【金融時報】誰讓「80後」家長內卷？

楊楊：中國年輕一代父母希望孩子具備數學思維的期望，在很短時間內變得迫切起來。更要緊的是，期望已經轉化為購買力，火花思維們的爆發來勢洶洶。

中國年輕一代父母希望孩子具備數學思維的期望，在很短的時間內變得迫切起來。

從「數學思維要不要從小抓起」、「數學思維怎麼提升」到「數學思維培訓哪家好」，相關的討論與訊息分享已經不局限於家長們的朋友圈，也成為一些公開訊息平台上的熱門話題。

更要緊的是，期望已經轉化為購買力，而且來勢洶洶。2018年3月12日，火花思維第一節課時只有四名學員，而他們近期公布已經擁有超過25萬學員，每天在線就有8.5萬人，人均花費在5000元以上。

掏錢的主力就是「80後」。2019年第六次全國人口普查顯示，中國婦女的平均生育年齡為29.13歲。也就是說，「80後」的下一代集中出生在2010年後，而3-10歲的兒童恰恰是火花思維們的目標群體。

可在2017年末，在線數學思維培訓還是個空白領域，2018年5月前它的百度指數還幾乎是零。短短兩年半內，為何一個百億規模的市場能橫空出世？這很難用「重視素質教育」來解釋。「快樂學好數學」或許是一個遠期目標，但家長們更為現實的壓力，恐怕還是怎麼能讓孩子「跑贏同齡人」，跑進好學校。

在數學思維賽道里，火花思維只是個縮影。而在學前和K12的課外培訓市場中，數學思維也只是一個映照。

「沒想到」的風口

數學思維就像一座火山，市場在短期內爆發了。

這個賽道中的企業因此坐上了火箭。豌豆思維的創始人於大川曾多次公開表示，2018年7月他們的單月營收還只有5萬元，到了2019年9月這個數字就已經突破5000萬元。

「超預期」的發展在所有人的意料之外。2018年火花思維融資時，它的創始人羅劍被投資人反覆問到的一個問題是「當年會有多少學員」。他當時的答案是「6000個」，但到了2018年年底，火花思維的學員數量已經超過1萬名，超出目標近七成。

資本也沒能預測到這一點。最早投資火花思維的一家VC機構說，「（它）後來的增速，超過了商業計劃書的預測。」不到三年，火花思維已經躋身「獨角獸」公司之列。

如果火花思維是顆水珠，它折射出來的現實，是整個數學思維在線培訓市場的突然暴漲。2019年底，券商和第三方市場機構就認為，這個市場的規模已經超過100億元，而且未來還有10倍以上的增長空間。此時，距離「數學思維」在百度指數上發出聲量才一年半。

無論是眼下的高增長，還是未來的大市場，哪一條都是吸引淘金者的利器，各路玩家於是紛紛入局。專門做數學思維的培訓機構中除了火花思維、豌豆思維，還有你拍一、愛因思維、麥斯數學等十多家。有流量資源的在線培訓品牌們也來插上一腳，網易有道、掌門一對一、猿輔導都推出了相關子品牌。好未來在自有的摩比思維館之外，還全資收購了熊貓博士，佈局思維培訓賽道，甚至以英語培訓起家的VIPKID，也已經著手來分一杯羹。

蜂擁而來的還有資本。火花思維還是個典型案例，兩年半內它從各家投資方獲得的融資已經超過4億美元。在國內投融資市場一片蕭瑟之中，數學思維在線培訓市場顯得尤為喧騰。騰訊、軟銀願景基金等資本方近期領投下注算是個標誌，移動互聯網的大風口雖然已經到了尾聲，數學思維卻乘風起舞了。

政策吹起「龍捲風」

但投資人也在納悶：為何沒能預見到這個市場的爆發？一家VC基金透露，他們的投資人曾問過，「你們低估了什麼因素？」他們的答案是，「也許低估了『80後』對互聯網教育的需求。」這一代父母普遍看重子女教育，也更願意為此花錢。「80後」是義務教育和高等教育快速普及的親歷者和受益者，也是普遍高學歷的一代家長。

可這仍沒法解釋數學思維市場的突然爆發，儘管它在線下的發展也不算太慢。2009年精銳教育創辦「至慧學堂」，2011年好未來也開設了摩比思維館。截止到2019年5月31日，至慧學堂在全國有93家線下學習中心，2019年前三季度的凈收入也有3.52億元。

催化劑很可能是一系列政策的變化。從2018年2月開始，國務院、教育部在內的多部門密集動作，學科類的課外培訓機構迎來一波整治浪潮，其中的關鍵詞是「減負」、「叫停與考試掛鉤的各類考試和競賽」，一個重點是幼兒園的「去小學化」。政策出台與「數學思維」作為搜索關鍵詞的熱度提高之間，有時間上的同步性。

長遠地看，這確實是引導家長、培訓結構轉向「能力培養」的指揮棒。除了能快樂地學習數學之外，還要重視「邏輯推理、空間認知、數學辨識」等能力的培養。可體系內的教育人士也承認，靠現行的學校教育是實現不了的。

而它給家長們造成的更大現實困境是，幼兒園升小學的競爭壓力還在，他們理想中的學校挑選學生的規則沒有變，奧數競賽或者底層的邏輯思維能力仍然是考察重點之一。僅北京一個城市，2020年入學的小學生人數就有21.7萬人。

雙重壓力之下，家長們被趕到了數學思維培訓這一邊。他們大把花著錢，而市場上的服務和產品還都是「1.0版本」。哪家思維培訓機構更好？還沒有公認的答案。甚至連數學思維該教什麼、該怎麼教也還都有爭論。家長們對此的迷茫，甚至催生出了測評培訓機構的生意。然而一堆指標之外，家長們最終掏錢的因素很可能仍是「孩子能聽得下去」。

「80後」：還是得內卷

畢竟，這是數學。很多人即使當了父母，還在被學不好數學的恐懼支配著，另外一部分人的焦慮則是教不好自己的孩子。

這也讓培訓機構覺得大有可為。他們經常引用的一組數據是：2017年100個中小學生中有47人在參加數學課外培訓，在語數英三個基礎學科中提升速度最高，從8%躍升到46.9%。不過與英語相比還有很大空間，英語課後輔導在中小學生中的滲透率高達81%。數據來自騰訊數據實驗室和艾瑞諮詢聯合發布的《2017年中國教育培訓行業白皮書》。

然而現在，這已經不是全部了。去年體育納入中考必考科目，體能培訓班隨之火了，短期內學員人數暴漲。這種效應也傳導到了小學甚至幼兒園，成為家長們的新煩惱。跳繩已經不僅是幼兒園、小學的必考項目，還和期末總評掛鉤。市場上已經有專門的跳繩培訓班，一節課收費200元。

家長們不敢放棄任何一門課。因為很難預料下一輪政策調整中，哪一門課會受到「重視」。果然在體育之後，教育部今年10月中旬表示，「到2022年力爭全覆蓋，全面實行美育中考。」可以預見，這次的新政又會帶火美術和音樂的課外培訓市場。

一邊是要學的東西越來越多，另一邊還得學得夠好。素質教育雖然是大趨勢，升學制度卻越發精英化。從1999年大學擴招以來，上大學已經不是新鮮事了，「大家都是大學生」，但如果「985」、「211」才作數的話，那仍然是很少的一部分人。

而競爭已經大大前置了，誰能上好的幼兒園、小學、中學，才有更大可能上好的大學。於是，傳說中的天才兒童們越來越低齡。「80後」父母已經加入「內卷」進程。其他人也不介意再推上一把，比如培訓機構們。即使打著「慢成長」旗號的公司們，也要對著家長們喊話：要抓住機會，贏在起跑線上。

#家庭 #社會 #教育

前方記者李開復：達沃斯聚焦6大AI議題，中國AI+教育全球領先
2018冬季世界經濟論壇依然在瑞士達沃斯進行。
在參加達沃斯經濟論壇的WEF Generation AI panel環節时，我和Kay Firth-Butterfield（AI-Austin公司執行董事）、Ronald Dahl （加州大學伯克利分校人類發展研究所所長）、Erica Kochi （聯合國兒童基金會聯合創始人）、Matt Hancock（英國數字文化媒體和體育部長）等嘉賓討論，關於AI教育和AI道德公平偏見有幾個有意思的觀點跟大家分享。
我的觀點是中國在AI和教育的結合方面，更勇敢超前，美國的EdTech太理想主義。
中國教育和AI技術結合更超前
這個月我和一些創業公司拜訪哥倫比亞大學，接待我們每一個老師，無論是Jeanette Wing, Mary Boyce還是Merit Janow，是從心裏熱愛他們做的每一個技術，即使已經是60多歲，依然對技術癡迷。這種教育精神，是非常棒的學習榜樣。
但針對AI+教育的未來，我的觀點是美國的EdTech（教育科技）太多理想，太多修辭，不夠務實。同時對學生數據隱私過於糾結，沒有看到應有的進度。中國在AI技術和教育的結合方面，走的更超前。
我跟大家描述中國AI教育的迅速發展。每個學生都有完整教育畫像，畫像數據來自：遠程教育視頻和學習記錄（如 VipKid），雙師教師視頻和學習記錄（如高思），考試自動修正和錯誤記錄（如七天），自動軟體練習（如盒子魚）。這幾個公司覆蓋了接近百萬付費家長，數千萬學生。
在這幾個領域創新工場投資的幾家教育公司，已經驗證這些邏輯，正在改寫未來教育。比如VipKid可以透過一對一視頻學習鏈接北美老師和中國孩子，強大的後臺系統可以將整個教學過程數位化，回饋給老師，不斷優化教學效果。創業公司“聯幫線上”推動雙師課堂，把優質師資通過網路帶進偏遠學校，當地老師做個性化課後輔導。創業公司“七天網路”提供AI智能閱卷，減輕老師重複性工作。
老師不會被AI取代
在未來的10-30年裏，這些工作將會慢慢消失，這種局面我們很難去改變。很多人都在擔心自己的工作會被AI取代，具備以下四種特質的工作很難被AI取代：精緻、複雜、創意、愛心。
所以，學校老師的角色未來不可能被AI取代，AI反而能減輕教師工作中重複機械化的任務（比如閱卷、點名），讓老師們真正釋放出來關注學生、教學互動。
但我們需要改變教育，為孩子們開設發掘天賦和才能的課程，讓更多的孩子接受更好的教育，還需要增強職業道德培訓。
未來，人類也許一周工作30個小時（4天）就可以了，將來會有更多的機器人替我們工作，我們也有更多的財富，這也會削弱我們的工作動機。但我們需要匹配的教育方式培養對應的人才。
AI的道德偏差AI公司應負責
AI的智能水準依賴數據。一旦數據樣本不全面，就會造成結果和判斷的偏差。一些研究已經顯示，隨著機器越來越接近於掌握人類的語言能力，它們也在吸收隱藏於語言中的根深蒂固的偏見。通俗地說，因為人類的語言帶有偏見，電腦通過對人類語言的大量學習，也學會了偏見。例如，當一臺電腦在搜尋電腦程式員時，會將“程式員”與男性聯繫在一起，男性的簡歷將會到達最頂部。
對於AI 道德公平偏見問題，UNICEF 創新負責人Erica Kochi 發表了比較有意思的觀點。
1）如果AI數據不完整，可能導致各種問題。比如說在非洲用手機通話數據訓練的小額貸款就無法貸款給比較貧窮沒有手機貨很少使用手機的人，還有墨西哥有些保險公司會預測人未來生病的概率，如果很高就大幅度漲保險月費。
2）AI公司在解決道德上有四個責任：數據的完整性和代表性、演算法的公平性、用戶對於演算法和決策的知情權，用戶投訴管道。
3）如何執行這樣對於大AI公司的監督呢，Erica建議採取財務審計的模式，來檢視演算法、數據、透明度、政策等方面。可以從最危險的領域（比如說無人駕駛）開始，逐漸完善審計制度。審計可以來自內部或外部。公司因為自律審計，對公司聲譽會有所提升。如果是外部審計，則可以給公司機會回應整改。這些觀點在國內從來不會聽到，雖然不一定是最好的方案。
這些觀點雖然不一定是最好的方案，我也不見得同意她的觀點，但是他們研究更深，且基於不同文化背景，可彼此參考切磋。
李開復總結：2018達沃斯聚焦AI對人類的六大挑戰
2018年冬季達沃斯的主題是“在分化的世界中加強合作”，人工智慧出現在全球各界領袖的討論議題當中。從我的感受來看，全球的各界領袖對AI對人類的挑戰尤為關注，主要聚焦在以下六個話題裏：
1） 安全性：無人駕駛汽車可以被駭客變成武器，如何避免？
2） 隱私：個人隱私如何保護，如何讓每個人掌控自己的數據，或至少避免AI公司濫用個人數據（如出售等）？
3） 工作：15年內50%的工作任務將被取代，4-8億人需要重新訓練，人類如何度過這個歷史性的挑戰？
4） 貧富不均：AI創造的富豪和被AI取代的重複性工作者，這兩者的差距可能是有史以來最大。如何避免富人淩虐窮人？
5） 數據的偏見：如果數據不完整或標注有偏見，可能帶來對一些用戶的歧視，如何監督避免這方面問題？
6）大公司的壟斷：巨頭公司擁有大量用戶數據，可以靠此優化產品，增加收入，花大錢雇傭AI科學家買機器，再累積更多數據，源源不斷維護壟斷。AI時代的壟斷，因為有數據累積作用，可能比任何過去時候的壟斷都反競爭，應該怎麼辦？

李開復2018達沃斯見聞 VII ：美國EdTech太理想主義

1月23日至26日，第48屆世界經濟論壇年會在瑞士達沃斯召開，主題為“在分化的世界中打造共同命運”。

作為多年參會的資深“記者”，看到聽到了很多有趣的見聞。今天是這一系列的第七篇。

以下内容来自創新工場微信公众号：

…………………………………………

在參加達沃斯經濟論壇的WEF Generation AI panel環節，我和Kay Firth-Butterfield（AI-Austin公司執行董事）、Ronald Dahl （加州大學伯克利分校人類發展研究所所長）、Erica Kochi （聯合國兒童基金會聯合創始人）、Matt Hancock（英國數字文化媒體和體育部長）等嘉賓討論，關於AI教育和AI道德公平偏見有幾個有意思的觀點跟大家分享。

我的觀點是中國在AI和教育的結合方面，更勇敢超前，美國的EdTech太理想主義。

▌中國教育和AI技術結合更超前

這個月我和一些創業公司拜訪哥倫比亞大學，接待我們每一個老師，無論是Jeanette Wing, Mary Boyce還是Merit Janow，是從心裏熱愛他們做的每一個技術，即使已經是60多歲，依然對技術癡迷。這種教育精神，是非常棒的學習榜樣。

但針對AI+教育的未來，我的觀點是美國的EdTech（教育科技）太多理想，太多修辭，不夠務實。同時對學生數據隱私過於糾結，沒有看到應有的進度。中國在AI技術和教育的結合方面，走的更超前。

我跟大家描述中國AI教育的迅速發展：每個學生都有完整教育畫像，畫像數據來自：遠程教育視頻和學習記錄（如 VipKid），雙師教師視頻和學習記錄（如高思），考試自動修正和錯誤記錄（如七天），自動軟體練習（如盒子魚）。這幾個公司覆蓋了接近百萬付費家長，數千萬學生。

在這幾個領域創新工廠投資的幾家教育公司，已經驗證這些邏輯，正在改寫未來教育。比如VipKid可以透過一對一視頻學習鏈接北美老師和中國孩子，強大的後臺系統可以將整個教學過程數位化，回饋給老師，不斷優化教學效果。創業公司“聯幫線上”推動雙師課堂，把優質師資通過網路帶進偏遠學校，當地老師做個性化課後輔導。創業公司“七天網路”提供AI智能閱卷，減輕老師重複性工作。

▌老師不會被AI取代

在未來的10-30年裏，這些工作將會慢慢消失，這種局面我們很難去改變。很多人都在擔心自己的工作會被AI取代，具備以下四種特質的工作很難被AI取代：精緻、複雜、創意、愛心。

所以，學校老師的角色未來不可能被AI取代，AI反而能減輕教師工作中重複機械化的任務（比如閱卷、點名），讓老師們真正釋放出來關注學生、教學互動。

但我們需要改變教育，為孩子們開設發掘天賦和才能的課程，讓更多的孩子接受更好的教育，還需要增強職業道德培訓。

未來，人類也許一周工作30個小時（4天）就可以了，將來會有更多的機器人替我們工作，我們也有更多的財富，這也會削弱我們的工作動機。但我們需要匹配的教育方式培養對應的人才。

▌AI的道德偏差AI公司應負責

AI的智能水準依賴數據。一旦數據樣本不全面，就會造成結果和判斷的偏差。一些研究已經顯示，隨著機器越來越接近於掌握人類的語言能力，它們也在吸收隱藏於語言中的根深蒂固的偏見。通俗地說，因為人類的語言帶有偏見，電腦通過對人類語言的大量學習，也學會了偏見。例如，當一臺電腦在搜尋電腦程式員時，會將“程式員”與男性聯繫在一起，男性的簡歷將會到達最頂部。

對於AI 道德公平偏見問題，UNICEF 創新負責人Erica Kochi 發表了比較有意思的觀點。

1）如果AI數據不完整，可能導致各種問題。比如說在非洲用手機通話數據訓練的小額貸款就無法貸款給比較貧窮沒有手機貨很少使用手機的人，還有墨西哥有些保險公司會預測人未來生病的概率，如果很高就大幅度漲保險月費。

2）AI公司在解決道德上有四個責任：數據的完整性和代表性、演算法的公平性、用戶對於演算法和決策的知情權，用戶投訴管道。

3）如何執行這樣對於大AI公司的監督呢，Erica建議採取財務審計的模式，來檢視演算法、數據、透明度、政策等方面。可以從最危險的領域（比如說無人駕駛）開始，逐漸完善審計制度。審計可以來自內部或外部。公司因為自律審計，對公司聲譽會有所提升。如果是外部審計，則可以給公司機會回應整改。這些觀點在國內從來不會聽到，雖然不一定是最好的方案。

這些觀點雖然不一定是最好的方案，我也不見得同意她的觀點，但是他們研究更深，且基於不同文化背景，可彼此參考切磋。