协同办公赛道掀起GPT风潮 钉钉叶军:专有化部署的大模型将成为趋势_快看点
《科创板日报》4月19日讯(记者 黄心怡)在ChatGPT和AIGC热潮的引领下,国内协同办公领域开始掀起一股AI之风。
在2023春季钉峰会上,钉钉正式宣布全面接入阿里“通义千问”大模型。钉钉总裁叶军现场展示了正在测试中的功能。在接入千问大模型后,用户输入“/”可唤起钉钉的10余项AI能力,包括对话或拍照生成应用、创建可自动学习文档的答疑机器人、自动创作文档文案、智能提取视频会议和群聊消息摘要等功能。
【资料图】
同天,金山办公也正式发布了具备大语言模型能力的类ChatGPT式应用,暂定代号“WPS AI”,将逐步放开公测,嵌入金山办公全线产品。
此前,字节跳动旗下办公软件飞书也预告了专属智能助手「My AI」的视频。在演示中,用户可以通过My AI总结生成会议纪要,并可根据会议纪要创建对应的待办事项,辅助用户规划后续工作。
在采访中,叶军对《科创板日报》表示,“未来专有化部署的大模型将成为趋势,中模型、小模型部署在企业内,通用大模型在公有云,适当地实现混合云的互通。”
不过,叶军也坦言,生成式AI尚未到完全成熟之时。“大家还在等,随着大模型训练参数的规模量进一步提升,提升十倍到一百倍,这件事就彻底解决了。”
▍AI成协同办公新战场
从钉钉、金山办公、飞书的产品来看,各家更多地对标微软推出的Office Copilot,在办公协作上引入AI助手来提高办公效率。
在现场实时演示中,钉钉可以输入提示词来让AI画表情、拟标题、润色文案,开会中自动生成翻译字幕,并形成会议纪要。
记者注意到,在对话聊天中,用户可通过钉钉来训练专属的助理机器人。比如,向其发送商品的文档介绍,机器人就会自主学习文档的内容,然后以客服的身份与消费者进行对话,而不用再手动设置问题和答案。
用户还可在纸上画出想要的表单,让钉钉识图自动生成应用。比如,公司行政人员需要统计午餐的订餐份数,只需要在群聊对话框中输入“/”和表单图片,几秒钟后一个订餐统计小程序就展现在群聊中。
“钉钉与通义千问的团队每周都开会来讨论需求。”叶军介绍,“有一次在钉钉园区底楼,大家一堆人一顿吵。最大的难点在于方向的不一致,想做的东西不一样。钉钉这个场景,对通义千问提了很多特殊要求。原来并没有训练过那些领域的模型。我们对图片的质量要求,对工作场景的专有化术语,大模型理解不了,有时候出来的东西莫名其妙,最近才慢慢走顺了。”
▍将在相关安全评估完成后上线
目前,钉钉与大模型融合场景正在测试中,将在相关安全评估完成后上线。
近日,国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》,要求利用生成式人工智能产品向公众提供服务前,须先进行安全评估。
“发布会上演示的场景,在技术上都已经可以了。目前要经过相关部门的评审,还是要合规。AI生成的内容会有些不可控的东西,国家有关部门监管是应该的。” 叶军表示。
对于后续上线后的商业化模式,钉钉将率先向专业版、专属版用户开放内测。
“国外现在流行的方式是按照月费。国外的AI绘画工具Midjourney是10美元可以每月生成200张图片。”叶军提到,“我们的模式也会这样,把使用算力次数,跟钉钉的专业版、专属版和专有版收费模式相结合。举个例子,买专业版,就配合给予200次调用能力。如果不够,再增购一些计算量。毕竟图片生成很耗GPU的资源。”
叶军还透露,目前,阿里集团正把大模型的能力引入客服助手。“集团已经在研发客服助手的产品。原来我们接到语音电话,选择按1、按2。未来客服场景会发生变化,可能电话语音给出的答案,能达到跟真人一模一样的程度。”
▍专有化部署的大模型将是未来趋势
当前,MaaS成为科技公司发布AI大模型时普遍提到的关键词。叶军认为,未来SaaS、PaaS和IaaS的边界会越来越模糊。而MaaS在一定程度上将取代SaaS、PaaS。
“未来可能很多产品SaaS、PaaS那两层就没了。直接调用模型层,完成提前的训练和感知,进行数据操作。用户根本不关心IaaS在哪,就是‘界面+模型’解决所有问题。”
随着AI和工作方式的逐步深度融合,数字化产品形态将出现极简的趋势。“未来,人和软件的交互将变得非常简单,甚至可能就是通过一条斜杠来唤起所有功能。每家企业都需要思考人与科技、机器的关系,坚定以人为本,科技服务于人,让人从常规、低效的工作中解放出来,做更有创造力的事情。”叶军提到。
与此同时,AI时代数据资产的价值将更加重要。“每个组织的数据密度会快速增加,数据的价值将决定企业的价值。每一家企业既可以直接在阿里云上调用千问的能力,也可以借助钉钉这个工作入口,结合企业自己的行业知识和应用场景,训练自己的专属大模型。可以畅想,每家企业都可以有专属的、深刻理解自身企业业务知识的智能客服、智能导购、文案助手、AI设计师等。”
在具体的部署模式上,叶军判断,专有化部署的大模型,将是必然趋势。
“企业的数据,全部放到一个公开大模型上,你会愿意吗?肯定不愿意。正确的做法应该是很多企业都会把大模型部署到企业内。而公有云生成的大模型是通用大模型,是作为基础的预训练模型。”
谈及专用模型的训练成本,叶军认为不会太高。“阿里云有一整套的专业化部署解决方案,与公有云之间存在混合云的关系。用互联网公开数据训练的模型可以放在公有云,而企业内部的经验、财务数据铁定是放在企业内部。我认为未来的布局,肯定是中模型、小模型部署在企业内,通用大模型在公有云,适当地实现混合云的互通。这是非常可操作,可实践的模式。”
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