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如果大模型不可靠，钉钉的解药是什么？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

过去两周，钉钉异常活跃且有趣。

从成为阿里巴巴集团独立业务的消息开始，到个人版的发布，8月22日，钉钉宣布推出AI PaaS及其最新的AI应用——数字员工。

在今年的大模型技术浪潮中，钉钉给外界的印象是速度很快。

从4月份发布的“斜线”开始，钉钉陆续发布了文档、IM、会议、低代码、Teambition、脑图等多种场景的“+AI”功能。

最新的AI应用有钉钉个人版和数字员工版。

钉钉表示，发布会前已完成17条产品线、55个主要场景的智能化改造。

此次，钉钉总裁提出将智能基础AI PaaS开放给生态合作伙伴和客户，表示将用大模型帮助生态重做产品。

然而，快速并不一定意味着有序。

过去几个月，钉钉的产品功能迭代更像是自主产品“+AI”的过程。

在这蜂拥而至的速度背后，您如何看待钉子在大车型链条中的地位？有什么障碍吗？您如何理解用户关心的实用性、数据隐私等关键问题？极客公园独家采访了叶军和钉钉首席产品官齐俊生。

叶军认为，现阶段人工智能的“主要矛盾”是用户对大模型的高期望与大模型本身的能力之间的差距。

在齐俊生看来，“从落地来看，从技术到实际应用确实存在差距。

坦白讲，我们一开始并没有完全理解整个系统的逻辑，但钉钉有创业文化，团队先跑起来了。

你不会出错的。

因此，钉钉所有产品都接入大模型进行测试。

这个试用过程非常重要。

它让我们逐渐了解钉钉智能化的目标、价值和路线，也催生了AI PaaS的基础。

“虽然大模型发展很快，但仍然存在很多不可靠的问题，钉钉是如何解决这个问题的？他表示，经过多日的探索和十多个产品，钉钉已经逐渐走上了智能化的道路。

AI PaaS和“魔杖”统一LUI入口的结合，钉钉正在从原来提供生产力的工具，转向追求直接向客户输出生产力。

01 从工具到创造工具 AI PaaS和数字化员工是智能顶层设计逐渐清晰后钉钉的落地。

这是钉钉发展过程中的一个关键价值转变。

数字员工是钉钉推出的一种全新的人工智能应用形态。

在钉钉的理解中，数字化员工可以被拉进群组，被“@”，可以使用工具完成任务，甚至可以继续学习和拓展新技能。

最关键的是可以赋予??它参与业务流程的权限。

例如，当面临撰写招聘JD、安排面试、甚至候选人推荐、能力分析等问题时，“HR数字化员工”即使在下班时间也能24/7实时回复，并根据情况进行回复提问者自己的需求。

准确回答情况，甚至根据第一直聘（钉钉合作伙伴）积累的行业数据，提供候选人能力分析。

钉钉总裁叶军介绍数字化员工 |钉钉的拟人化数字员工是钉钉认为具有“直观价值”的产品形态。

齐俊胜认为，“先讲AI辅助创新，再讲自然语言交互给客户带来的产品升级价值，并不直观。

但在招聘、财务、IT等方面雇佣几名数字化员工，可以帮助几个人解决过去几十个人解决不了的问题，客户立刻就会明白。

”在钉钉上，AI与用户交互的方式和应用形式不仅仅是数字员工。

例如，在钉钉音视频会议中，“数字化身”可以代表用户参加会议，帮助用户了解会议的重要性。

会后可推送信息、会议纪要；在点餐、点餐场景中，用户可以在钉钉群中使用自然语言点餐、点餐，无需离开群聊即可一键支付； “AI助手”可以帮助老师智能批改作业、积累学业数据、生成备课建议和讲解PPT等。

虽然这么多场景下的“AI生产力”来自于不同的软件服务商，但这一切都源于一个共同的技术基础——AI PaaS。

有了它，钉钉生态中的ISV和企业客户的IT部门可以在各种场景下开发“AI生产力”。

如上图，饿了么在此基础上搭建了点餐助手，蜜蜂家园学校搭建了AI助教；一号直聘打造数字化员工；钉钉也打造了自己的会议助手。

这是底层逻辑的转变。

过去，钉钉为人们提供AI生产力工具，帮助企业解放生产力；现在钉钉打造了AI PaaS，让生态圈和客户共同打造AI生产力工具。

02 解决大型模型难题的令人头疼的解决方案。

AI PaaS的原理是它是一个技术平台。

简而言之，它为AI开发和训练过程提供了标准化和简化的规范。

其目的是让 SaaS 和软件更容易访问人工智能或训练专有数据模型。

叶军介绍，如果说过去几个月钉钉一直致力于自己的“+大模型”，那么现在的AI PaaS则是钉钉帮助生态伙伴进一步“+大模型”。

钉钉总裁与叶军详解AI PaaS｜钉钉这个逻辑当然是对的。

但关键问题是，它也是“+大模型”。

为什么ISV需要AI PaaS而不是直接与大型模型厂商合作？核心原因是目前的大模型还在快速演化，远没有人们想象的那么无所不能。

即使是拥有OpenAI支持、工程能力最为突出的微软，也不得不面对一系列“+大模型”的实际问题。

比如，惊世骇俗的Copilot系列产品，直到概念片发布4个月后，才以比普通版高出40%的价格向一些大客户开放部分功能。

要实现概念片中的所有效果，都依赖于大客户。

建模和工程能力的重新发展。

日前，业内有消息称，微软新版Windows以及与PC厂商的合作订单正在协商推迟发布，因为前者没有按计划推进。

或者说，几个月前才登陆荧屏的AutoGPT，作为大型模型应用之一——Agent领域的代表，也被不少用户诟病“实际上没法用”。

Demo演示的使用场景看起来非常流畅，而且工具可以独立使用，帮助用户完成任务，但Demo“可能从每个使用场景中都选择了最有用的一个，其他的还有很多，大部分都是无法使用。

” 。

在钉钉看来，当今人工智能的“主要矛盾”是用户对大模型日益增长的期望与大模型本身的能力之间的差距。

齐俊生表示，从外表上看，大模型的进化看似很快，但到了深水区，尤其是To B领域，就必须保持客观理性的态度来使用。

他举了例子，比如金融场景、法律场景，都是不允许出错的。

To C看上限和想象力，To B则强调下限和可靠性。

“只有以理性的态度和严谨的路径客观推动大模型的落地，才能更有效地通过工程化等能力提升其准确性、可靠性和易用性。

”客户的反应也验证了这一点。

一个观点。

钉钉邀请企业客户测试以来的四个月里，最受客户欢迎的是问答机器人、知识库机器人等能够高效解决问题的AI功能。

他们可以直接进入知识库阅读文档，产出也比较大。

该模型具有更准确的结果。

他的直观感受是，客户对大模型在提高效率、辅助决策方面有期待。

他们甚至希望大型模型能够解决原始的专家决策问题——比如“看看我的一百个项目中哪个风险最高”。

这就是他眼中AI PaaS的必要性。

03 系统设计经过摸索开发出来的AI PaaS，被齐俊胜认为是钉钉在AI发展上最具竞争力的壁垒，也是钉钉业务场景和数据价值的核心优势。

其核心在于工程能力，包括对大模型的上下文、记忆、推理、预处理等能力的“抽象”，以及数据安全、性能等问题。

钉钉通过AI PaaS，将大模型能力与千行业用户的真实需求连接起来，让大模型能力更容易进入企业场景。

钉钉生态ISV和企业IT部门只需遵循AI PaaS定义的流程和规范，即可训练专属数据模型并开发AI技能。

无需担心“如何让开发的应用程序具有大型模型的推理能力”。

“如何让训练好的数据突然“有知识”了” 在AI PaaS之上，还有钉钉合作伙伴甚至客户开发的各种AI技能。

这些技能根据不同的需求进行组合后，可以以不同的形式与用户进行交互。

包括拟人化的数字化员工，聊天AI、文档AI、会议AI等场景化AI，以及AI助教等行业化AI。

钉钉公布的智能产品体系｜钉钉这是钉钉团队在思考清楚后对智能的整体思考输出——一个包含AI定价、基础模型交互调度、数据训练、AI应用开发、技能等在内的系统。

以及数字化员工、智能助理等最终面向用户的产品形态的系统设计。

这套设计被钉钉称为“魔杖套件”。

类似于微软不仅有Copilot的AI交互方式，还设计了更多的后台Grounding、Graph等，但又有所不同。

钉钉正在向生态伙伴开放这套逻辑，同时也为钉钉带来了丰富的应用场景。

在探索智能系统设计的过程中，钉钉也相继解决了大模型时代重新设计交互、重新评估模型“底线”、重组AI生产力重建数字化的问题：重新设计（重新设计）：ChatGPT使Chat成为必要的前端架构。

从用户体验的角度出发，需要一个统一的交互界面，钉钉魔棒应运而生。

本次发布会上，钉钉发布了/魔棒产品体验升级版。