今天小編分享的教育經驗:小葉子音樂創始人葉濱:未來5年,個性化教育一定會被AI2.0引爆,歡迎閲讀。
小葉子音樂科技創始人兼 CEO 葉濱
芥末堆 LAN 5 月 10 日報道
5 月 9 日,校長邦和芥末堆聯合主辦的 2023 中國素質教育發展高峰論壇暨第二十屆校長邦全球教育產業博覽會在北京開幕。本次會議以 " 新時代、新教育、共享未來 " 為主題,小葉子音樂科技創始人兼 CEO 葉濱以 "AI 時代的素質教育 " 為題進行了内容分享。
葉濱談到,過去 5 年,我們采用 AI1.0 打敗了真人一對一,未來是什麼?今天的趨勢已經非常清楚了,未來的十年一定屬于 AI2.0,每個人都用過微信的表文字,還有琴聲識别,包括到各個酒店,到機場去登記人臉識别,這都是 AI1.0 的事。而從去年開始 ChatGPT 引爆的生成式 AI 和推薦算法是未來 10 年的趨勢。
以下為嘉賓分享實錄,經編輯:
我今天主要講的是在 AI 時代,如何把 AI 和教育結合起來。
首先分享一個案例,是過去 5 年對我們來説很精彩的一場商戰。過去 5 年鋼琴陪練行業發生了很大變化,剛才王小玮老師也説了音樂有很多的美,無論是孩子、老人還是成年人想學音樂的人非常多,但是學習的時候會面臨一個很大的挑戰,那就是太難了。大家都知道一個孩子把琴學好需要經過很多練習,正常孩子學習一周會上一堂課,其他時間是在家裏練琴的,如果不練琴是學不會的,而練琴這件事對孩子提出了很多要求,孩子可能會彈不對,可能會形成錯的肌肉記憶,并且大部分家長沒有能力(輔導),很多家長沒有學過樂器,也沒有那麼多時間。
鋼琴陪練,五年復盤
恰恰在鋼琴賽道或者整個音樂教育賽道催生了陪練,有人問我音樂教育最大的挑戰是什麼?我的回答是太難了。任何一個學科,像語文、數學、英語、體育,這幾個賽道都不會產生陪練,但是鋼琴是有陪練的。到去年為止陪練行業具有很大的變化,這和 AI 發展息息相關。
2017 年陪練開始興起,這麼多年陪練迎來了非常大的成長,讓人們了解可以通過陪練這種方式解決家長的需求。小葉子也是從那個時間開始進入到一對一陪練行業。2018 年是行業某頭部企業的高光時刻,那一年融資差不多 2 億美金,其實那個時候 K12 教育,包括少兒英語教育很少能做到一年 2 億美金的融資,但是鋼琴陪練是可以做到的,這是我們非常高光的時刻。
當這個行業發生這麼大事件的時候我們怎麼選擇?我們的初衷是怎麼給這個行業帶來價值。2019 年一對一陪練這個賽道蓬勃發展,在蓬勃發展的趨勢下我們開始轉型,做了 AI,并且 2021 年我們的轉型赢得了成功。2020 年這一年的時候我們的新產品反超了行業所有對手,并且 2021 年的時候智能陪練成為行業主要的產品,所以説 2021-2022 年這兩年期間我們行業發生了劇變,產生這一劇變的影響因素就是 " 雙減 "。大家知道其實雙減對素質教育沒有帶來很大衝擊,而是對資本市場帶來了非常大的衝擊,那就意味着當這個模式不能繼續融資的時候會帶來很大挑戰。
大家可以看到 2021 和 2022 年我們行業的另外兩家對手倒下了,而小葉子成為唯一一個留下的公司,為什麼?我們可以為大家簡單回顧一下當時的行業格局。2018 年我們花了一年時間單月規模達到 1500 多萬,當時的融資我們只融了一個多億,而對手融了差不多 10 個多億,從錢的比例來説是 10 比 1 的距離。從賽道的經驗來説對手幹了三年,我們剛幹了一年。
從對比來看這場仗我們是打不赢的,基于這個原因我們做了 AI 陪練,這是我們做的重要決定。當 2018 年底對手單輪融資超過 1 億美金的時候,我們的做法就是裁員,裁掉了将近 3/4。我們發現一對一的财務模型并不好,在座都是做企業的可能會有深刻的體會,企業最終要面對經濟模型,我們大約做了一年多一點的時間發現單純的一對一陪練這個賽道它的獲客模型是不好的。當時我們看上市公司,把獲客成本都加上去發現每 1 塊錢的收入最後要付出大概 1.2 塊,甚至更多的成本,這還沒有算不可攤銷的成本,所以我們發現這樣的經濟模型是不可持續的。
雙減之後大家看到不光是素質教育,包括學科教育,一對一的賽道發展境況都不太好,所以當時我們為什麼很堅決地做轉型?一是對手錢太多了,我們打不赢,即便有可能打赢,我們發現也不值得打,打下去誰都沒有好下場。
All IN AI
這是 2019 年初我們做的一個堅定的決定,要做 AI。我們知道用户的需求是真實的,所有的用户都非常希望有一個產品能解決孩子在家練琴的問題,無論是鋼琴還是小提琴,練琴的需求是存在的,如果通過一對一的老師解決這個事成本太高了,對家長來説負擔的費用也非常高。所以當時我們通過 AI 產品解決這個問題,會對家長有非常大的幫助。
我們當時請郎朗來辦公室測試我們的產品。大家知道鋼琴的陪練首先解決的琴聲識别,這和語音識别是完全不同的技術,語音識别是基于語言模型,這個事必須從頭來做。還有一個點很難,就是必須做到非常高的精準,當鋼琴的曲子復雜難度達到三級以上的時候,是有好幾個音的,識别具有巨大的挑戰。我們可以看到今天很多用户達到了 8 級、10 級的水平,如果對這些高難度的曲目做精準的識别這對算法的要求是非常高的。還有識别的精準率,假如説做到 95%,就是 20 個音可能有一個音識别不準确,這是不允許的,要做到 100% 的準确率才能把這個事做成。
當我們打磨成產品之後這個產品的競争力非常的獨特,從用户視角來看家長選擇一對一的陪練和 AI 的陪練對比是非常明顯的。一對一陪練每周上兩次課,一年成本是 8000 塊錢,AI 是 2000。我們可以看到一對一陪練用户群是收入非常高的用户,一般家庭這個費用比較有負擔。但是AI 陪練是所有的用户都可以用,我們做過調研發現用户的平均使用每周達到 4 次以上,每次使用 40 分鍾,而且不限時,這是非常大的亮點。
從孩子的視角來説,我們的 AI 互動產品做了很多遊戲化的設定,對孩子來説是非常好玩的,所有練琴的數據通過報表看得非常清楚,就是 AI 產品的獨特優勢。如果只是請老師做陪練,這方面是有差距的。經常有人問有了 AI 是不是不需要老師了?不是的,音樂歸根到底是藝術,藝術的指導還是需要人的。AI 解決的是标準化的問題,把音彈對之後,我們是想解決不出錯的問題,一對一和 AI 不是互相替代的關系,是可以相互補充的
這個數字是我們從第三方平台看到的,這是在 2020 年,我們在一年時間從用户規模和收入規模上反超了對手。最後的結果是對手沒有做下去,這就是過去 5 年發生的事。我們今天説 AI 會帶來很大的變化,實際上過去 5 年在陪練賽道上率先發生了,當對手有 10 個億資金規模的時候,如果沒有采用 AI 的趨勢,可能會到最後面臨關閉的情況。
AI1.0-AI2.0
未來怎麼樣?過去 5 年我們采用的是 AI1.0 打敗了真人一對一,未來是什麼?今天的趨勢非常的清楚了,未來的十年一定屬于 AI2.0,每個人都用過微信的表文字,還有琴聲識别,包括到各個酒店,到機場去登記人臉識别,這都是 AI1.0 的事。而從去年開始 ChatGPT 引爆了生成式 AI 和推薦算法是未來 10 年的趨勢。
生成和推薦帶來的影響已經無處不在了,個性化的推薦在各個賽道早就引爆了。幾年前流行的都是新聞客户端,但是現在都被今日頭條反超了。如果有人回顧當時的用户數據,2017 年有一個數據:新聞客户端每天的用户使用時長 5-10 分鍾,今日頭條使用的時長是 70 分鍾,70 分鍾 VS5 分鍾,這是完全不一樣的產品,個性化推薦的強大大家千萬不要忽視。
今天我們看到所有的課程還是以 PGC 為主的,老師生成的内容,未來一定會變成個性化的内容。個性化教育我們已經談論了很多年,所有的教育工作者都認為個性化一定是對的,今天市面上無論是線上還是線下都是個性化,個性化有兩個前提條件,一個是首先對每個用户先有了解,如果對每個用户有精細化的了解會帶來一個結論,你的教學產品一定不只是單向的。今天人很多,大家聽進去多少,聽懂多少,甚至有沒有在聽我是不知道的,我是對用户缺乏精細化的了解。
如果我對用户有了了解之後,接下來我們要為每個用户定制與他匹配的内容。像今天的抖音知道我們的愛好,就可以推給我們喜歡的内容,這是個性化兩個必不可少的東西,這個事以前做不到。今天能做到這件事只有生成式 AI,所以説生成式 AI 代表未來個性化教育很重要的趨勢,有了這些會使個性化教育成為可能。
這是 GPT4,大家可以看到這是它的官網,有 6 個界面,2 個是關于教育的。所以在 OpenAI 全球最領先的生成式公司,6 個 demo 有兩個是教育,我們可以明顯感覺到教育的重要性。
我們用的時候理解到為什麼這個產品做到個性化教學,同樣是一個句子,可以根據每個人的能力生成不同的東西,我相信這個對于孩子的體驗,對于學習的效率提升有巨大的幫助。
我也想説一下對這個事的看法,我想未來 5 年個性化教育一定會被 AI2.0 引爆,就像今日頭條打敗人工編輯的客户端,像抖音大殺四方一樣,這件事是必然發生的。
我們的使命是希望讓每個人在學音樂的過程中更有興趣,更高效,讓每個人享受到音樂的樂趣,怎麼做到?其實背後的邏輯一定是通過 AI 來幫助你更個性化地學習,有效學習,我們未來的使命通過 AI 實現,我希望見證更多的夥伴擁抱個性化教育的大浪潮。