에서 높은 수준의 역량을 구축하며, 이는 모델 레이어 플레이어의 핵심 경쟁력이 될 것입니다
• 교육 대형 모델은 멀티모달리티로 진화하고 있고, 랜딩 제품도 대세
• 향후 3~5년 안에 AI PC가 하드웨어 제품의 주류가 될 것입니다.
구체적인 내용을 하나씩 살펴보겠습니다.
• 제너레이티브 AI가 교육 기술 분야에 완벽하게 적용됩니다.

제너레이티브 AI가 AI 2.0 시대로 우리를 이끌고 있습니다. AI는 엄청난 양의 데이터를 학습함으로써 놀라운 생성 능력을 입증했으며, 그것이 생성하는 답변은 인간의 언어 의사소통에 더 가깝고 어느 정도 사람들의 사고 의식을 자극할 수 있습니다.

교육기술 분야에서 가장 직관적인 변화는 'AGI' 제품입니다. 학습 기계부터 APP, 스마트 교육에 이르기까지 교육 기술 분야는 어느 정도 GPT 제품에 접근할 수 있습니다.

2023년 5월~6월 동안 iFlytek의 Spark 인지 대형 모델을 탑재한 AI 학습기의 GMV는 전년 대비 각각 136%, 217% 증가했습니다. AI 학습기도 듀얼 플랫폼이 되었습니다. JD.com과 Tmall은 작년 Double Eleven 세일즈 챔피언이었습니다.

교육의 큰 모델이 산업의 기반이 되었고, "AI 네이티브"라는 아이디어가 산업의 모든 측면에 침투했습니다.

K-12 그룹을 위한 AI 학습 머신은 완전히 시장에 소개되었습니다

학습 기계는 국내 시장 기술 제품에 고유합니다. 대형 모델의 지원으로 학습 기계는 사용자에게 점진적인 가치를 제공함으로써 매출 반등을 달성했습니다. 제품 측면에서 중국의 AIGC 교육에 있어서 대부분의 대기업은 사용자에게 점진적인 가치를 제공하여 제품 판매를 늘리기 위해 학습 기계에 대형 모델을 장착하는 것을 선택합니다.

현재 학습 기계 트랙의 경쟁은 치열하며, 생성 AI의 등장은 학습 기계에 대한 새로운 경쟁 장벽을 구축할 것으로 예상됩니다.

사용자 관점에서 학습 기계는 K-12를 대상으로 합니다. 이 그룹의 사람들을 위해 기꺼이 비용을 지불하려는 의지는 부모에게서 나옵니다.

초등학교에서는 부모가 자녀의 관심 개발을 중요하게 생각하지만 중학교에서는 제품이 자녀의 학업 성취도를 향상시킬 수 있는지 여부를 중요하게 생각합니다.

언어 학습 APP 제품 경험이 업그레이드되었으며 예상보다 시장 피드백이 좋습니다

언어 학습 APP이 해외 시장에서 뛰어난 성과를 거두었으며 대표 제품이 GPT4에 연결되었습니다. 국내어 APP에서도 대형 모델에 접근할 수 있으며, 생성 AI 기술을 활용한 대화형 질문과 답변이 이전 세대 제품에 비해 대폭 개선됐다.

제품 측면에서 소프트웨어를 통해 AIGC 교육 트랙에 진입한 기업은 일반 대형 모델에 접근하고, 자체적으로 축적한 교육 데이터를 활용해 APP 제품을 중심으로 미세 조정 교육을 진행합니다.

이 제품은 대화 경험이 업그레이드되어 현재 교육용 대형 제품 중 가장 긍정적인 시장 반응을 얻고 있는 카테고리입니다.

시청자 수요 측면에서 현재는 주로 대학생과 직장인이 주를 이루고 있습니다. 이 그룹의 사람들 중 대학생도 성적을 향상시킬 필요가 있는 반면, 직장인은 성적을 향상할 필요가 없습니다. 이 두 그룹의 사람들에게는 사용자 유지율이 핵심입니다. 이를 바탕으로 제품 디자인에서는 사용자 경험과 마케팅 전략에 더욱 주목하게 될 것입니다.

제너레이티브 AI는 교육 개혁의 새로운 원동력이 되었습니다

교육과 기술의 결합은 오랜 역사를 가지고 있습니다. 1990년대 인터넷의 보급과 함께 온라인 교육 시대가 시작됐다. 21세기에 들어서면서 지능형 시스템의 도입을 통해 적응형 학습이 해외교육의 화두로 떠오르고 있다. 2010년 이후에는 인공지능 기술이 발전하면서 교육 분야에서도 지식 그래프 등의 기술이 활용되기 시작했다.

모든 단계에서 교육은 현재 기술과 결합되어 교육이 직면한 문제를 해결할 것입니다.

제너레이티브 AI 시대에 기술과 교육의 통합은 교육의 두 가지 핵심 역할인 교사와 학생에게 전복적인 영향을 미쳤습니다. AI는 새로운 형태인 에이전트(Agent)로 교사와 학생의 일상 생활에 통합되어 교육 및 학습 지원 제공을 기반으로 학습 및 작업 상태를 변경합니다.

AI와 교육의 결합으로 기술 기업의 교육 시장 점유율도 높아지고 있으며, 생성 AI 역량이 새로운 경쟁력이 되었습니다.

AI 지능은 "맞춤형 학습"이 포괄적이도록 도와줍니다. 각 학생에게는 자신만의 전담 AI 교사가 있습니다.

AI 지능은 학생들에게 맞춤형 교육을 제공합니다. 주로 방과 후 단계에 반영되어 효과적으로 One- 1대1 학습 코칭.

생성 AI 시대에 교육자에게 가장 큰 기회는 적응형 교육의 보편적인 이점입니다.

생성 AI 이전에는 교육 분야에서 맞춤형 학습을 사용하는 것은 매우 비용이 많이 드는 문제였으며, 고급 하드웨어 장비, 더 많은 교사 및 교육 장소가 필요하여 학교와 가족에게 높은 요구 사항을 안겨주었습니다.

생성 AI가 등장한 후 AI 에이전트의 개발이 가능해졌습니다. AI 에이전트는 각 학생의 개인 조교 역할을 하고 언제 어디서나 학생들과 함께 공부할 수 있습니다.

AI 에이전트는 교사의 보조자로 변신하여 교사의 능력 향상을 돕습니다.

도구 사용 측면에서 AI 에이전트는 교사의 학습 비용을 절감하고 거의 문턱 없는 사용을 제공합니다. 작업 과정에서 AI 에이전트는 교사가 코스웨어를 보다 효율적으로 생성하고 교육 설계 아이디어 등을 제공하도록 돕습니다.

AI 에이전트는 교사의 생산성을 어느 정도 향상시켜 학생의 읽기 쓰기 능력을 향상시키는 데 더 많은 교사의 에너지를 사용할 수 있습니다. 교사의 책임은 점차적으로 가르치고 의심을 해결하는 것에서 사람들을 교육하는 것으로 옮겨가고 초점은 학생 성과에 집중하는 것에서 학생들의 심리상태에 주의를 기울인다.

변화와 과제가 공존합니다

교육용 대형 모델은 구현 과정에서 주로 세 가지 유형의 문제에 직면합니다.
1) 데이터 품질; 2) 환상 문제;

도전 1: 고품질 데이터 부족으로 인해 모델 일반화가 불충분함

너무 많은 반복 콘텐츠, 품질이 낮은 기사 등 품질이 낮은 텍스트 데이터는 모델 학습 효과에 영향을 미칠 뿐만 아니라 특정 컴퓨팅 성능 낭비.

교육 데이터, 특히 교육 행동 데이터에 대한 제한된 접근과 고품질 교육 주석 데이터의 부족으로 인해 훈련 ​​가능한 교육용 인공 지능 모델이 제한됩니다. 따라서 데이터 품질은 대규모 교육 모델 개발의 핵심이 됩니다.

도전 2: 대형 모델을 교육에 대규모로 적용하려면 환상 문제를 해결해야 합니다.

교육 분야에서 대형 모델의 경우 가장 중요한 것은 모델의 정확성과 가치 지향성을 보장하는 것입니다. 답변.

정확도는 수학 문제에 반영됩니다. 현재 수학 문제에 대한 대규모 교육 모델의 정확도는 낮으며 아직 대규모로 적용할 수 있는 수준에 도달하지 못합니다. 일부 고급 수학 문제에 대한 답변의 정확도는 일반적으로 50% 미만입니다.

교육 분야에서는 검색 증강 세대(RAG) 기반의 질의응답 추론과 프롬프트 워드 엔지니어링 기반의 질의응답 추론을 통해 환각 문제를 해결할 수 있습니다.

도전 3: 가치 정렬은 대규모 교육 모델을 구현하는 유일한 방법입니다

가치 지향의 경우 주로 극단적이거나 사실과 일치하지 않거나 대규모 교육 모델의 답변에 약간의 잘못된 안내가 있는지 여부를 나타냅니다. -스케일 모델.

가치 정렬 측면에서 일반적으로 사용되는 방법은 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)로, 일반 텍스트 데이터 코퍼스에서 훈련된 언어 모델을 복잡한 인간 값에 정렬할 수 있습니다.

또한, 대상이 학생이기 때문에 대규모 교육 모델에 대한 검토가 더욱 엄격해질 예정입니다. AI 생성 콘텐츠도 수동으로 검토하여 품질이 낮은 콘텐츠를 추가로 필터링하고 생성된 콘텐츠에 잘못된 방향이 없는지 확인합니다.

산업 변화는 새로운 트렌드를 가져옵니다

다양한 학문적 이해와 높은 수준의 대형 교육 모델 구축 능력은 모델 레이어 플레이어의 핵심 경쟁력이 될 것입니다

국내 시장에서는 자체 대형 모델 구축이 필수 능력이 되었습니다 업계 선수들을 위한 .

교육 분야에서는 AIGC에 진출하는 기업들이 모두 자체적으로 대형 모델을 구축하는 방식을 선택합니다. 차이점은 모델의 성능에 있습니다. 일부 회사는 포괄적인 개인교습을 제공하기로 선택하는 반면, 다른 회사는 먼저 단일 주제에서 획기적인 발전을 이루기를 선택합니다. 현재 기업이 자체 구축한 대규모 교육 모델은 학제간 지식을 통합할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 미래에는 학제간 이해가 자체 제작 대형 모델에서 높은 수준의 역량을 구현하는 것이 될 것입니다.

학제간 대형 모델은 지식 연결과 실제 문제 해결 사이의 기술적 가교입니다.

학제간 대형 모델은 중학생, 대학생 등 풍부한 지식 시스템을 습득해야 하는 학생 그룹에서 더 높은 가치를 갖습니다. 중학생의 경우 공부할 과목이 많습니다. 학생들의 일반적인 학습 방법은 많은 수의 질문을 연습하고 반복적으로 암기하는 것이지만 지식 포인트 사이에는 "연결-전이"가 없습니다. 따라서 시험을 본 후에는 잊어버리기 쉽고 실제 응용과 결합할 수 없습니다. 이는 교육계가 늘 해결하고 싶었던 문제이기도 하다.

학제간 대형 모델은 학생들이 지식 포인트를 진정으로 통합하고 지식을 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있도록 돕는 문제를 해결합니다.

교육용 대규모 모델은 다중 양식으로 진화하고 있으며 구현된 제품은 풍부한 경향이 있습니다.

다중 양식 대규모 모델은 다양한 양식의 정보를 통합하여 보다 정확하고 포괄적인 이해와 추론을 촉진할 수 있습니다.

교육 분야에서 에이전트는 학생의 글쓰기, 그림, 언어 표현 및 기타 데이터를 분석하여 학생의 학습 상태와 요구 사항을 더 잘 이해하고 맞춤형 지도와 제안을 제공할 수 있습니다. 교사의 수업 데이터와 교실 상황을 분석하여 교사가 실시간으로 학생을 관리하고 효율적으로 수업을 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

대형 멀티모달 모델의 개발에는 하드웨어의 지속적인 업그레이드가 수반될 것이며 이에 따라 AI 에이전트의 제품 형태도 반복될 것입니다. 데이터 차원이 증가함에 따라 AI 에이전트는 점차 사용자의 "독점" 파트너가 될 것입니다.

향후 3~5년 안에 AI PC가 주류 하드웨어 제품이 될 것이며, GenAI + Fusion

AI 에이전트는 인터넷 AI에서 구체화된 AI로 전환하면서 구체성을 향해 발전할 것입니다.

현재 AI 에이전트는 "인간-기계 협업"을 통해 작업을 완료하는 대규모 모델 애플리케이션의 주류 형태가 되었으며 AI 에이전트가 대부분의 작업을 수행합니다.

AI 지능은 이제 다양한 스마트 기기에 소프트웨어 형태로 존재하며, 일부 제품에는 이미 디지털 인간 이미지를 탑재하여 상호 작용의 현실감을 높였습니다.

앞으로 A요원은 가상세계에서 현실세계로 더욱 진화하여 물리적인 이미지를 갖게 될 것입니다. '소프트와 하드를 결합한' 구체화된 지능은 에이전트의 역량 범위를 더욱 확장할 것이다. 이 단계에서 AI 에이전트는 로봇 형태로 교육 실습 시나리오를 강화하고 더욱 강력한 동료애 속성을 갖게 된다.

브레인컴퓨터 시대에는 AI 에이전트와 인간의 상호작용이 더욱 심화될 것입니다. AI 에이전트는 인간의 의도를 더 정확하게 이해하고 상태를 분석하며, 학습 장애가 있는 사람들에게 개입하여 통합할 수 있게 될 것입니다. 인간과 기계는 새로운 차원에 도달할 것입니다.

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