多知专栏|从AI世界到教育行业——AI一周观察

来源|多知

作者|做教育的TCOH

《从AI世界到教育行业——AI一周观察》本期亮点：

Google推出Gemini Omni：当AI视频开始“可编辑”，教学内容生产走向便宜且可控;

Google展示AI眼镜方向：AI眼镜带来的变化，可能会影响未来教学内容的形态。

多家大厂陆续裁员：AI正在从个人工具，进入组织系统。未来教育到底应该培养什么样的人?

观察1

AI视频开始“可编辑”：教学内容生产走向便宜且可控?

【新闻事件】

5月中旬，Google在I/O大会上推出Gemini Omni。它最值得关注的地方，不只是能生成视频，而是可以在视频生成之后，继续通过对话持续修改视频内容。

这看起来只是一个产品功能，但背后变化很大。过去用AI生成视频，很像抽卡。用户写一段提示词，告诉AI要生成什么内容，然后等待结果。如果生成出来的画面不对，通常只能重新写提示词，再生成一次。下一次会不会更好，并不确定。对教育内容来说，这种不确定性非常致命。因为教学视频不是好看就行，它必须讲得准、讲得符合学生理解水平，更何况教学视频通常是一些列连续逻辑的产物，需要被持续地编辑与调整。

Gemini Omni代表的变化在于，视频生成不再只是一次性出结果，而开始变成一个可以被持续编辑的过程。比如生成一段讲解视频后，可以继续说：“这里讲慢一点”“把这个步骤放大”“换成更适合小学生理解的例子”等。AI可以在原有视频基础上继续修改，而不是推倒重来。这也极大的降低了生产成本。

【意义解析】

这件事真正重要的地方，是AI视频生成开始从碰运气走向可控。

过去AI生成内容最大的问题之一，不是不能生成，而是生成过程不可控。尤其是视频这类复杂内容，里面有画面、动作、镜头、人物、节奏和逻辑。只靠一段提示词，很难一次说清楚所有细节。模型生成结果和人的真实意图之间，经常会有偏差。

文字容易修改，但视频很难。因为视频不是一句话，而是一整套连续画面、动作和节奏。只要某个地方不符合预期，很多时候就只能重新生成。Gemini Omni这类能力的意义在于，它让视频也开始具备类似文档编辑的特征。先生成一个初稿，再根据人的反馈一点点修改。

所以，Gemini Omni更重要的信号是：AI生成视频开始有了可编辑性。只要生成过程可以被编辑，复杂内容才真正有机会从“偶然生成一个好结果”，走向“稳定生产出一个可用结果”。

【对教育行业意味着什么】

对教育行业来说，Gemini Omni的价值不只是“AI能生成视频”，而是让AI视频从低成本但不可控，开始走向低成本且更可控。

教学视频和普通视频不一样。普通视频只要好看、有趣就可以，但教学视频更强调逻辑和连贯。公式推导不能跳步，物理过程不能前后矛盾，历史脉络不能顺序混乱。也正因为要求高，过去一段优质教学视频，往往需要教研、老师、动画、剪辑反复配合，制作成本很高。

AI视频本来可以大幅降低成本，但问题是结果不好控制。它可能生成得很快，也可能画面好看，但不一定讲得准、不一定符合教研设计。

Gemini Omni的变化在于，它让视频生成后的修改变得更容易。哪里跳步了，可以补;哪里重点不清楚，可以放大;哪里例子不合适，可以替换。这样一来，教研不再只是“等AI抽中一个好结果”，而是可以持续介入、不断校正。

所以，它对教育行业真正重要的信号是：AI教学视频开始从便宜但不稳定，走向便宜且可打磨。这才可能让AI真正进入教学内容生产的核心环节。

观察2

AI眼镜再升温：适配AI眼镜的教育内容形态在哪里?

【新闻事件】

5月中旬，Google在I/O大会上再次展示AI眼镜方向。它不再只是过去那种偏概念化的AR眼镜，而是开始强调AI能力本身：实时翻译、导航、识别眼前信息、语音交互，以及通过AI理解用户当前看到的内容。

与此同时，Meta的Ray-Ban Meta销量持续增长，苹果、字节等公司也不断传出相关布局。过去几年，AI更多还是停留在手机和电脑屏幕里;但现在，越来越多公司开始重新争夺眼前这个窗口。

这件事本身未必意味着AI眼镜已经成熟，但至少说明，大厂开始认真思考：如果AI未来长期陪伴用户，它到底应该出现在哪里。

【意义解析】

AI眼镜真正重要的地方，不是又多了一个硬件，而是它可能改变AI获取信息的方式。

过去AI更多依赖用户主动输入。你要打字、拍照、上传文件，AI才能知道你想干什么。但眼镜不一样。它天然更接近人的第一视角。也就是说，未来AI可能不只是知道你问了什么，而是开始知道你正在看什么。

这意味着，AI和现实世界之间的连接会更紧。它看到路牌、菜单、实验器材、代码、黑板、运动动作、书本内容，都可以实时理解并反馈。AI的输入来源，可能会从用户主动输入，逐渐变成持续感知现实。

【对教育行业意味着什么】

如果视觉是人获取教育信息最重要的窗口之一，那么AI眼镜带来的变化，可能会影响未来教学内容的形态。

过去教育内容主要适配手机、平板、电脑和课堂大屏。课程、题库、视频、直播，本质上都还是屏幕里的内容。但如果AI长期存在于用户视野里，很多教学内容可能会重新设计。

比如语言学习，未来可能不只是背单词，而是看到真实物体时实时出现语言解释;实验课可能不是看视频，而是边操作边获得步骤提示;运动教学可能不是课后回放，而是训练过程中实时纠正动作。

也就是说，未来教育行业可能不只是争夺用户打开哪个APP，而是开始争夺用户看世界时，眼前出现什么信息。未来学习可能不再只是打开课程，而是AI把知识直接覆盖在真实场景上。

当然，这件事距离真正成熟还有距离。AI眼镜目前仍然有续航、隐私、佩戴体验、显示能力等问题。但它至少提示了一个方向：过去教育主要发生在屏幕里，未来，部分学习过程可能会重新回到真实世界本身。

观察3

AI裁员背后：未来教育到底该培养什么样的人?

【新闻事件】

最近两周，多家大公司陆续传出AI相关裁员和组织调整，比如Meta和渣打银行等。

渣打银行宣布，到2030年前将削减超过7000个岗位，约占公司职能岗位的15%。公司明确表示，AI和自动化将替代部分低价值人力资本，受影响最大的主要是后台和支持岗位。与此同时，通用汽车(GM)裁撤了约600名IT员工，接近IT部门的10%。但另一边，公司仍在继续招聘，只是更偏向AI-native development、数据工程、云工程、Agent开发等新能力。媒体TechCrunch甚至直接将其称为一次技能置换。类似变化也出现在软件行业。物流软件公司WiseTech表示，一些过去需要几个月的开发工作，现在AI一天就能完成。公司随后开始推进大规模组织调整。

这些新闻放在一起，会发现一个共同点：企业不是简单不需要人了，而是在重新定义——什么样的人才，未来仍然值得被长期保留。过去一些靠熟练度吃饭的能力，未来可能会越来越不值钱。

【意义解析】

过去大家讨论AI，更多还是把它当成效率工具。比如写得更快、做表更快、代码生成更快。但最近这些变化，开始说明一件事：AI正在从个人工具，进入组织系统。也就是说，企业不再只是让员工用一下AI，而是在重新思考：哪些工作应该由人做，哪些工作可以交给AI。

而最先被改变的，通常是那些流程明确、标准固定、重复度高的岗位。因为这类工作的核心，不是创造新东西，而是稳定执行流程。过去这些岗位需要大量人力，现在AI开始能够覆盖其中一部分。

另一边，一些能力反而在快速升值。比如，能不能发现真正的问题;能不能把模糊目标拆解成可执行步骤;能不能调动AI、工具和资源一起完成事情;能不能判断结果是否靠谱;能不能对最终结果负责。

换句话说，AI正在改变的，不只是效率，而是企业衡量什么样的人更有价值的标准。

过去很多工作，更像按流程完成任务;未来越来越多工作，可能会变成利用AI让结果发生。

【对教育行业意味着什么】

这件事对教育行业大的冲击，可能不是AI会不会替代老师，而是未来教育到底应该培养什么样的人。

过去很多教育体系，本质上更适合工业化时代。强调标准答案、知识记忆、固定步骤和统一流程。因为过去企业需要大量能够稳定执行标准流程的人。但AI越来越擅长这些事情。它会写代码、查资料、做分析，而且很多时候速度远快于人。

这意味着，教育行业可能会面临一个很现实的问题：如果AI已经能完成越来越多标准化认知劳动，那么学生未来真正需要竞争的，到底是什么?

一些过去容易被忽视的能力，可能会变得越来越重要。比如，能不能提出好问题;能不能理解真实世界的问题;能不能把复杂目标拆成步骤;能不能和AI协作;能不能判断AI哪里错了;能不能把AI、工具、人和资源组织在一起，最终完成一个真实任务。

也就是说，未来人才的竞争，可能不再只是谁记住了更多知识，而是谁更能借助AI创造真实结果。这也会反过来影响教育行业本身。未来教育的重点，可能是学生有没有能力在AI参与的世界里，真正解决问题。

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1、教学内容生产：AI视频开始从“抽卡生成”走向“可编辑、可打磨”

2、学习发生的位置：AI眼镜将便捷在真实世界中进行学习

3、人才培养目标：企业正在重新定义未来什么样的人更有价值