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我们需要更多不做大型模型的人工智能应用者

发布于:2024-06-21 编辑:匿名 来源:网络

All in AI。

到了2020年,这个节点几乎成为科技互联网公司的主旋律。

似乎整个世界都陷入了AI Fomo(人工智能错过恐惧症)。

科技公司发起了大规模的模型军备竞赛,以追赶OpenAI。

普通人担心被人工智能取代,所以袁老师的人工智能课收获了大量粉丝。

在中国肆虐的“百模战争”中,金山办公被认为是一个异类。

这家拥有国内办公软件市场份额最大、现金流充裕的公司,并没有投入大机型的竞争。

而其在国内率先推出基于大语言模型的智能办公助手WPS AI。

在昨天的金山办公生产力大会上,CEO章庆元再次强调,金山办公是大机型的应用者,目前已对接国内几乎所有主流大机型。

这样,All in AI的金山办公正在经历36年来从PC时代迈向移动互联网时代后的第三个重要节点。

前两个节点影响了中国办公软件市场的走势。

20世纪80年代,求伯君把自己锁在深圳蔡屋围宾馆1号房间14个月,在电脑上打出了12条万行汇编代码。

2000年,WPS 1.0诞生。

2017年,金山6号员工雷军带领几位工程师花了三年时间重写WPS多通道代码,推出了完全兼容Microsoft Office的WPS。

▲雷军(左)与求伯君现在大型模型的到来已经开始改变软件应用程序的使用和开发方式。

章庆元认为,就连UI(用户界面)这个词在未来也会消失。

我们需要更多不做大型模型的人工智能应用者

金山软件也从去年开始暂停了所有非AI相关业务,开始全面转型。

ifaner在年初的ifanRank中预测,我们正在迈向工具化、普及化、产业化的“大应用时代”,2019年我们将看到更多满足消费者或企业需求的AI原生应用。

大模型赛道正在逐渐饱和,我们显然需要更多专注于AI产品落地的企业,将大模型能力转化为行业生产力和创造力。

AI生产力的神话 回顾过去一年流行的AI工具,无论是微软的Copilot,还是春节期间开始刷屏的Sora,经常有两个高频词与之相伴出现。

——颠覆与替代。

尽管这些AI工具的目的是提高生产力,但与它们可能带来的效率提升相比,能取代多少工作岗位、颠覆哪些行业始终是人们讨论最多的话题。

许多组织甚至愿意计算精确的百分比。

该工具的本质是什么?帮助我们更轻松地完成我们想做的事情。

提高生产力的方法有两种,要么提高单个步骤的效率,要么减少任务过程中所需的步骤数,要么同时实现两者。

大量大模型驱动的人工智能工具,大大缩短了从提出需求到实现想法的过程。

你只需要写一句话,让AI在几秒钟内勾画出轮廓,然后生成20多页的PPT。

过去一些需要拍摄和后期制作的视频,现在变成了提示命令。

哪怕是用手机随意拍的照片,用手指一圈就能去除路人或者杂物。

章庆元去年在接受采访时预测,大约一年后,人们将能够使用“每月1块钱的全功能办公助手”实现对办公软件的新掌控,包括任何复杂的表格、表格、计算等工具栏将从办公软件中消失。

这种“订阅”方式将从根本上改变办公软件的商业模式。

这背后其实是AI加速了算力民主化的进程。

WPS AI产品经理付子豪在不久前的一次分享中做出了一个观察:大模型的出现不能与移动互联网的出现相比。

它更像是PC诞生和云诞生的时代。

随着人类社会出现的需求和场景越来越复杂,大脑的计算能力已经不够用了,我们开始通过计算机来扩展计算能力。

然而,充分释放计算机计算能力的门槛并不低。

您可能需要了解编程语言。

即使是常用的Excel表格和PS也不容易用好。

AIGC解决了算力门槛问题。

只要你使用自然语言,计算机就能理解你的思维逻辑并生成结果,大大缩短了从想法到结果的链条。

如果你理解这个逻辑,你对 Sam Altman 最近接受采访时关于人工智能将取代多少工作的回答可能会更能引起共鸣。

Altman 的思考方式不是人工智能将完成多少百分比的工作,而是人工智能在一段时间内将完成多少百分比的任务。

我认为这是一个比AI能做多少工作更有趣、更有影响力、更重要的问题,因为它是一个工具,可以在越来越复杂的层面上、在越来越长的时间尺度内完成越来越多的任务,并允许人们以更加灵活的方式进行操作。

所以也许人们会更有生产力。

这种想法不仅对用户有价值,对人工智能工具的开发者也有价值。

因为用户真正需要的不是参数越来越大的模型,而是让他们更容易实现想法的工具。

就像乔布斯的经典回答:必须从用户体验开始,然后再回去开发技术。

而不是从技术入手,然后想办法看看这个技术可以用在哪里?副驾驶交互 在《大模型元年,人类文明的操作系统正在大更新》文章中,我们提到下一代革命性的人机交互模型可能是自然用户界面(NUI)。

NUI 的核心原则是简单性高于一切。

复杂性是自然用户界面的敌人。

每个交互都应该是不言自明的,不需要说明手册。

Copilot是NUI交互逻辑下AI工具的理想形态。

副驾驶一词源自航空术语,指协助主飞行员操作飞机的副驾驶。

当主飞行员需要休息或处理其他任务时,副驾驶接管控制权。

两人共同负责飞机的安全飞行。

我想这也是对人类与AI交互最恰当的描述。

微软将Copilot定义为:使用自然语言处理技术或大型语言模型来帮助人们完成复杂或认知任务的应用程序或组件。

WPS AI也将人机交互作为三大战略方向之一。

它还将基于自然语言多轮问答式的自然交互称为Copilot,可以深度嵌入到文档和协作的各种场景中。

比如昨天推出的WPS AI企业版,可以提供“文理兼备”的数字化员工服务,如阅读助手、绘图助手、考勤助手、销售分析、合同分析等,触及各种细微的办公场景。

其中,Copilot Pro可以帮助操作人员使用自然语言驱动的BI产品来分析数据,还可以调用WPS API和企业自有API来解决办公自动化需求。

GitHub 数据显示,88% 使用 GitHub Copilot 的开发者表示他们的工作效率更高,74% 的人表示他们可以专注于更令人满意的工作,77% 的人表示它帮助他们减少了搜索信息或示例所花费的时间。

章庆元的描述非常恰当。

自然语言交互大大降低了用户交互成本,这意味着Photoshop可以直接进入“美图秀秀”等工具市场。

用户可以在Photoshop中实现复杂的功能,并具有操作精美图片的交互难度。

这种情况正在越来越多的人工智能产品中出现。

如果你关注去年WPS AI的更新,你还会发现用户界面不断简化,自然语言输入开始取代一些原有按钮的功能。

可以看到,现在的办公文档处理套件已经转变为“办公+协作+AI”组成的一站式AI办公。

一个产品能够高效完成的任务越来越多,但集成的功能模块却越来越少。

这也将是AI工具的趋势。

技术的创新本质上是人机交互的进化。

当Copilot发展到一定程度时,整个交互界面甚至可能成为一个超级应用。

不仅功能按钮会被取消,很多应用程序本身可能不再需要单独存在。

我们需要更多不生产大型模型的人工智能公司。

许多人将大型模型或 AIGC 视为第四次工业革命。

事实上,如果一项技术要被贴上革命性的标签,其实并不是指技术突破本身,而是指它能够影响整个商业社会,改变大多数人的生活方式。

无论是蒸汽、电力还是互联网,毫无疑问都符合这些特点,但是大模型呢?至少现阶段肯定不可能达到这个程度。

我们需要的是通过AI应用产品,利用大模型的能力来影响人们的工作和生活。

▲计算机科学家Ng Enda也认为,AI作为新一代通用技术,在大规模应用方面拥有更多机会。

这就是为什么我一开始就说我们需要更多不做模型的AI公司。

大模型作为底层技术是不可或缺的,但专注于满足消费者各种需求和各种商业交易的AI公司肯定还需要更多,才能让AI真正在社会层面爆发。

就像多点触控技术一样,成熟的应用早在 20 多年前第一代 iPhone 发布时就已经存在,但只有苹果将这项技术作为几乎所有后续智能手机的交互解决方案。

在这波AI浪潮中,也有不生产大模型,却立志做大模型使用者的探索者。

金山Office是最好的之一。

金山办公的策略非常务实,注重落地场景。

与国内几乎所有主要AI大模型公司达成深度合作,包括MiniMax、智普AI、商汤科技、文心壹研、统壹大模型等,专注落地场景。

金山软件扮演着分流站的角色,负责确定所有用户问题和需要解决的场景,然后调用最合适的模型来执行任务。

一些小众场景则通过金山Office自研的小机型进行补充,满足需求。

比如商汤科技在数据分析方面表现出色,WPS AI则称其为处理需要科学思维的场景。

文字、PPT等场景通过智谱AI等模型完成。

这种将大模型拆散的应用方法的优点在于,可以充分发挥各个模型的长处,实现优势互补,而不受某个模型能力的限制。

即使是 GPT-4 在某些场景下也存在缺陷。

在昨天的WPS新闻发布会上,章庆元一开始就提到了让我印象深刻的一点。

他表示,今天看到的所有功能都可以立即体验,必须落实到客户的真实应用场景中。

除了聊天框里不断卷入长文本处理之外,AI还有哪些更有想象力的应用呢?这值得更多人去探索。

虽然目前大模型应用还处于起步阶段,但像金山这样的AI应用者应该会更多。

我们需要更多不做大型模型的人工智能应用者

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