作者丨莱道君
来源丨莱道区块链
10月31日，新东方董事长俞敏洪在教育的创想大会上畅谈AI+教育的看法，俞敏洪坦言，对于教育领域未来发展，他的内心是有一点悲哀的，国内教育企业对AI技术的结合忽略了教育的基本诉求，即教育的根本是以提高学生和教师的整体水平为导向，让AI起到辅助的功能，但是目前来看AI+教育普遍是本末倒置。
俞敏洪毫不避讳的说，在思考和理解的范围内，他从来没有想清楚，互联网和AI是不是有可能彻底的改变中国教育现状。但他坚信未来教育领域在中国真正发生的革命还不是AI的革命，是互联网、AI加上区块链技术合起来以后颠覆的革命。
在会上，俞敏洪讲到大家都比较关注应试教育高考环节上，如是说中国所有的孩子它的前途只是一根线，就是高考，不管你原来学的多好，如果你高考成绩没到北大清华去不了，如果高考那天你生病了就算你倒霉。区块链根本是不可更改、永久保持数据技术，我们是不是可以把孩子从小学开始到初中、高中的所有学习轨迹记录下来，而这个是不可以更改。再通过人工智能分析，是不是就可以拿出这个孩子人工智能分析报告递交到大学，说我的孩子12年就是这样的。是不是就可以把高考取消了？我12年学习的证明难道还不如你一天高考成绩吗？这个成绩不能更改，这个很重要。
Optimism机构投资者本周三将解锁7300万枚OP，当前浮盈已超6倍:5月29日消息，据 Lookonchain 分析，Layer 2 解决方案 Optimism 在发行 Token 前共向机构投资者进行了 3 轮融资，参与者包括 Paradigm, IDEO CoLab Ventures 以及 a16z 等机构。这些机构共向 Optimism 融资 1.785 亿美元，获得 7.3 亿枚 OP（总量 17%）作为回报。
由此计算，OP 机构投资者平均成本价约为 0.2445 美元。截止发稿，OP 现报价 1.63 美元，因此机构投资者浮盈约为 6.6 倍。
5月31日8时，将有 154,618,822.65 枚 OP 解锁，其中 7300 万枚归属于机构投资者。[2023/5/30 9:49:40]
首先，毋庸置疑的是AI+区块链的巨大潜能，由区块链记录大众的行为数据，不可篡改。当数据量足够的庞大，就可以利用AI技术对其进行分析，得出客观的结论，让数据智能化为大众提供科学的服务。
数据：比特币和标普500指数接近看涨的“黄金交叉”信号:金色财经报道，比特币和标准普尔500指数即将触及看涨技术信号，即黄金交叉。根据图表平台TradingView的数据，比特币可能会在未来一两周内看到自2021年9月以来的第一个黄金交叉。与此同时，标准普尔500指数似乎有望在周四出现黄金交叉。然而，交易员注意到，虽然比特币的大幅反弹通常以黄金交叉开始，但并非所有的黄金交叉都会导致大幅反弹。
迄今为止，比特币已经出现了8次黄金交叉盘，其中3次在2012年2月、2015年10月和2020年5月被证实，这预示着至少有一年的牛市，价格上涨了100%到350%。另一方面，2014年7月、2015年7月和2020年2月的黄金交叉是牛市陷阱，因为加密货币在接下来的几周/几个月猛烈地坠入死亡交叉。死亡交叉与黄金交叉相反，代表长期趋势的看跌转变。[2023/2/2 11:43:38]
但俞敏洪说添加区块链的AI对考生成绩评判标准，真的会比传统的应试高考更有益吗？
前麦肯锡合伙人IanHurst担任Lukka首任欧洲负责人:2月2日消息，加密资产软件和数据提供商Lukka已任命前麦肯锡合伙人Ian Hurst为首任欧洲负责人，将负责进一步扩大在欧洲市场的业务。此前Ian Hurst曾在IBM担任全球金融服务总经理，负责与全球主要金融服务公司的整体关系。[2023/2/2 11:42:25]
先来看看我们现在的高考
1，统一试卷
2，同一时间考试
3，按照考试分数录取
俞敏洪与会所讲的例子区块链+AI的例子也是深入人心，简单的来说分为三步取代高考。
1，利用区块链技术将学生长时间行为数据记录，并且不可更改
2，通过AI对数据分析，总结出报告递交给大学
《华夏时报》：11月有超30家数字藏品平台发布清退公告:12月5日消息，《华夏时报》记者初步统计发现，刚刚过去的11月，已有超过30家数字藏品平台主动发布清退公告。记者注意到，这些宣布清退的平台，仅有三家全额退款，其余的退款比例通常在5%-50%之间不等。
不少投资者对此表示不满，吐槽其“吃相难看”。速途元宇宙研究院首席探索官赵佳茹向《华夏时报》记者表示，数字藏品行业所发生的“清退潮”，实际上是行业发展经历的阵痛期，凸显了行业背后的矛盾。[2022/12/5 21:22:53]
3，大学根据根据报告来确定是否录用
针对第一个环节是利用区块链技术将学生长时间行为数据记录，目前已经可以实现，比如以太坊区块链上完全可以把一些简短的信息描述添加在区块链网络上，并且不可篡改，公开透明可查询。那么，针对某个学生就需要有一个唯一的账号，账号可以对应某个人真实的身份。尽管信息可查询，但是如果不是本人提供签名，就无法确定是某个人拥有哪个账户。这样既做到了数据的公开透明，又使其本人匿名，隐私受到保护。
每个账户对应一个身份，并且把数据公开或者一部分公开，这些都OK，关键是谁来将数据写入区块链？对应身份的本人？这不可能，还是对这个人的直属管理机构或者人，目前来看依然是需要国家背书的。更直接点，就是学校将学生的数据写入信息系统，那么和现在的学生信息存档也就差别不大了，就是有了不可篡改和可查询的特性。
第二个环节是通过AI对学生数据分析，总结出报告。这就要分成两种形式，第一种就是学生自然行为数据分析，有点类似现在的高考的地方卷和全国卷一样。针对这个方面就需要不同的AI算法对数据进行分析，得出不同的分析报告，这就是地方卷，并且成本极高还难以实现；那相对比较容易实现的就是，规定学生上传的行为数据类，然后使用统一的AI算法分析数据，得出同一类事件但是不同的行为数据报告，这像全国卷。
第三个环节就是，大学根据学生数据分析报告来确定学生是否被录取。那么分析报告上就可能标上全国统一分析报告或者地方性分析报告，报告上面可能会直接标上评分，按评分录取，或者由大学直接评定分析报告来确定是否录取。
事实上，由繁到简我们可以总结出，区块链充当的是“监考老师”防止学生去作弊，并且记录学生做试卷的过程，比如说时间上是不是更快，方法上是不是有效直接等。AI充当的就是评分老师，给区块链记录的数据进行评分。而学生的考试过程是读书的整个过程，由一纸试卷决定变成整个求学生涯过程客观分析。
AI+区块链的益处
毫无疑问，学生的整体成绩变得更客观真实，并且可查。
对于学生，不会让当天高考的优秀考生错失考出优秀成绩的机会。同时通过这套系统比较容易总结出某个学生的特长与不足，可以让学生全方位的发展等。
对于教师，可以降低监考老师因性格偏差而造成监考的规范程度不一，也可以避免评分老师因为情绪差异导致评分的不同等。
对于大学，可以按照自己的优秀择生标准对学生进行筛选，让学校在某一领域学术研究出类拔萃，或者平衡院校专业水平的失衡等。
AI+区块链的不利
低效：我们可以看到把一两天的考试过程变成长达十几年的客观评价，效率是很低的，尽管裹着科技的外衣，依然是低效的进行。
不公平：为什么说是不公平呢？尽管对于那些极少数会在高考当天出现意外的优秀考生是个补偿方案，但涉及的环节过多，周期过长，就会产生不确定性，比如在数据上链的过程中给记录的人塞红包等，从源头解决不利数据或者直接数据造假，就会产生一系列的不公平现象。
成本高，本来一个两天的考试周期延长时间，耗费时间成本，当然还有各种不统一数据评定标准而造成的决策成本。
事实上，目前来说高考是很公平高效的进行，考试当天出现意外的概率发生在任何人身上都是一样的。学生做统一的试卷，用统一的时间，大学按分数录取，本质上减少了很多的不确定性。最关键的就是有唯一的评判标准，那就是分数，有了唯一的大家共识的评判标准，就不会有太大的争议，这永远比模糊的没有标准通过主观意识评判有意义的多，尽管这些评判在道德层面上更说的过去。
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