큰 모델을 만들지 않는 AI 응용 전문가가 더 필요합니다

All in AI, 2024년까지 이 노드는 거의 기술 인터넷 기업의 주요 테마가 되었습니다.

전 세계가 AI Fomo(실종에 대한 AI 공포증)에 빠진 것 같습니다. 기술 기업은 OpenAI를 따라잡기 위해 대규모 군비 경쟁을 시작했습니다. 일반 개인은 AI로 대체될 것을 걱정하므로 199위안 AI는 물론 많은 팬을 확보했습니다.

중국에서 벌어지고 있는 '수백 모델 전쟁'에서 킹소프트 오피스는 예외로 꼽힌다. 국내 사무용 소프트웨어 시장점유율 1위와 풍부한 현금흐름을 보유한 이 회사는 대형 모델 경쟁에 투자한 적은 없지만, 대형 언어 모델을 기반으로 한 지능형 사무비서 WPS AI를 중국 최초로 출시했다.

어제 열린 Kingsoft 사무 생산성 회의에서 CEO Zhang Qingyuan은 Kingsoft Office가 대형 모델의 애플리케이션이며 현재 중국의 거의 모든 주류 대형 모델과 연결되어 있음을 다시 한 번 강조했습니다.

이처럼 All in AI인 Kingsoft Office는 지난 36년 동안 PC 시대에서 모바일 인터넷 시대로 넘어간 후 세 번째 중요한 노드를 경험하고 있으며, 처음 두 노드는 중국 사무용 소프트웨어 시장 동향에 영향을 미쳤습니다. .

1980년대 Qiu Bojun은 선전의 Caiwuwei 호텔 501호실에 14개월 동안 갇혀 386 컴퓨터를 사용하여 120,000줄의 어셈블리 코드를 입력했고, 1988년 WPS 1.0이 탄생했습니다.

2002년 Kingsoft 직원 6위 Lei Jun은 100명이 넘는 엔지니어를 이끌고 3년에 걸쳐 500만 줄이 넘는 WPS 코드를 다시 작성하고 Microsoft Office와 완벽하게 호환되는 WPS 2005를 출시했습니다.

이제 대형 모델의 등장으로 소프트웨어 애플리케이션의 사용 및 개발 방식이 바뀌기 시작했으며, 장칭위안은 앞으로는 UI(사용자 인터페이스)라는 단어조차 사라질 것이라고 믿습니다. 킹소프트도 지난해부터 AI와 관련되지 않은 모든 사업을 중단하고 포괄적인 변신에 나섰다.

Ifaner는 연초 ifanRank에서 우리가 도구성, 보편화, 산업화의 '빅 애플리케이션 시대'로 나아가고 있다고 예측했으며, 2024년에는 소비자 또는 비즈니스 요구를 충족하는 AI 네이티브 애플리케이션이 더 많아질 것이라고 예측했습니다.

대형 모델 트랙은 점차 포화되고 있으며, 대형 모델 기능을 산업 생산성과 창의성으로 전환하기 위해 AI 제품 구현에 중점을 두는 회사가 분명히 더 많이 필요합니다.

AI 생산성에 대한 신화

마이크로소프트의 코파일럿(Copilot)이든, 춘제 기간에 스크린에 등장하기 시작한 소라(Sora)든, 지난 해 인기 있는 AI 도구를 되돌아보면, 전복(subversion)과 교체(replacement)라는 두 가지 자주 등장하는 단어가 등장한다.

이러한 AI 도구는 생산성 향상을 위해 설계되었지만 효율성 향상에 비해 얼마나 많은 일자리를 대체할 수 있는지, 어떤 산업이 붕괴될 수 있는지가 항상 가장 많이 논의되는 주제입니다. 많은 조직에서는 정확한 비율을 계산하려고 합니다. .

도구의 성격은 무엇입니까? 우리가 하고 싶은 일을 더 쉽게 성취할 수 있도록 도와주세요. 생산성을 향상시키는 방법에는 단일 단계의 효율성을 높이는 방법, 작업 프로세스에 필요한 단계 수를 줄이는 방법, 두 가지를 동시에 달성하는 방법이 있습니다.

대형 모델을 기반으로 한 다수의 AI 도구는 요구 사항 제안부터 아이디어 실현까지의 프로세스를 크게 단축했습니다.

한 문장만 말하고 AI가 몇 초 안에 개요를 설명하면 20페이지가 넘는 PPT가 생성됩니다.

과거에는 촬영과 후반 작업이 필요했던 일부 영상이 이제는 프롬프트 명령으로 바뀌었습니다.

휴대폰으로 찍은 아무렇지도 않은 사진이라도 지나가는 사람이나 이물질은 손가락으로 둥글게 굴려주면 제거할 수 있습니다.

Zhang Qingyuan은 작년 인터뷰에서 약 1년 안에 사람들이 "한 달에 100위안을 사용하여 만능 사무 보조원을 고용"하여 복잡한 양식, 표 및 계산을 포함한 사무용 소프트웨어에 대한 새로운 제어권을 얻을 수 있을 것이라고 예측했습니다. .툴바는 사무용 소프트웨어에서 모두 사라질 것입니다.이 "구독" 방식은 사무용 소프트웨어의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시킬 것입니다.

그 이면에는 실제로 AI가 컴퓨팅 파워의 민주화 과정을 가속화했다는 사실이 있습니다.

WPS AI의 제품 관리자인 Fu Zihao는 얼마 전 공유에서 "대형 모델의 출현은 모바일 인터넷의 출현과 비교할 수 없으며 PC의 탄생 시대와 모바일 인터넷의 탄생 시대에 가깝다"고 말했습니다. 클라우드의.

인간 사회에 나타나는 요구와 시나리오가 점점 더 복잡해짐에 따라 두뇌의 컴퓨팅 능력은 더 이상 충분하지 않으며 컴퓨터를 통해 컴퓨팅 능력을 확장하기 시작합니다. 하지만 컴퓨터 컴퓨팅 파워를 완전히 발휘하기 위한 문턱은 낮지 않고, 프로그래밍 언어를 알아야 할 수도 있고, 흔히 사용하는 엑셀 표나 PS도 잘 사용하기 쉽지 않습니다.

AIGC는 컴퓨팅 성능 임계값 문제를 해결합니다.자연어를 사용하는 한 컴퓨터는 사용자의 사고 논리를 이해하고 결과를 생성할 수 있어 아이디어에서 결과까지의 체인을 크게 단축할 수 있습니다.

이 논리를 이해한다면 AI가 얼마나 많은 일자리를 대체할지에 대한 Sam Altman의 최근 인터뷰에 대한 답변이 더 공감할 수 있습니다. 알트만이 생각하는 방식은 AI가 작업의 몇 퍼센트를 수행할 것인지가 아니라 일정 기간 동안 AI가 작업의 몇 퍼센트를 수행할 것인지입니다.

저는 이것이 AI가 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지보다 더 흥미롭고 영향력 있고 중요한 질문이라고 생각합니다. 왜냐하면 AI는 점점 더 복잡한 수준에서, 점점 더 긴 시간 규모에서 작동할 수 있는 도구이기 때문입니다. 내부에서 점점 더 많은 작업을 완료하고 사람들이 작동할 수 있도록 허용합니다. 좀 더 유연한 방식으로. 그래서 아마도 사람들은 더 생산적이 될 것입니다.

이러한 생각은 사용자뿐만 아니라 AI 도구 개발자에게도 가치가 있습니다. 사용자에게 실제로 필요한 것은 매개변수가 점점 더 커지는 모델이 아니라 Steve Jobs의 고전적인 답변처럼 아이디어를 더 쉽게 구현할 수 있게 해주는 도구이기 때문입니다.

기술부터 시작하는 것이 아니라 사용자 경험부터 시작하여 다시 기술 개발로 돌아가서 이 기술이 어디에 사용될 수 있는지 알아보는 방법을 생각해야 합니까?

부조종사 상호 작용

"빅 모델의 원년, 인류 문명의 운영 체제가 대대적인 업데이트를 겪고 있습니다"라는 기사에서 우리는 차세대 혁명적인 인간-컴퓨터 상호 작용 모드가 자연 사용자 인터페이스(NUI)일 수 있다고 언급했습니다.

NUI의 핵심 원칙은 무엇보다 단순함입니다. 복잡성은 자연스러운 사용자 인터페이스의 적입니다. 모든 상호 작용은 설명이 필요하지 않아야 하며 사용 설명서가 필요하지 않습니다.

Copilot은 NUI 대화형 논리를 따르는 이상적인 형태의 AI 도구입니다. 부조종사(copilot)란 항공용어에서 유래한 말로 주조종사가 항공기를 운항할 때 보조조종사를 보조하는 부조종사를 뜻하며, 주조종사가 휴식을 취하거나 다른 업무를 처리할 필요가 있을 때에는 부조종사가 조종을 맡는다. 항공기의 안전한 비행을 책임집니다.

나는 이것이 인간과 AI의 상호작용에 대한 가장 적절한 설명이라고 생각한다. Microsoft는 Copilot을 자연어 처리 기술이나 대규모 언어 모델을 사용하여 사람들이 복잡하거나 인지적인 작업을 완료하도록 돕는 응용 프로그램 또는 구성 요소로 정의합니다.

WPS AI도 인간-컴퓨터 상호 작용을 세 가지 전략 방향 중 하나로 간주하며, 자연어를 기반으로 한 여러 차례의 질문과 답변을 기반으로 한 자연스러운 상호 작용인 Copilot을 호출하여 다양한 문서 및 협업 시나리오에 깊이 내장될 수 있습니다.

예를 들어, 어제 출시된 WPS AI Enterprise Edition은 읽기 도우미, 그림 도우미, 출석 도우미, 판매 분석, 계약 분석 등 '교양과 과학 모두'를 갖춘 디지털 직원 서비스를 제공하여 다양한 미묘한 사무실 시나리오에 도달할 수 있습니다.

그중 Copilot Pro는 운영자가 자연어를 사용하여 BI 제품을 구동하여 데이터를 분석하도록 돕고 WPS 365 API 및 기업 소유 API를 호출하여 사무 자동화 요구 사항을 해결할 수도 있습니다.

GitHub 데이터에 따르면 GitHub Copilot을 사용하는 개발자 중 88%는 생산성이 더 높다고 말하고, 74%는 더 만족스러운 작업에 집중할 수 있다고 말하고, 77%는 정보나 예제를 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이도록 도와주세요.

Zhang Qingyuan의 설명은 매우 적절하며 자연어 상호 작용은 사용자 상호 작용 비용을 크게 줄여 Photoshop이 "Meitu Xiu Xiu"와 같은 도구 시장에 직접 진입할 수 있음을 의미합니다.

사용자는 Meitu Xiuxiu 작동의 대화형 어려움을 통해 Photoshop에서 복잡한 기능을 실현할 수 있습니다. 이러한 상황은 점점 더 많은 유형의 AI 제품에서 발생하고 있습니다. 작년 WPS AI 업데이트에 주목하면 사용자 인터페이스가 지속적으로 단순화되고 자연어 입력이 일부 원래 버튼의 기능을 대체하기 시작한다는 점도 알 수 있습니다.

현재 오피스 문서처리 제품군이 '오피스+협업+AI'로 구성된 원스톱 AI 오피스로 변신한 것을 볼 수 있다. 제품은 점점 더 많은 작업을 효율적으로 완료할 수 있지만, 점점 더 적은 수의 기능 모듈을 통합하고 있으며, 이는 AI 도구의 추세이기도 합니다.

기술 혁신은 본질적으로 인간-컴퓨터 상호 작용의 진화입니다. Copilot이 어느 정도 발전하면 전체 상호 작용 인터페이스가 슈퍼 애플리케이션이 될 수도 있습니다. 기능 버튼이 취소될 뿐만 아니라 많은 애플리케이션 자체가 더 이상 필요하지 않을 수도 있습니다. 혼자 존재합니다.

큰 모델을 만들지 않는 AI 회사가 더 필요합니다

많은 사람들이 빅모델이나 AIGC를 4차 산업혁명으로 간주하는데, 실제로 어떤 기술을 혁명적이라고 부른다면 실제로는 기술의 혁신 자체가 아니라 기업사회 전체에 영향을 미치고 변화를 주도하는 능력을 의미한다. 사람들입니다.

증기든 전기든 인터넷이든 이러한 특성을 충족한다는 것은 의심의 여지가 없지만 대형 모델은 어떻습니까? 적어도 현 단계에서는 이 수준에 도달하는 것이 불가능합니다. 우리에게 필요한 것은 AI 응용 제품을 통해 대형 모델의 역량을 활용해 사람들의 일과 삶에 영향을 미치는 것입니다.

컴퓨터 과학자 Andrew Ng은 또한 차세대 범용 기술로서 AI가 대규모 응용 분야에서 더 많은 기회를 가지고 있다고 믿습니다.

이것이 제가 처음부터 모델을 만들지 않는 AI 기업이 더 필요하다고 말한 이유입니다. 기반 기술로서 대형 모델은 필수 불가결하지만, 소비자의 다양한 요구와 다양한 상거래를 충족하는 데 중점을 두는 AI 기업이 AI를 사회적 차원에서 진정으로 폭발시키기 위해서는 분명히 더 많은 것이 필요합니다.

멀티 터치 기술과 마찬가지로 20여년 전 최초 iPhone이 출시되었을 때 성숙한 응용 프로그램이 존재했지만 Apple만이 이 기술을 거의 모든 후속 스마트폰에 대한 대화형 솔루션으로 만들었습니다.

이런 AI 물결 속에 대형 모델을 제작하지는 않지만 대형 모델 사용자로 각오한 탐험가도 있는데, 킹소프트 오피스(Kingsoft Office)가 그 중 최고다.

Kingsoft Office의 전략은 매우 실용적이며 구현 시나리오에 중점을 두고 있으며 MiniMax, Zhipu AI, SenseTime, Wenxinyiyan, Tongyi Large Model 등 거의 모든 주요 국내 AI 대형 모델 회사와 심층적인 협력을 이루었습니다. .

Kingsoft는 해결해야 할 모든 사용자 문제와 시나리오를 결정한 다음 작업을 수행하기 위해 가장 적합한 모델을 호출하는 분류 스테이션의 역할을 수행합니다. 일부 틈새 시나리오는 요구 사항을 충족하기 위해 Kingsoft Office가 자체 개발한 소형 모델로 보완됩니다.

예를 들어 SenseTime은 데이터 분석에 탁월하며 WPS AI는 과학적 사고가 필요한 시나리오를 처리하기 위해 이를 호출합니다. 텍스트, PPT 등의 장면은 Zhipu AI 등의 모델을 통해 완성됩니다.

대형 모델을 여러 부분으로 나누는 이러한 적용 방식의 장점은 특정 모델의 성능에 제약을 받지 않고 각 모델의 장점을 최대한 활용하고 상호 보완적인 장점을 얻을 수 있다는 것입니다. GPT-4조차도 일부 시나리오에서는 단점이 있습니다.

어제 WPS 기자회견에서 Zhang Qingyuan은 나에게 깊은 인상을 준 점을 언급했습니다. 그는 오늘 본 모든 기능을 즉시 경험할 수 있으며 고객의 실제 애플리케이션 시나리오에서 구현해야 한다고 말했습니다.

채팅 상자의 긴 텍스트 처리가 지속적으로 발전하는 것 외에 AI를 위한 또 다른 상상력이 풍부한 응용 프로그램이 있습니까? 이는 더 많은 사람들이 살펴볼 가치가 있으며, 비록 대형 모델 응용 프로그램이 현재 초기 단계에 있지만 Jinshan과 같은 AI 응용 전문가가 더 많아져야 합니다.

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Ai Faner | 원본 링크 · 댓글 보기 · Sina Weibo