如果大模型不可靠,那釘釘的解藥是什么?
是快,還是瘋?
最近兩周,釘釘異?;钴S,看點(diǎn)頻頻。
(資料圖)
從成為阿里集團獨立業(yè)務(wù)的消息開(kāi)始,到發(fā)布個(gè)人版,8 月 22 日釘釘又宣布推出 AI PaaS 及其最新的 AI 應用——數字員工。
在今年這一波大模型技術(shù)浪潮中,而釘釘給外界的感覺(jué)是:快。從 4 月發(fā)布的一條「斜杠」開(kāi)始,釘釘相繼發(fā)布文檔、IM、會(huì )議、低代碼、Teambition、腦圖等各個(gè)場(chǎng)景下的「+AI」功能,最新的 AI 應用是釘釘個(gè)人版和數字員工。釘釘方面表示,在大會(huì )前,已經(jīng)完成了 17 條產(chǎn)品線(xiàn)、55 大場(chǎng)景的智能化改造。
此次釘釘總裁葉軍提出,面向生態(tài)伙伴和客戶(hù)開(kāi)放智能化底座 AI PaaS,表示將用大模型幫助生態(tài)把產(chǎn)品重新做一遍。
但,快不一定等于有序。前幾個(gè)月,釘釘的產(chǎn)品功能迭代,更像是一個(gè)個(gè)獨立產(chǎn)品「+AI」的過(guò)程。這種一窩蜂的快的背后,到底怎么思考釘釘在大模型鏈條中的位置?有沒(méi)有壁壘、怎么認知用戶(hù)所關(guān)心的實(shí)用性、數據隱私等關(guān)鍵問(wèn)題?
極客公園獨家采訪(fǎng)了葉軍與釘釘首席產(chǎn)品官齊俊生。葉軍認為,AI 現階段的「主要矛盾」是用戶(hù)對大模型的高期待,和大模型本身能力之間的差距。
在齊俊生看來(lái),「從落地角度,這的確有一個(gè)從技術(shù)到實(shí)際應用的落差。坦白講,整體體系邏輯,我們一開(kāi)始確實(shí)沒(méi)完全想明白,但釘釘有創(chuàng )業(yè)文化,團隊先跑起來(lái)總不會(huì )錯。于是釘釘全線(xiàn)產(chǎn)品都接入大模型在試,這個(gè)試的過(guò)程很關(guān)鍵,讓我們逐步想明白釘釘智能化的目標、價(jià)值和路線(xiàn),也沉淀誕生了 AI PaaS 這種底座?!?/p>
大模型雖然在快速進(jìn)化,但目前還存在很多不可靠問(wèn)題,釘釘怎么解這道題?他回應,經(jīng)過(guò) 100 多天、十幾款產(chǎn)品的摸索,釘釘逐漸把智能化的路徑趟出來(lái)了,依托 AI PaaS 的底座,和「魔法棒」統一的 LUI 入口,釘釘正在從原來(lái)的提供生產(chǎn)力工具,轉向追求直接給客戶(hù)輸出生產(chǎn)力。
01 從工具,到創(chuàng )造工具AI PaaS 和數字員工,是釘釘想明白智能化頂層設計逐漸清晰后的一次落地。這是釘釘發(fā)展中的一次關(guān)鍵價(jià)值轉變。
數字員工,是釘釘推出的一種新的 AI 應用形態(tài)。在釘釘的理解中,數字員工可以被拉入群,被「@」,還可以使用工具做任務(wù),甚至可以不斷學(xué)習、擴展新技能。最為關(guān)鍵的,它能被賦予權限,參與到業(yè)務(wù)流程中去。
比如,在面對諸如寫(xiě)招聘 JD,安排面試,甚至候選人推薦、能力分析這樣的問(wèn)題,一位「HR 數字員工」可以即便在下班時(shí)間,也能 7x24 實(shí)時(shí)秒回,并根據提問(wèn)者的自身情況精準作答,甚至會(huì )依據 1 號直聘(釘釘合作伙伴)的沉淀的行業(yè)數據,給出候選人的能力分析。
釘釘總裁葉軍介紹數字員工|釘釘
擬人化的數字員工,是釘釘認為的一種「價(jià)值很直觀(guān)|的產(chǎn)品形態(tài)。齊俊生認為,「去講 AI 輔助創(chuàng )新,去講自然語(yǔ)言交互帶來(lái)產(chǎn)品升級,給客戶(hù)的價(jià)值并不直觀(guān)。但換成雇幾個(gè)招聘、財務(wù)、IT 的數字員工,就能幫助幾個(gè)人解決過(guò)去幾十人解決不了的問(wèn)題,客戶(hù)瞬間聽(tīng)懂了?!筟page]
當然,在釘釘上,AI 與用戶(hù)交互的方式和應用形態(tài),不只是數字員工這一種,還有比如在釘釘音視頻會(huì )議中,「數字分身」可以代替用戶(hù)出席會(huì )議,幫助用戶(hù)了解會(huì )議的重要信息,會(huì )后還可以推送會(huì )議總結;
點(diǎn)餐拼單場(chǎng)景,用戶(hù)可以在釘釘群內用自然語(yǔ)言點(diǎn)單、拼單,無(wú)需離開(kāi)群聊一鍵付款;
「AI 小助教」則可以幫助教師智能批改作業(yè)、沉淀學(xué)情數據,生成備課建議和講解用的 PPT 等。
這么多場(chǎng)景里的「AI 生產(chǎn)力」,雖然來(lái)自不同的軟件服務(wù)商,但都源于一個(gè)共同的技術(shù)底座——AI PaaS。借助它,釘釘生態(tài)的 ISV 和企業(yè)客戶(hù)的 IT 部門(mén),可以開(kāi)發(fā)各種場(chǎng)景下的「AI 生產(chǎn)力」。就像前文展示的,餓了么基于這一底座做了拼單助手,蜜蜂家校做了 AI 小助教助手;1 號直聘做了數字員工;釘釘自己做了會(huì )議助手。
這是底層邏輯的轉變。在之前,釘釘給人們的認知是提供 AI 生產(chǎn)力工具,來(lái)幫企業(yè)解放生產(chǎn)力;現在釘釘造了一個(gè) AI PaaS,來(lái)讓生態(tài)、客戶(hù),可以創(chuàng )造 AI 生產(chǎn)力工具。
02 大模型之痛的釘釘解法AI PaaS,原理是是一個(gè)技術(shù)平臺,簡(jiǎn)言之是提供了一個(gè)將 AI 開(kāi)發(fā)、訓練的過(guò)程,進(jìn)行標準化、簡(jiǎn)單化的規范。其目的,是讓 SaaS、軟件接入 AI,或者訓練專(zhuān)屬數據模型更容易。
葉軍介紹,如果說(shuō)過(guò)去幾個(gè)月,釘釘是在自己「+大模型」,現在的 AI PaaS,是釘釘來(lái)幫助生態(tài)伙伴「+大模型」更進(jìn)一步。
釘釘總裁葉軍解釋 AI PaaS 詳情|釘釘
這一邏輯自然沒(méi)錯。但關(guān)鍵問(wèn)題是同樣是「+大模型」,為什么 ISV 需要 AI PaaS,而不是直接合作大模型廠(chǎng)商?
最核心的原因,是當前的大模型還在快速進(jìn)化中,遠還沒(méi)到人們想象中那樣無(wú)所不能。即便是有 OpenAI 加持、工程化能力最為出眾的微軟,也不得不面對一系列「+大模型」的現實(shí)問(wèn)題。
例如,震撼世界的 Copilot 系列產(chǎn)品,直到概念片發(fā)布的 4 個(gè)月后,才以高出普通版 40% 的價(jià)格向一些大客戶(hù)開(kāi)放一部分功能,而要實(shí)現概念片里的全部效果,取決于大模型和工程化兩方面能力的再進(jìn)化。日前,業(yè)內有消息稱(chēng),微軟新版 Windows 和 PC 廠(chǎng)商合作的訂單正在洽談延期發(fā)布,因為前者沒(méi)有按計劃如期推進(jìn)。
再或者,幾個(gè)月前刷屏的 AutoGPT,作為大模型應用之一——Agent 領(lǐng)域的代表,也被眾多用戶(hù)吐槽,「實(shí)際上用不起來(lái)」。Demo 演示的使用場(chǎng)景看起來(lái)很流暢,可以自主使用工具幫助用戶(hù)完成任務(wù),但 Demo「可能是從 1000 個(gè)使用場(chǎng)景里面挑了一個(gè)最好用的,剩下的 900 多個(gè),大部分都沒(méi)法用」。
而在釘釘看來(lái),今天 AI 的「主要矛盾」是用戶(hù)日益增長(cháng)的對大模型的期待,和大模型本身能力之間的差距。
齊俊生表示,大模型的演進(jìn)從外界看,迭代速度是很快,但真正到了深水區,特別是要落到 To B 領(lǐng)域,就必須保持客觀(guān)理性的態(tài)度去使用它。他舉例,比如財務(wù)場(chǎng)景、法務(wù)場(chǎng)景,是不允許出錯的。To C 看上限、看想象空間,To B 更強調下限強調可靠?!钢挥锌陀^(guān)先以理性的態(tài)度和嚴謹的路徑去推進(jìn)大模型的落地,才能更有效地通過(guò)工程化等能力提升他的準確性、可靠性和易用性?!筟page]
客戶(hù)側的反應也側面驗證這一觀(guān)點(diǎn)。在釘釘向企業(yè)客戶(hù)邀測的 4 個(gè)月里,邀測客戶(hù)呼聲最高的是類(lèi)似問(wèn)答機器人、知識庫機器人這樣能高效解決問(wèn)題的 AI 功能,它們能直接進(jìn)知識庫閱讀文檔,輸出相比大模型更為準確結果。
他的直觀(guān)感受是:客戶(hù)在提升效率、輔助決策的場(chǎng)景對大模型有期待,甚至希望大模型可以解決原先專(zhuān)家決策類(lèi)問(wèn)題——諸如「你看我這一百個(gè)項目里哪個(gè)風(fēng)險最高」。
這是他眼中的 AI PaaS 的必要性所在。
03 試錯試出來(lái)的系統設計AI PaaS,被齊俊生認為是釘釘在 AI 發(fā)展中最具競爭力的壁壘,也是發(fā)揮釘釘業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數據價(jià)值的核心優(yōu)勢。其核心在于工程化能力,包含對大模型的上下文、記憶、推理、預處理等能力的「抽象」,以及數據安全、性能等問(wèn)題。
有了 AI PaaS,釘釘下接大模型能力,上接千行百業(yè)的用戶(hù)真實(shí)需求,讓大模型的能力可以更簡(jiǎn)單的進(jìn)入企業(yè)場(chǎng)景。釘釘里的生態(tài) ISV 和企業(yè) IT 部門(mén)只需要按照 AI PaaS 所定義的流程、規范,就可以訓練專(zhuān)屬數據模型、開(kāi)發(fā) AI 技能,不必煩惱「怎么才能使開(kāi)發(fā)的應用具備大模型的推理能力」,「怎么讓訓練完的數據突然『懂行』」
在 AI PaaS 之上,是釘釘伙伴伙伴甚至客戶(hù)所開(kāi)發(fā)的各種 AI 技能,這些技能按不同需求組合后,可以以不同的形態(tài)與用戶(hù)交互,包括擬人化的數字員工,場(chǎng)景化的 AI 如聊天 AI、文檔 AI、會(huì )議 AI,和行業(yè)化的 AI 如 AI 助教。
釘釘公布的智能化產(chǎn)品體系|釘釘
這是釘釘團隊在想清楚后,對于智能化的整體思考輸出——一個(gè)囊括 AI 定價(jià)、底模型交互調度、數據訓練、AI 應用開(kāi)發(fā)、技能體系,以及最終面向用戶(hù)的數字員工、智能助手等產(chǎn)品形態(tài)的系統設計。
這一套設計被釘釘稱(chēng)為「魔法棒套件」,類(lèi)似于微軟不僅有 Copilot 的 AI 交互方式,也設計了更后臺的 Grounding(落地)、Graph(圖譜)等等,與之不同的,是釘釘正在將這一套邏輯開(kāi)放給生態(tài)伙伴,且一同還帶著(zhù)釘釘上豐富的應用場(chǎng)景。
在智能化系統設計的摸索過(guò)程中,釘釘也陸陸續續解決了重新設計交互、重新評估模型的「底線(xiàn)」、重新組織 AI 生產(chǎn)力的問(wèn)題,來(lái)重建大模型時(shí)代的數字化:
Re-design(重新設計):ChatGPT 使得 Chat 成為必要的前表層架構,從用戶(hù)體驗的角度來(lái)看,需要統一的交互界面,釘釘魔法棒應運而生。這次發(fā)布會(huì )上,釘釘發(fā)布了/ 魔法棒的升級產(chǎn)品體驗,在釘釘右上角會(huì )出現一個(gè)/,點(diǎn)這個(gè)/ 出現一個(gè)界面,可以進(jìn)入釘釘統一的 LUI 交互模式。所有的功能交互,會(huì )逐漸被這根魔法棒替代,包括釘釘自己的 AI、和釘釘生態(tài)的 AI。Re-evaluate(重新評估):PaaS 層抽取共性需求時(shí),需要給分層分類(lèi)給予技能,也需要給出「置信區間」,即在多大程度上生成的結果是準確的,因為這是企業(yè)場(chǎng)景,需要在準確、效率、合規、成本等條件中取平衡。Re-organize(重新組織):數字化在大模型時(shí)代的需求,是通過(guò) AI 能力實(shí)現自動(dòng)化并直接增加生產(chǎn)力。數字員工本質(zhì)上就是改變了企業(yè)的生產(chǎn)力組織方式,把 AI 從工具,變成組織里生產(chǎn)力的一部分。而釘釘也需要由過(guò)去向企業(yè)提供數字化工具,變成直接提供生產(chǎn)力。齊俊生說(shuō),釘釘在今年 4 月時(shí)也提出過(guò) No APP 的思路,這個(gè)觀(guān)點(diǎn)背后,就是未來(lái)可能不再需要那么多 GUI 的功能頁(yè)面,而是交由 AI 代替處理過(guò)程信息,一根魔法棒實(shí)現完成所有的生產(chǎn)需求。而開(kāi)放 AI PaaS,其實(shí)也是在將釘釘的魔法棒設計開(kāi)放給行業(yè),這些由 AI PaaS 創(chuàng )造的工具,也正在完成從 GUI 到 LUI 的轉變。[page]
葉軍在生態(tài)大會(huì )上也提出,在即將上線(xiàn)的釘釘 7.1 版本,這根魔法棒將會(huì )完成階段改造。屆時(shí),無(wú)論是協(xié)同場(chǎng)景的文檔、會(huì )議、Teambition,管理場(chǎng)景的人事、OA,或者是更側重業(yè)務(wù)的數字員工、宜搭、生態(tài)伙伴的應用等等,都將可以從這根魔法棒中喚起。甚至,也許釘釘上的功能欄,陸陸續續會(huì )消失掉,用戶(hù)通過(guò)對話(huà)來(lái)實(shí)現所有功能、產(chǎn)品的交互,而不用再去打開(kāi)一個(gè)個(gè)窗口,
作為一個(gè)擁有 2300 萬(wàn)客戶(hù)的企業(yè)數字化頭部企業(yè),釘釘看起來(lái)是國內第一個(gè)在大模型技術(shù)落地的思考上,形成了完整生態(tài)戰略的平臺。它的思考和動(dòng)作、后續的產(chǎn)品創(chuàng )新和生態(tài)演進(jìn),值得進(jìn)行持續的關(guān)注。在大模型還在成長(cháng)的過(guò)程中,讓它從玩具到工具,這也是中國 AI 發(fā)展迫切需要的。
責任編輯:hf009
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