區塊鏈:俞敏洪：區塊鏈+AI可取代高考，難道現在高考不好？

作者丨萊道君

來源丨萊道區塊鏈

10月31日，新東方董事長俞敏洪在教育的創想大會上暢談AI+教育的看法，俞敏洪坦言，對于教育領域未來發展，他的內心是有一點悲哀的，國內教育企業對AI技術的結合忽略了教育的基本訴求，即教育的根本是以提高學生和教師的整體水平為導向，讓AI起到輔助的功能，但是目前來看AI+教育普遍是本末倒置。

俞敏洪毫不避諱的說，在思考和理解的范圍內，他從來沒有想清楚，互聯網和AI是不是有可能徹底的改變中國教育現狀。但他堅信未來教育領域在中國真正發生的革命還不是AI的革命，是互聯網、AI加上區塊鏈技術合起來以后顛覆的革命。

在會上，俞敏洪講到大家都比較關注應試教育高考環節上，如是說中國所有的孩子它的前途只是一根線，就是高考，不管你原來學的多好，如果你高考成績沒到北大清華去不了，如果高考那天你生病了就算你倒霉。區塊鏈根本是不可更改、永久保持數據技術，我們是不是可以把孩子從小學開始到初中、高中的所有學習軌跡記錄下來，而這個是不可以更改。再通過人工智能分析，是不是就可以拿出這個孩子人工智能分析報告遞交到大學，說我的孩子12年就是這樣的。是不是就可以把高考取消了？我12年學習的證明難道還不如你一天高考成績嗎？這個成績不能更改，這個很重要。

Tether CTO：Tether Gold并不與比特幣競爭而是與法定貨幣競爭:7月6日消息，Tether 首席技術官 Paolo Ardoino 發推稱，由 Tether 推出的以實物黃金為支撐的 Tether Gold 代幣并不是與比特幣競爭，而是與法定貨幣競爭。比特幣是人類有史以來創造的最好的貨幣，但目前不是每個人都準備好理解比特幣，因此 Tether Gold 可能是更容易放棄法定貨幣并進入新數字范式的第一步。[2023/7/6 22:22:01]

首先，毋庸置疑的是AI+區塊鏈的巨大潛能，由區塊鏈記錄大眾的行為數據，不可篡改。當數據量足夠的龐大，就可以利用AI技術對其進行分析，得出客觀的結論，讓數據智能化為大眾提供科學的服務。

但俞敏洪說添加區塊鏈的AI對考生成績評判標準，真的會比傳統的應試高考更有益嗎？

Coinbase向聯邦法院起訴美SEC 以尋求加密行業監管清晰度:金色財經報道，Coinbase官方博客發文稱，已經向聯邦法院起訴美國SEC，要求美國證券交易委員會利用其正式的規則制定過程為加密貨幣行業提供指導。Coinbase表示，規則制定過程是為了讓SEC能夠在聽取公眾意見的情況下制定法規，并通過司法審查檢驗其立場；Coinbase稱只是請求法院命令美國證券交易委員會作出回應，以尋求加密行業監管清晰度，他們在法律上有義務這樣做。[2023/4/25 14:25:01]

先來看看我們現在的高考

1，統一試卷

2，同一時間考試

3，按照考試分數錄取

俞敏洪與會所講的例子區塊鏈+AI的例子也是深入人心，簡單的來說分為三步取代高考。

本周NFT的銷售增長7.28%:金色財經報道，本周 NFT 的銷售額呈上升趨勢，增長 7.28%，過去 7 天的銷售額為 1.7964 億美元。cryptoslam.io 統計數據顯示，在總銷售額中，1.1162 億美元（62.35%）來自以太坊區塊鏈上的 NFT 銷售額。Solana 的 NFT 銷售額在本周排名第二，占本周總銷售額的 2066 萬美元，占 11.54%。

基于以太坊的 NFT 銷售額增長了8.68%，而基于 Solana 的 NFT 銷售額下降了20.88%。緊隨其后的是 Polygon、Arbitrum 和 Cardano。

此外，本周最暢銷的 NFT 系列是Nakamigos，銷售額為 1129 萬美元，比前一周增長 76%。[2023/4/9 13:52:40]

1，利用區塊鏈技術將學生長時間行為數據記錄，并且不可更改

UniSwap過去一個月在Arbitrum生態吸引了超過11億美元的交易額:金色財經報道，據鏈上分析師@DeFi_Mochi數據顯示，UniSwap過去一個月在Arbitrum吸引了超過11億美元的交易額，在整個Arbitrum生態中占比接近78%，占有絕對市場優勢。此外，SushiSwap的交易額約為2億美元，占比大約為13%。在用戶數量方面，SushiSwap過去一個月在Arbitrum生態DEX日均用戶量占比約為32%，UniSwap這一指標數據則高達44.9%，占據“統治地位”，而令人些許意外的是Balancer，其日均用戶量占比接近20%。此外，在過去的六個月里，Balancer、UniSwap、SushiSwap和Curve Finance四個DEX協議在Arbitrum生態中的總交易額約達到23.2億美元。[2023/1/9 11:02:44]

2，通過AI對數據分析，總結出報告遞交給大學

3，大學根據根據報告來確定是否錄用

針對第一個環節是利用區塊鏈技術將學生長時間行為數據記錄，目前已經可以實現，比如以太坊區塊鏈上完全可以把一些簡短的信息描述添加在區塊鏈網絡上，并且不可篡改，公開透明可查詢。那么，針對某個學生就需要有一個唯一的賬號，賬號可以對應某個人真實的身份。盡管信息可查詢，但是如果不是本人提供簽名，就無法確定是某個人擁有哪個賬戶。這樣既做到了數據的公開透明，又使其本人匿名，隱私受到保護。

每個賬戶對應一個身份，并且把數據公開或者一部分公開，這些都OK，關鍵是誰來將數據寫入區塊鏈？對應身份的本人？這不可能，還是對這個人的直屬管理機構或者人，目前來看依然是需要國家背書的。更直接點，就是學校將學生的數據寫入信息系統，那么和現在的學生信息存檔也就差別不大了，就是有了不可篡改和可查詢的特性。

第二個環節是通過AI對學生數據分析，總結出報告。這就要分成兩種形式，第一種就是學生自然行為數據分析，有點類似現在的高考的地方卷和全國卷一樣。針對這個方面就需要不同的AI算法對數據進行分析，得出不同的分析報告，這就是地方卷，并且成本極高還難以實現；那相對比較容易實現的就是，規定學生上傳的行為數據類，然后使用統一的AI算法分析數據，得出同一類事件但是不同的行為數據報告，這像全國卷。

第三個環節就是，大學根據學生數據分析報告來確定學生是否被錄取。那么分析報告上就可能標上全國統一分析報告或者地方性分析報告，報告上面可能會直接標上評分，按評分錄取，或者由大學直接評定分析報告來確定是否錄取。

事實上，由繁到簡我們可以總結出，區塊鏈充當的是“監考老師”防止學生去作弊，并且記錄學生做試卷的過程，比如說時間上是不是更快，方法上是不是有效直接等。AI充當的就是評分老師，給區塊鏈記錄的數據進行評分。而學生的考試過程是讀書的整個過程，由一紙試卷決定變成整個求學生涯過程客觀分析。

AI+區塊鏈的益處

毫無疑問，學生的整體成績變得更客觀真實，并且可查。

對于學生，不會讓當天高考的優秀考生錯失考出優秀成績的機會。同時通過這套系統比較容易總結出某個學生的特長與不足，可以讓學生全方位的發展等。

對于教師，可以降低監考老師因性格偏差而造成監考的規范程度不一，也可以避免評分老師因為情緒差異導致評分的不同等。

對于大學，可以按照自己的優秀擇生標準對學生進行篩選，讓學校在某一領域學術研究出類拔萃，或者平衡院校專業水平的失衡等。

AI+區塊鏈的不利

低效：我們可以看到把一兩天的考試過程變成長達十幾年的客觀評價，效率是很低的，盡管裹著科技的外衣，依然是低效的進行。

不公平：為什么說是不公平呢？盡管對于那些極少數會在高考當天出現意外的優秀考生是個補償方案，但涉及的環節過多，周期過長，就會產生不確定性，比如在數據上鏈的過程中給記錄的人塞紅包等，從源頭解決不利數據或者直接數據造假，就會產生一系列的不公平現象。

成本高，本來一個兩天的考試周期延長時間，耗費時間成本，當然還有各種不統一數據評定標準而造成的決策成本。

事實上，目前來說高考是很公平高效的進行，考試當天出現意外的概率發生在任何人身上都是一樣的。學生做統一的試卷，用統一的時間，大學按分數錄取，本質上減少了很多的不確定性。最關鍵的就是有唯一的評判標準，那就是分數，有了唯一的大家共識的評判標準，就不會有太大的爭議，這永遠比模糊的沒有標準通過主觀意識評判有意義的多，盡管這些評判在道德層面上更說的過去。

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