起點(diǎn)課堂會(huì)員權(quán)益
職業(yè)體系課特權(quán)
線(xiàn)下行業(yè)大會(huì)特權(quán)
個(gè)人IP打造特權(quán)
30+門(mén)專(zhuān)項(xiàng)技能課
1300+專(zhuān)題課程
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12場(chǎng)專(zhuān)業(yè)技能直播
會(huì)員專(zhuān)屬社群
榮耀標(biāo)識(shí)
讓AI當(dāng)你的辦公助手，還差幾步？
在AI大模型出現(xiàn)之后，AI與辦公軟件的融合，也逐漸成為了趨勢(shì)之一，比如近日釘釘展示了AI功能，WPS也在加緊研發(fā)“WPS AI”。那么生成式AI如果想走入辦公軟件，過(guò)程中可能會(huì)遇到哪些阻力呢？一起來(lái)看看作者的分析和解讀。
辦公軟件正在從工具變成“助手”甚至“同事”。
在阿里的通義千問(wèn)大模型面世一周后，4月18日，阿里釘峰會(huì)上釘釘總裁葉軍（不窮）現(xiàn)場(chǎng)演示了釘釘?shù)乃膫€(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景為：群聊、文檔、視頻會(huì)議及應(yīng)用開(kāi)發(fā)。表示釘釘與大模型融合場(chǎng)景正在測(cè)試中，將在相關(guān)安全評(píng)估完成上線(xiàn)。此次會(huì)上，釘釘?shù)腁I功能被搬到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行展示。
Notion接入ChatGPT能力的NotionAI早已上線(xiàn)，微軟和谷歌也分別宣布了Microsoft 365 Copilot，以及Docs和Gmail的生成式AI能力。本周，國(guó)內(nèi)對(duì)標(biāo)Microsoft 365最緊密的WPS也宣布正在研發(fā)“WPS AI”，各類(lèi)辦公軟件。
NotionAI的生成內(nèi)容
在協(xié)同辦公SaaS軟件中，最早引入ChatGPT的NotionAI已經(jīng)把生成式AI能力開(kāi)放出來(lái)。不過(guò)，在C端和B端上，推出AI產(chǎn)品的方向和難度有很大不同。有SaaS行業(yè)內(nèi)人士對(duì)虎嗅表示，“不同公司在AI能力上線(xiàn)方面的考慮肯定有所不同，微軟要推出一個(gè)C端AI產(chǎn)品可能很容易，但要上線(xiàn)B端產(chǎn)品，則需要考慮很多問(wèn)題，包括用戶(hù)接受度、軟件安全性、定價(jià)，甚至是ESG等問(wèn)題?！?/strong>
那么生成式AI要走進(jìn)辦公軟件中，需要解決哪些挑戰(zhàn)呢？
一、內(nèi)容安全性或成生成式AI最大阻力
生成式AI在內(nèi)容安全性方面，以及隱私保護(hù)方面都面臨著巨大的監(jiān)管挑戰(zhàn)。目前各國(guó)對(duì)生成式AI的監(jiān)管力度正在加強(qiáng)，從意大利數(shù)據(jù)保護(hù)局第一個(gè)禁用ChatGPT以后，法國(guó)、西班牙有關(guān)部門(mén)也對(duì)ChatGPT展開(kāi)了調(diào)查。美國(guó)商務(wù)部下屬的國(guó)家電信與信息管理局，則正在調(diào)查對(duì)于企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)如何確保人工智能系統(tǒng)是值得信賴(lài)、合法及合乎道德。
“產(chǎn)品有很多，成熟一個(gè)上線(xiàn)一個(gè)”葉軍對(duì)釘釘AI產(chǎn)品的上線(xiàn)規(guī)劃非常有信心，但他表示目前具體的上線(xiàn)時(shí)間，還要等待監(jiān)管部門(mén)的審批。葉軍說(shuō)：“AI生成的內(nèi)容，不知道誰(shuí)寫(xiě)的，一分鐘生成無(wú)數(shù)條，可能一下子就會(huì)破壞整個(gè)網(wǎng)絡(luò)純潔的環(huán)境。”
4月11日，就在阿里通義千問(wèn)發(fā)布會(huì)的同一天，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室下發(fā)了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見(jiàn)稿）》的通知。目前我國(guó)已經(jīng)出臺(tái)的AI相關(guān)監(jiān)管條例，包括《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，并均已開(kāi)始生效。除此以外，還有一些分散在《民法典》、《數(shù)據(jù)安全法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》等法律法規(guī)中。
對(duì)于安全問(wèn)題，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman就在最近的一次公開(kāi)講話(huà)中表示，隨著模型的能力越來(lái)越強(qiáng)，與之對(duì)應(yīng)的安全措施也需要增加。在GPT-4發(fā)布后，OpenAI一直致力于處理各種亟待解決的安全性問(wèn)題。OpenAI的總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman則發(fā)推稱(chēng)，“OpenAI花了6個(gè)月的時(shí)間測(cè)試GPT-4，力圖讓這個(gè)AI更加安全?！?/p>
“AI其實(shí)是黑盒，是煉丹爐，煉出來(lái)什么不知道。”葉軍表示，AI生成的內(nèi)容，有些是不可控的，對(duì)于生成的結(jié)果還要做二次處理，二次處理相關(guān)的機(jī)制和安全審批的能力，比UGC（User Generated Content，用戶(hù)生成內(nèi)容）更難控制。
“通常情況下，AI技術(shù)供應(yīng)商，對(duì)于AI生成的不安全內(nèi)容也負(fù)有責(zé)任?！庇^韜中茂律師事務(wù)所合伙人王渝偉律師告訴虎嗅，AI技術(shù)供應(yīng)商，包括深度合成服務(wù)提供者和技術(shù)支持者，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》對(duì)其規(guī)定了較高的監(jiān)督管理義務(wù)和完善數(shù)據(jù)和技術(shù)管理規(guī)范義務(wù)，若因未盡到這些義務(wù)，AI生成內(nèi)容不符合法律規(guī)定，則需要承擔(dān)一定的法律責(zé)任。
“生成式大模型的不準(zhǔn)確問(wèn)題，可能會(huì)在很多不容馬虎的細(xì)節(jié)問(wèn)題上出錯(cuò)?！痹诎踩珕?wèn)題上，某AI大模型業(yè)內(nèi)人士以文生圖的Diffusion（擴(kuò)散式）模型給虎嗅舉了一個(gè)例子，擴(kuò)散式生成模型的核心是通過(guò)逐步“擴(kuò)散”噪聲信號(hào)來(lái)生成所需數(shù)據(jù)，同時(shí)不需要使用顯式的先驗(yàn)概率分布。也就是通過(guò)“猜”把一張模糊的圖片一步步銳化成一張清晰的圖片。而在這個(gè)“清晰化”的過(guò)程中，很難把控圖片的精細(xì)之處。比如五星紅旗上有幾顆星，地圖的邊界線(xiàn)究竟在哪等在細(xì)節(jié)上要求非常嚴(yán)格的問(wèn)題，對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，都是很難保證正確的。由于文生文模型也采用了讀上一個(gè)詞“猜”下一個(gè)詞的機(jī)制，因此很難在細(xì)節(jié)上把控安全性。
就安全問(wèn)題，虎嗅從某國(guó)內(nèi)大型語(yǔ)言模型（LLM）創(chuàng)業(yè)公司處了解到，目前國(guó)內(nèi)已有一些基于大模型的Chatbot（聊天機(jī)器人）產(chǎn)品，但多數(shù)都受到安全問(wèn)題限制，正在按要求自查，并等待審批。
二、大模型是底座，還需要小模型
不穩(wěn)定，是生成式AI天生的缺陷，當(dāng)面對(duì)C端用戶(hù)時(shí)，AI只是一個(gè)聊天機(jī)器人，不穩(wěn)定的因素在于內(nèi)容安全性。在大模型與用戶(hù)之間添加一個(gè)過(guò)濾機(jī)制即可，很多傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞過(guò)濾技術(shù)都可以解決這種問(wèn)題，在AI技術(shù)加持下，也可以用一個(gè)過(guò)濾不安全內(nèi)容的AI小模型實(shí)現(xiàn)更好的過(guò)濾效果。
B端用戶(hù)的業(yè)務(wù)壁壘在于其所在領(lǐng)域或行業(yè)中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、技能和知識(shí)行業(yè)，也就是人們常說(shuō)的KnowHow，而要讓AI大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用，則需要利用這些行業(yè)型KnowHow對(duì)AI進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的訓(xùn)練。在這方面，AI業(yè)界和應(yīng)用產(chǎn)業(yè)似乎已經(jīng)有了一些共識(shí)：AI大模是底座，是導(dǎo)航，而要真正把AI能力落地到業(yè)務(wù)中，還需要專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練聚焦行業(yè)的中、小模型。
AI大模型在面對(duì)B端用戶(hù)時(shí)，生成的內(nèi)容不僅要安全，還要可靠，要對(duì)用戶(hù)的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)，甚至每個(gè)字都容不得馬虎。不過(guò)，AI大模型的效率提升對(duì)于B端用戶(hù)來(lái)說(shuō)，吸引力很大，在很多垂直行業(yè)都已有先驅(qū)廠(chǎng)商開(kāi)始探索了。
在工業(yè)領(lǐng)域，西門(mén)子日前剛剛宣布將和微軟合作，借助OpenAI的ChatGPT幫助軟件開(kāi)發(fā)人員和自動(dòng)化工程師使用自然語(yǔ)言輸入生成PLC（可編程邏輯控制器）代碼，從而減少時(shí)間成本并降低錯(cuò)誤率。同時(shí)，這些能力還有助于維護(hù)團(tuán)隊(duì)以更快的速度識(shí)別錯(cuò)誤，并逐步生成解決方案。
“利用AI編寫(xiě)PLC代碼肯定會(huì)在流程上減少工程師的工作量?！鄙虾?yōu)也信息科技有限公司首席科學(xué)家郭朝暉認(rèn)為，利用AI編寫(xiě)PLC代碼在工業(yè)上很有可行性，但從安全角度出發(fā)，在代碼生成之后，還應(yīng)該有人類(lèi)參與檢查。
作為一個(gè)電腦程序，ChatGPT發(fā)布以來(lái)，編程能力就一直受到工程師們的重點(diǎn)關(guān)注，微軟在GitHub中也推出了AI編程助手Copilot。同為“寫(xiě)代碼”，在工業(yè)領(lǐng)域自然也已經(jīng)有PLC工程師嘗試用ChatGPT編寫(xiě)代碼。一位PLC工程師告訴虎嗅，“目前來(lái)看ChatGPT的PLC編碼能力不比普通工程師弱，但對(duì)于輸入prompt（提示詞）的理解能力還有優(yōu)化空間，且生成的最終代碼有些需要人工修改。”
不過(guò)，郭朝暉也認(rèn)為ChatGPT要在工業(yè)領(lǐng)域推廣，還需要解決工程師使用習(xí)慣和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)等問(wèn)題，同時(shí)在工業(yè)設(shè)備中使用ChatGPT的條件也還有需要進(jìn)一步優(yōu)化。
在另一個(gè)嚴(yán)肅行業(yè)醫(yī)療領(lǐng)域中，ChatGPT的應(yīng)用常被人認(rèn)為更加馬虎不得。但研發(fā)醫(yī)療行業(yè)大模型的左手醫(yī)生團(tuán)隊(duì)CEO張超認(rèn)為，雖然醫(yī)療行業(yè)的內(nèi)容需要非常嚴(yán)謹(jǐn)，但是不同場(chǎng)景，對(duì)于生成式內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)接受度也不同。“我們把醫(yī)療行業(yè)分成4個(gè)象限，對(duì)于生產(chǎn)式AI的風(fēng)險(xiǎn)，我們可以從這4個(gè)象限的角度來(lái)分析?！?/strong>
張超介紹說(shuō)，這4個(gè)象限首先是以知識(shí)探索為目的的頭腦風(fēng)暴象限，在這個(gè)象限中，是允許大膽出錯(cuò)的，這個(gè)場(chǎng)景對(duì)正確信息的召回更重要。第二象限是文書(shū)處理類(lèi)，這個(gè)場(chǎng)景中，AI需要做的就是歸納總結(jié)，按圖索驥，出錯(cuò)的概率不大，即使出錯(cuò)也可以以較低成本更正，并且更正結(jié)果可以推動(dòng)模型升級(jí)。第三象限是臨床決策類(lèi)，臨床決策任務(wù)是一個(gè)比較特定的任務(wù)，在這個(gè)場(chǎng)景中AI是醫(yī)生的助手，而AI生成的內(nèi)容，可以由醫(yī)生去把控風(fēng)險(xiǎn)。
“真正存在風(fēng)險(xiǎn)的是第四象限，就是在AI給沒(méi)有鑒別能力的人提供服務(wù)的場(chǎng)景中。”張超認(rèn)為，雖然這個(gè)場(chǎng)景中存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，但是可以通過(guò)對(duì)AI生成內(nèi)容溯源的方式來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，“我們可以讓基于文檔嵌入(Document Embedding)等手段，大模型在圈定的知識(shí)范圍內(nèi)給出答案，通過(guò)縮小服務(wù)邊界來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)?！?/strong>
當(dāng)然，這種形式可能又會(huì)使患者陷入“信息獲取繭房”，不過(guò)張超表示，新技術(shù)肯定會(huì)存在局限性，但是落地、研發(fā)團(tuán)隊(duì)的任務(wù)就是想辦法找更好的場(chǎng)景去避免這種局限性，讓技術(shù)能夠?yàn)檫@個(gè)場(chǎng)景產(chǎn)生更大的價(jià)值。
三、定價(jià)難題怎么解
AI辦公軟件市場(chǎng)化的另一個(gè)難題，那就是定價(jià)。
在工作當(dāng)中，一個(gè)生產(chǎn)力相同的同事，和只能幫忙查資料、整理文案的助理，在工資方面肯定是不一樣的。AI在用戶(hù)業(yè)務(wù)中的定位自然也直接影響到它的定價(jià)問(wèn)題。對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，“AI助理”的價(jià)格后續(xù)相當(dāng)于購(gòu)買(mǎi)SaaS工具，自然是能低就低。但如果是“AI同事”，那對(duì)它投入幾何，就要考察它的執(zhí)行能力了。
目前國(guó)外付費(fèi)的生成式AI服務(wù)以O(shè)penAI和Midjourney兩家最為知名。Midjourney的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)有兩種，一種是月費(fèi)，一種是按圖計(jì)費(fèi)。月費(fèi)是23美元一個(gè)月，計(jì)次則是8美元用200次。ChatGPT Plus的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)是20美元一個(gè)月，每3小時(shí)可以使用25次GPT-4模型。
此外，OpenAI最新模型GPT-4的API接口采取按token收費(fèi)的政策，已公布的GPT-4的API價(jià)格是純文本輸入每1k個(gè)prompt token定價(jià)0.03美元，每1k個(gè)completion token定價(jià)0.06美元。默認(rèn)速率限制為每分鐘40k個(gè)token和每分鐘200個(gè)請(qǐng)求。
百度在發(fā)布文心一言之后，也對(duì)合作伙伴公布了名為文心千帆的云服務(wù)產(chǎn)品，據(jù)參加文心千帆發(fā)布會(huì)的百度客戶(hù)透露，文心千帆的定價(jià)為——推理服務(wù)調(diào)用以0.012元/1000 tokens收費(fèi)，按調(diào)用輸入輸出總字?jǐn)?shù)付費(fèi)。
在這方面，阿里云還沒(méi)有公布相關(guān)的定價(jià)政策，不過(guò)葉軍向虎嗅透露，釘釘?shù)亩▋r(jià)將參考Midjourney和OpenAI，“我們肯定比他們（Midjourney和OpenAI）定價(jià)低一點(diǎn)，我們得承認(rèn)（技術(shù)）還是有一些差距，不能定太高的價(jià)格，而且普惠一點(diǎn)，前期對(duì)特定用戶(hù)，甚至有一定的時(shí)長(zhǎng)的優(yōu)惠。”同時(shí)，在釘峰會(huì)上葉軍還重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了具備AI能力的釘釘個(gè)人版。并提出未來(lái)的“個(gè)體戶(hù)”可能會(huì)存在“一個(gè)人+一群AI助手”的新模式。
AI的生產(chǎn)力在圖像創(chuàng)意領(lǐng)域已經(jīng)得到了很多專(zhuān)業(yè)人士的認(rèn)可，某知名媒體產(chǎn)品設(shè)計(jì)總監(jiān)告訴虎嗅，“一個(gè)Stable Diffusion模型訓(xùn)練好了，能省出幾個(gè)人的成本?！?/p>
對(duì)于B端業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，如果AI真的可以節(jié)省幾個(gè)人的話(huà)，那么它的定價(jià)范圍會(huì)更加寬泛。不過(guò)，在創(chuàng)意文案和對(duì)文字有要求的業(yè)務(wù)中，AI目前的生成能力可能只能替代初級(jí)人類(lèi)員工的工作。美版今日頭條Buzzfeed的AI撰稿機(jī)器人Buzzy，就被網(wǎng)友質(zhì)疑其撰寫(xiě)的文章中，有五分之一的采用了幾乎相同的開(kāi)頭。
雖然葉軍在釘釘利用AI生成文案的案例演示過(guò)程中，反復(fù)表示“通義千問(wèn)生成的內(nèi)容比我寫(xiě)得好”，但是仔細(xì)看過(guò)內(nèi)容之后還是會(huì)發(fā)現(xiàn)釘釘生成的內(nèi)容很“AI”，會(huì)出現(xiàn)一些華而不實(shí)的口水詞堆砌情況。
釘釘生成的推廣文案內(nèi)容
不過(guò)，AI能力也是會(huì)在不斷迭代中進(jìn)步的，葉軍告訴虎嗅，“目前已經(jīng)有很多釘釘?shù)纳疃群献饔脩?hù)提出了試用意向，未來(lái)最先開(kāi)放AI能力試用的行業(yè)也可能會(huì)是教育。”
作者：齊健，編輯：陳伊凡；出品：虎嗅科技組
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AI當(dāng)辦公助手還存在一定差距,大致還需以下幾個(gè)步驟:
1. 提高人工智能的學(xué)習(xí)和理解能力。目前的AI對(duì)語(yǔ)言的理解還不及人,需要更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和算法來(lái)提高自然語(yǔ)言處理的能力,才能更好地理解人的意圖和需求。
2. 擁有更廣博的世界知識(shí)。AI助手需要有廣泛的常識(shí)知識(shí)和對(duì)人工知識(shí)的理解(比如日常辦公流程),才能給人以準(zhǔn)確高效的幫助。這需要豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的知識(shí)圖譜作為支持。
3. 增強(qiáng)交互體驗(yàn)。 DAG應(yīng)該擁有更人性化的交互方式、友好的回復(fù)表達(dá)和聊天功能,給人以親切順暢的用戶(hù)體驗(yàn)。這需要語(yǔ)言生成、個(gè)性表達(dá)等方面的提高。
4. 具備更強(qiáng)的推理和解決問(wèn)題的能力。AI需要能深入理解問(wèn)題和相關(guān)背景知識(shí),進(jìn)行復(fù)雜的推理,得到最佳解決方案。這需要建立復(fù)雜的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)并具備強(qiáng)大的推理機(jī)制。
5. 提供更豐富多樣的服務(wù)。DAG不僅需要提供基本信息查詢(xún)、日程管理等服務(wù),還需要更廣泛的功能,如文件管理、項(xiàng)目協(xié)作、資源調(diào)配等復(fù)雜服務(wù),來(lái)滿(mǎn)足人們的實(shí)際需求。
綜上,AI當(dāng)真正的辦公助手還需要突破幾個(gè)關(guān)鍵步驟,包括提高學(xué)習(xí)理解能力、擁有更豐富知識(shí)、增強(qiáng)交互體驗(yàn)、具備更強(qiáng)推理能力、提供更豐富服務(wù)等。需要AI在多個(gè)方面取得大幅進(jìn)步,才能真正達(dá)到人工智能辦公助手的要求和水平。這還需要一定的時(shí)間和技術(shù)積累。
AI智能進(jìn)入辦公領(lǐng)域是一個(gè)很讓人期待的事情，但同時(shí)也應(yīng)該做好更充分的準(zhǔn)備