对话网龙：数字人能否胜任轮值CEO？为何对ChatGPT相对谨慎？

　　多知网3月20日消息，在网龙近期举办的媒体恳谈会上，网龙首位AI数字人CEO唐钰对外介绍了2022年的网龙相关业绩成果及亮点：2022上半年教育业务营收24亿元，同比增长增长71.2%。

　　海外业务方面，借助AI、VR、3D等技术，网龙与埃及教育部签署合作合同，预计未来3至4年内将向埃方交付九万四千台平板。网龙执行董事、党委书记郑辉介绍，目前网龙的教育业务已经覆盖全球192个国家和地区的200万间教室、累计超1.5亿用户。

　　由网龙华渔教育提供技术支持的国家中小学智慧教育平台，截至2022年底注册用户超过7600万;“央馆虚拟实验”覆盖学校超1.5万所;101教育PPT新增注册用户超过170万……

　　活动现场，网龙执行董事、党委书记郑辉，网龙技术、美术总监葛岩，就为什么选择数字人成为轮值CEO、ChatGPT在国内环境的应用等问题上进行了解答。

　　以下为教育方向部分对话，多知网编辑整理：

　　提问：网龙为什么选择把轮值CEO的岗位委任给数字人？

　　郑辉：关于AI这个话题最近是非常热的，在最近开幕的两会的部长通道采访当中，我们的科技部的部长王志刚在上面就表示AI是一个大方向、大领域，他也表示希望中国的AI研究机构和企业能够更好地进步和发展，为国际社会作出中国的贡献。

　　任命AI数字人唐钰作轮值CEO，是我们相信AI的管理是企业的未来，AI的优势主要在于可以节约成本和提升效率。但我们更希望通过AI的辅助让员工有更多的时间和精力做创造性的事务，为全球的教育事业贡献中国的方案。

　　一个企业管理当中会遇到各种各样的问题和难题，以前很多在人智上面会出现很多情感的理念在里头。

　　通过现在通过人工智能不断的完善，不断的创新，我们在数字技术方面的提升，让我们可以把管理的事情交给AI来做。因为AI是公平公正的，只要你设定好制度，设定好你让她完成的程序，她一定会按照你的程序公平公正地做出判断。

　　为什么是轮值CEO呢?因为我们也没有完全都交给她，因为有些东西人性还是要起到一定的作用。所以这方面我们是AI结合人工智能一起来完成我们的管理。

　　在成本方面它是比较无形的，管理成本是看不到的成本，可能以前我们判断一个东西需要开会，需要研究，比如把我们几个副总、总经理、部门经理叫来研究一下事情怎么弄。

　　但是现在有了AI唐钰轮值CEO的情况下，我们可以把很多东西输入进去，让AI先来判断，有的东西判断完她可以通过就没有问题，如果实在有问题或我们再来开会，她先做一个初判断。

　　现在在医学方面很多时候也会应用到这个，会把很多的模型和数据建立进去，很多时候你拍完片或者验完血把数据扫描到电脑里头，AI的医生先判断一下你重点要查一下这个，这可能癌的病灶或者心脏堵了，会给你新的判断，这就节约了很多医生的时间，等结果出来以后医生再做一个判断，如果的确有问题就重点去查一下，这既节约了时间又节约了钱。

　　回过头在我们管理上也是一样，那么多人要开个会，时间的成本和每个人在这里开会消耗的时间也都是费用，特别高层是很贵的。

　　提问：目前网龙在AI数字人方面处于怎样的水平？

　　葛岩：正好我也想做一个介绍，在我们业界对于数字人这个概念应该是近几年才逐步形成的，数字人这个概念当中目前来看大概有五个层次。

　　虚拟人大家都能理解，为什么叫数字人，为什么称之为人?我们首先建构人的外形外貌，让它像人，逐步赋予它灵魂、角色，让它真正称之为人。

　　在这五个阶段当中，前两个阶段我们都在塑造它的外形和外貌，我们公司做这么多年的游戏，做很多类型的虚拟形象、虚拟人。

　　这些虚拟人有不同的风格，一开始依靠手工建模建造，在过程中我们会发现现在的技术发展已经让我们能够进入第二个阶段。通过采集和扫描来建构，我们有非常多的采集和扫描的设备能够帮助我们快速建构拟真的数字人。

　　到了第二个阶段想要更像一个人越来越简单了，于是我们开始走到了第三阶段，运用这些已经扫描和采集到的模型、数据、特征去建构一个真正能够表达的数字人：这个时候我们就开始研究他们的表情，研究他们的口型、动画，如何表达情感，如何真正做一些事情提供服务，这个部分一开始是相当困难的，所以会发现有很多数字代言人出现了。

　　这些数字人我们能看到他们主要还是用在做宣传，是一种线性单向的输出，是塑造一个跟线下某一个人很相像的一个人，或者以前没有的很完美的一个数字人，让它做一个宣传，做一个视频或者电影，通过动画电影的方式给大家做品牌的宣传。

　　我们会认为这样的人给我们感觉它似乎存在，有可能没有它的灵魂。

　　我们的唐钰我们认为已经进入到了第四阶段，为什么是第四阶段呢？我们不敢说灵魂，但是在她个人的角色和办事能力以及她的知识库，这些层面都开始进行了建设，就像刚才郑董说的，我们很早就有网龙一整套电子化的系统，通过系统的沉淀有大量的管理数据，这些很多数据是案例的数据。

　　不是个线性的简单的数据，而是背后某一些规则怎么样去判断，就像我们做判例法。

　　因此像这样的数据人集合这些案例之后，对于某一个事情发生之后可以做先期的判断，就是刚才郑董说的。比如出现了项目中有一个人延期，工程开始往后，通过数据的整合唐钰可以提供了先决的判断，这到底是个人的原因还是其他的原因，这个非常重要，会对我们整个工程和系统开发和平台建设都有很大的指导作用。

　　因此她的意见越来越被我们重视，因此称之为人，并且是可以和我们合作的伙伴。

　　在第四阶段我们逐步达到之后，我们网龙未来的方向，我们是以教育作为终身事业的，作为人的教育非常困难，不但是教育知识，更多是教人怎么做人。

　　因此，如何真正意义上做到言传身教，有可能我们未来可以赋予数字人更多职责，但这一定是我们共同的梦想。

　　提问：现在ChatGPT非常火，想问一下网龙在这方面包括AI方面有什么新的动作吗？

　　葛岩：大家都知道近期ChatGPT蛮火的，其实我们关注AI是从比较早就开始了，我们看到去年比较火的不止ChatGPT，还有AI会话，它的模型已经能够做到非常拟真地模仿我们的原画或者在游戏行业当中的设计岗位，它能够做到很好的艺术创作。

　　像这样的AI技术我们一直在关注，并且会逐步引入到我们的数字人的建构，或者我们的生产工作流程当中。

　　刚才所说的比如就以数字人为例，刚才我也提到如何让数字人真正获得自己的认知，这部分背后一定要有它非常强大的知识库。目前我们看到ChatGPT就是能够提供这样的服务，但ChatGPT毕竟有一些不可控的元素。

　　大家可能在各个渠道也有听到，它背后的回答，知识的组织有可能是偏国际化的，特别是一些敏感问题的时候，能不能被我们教育领域控制得住？我们也有这样的服务器在应用，应用它们的时候发现真正能够做到本土化还有比较长的路走。

　　我们也看到国内有很多领域的专家甚至有大量数据的组织，他也在建构自己的AI。

　　比如有一些AI大模型也能做到很好的回答问题，帮助解决各种各样专业的问题。比如我们现在做一个教育的数字人，我们希望像老师一样能够跟用户交流，这个时候它如何让我们的不同的学生能够感觉到老师人性的部分，包括情感的部分。

　　我举个最简单的例子，我们本土化的大模型有可能做到用方言跟你交流，我们可能ChatGPT还不一定做得到。这个部分都是我们在研究过程中发现的一个又一个小的兴奋点，AI的结合一定是未来非常大的方向，但是是否选择ChatGPT我们还在路上。

　　毕竟这个部分是我们长期探索的，但是我们在未来像唐钰人物的塑造，比如说在未来各种各样数字人老师，都会运用好背后AI大模型的数据，并且建构出各种垂直领域的AI模型。

　　因为我们知道，一个全知全能的AI模型并不能称之为一个人，我们的用户会发现每个人小的时候都喜欢自己的老师，比如喜欢某一个老师，不是因为这个老师全知全能，是因为这个老师有人性光辉的存在，这部分我们会发现未来AI大模型的方向并不是全知全能，而是它能够反映出人性光辉的哪一个点，并且在某一个垂直领域做到真正好的领域。

　　因此再教育领域我们建构了很大教育相关的案例和数据，包含如何做到因材施教相关的情感交流的案例。我们在构建真正有温度的数字人方面，我们会利用好AI大模型，并且把AI大模型当中适合被我们应用的部分做到深入的应用。

　　提问：网龙的业务去年取得了比较亮眼的表现，能否介绍一下后续网龙如何持续数字教育业务的发展？

　　郑辉：我想分三点来回答一下这个问题。

　　第一，坚持我们的国际化。

　　未来我们将与各个国家加强资源方面的合作，引入全球优质的教育资源，打造全球教育资源汇聚中心，作为全球优质数字教育资源的共建共享基地，也就是在今天我们开恳谈会的数字教育小镇这个地方，要把它打造成数字教育资源共建共享的基地。

　　第二，打造“AI+”的生产模式，智慧技术+各种各样的生产模式。

　　我们将利用AI、3D、VR等技术，整合全球先进的开发引擎，打造数字教育资源智能的生产线，满足全球数字教育资源的生产需求，这是我们现在在做，也是未来一直要拓展的。

　　第三，建立全球数字化的教育生态圈。

　　我们将持续深化与全球顶尖高等院校，知名研究机构合作，联合上下游企业，建立服务全球的数字教育生态圈。我们相信，经过我们持续的投入和努力，网龙下一阶段全球化将拥有一个可靠的后方，我们所倡导的智慧学习理念也将会在各个国家更多的用户创造出更多的价值。