AI浪潮来势汹汹，培训人如何抓住机遇？

Facebook创始人马克·扎克伯格（Mark Elliot Zuckerberg）曾表示：“人工智能是我们进入下一个技术时代的关键。我们应该努力推动人工智能的发展，让它成为人类的力量。”

人工智能（AI）的影响早已涉足各行各业，企业培训领域亦不例外。

从《培训》杂志2023年度行业调研以及近期开展的全国企业培训工作座谈会来看，有近半数的企业培训人将数智化技术在学习中的应用作为2024新年度将重点推进的工作。

事实上，随着技术的不断进步，培训行业越来越多地采用数字化平台来提供培训服务，有企业提出正在逐步弱化线下培训，在线培训规模已超过线下。而除了常规的线上学习，还有企业将虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术融入其中，为学员提供更加身临其境的学习体验。譬如，注重场景化培训但苦于实景搭建高昂成本的企业，开始利用VR技术模拟场景，并实现规模化应用。

调研中发现，大部分培训人对数智化技术探索与规划都离不开人工智能（AI）。AIGC与培训如何结合，GPT模型在培训中的综合应用，AI自主训练等话题被反复提及。

数字化学习向智能化学习升级

早期，我们通过电子学习（e-Learning）的形态接触到了最初的数字化学习。电子化流程一定程度上优化了学习过程和效果，但只有数字化之后，才能够分析数据并且判断结果；而为了更好地发挥数字化功能，对硬件技术又提出了更高的要求。

数年间，随着技术的高速发展，当初只要采取在线端/移动端进行学习便被视为先进实践的年代一去不复返。

如同过去我们将线下课堂看作传统学习，当今的线上学习也有了传统与前沿之分。多数大规模企业，以及在人才培养方面有充足预算的组织，对数字化学习的投入都较早，且耗费了不小的成本，不可避免地造成了当前企业数字化学习发展的参差。

例如，传统的在线学习平台仅将线下课程电子化，方便学员线上学习。而走在前沿的企业已经将开发交互式线上课程提上日程，充分利用ChatGPT技术，改善员工的学习体验。

以图文、电子书、视频课程等形式传播的传统数字化学习，虽然解决了时间和空间限制的问题，仍存在种种弊端。

首当其冲的便是缺乏互动，大多数字化学习仅是单向输出，即便实时直播也难有灵活的互动体验，这将直接影响到学习效果。其次，无论何种形式，优质的数字化课程制作成本不菲，随着时间推移还需要不断迭代和维护。最后，虽然“千人千面”的个性化学习被提倡许久，但当前技术尚不能完美使其落地，成本也更高。

我们所熟知的“大厂”，近年也在数字化学习方面遇到了瓶颈。例如，业务跨度大，对内容建设的挑战极大，研发人员更习惯文档式学习，过往在线学习比较偏向PC端的长视频，现在则移动端学习趋势更加明显。

可以预见的是，为了解决当下的数字化学习缺陷，AI技术成为了企业培训进行探索的首选方向。

AI技术驾驭内容与体验

高质量的学习内容和智能便捷的平台体验，是当前在线学习平台获得用户青睐的两大法宝。而AI技术对培训的影响，主要体现在学习内容和流程体验两个方面。

从UGC到AIGC

在内容方面，继UGC（用户生成内容）、PGC（专业生成内容）、OGC（职业生成内容）之后，人工智能带来了AIGC（人工智能生成内容）这一最新内容产生方式，在视频制作、课程制作、内容提炼方面都可大放异彩。

有企业在开发数字化学习生态系统，利用AI技术制作课程，通过大模型实现“人人为师”。也有企业将大模型内在的知识结构进行二度萃取，通过数字化的形式呈现，嵌入工作流程中，让员工在潜移默化中学习知识。

ChatGPT人工智能大模型在教育培训领域，可以解决很多顽瘴痼疾。智能GPT在得到训练后将进行自主迭代，应用于各种工作场景。一年前爆火的ChatGPT当前迭代至4.0阶段，据说已经具备23岁人类智识水平。

而OpenAI语音助手甚至已经拥有了一定创新思维，能够模仿人类的观点表达，并进行复杂对话。融合了智能GPT之后，AIGC体现了一种人智交互，将实现可观的降本增效，极大降低课程制作的成本，提升内容产出的效率。

AI可以代替原来所需的很多人工劳力，最常见的就是数字人形式（AI虚拟形象）。我们看到不少学习平台已经推出数字人作为学员的陪练，24小时在线，能够随时依据学员需求进行互动交流、智能问答。

此外，AI技术可在已经确定底层逻辑的基础上，将素材生成为课件和视频，甚至构建庞大的知识库。

从“人找知识”到“知识找人”

上文提及，传统的数字化学习尚未真正实现“千人千面”的个性化学习，而AIGC的出现将填补这一学习体验上的缺陷。

在《培训》杂志举办的“AI大模型在教育培训领域的应用专项研讨会”中，有专家提出，很多游戏都有“技能树”的概念，我们作为玩家可以通过“上帝视角”，很清楚地看到每个角色具有的能力。现在，借助AIGC，我们也可以变相给员工配备技能树。

以程序员为例，首先将他们应知晓的每个知识点分为十个等级，每个等级提供十道题，通过AI的收敛式算法测评员工水平，并打上相应的标签。通过这个方式，企业可以看到每个员工对每个技能的掌握熟练程度。

而后，当企业想启动某个需要特定技能的项目，却发现大多数项目组成员还未掌握相应的技能时，就需要学习相应技能。

同时，每个成员的技能掌握程度无法保证百分百一致，系统可以根据其知识储备情况安排学习内容，即便视频课程也可以设置播放时长，跳过已掌握的部分，达成个性化/自适应式学习。

此外，AI系统还可以根据项目的技能需求进行搜索，以所需知识为参考，自动搜寻并判断合适的人才，组建新的项目组团队。

这些工作从技术上而言并非必须借助AIGC完成，只是每一环节的工作量都尤为巨大，因而很难落地。但在AI的加持下效率更高，比如ChatGPT可以在30秒时间内快速生成技能树，并配套相应的题库，极大程度节约了人力成本。

当前，已有“大厂”在践行类似实践，比如对学习内容进行标签分类，方便员工快速找到满足需求的内容，通过“AI+人工”方式对课程、员工打标签。

又譬如，对员工自身的专业技能水平、职业等级等，在平台系统中记录下信息。之后，在推荐课程时，便不再是统一推荐热门课程，而是可以推荐同类人群学习的内容，提升学习转化率。

探索中的AI学习产品

利用AI技术，可以让人才发展从过去的分散、难以量化到现在的有序、有数。未来，对AI的应用还将发挥更大作用，包括人才数据的分析和应用、开展个性化人才培养等。

当前，大多数融入AI技术的产品和实践仍处于起步阶段，随后将面对的是无止境的迭代。例如很多学习平台的AI助手，虽然已经可以进行一些智能问答，但作用有限，无法完全代替人类。通过人工智能技术的发展，AI学习助手或许可以不断从大数据中学习和成长，直至真正替代人类在学习辅导方面的作用。

除了应用迭代，AI大模型本身也在快速迭代，数字人在之后也许并不需要人为输入相应的信息，便可实时和学员进行交流。这意味着，未来的新技术，应当会突破自身的工具属性，更具有思维逻辑。而当AI突破一定水平，能够自主思考时，人类就需要提前警惕和提防，避免此类AI觉醒，杜绝AI伦理问题的产生。

当然，在调研和座谈会中，有企业认为AI技术和实践仍不成熟，对AI仍处于保守观望状态的同时，会进行试验性的探索。我们面对当下的大势所趋，即便并不期待AI能够直接代替人工，但也不能不跟随，需要开展基本的布局，才不会在将来被时代所抛弃。

AI技术的出现颠覆了很多人的想象，人类应该具备什么能力才能不被淘汰？这一直是培训行业热议的话题。

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