不久前,iOS 上一個第三方 ChatGPT 客戶端「OpenCat」支持了鍵盤擴展,用戶可以在任意 App 中使用 ChatGPT 的回答進行快速的輸入。新特性上線后,用戶就在不同的場合進行嘗試:在購物 App 中用來生成好評、在微信聊天中生成回復、在社交網絡上用它「對線」。
(資料圖)
技術社區 Hacker News 上還有用戶指出,一家網紅營銷機構網站上的一篇博文中,出現了「抱歉,作為一種 AI 語言模型,我無法預測未來的事件或趨勢」的提醒,類似的話語還出現在卡塔爾的購物中心目錄和芬蘭的一家電子產品商店的網站等地方。
IBM 公開表示要暫停數千個崗位的招聘計劃,因為這些崗位可能在未來幾年被 AI 取代;一些小公司裁掉了客服和文案團隊;還有人用說唱歌手 Drake 的聲音生成新的音樂作品,即便你不了解 Drake 在全球樂壇和潮流文化中的影響力,也一定在各種梗圖或迷因中看過這個身穿羽絨服的男人。
這些都只是生成式 AI 改寫互聯網的一角。從文本生成圖像的 DALL-E、Midjouney、Stable Diffusion 到 ChatGPT,生成式 AI 在全球范圍內引起的浪潮還在愈演愈烈。
與其同時,也有很多人已經主動將 AI 用于改造或是優化自己的工作流程,并且越來越多的辦公軟件開始陸續引入生成式 AI,微軟 Office、印象筆記、WPS、釘釘,還有飛書、谷歌 Workspace 等,所有人都不想放過生成式 AI 的機會,也不想失去先機。
AI 正在改變我們這個時代的「生產力」。
AI 在生成
就在 4 月 18 日,印象筆記、WPS、釘釘三家同日官宣接入 AI 助手,飛書也宣布即將推出 AI 助手「My AI」。而在稍早前,微軟帶著 Microsoft 365 Copilot 而來。緊隨著搜索引擎,辦公軟件也在大規模進入 AI 應用的階段。
與搜索場景不同,辦公軟件核心的一塊使用場景在于內容生成,這恰恰也是這一輪技術周期中 AI 最擅長的能力之一。
筆者體驗了率先落地并實現大規模商用的「印象AI」,在印象筆記內,用戶選擇合適的「模板」之后只要輸入想寫的內容或主題,AI 就會自動生成相應的內容和樣式,比如活動方案、產品需求評議會、工作日報等,再根據自身的實際情況進行更改和調整即可。當然,用戶也可以基于主題和背景讓 AI 寫一份提綱,或是寫一篇新聞稿和文章。
很多情況下,AI 生成的內容都很難「一次通過」,普遍需要用戶進行手動調整,不管是針對生產內容的直接改動還是對提示詞的修改。但相對而言,AI 能以極高的效率完成人類的一部分工作,也極大地提高了使用者的生產力。
另一方面,AI 的引入,更大的意義在于人機交互方式的變革。我們一般通過各種軟件與機器溝通,而軟件的進步由交互方式的進步所牽引,從早期的字符界面,到后來的圖形用戶界面,現在我們可以直接通過自然語言與機器進行對話以及操作。
在 4 月中旬的那場發布會上釘釘總裁葉軍坦言,釘釘的產品非常臃腫,但智能化給了一個機會去實現換道超車。金山辦公 CEO 章慶元也說,Office 一直是很復雜的,很多功能的學習成本很高,AI 能大幅降低使用門檻。
當人機交互從圖形用戶界面向自然語言遷移,不僅意味著未來軟件設計的顛覆,過去以圖形用戶界面為基礎開發的軟件也獲得了一次新生的機會。尤其是在辦公軟件上,過去隨著迭代不斷加入新的功能,雖然滿足了用戶在功能上日益增長的需求,但長此以往也造成軟件的繁重和復雜,表現到實際體驗上就是用戶要面對大量的選項、功能以及學習成本。
這也是筆者為什么一向對 Office 類軟件敬而遠之,反而更傾向于更多功能簡單的軟件。但 AI 的引入以及新的交互方式可能改變一切,用戶不需要再去跟著教程學習復雜的軟件使用方法,在一個又一個選項層次中尋找可能需要的功能,AI 不僅能通過自然語言理解用戶需求,還能直接滿足需求。沒有多少人能夠拒絕。
人類在思考
毫無疑問,目前 AI 的底層基座和軟件應用還處在快速變化的早期階段,各家都在探索新的技術和應用。印象筆記副總裁、產品負責人劉璨說,印象 AI 并不局限于寫作這一單一場景,未來還會擴展到知識管理的各個環節,從信息的收集,到理解分析和組織連接。
實際上,除了輔助用戶生成文字內容,印象 AI 已經支持在「掃描寶」上對 PDF 文件進行智能分析,并以對話形式呈現分析結果。按照劉璨的說法,后續其他產品如印象筆記也會支持 PDF 及其他文檔的分析理解,包括用戶剪藏的長文章,此外還會考慮引入多模態的數據和支持。
而包括印象筆記、出門問問以及金山辦公等公司在內,都在指出了個人專屬 AI 助手的發展可能。印象研究院院長常誠告訴我們,印象 AI 未來一個可能的發展方向就是結合印象筆記作為知識管理產品的定位,讓每一個用戶可以選擇用私人語料訓練和部署自己的專有語言模型。
未來每個企業甚至每個人都可能擁有一個專屬的大語言模型,AI 會在大模型的基礎上,對用戶過往的私人數據進行差異化處理,提供給每個用戶更個性化、更準確的回答和服務。
圖/Pxhere
但 AI 技術會走向哪個路線?AI 應用又應該是什么形態?現在即使拋給人工智能方面的專家,大概也會出現很多截然不同的觀點,因為沒有人可以篤定,也因為 AI 的進化太快、太大。
就算在當下,辦公軟件們對于大模型發展路徑也莫衷一是。有些 AI 助手直接接入了 OpenAI GPT-3.5、百度文心一言等通用大模型,另一些 AI 助手則選擇自研的發展道路。比如印象 AI 就是印象筆記自研的輕量化大模型大象 GPT,在 BLOOM、OPT 等開源大模型的基礎上,引入了自行加工的指令數據集,并針對自身的用戶場景進行了微調。
區別于接入通用大模型,自研大象 GPT 可以針對核心的知識管理場景進行更深入的針對性調整,同時也能基于用戶的提示文本以及使用反饋持續地迭代,再將這些改進積累到大象 GPT 之中,以此形成獨特的優勢。不過,印象 AI 后續也不會排除在合規的前提下接入國內外的通用大模型。
就像常誠指出,AI 的迭代速度之快,三年后的發展就很難想象,百度集團總裁、奇績創壇創始人陸奇也說跟不上技術的發展速度,論文和代碼都看不過來。
我們也要看到,這場辦公軟件的 AI 變革不過才剛剛開始,已經接入大模型能力的軟件還在探索 AI 的應用可能,而更多的辦公軟件公司也在研究如何接入大模型能力。在不遠的未來,AI 會更廣泛、更深遠地改變我們這個時代的生產力。
題圖來自Public Domain Pictures
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