어제 OpenAI는 중국에 대한 API 서비스 종료를 발표했습니다.
오늘 Tongyi는 MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Zero One Thousand Things, Baichuan Intelligence, Orion Star 등 7개 국내 대형 모델 제조업체가 모여 기자간담회를 가졌습니다.
물론, 이들 대형 모델들이 모이는 것은 '광밍딩'을 포위하기 위한 것이 아니라, 중국에서 가장 개방적인 AI 생태계를 구축하기 위해 DingTalk와의 협력을 공식적으로 발표하기 위한 것입니다.
오늘 DingTalk가 출시한 버전 7.6에서는 DingTalk가 사용자에게 대형 모델 선택권을 반환합니다.
사용자는 자신의 필요에 따라 AI 대형 모델을 전환할 수 있습니다. 기본 일반 의미 외에도 MiniMax, Dark Side of the Moon, Zhipu AI, Orion Starry Sky, Zero One Thing 등 6가지 대형 모델의 첫 번째 배치를 선택할 수 있습니다. 그리고 Baichuan Intelligence. DingTalk 대표 예준은 이것을 용을 소환하는 "일곱 개의 용 공"이라고 묘사했습니다.
AI 시대의 일은 어떤 모습일까? 딩톡 버전 7.6에서는 AI 검색 및 AI 보조 기능에서 일부 답변을 보실 수 있을 것입니다.
DingTalk 사장 Ye Jun의 견해에 따르면 업계가 모델 혁신에서 애플리케이션 혁신으로 이동함에 따라 대형 모델의 애플리케이션 시나리오를 탐색하는 것이 DingTalk의 책임이 될 것입니다.
APPSO는 이전에 다음과 같은 점을 제시했습니다 . 대형 모델 기능을 생산성으로 전환하여 사람들의 일과 생활에 영향을 미치려면 대형 모델을 만들지 않는 AI 응용 전문가가 더 많이 필요합니다.
이제 점점 더 많은 대형 모델 및 AI 제품 회사가 이 프로세스를 가속화하고 있습니다.
DingTalk의 AI 검색은 Perplexity와 다릅니다
예를 들어 이전에 출시된 AI 어시스턴트는 딩톡의 기능이 비대해지고 산만해지는 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있는데, 오늘 딩톡에서 출시한 AI 검색은 딩톡의 정보 단편화 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. Perplexity, Secret Tower 등 일반적으로 사용되는 AI 검색 경로가 다릅니다.
구체적으로 DingTalk AI 검색에는 독자적인 개인화 검색, 정보 변화 감지, 자연어 입력, 직접 답변 생성, 심층 발굴 및 질문, 콘텐츠 소스 추적 등 6가지 주요 기능이 있습니다.
예를 들어, 예준은 최근 세계화 작업의 주요 진행 상황을 알고 싶다면 AI 검색만 사용하면 대형 모델의 이해, 추론, 생성 및 기타 기능을 사용하여 고객 진행 상황, 제품을 나열할 수 있다고 말했습니다. 매일의 데이터와 정보를 바탕으로 Iteration, 시장 전략, 협력 진행 상황 등을 알려드립니다.
또한 AI 요약에는 AI 환각을 방지하기 위한 참고 자료도 내장되어 있으며, DingTalk 뇌 지도를 생성하여 구조를 더욱 명확하게 만듭니다.
또는 예준은 딩톡의 사장으로서 매일 수많은 고객 피드백을 받습니다. 이제 AI 검색을 통해 클릭 한 번으로 고객 요구 사항을 요약하고 분석할 수 있어 업무 효율성 향상에 도움이 됩니다. 고객 프로젝트를 수행하는 부서에 문의할 때에도 DingTalk AI 검색 결과가 한눈에 알 수 있습니다.
지식 네트워크를 구축하는 AI 검색 기능은 주간 보고서 작성, 작업 관리 등의 시나리오에도 적용될 수 있습니다. 이는 사용자가 정보를 처리하는 방식이 원래의 "시간 흐름" 스타일에서 문제 중심으로 변경된다는 것을 의미합니다. 사용자는 더 효과적으로 중요한 일에 더 집중할 수 있습니다.
이는 딩톡 AI 검색의 가장 큰 특징이기도 합니다. 지식을 논리적, 네트워크로 통합하여 종합적인 지식을 달성함으로써 모두의 '답변집'이 되는 것입니다.
기자간담회에서도 흥미로운 사례가 공개됐다. 예준이 지난주에 커피를 마시겠다고 약속한 사람이 몇 명인지 물으면 딩톡 AI 검색은 그룹 채팅 기록을 통합해 30분도 안 돼 약속을 받아준다. .3번, 9명의 학생이 답변함.
이는 또한 대형 모델의 지원을 통해 AI 도우미의 의미론적 이해, 논리적 추론 및 정보 통합 기능이 크게 향상되었음을 반영합니다.
현재 DingTalk AI 검색은 초대 테스트를 열었습니다. 이제 사용자는 DingTalk APP/PC 상단의 검색창을 클릭하여 내부 테스트를 신청할 수 있습니다.
업그레이드된 AI 어시스턴트는 더 많은 작업 흐름에 액세스할 수 있습니다.
올해 1월, DingTalk는 모든 사람과 모든 회사가 자신만의 슈퍼 비서를 만들 수 있는 AI 비서 제품을 출시했습니다. 5월 말 기준, 딩톡 AI 비서의 총 수는 50만 명에 이르렀습니다.
딩톡 AI 비서 시장이 출시된 지 한 달여 만에 AI 비서가 700여 개 이상 출시됐다.
업무 보고, 회의 조정, 생활 오락, 음악 창작 등 AI 비서는 전방위적인 지원을 제공할 수 있습니다. 특히 제품 성능 측면에서 딩톡은 AI 비서의 사고체계, 인지체계, 행동체계를 대폭 업그레이드했다.
- 사고 시스템: AI 비서는 더 강력한 기억력과 추론 계획 능력을 가지고 있습니다.
- 인지 시스템: 장면의 변화를 인지하고, 변화에 따라 지정된 작업을 자동으로 수행합니다.
- 작업 시스템: 다중 에이전트 협업 및 의인화 작업을 달성하기 위해 더욱 풍부한 도구를 호출합니다.
사용자가 승인한 후 AI 도우미는 이름, 직위, 상하관계, 업무 진행 상황 등 관련 정보, 습관, 선호도 등을 기억할 수 있으며, 사용자 정의 메모리 설정도 지원하므로 AI 도우미가 생성한 결과는 수천 개가 될 수 있습니다.
즉, DingTalk AI Assistant는 작업 시나리오에서 "두 번째 두뇌"가 되어 당신 자신보다 당신을 더 잘 이해할 것으로 예상됩니다.
특정 작업을 수행할 때 AI 비서의 강화된 추론 및 계획 능력은 실제 사람처럼 작업에 대해 깊이 생각하고 합리적으로 해체할 수 있다. 예를 들어, 다양한 사람들의 일정, 문서, 회의록 및 정보를 기반으로 개인화된 요약 주간 보고서를 빠르게 생성할 수 있다. 다른 추억 .
다중 에이전트 협업 기능을 통해 사용자는 워크플로우 또는 그룹 채팅에서 결정을 내릴 수 있으며 여러 AI 보조자가 협업하여 함께 작업을 완료할 수 있습니다.
예를 들어, 기자회견 현장 시연에서 여러 AI 비서의 협업 기능을 활용해 사용자는 계란싸움 옛 친구 그룹에서 간단한 @번호를 통해 계란싸움 게임 일정을 예약할 수 있고, 이전 계란싸움 게임의 승률을 요약하고, 음악 창작 마스터 AI 도우미를 사용하여 음악을 만드는 등의 작업을 수행합니다.
또 다른 예로, 여행 일정을 담당하는 딩톡 AI 비서에게 내일 항저우 날씨를 물어보면, AI 비서가 온라인 쿼리 기능을 활용한 후 날씨를 알 뿐만 아니라 다음 주 작업 계획도 인도적으로 요약해준다. .
예준씨는 AI를 활용해 기업 데이터 벽을 허물고 DingTalk 로우코드를 통해 기존 SaaS를 AI 도우미로 업그레이드해야 한다고 강조했습니다.
이 과정에서 사용자는 AI를 호출하고 AI가 심부름을 시켜 복잡한 작업을 완료하도록 함으로써 모든 사람의 업무를 진정으로 해방시키기만 하면 됩니다.
워크플로는 복잡한 다중 링크 작업을 처리할 때 AI의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. AI 실행 과정을 조율해 다단계 작업을 자동으로, 단계별로 완료할 수 있으며, 필요할 경우 웹사이트에 접속하거나 다양한 툴을 호출해 작업을 완료할 수 있다.
현재 의인화된 작업과 다중 에이전트 협업이 워크플로에 통합되었습니다. 사용자는 워크플로에서 문서 생성, 일정 게시, 할 일 및 기타 고정 기능은 물론 다음과 같은 20개 이상의 타사 서비스를 직접 구성할 수 있습니다. 날씨 쿼리, 경로 쿼리 및 OCR 인식은 API 인터페이스 또는 DingTalk 커넥터에 액세스하여 통합할 수 있습니다.
Ye Jun은 DingTalk의 AI 기능 업그레이드가 Assistant API 및 Inside API를 통해 생태학적 파트너와 고객에게 더욱 공개되어 AI를 현장의 애플리케이션, 협업, 운영 등에 실제로 홍보할 수 있는 시나리오 기반 지능형 서비스를 제공할 것이라고 말했습니다.
DingTalk는 DingTalk가 AI를 포괄적으로 만들고 모든 사람이 AI에 접근할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있으므로 무료 크레딧을 제공한다고 말했습니다. 좀 더 고급화된 제품 기능이 필요하거나 맞춤형 솔루션을 원한다면 상담 비용을 지불해야 합니다.
어떤 종류의 AI 검색이 필요합니까?
제가 처음 콘텐츠 산업에 입문했을 때, 구글과 같은 검색엔진은 정보를 수집하고 주제자료를 선정하는 중요한 채널이었습니다. 하지만 작년부터 Perplexity 및 Tiangong과 같은 AI 검색은 점점 더 전통적인 검색 엔진을 사용하여 보다 효율적인 정보 처리 경험을 제공합니다.
AI 검색은 정보 검색 속도를 크게 향상시키고 대규모 검색 결과를 필터링하는 프로세스를 단축시킵니다.
그러나 AI 검색이 제공하는 정보는 AI가 생성한 콘텐츠가 점점 더 많이 검색 엔진에 포함되고 궁극적으로 사용자에게 표시되는 것은 AI에 중첩된 AI의 정크 결과일 가능성이 높다고 이전에 보고한 바 있습니다.
정보 획득의 효율성을 높이는 것은 기술 향상의 핵심입니다. AI는 새로운 솔루션을 제공하지만 고품질 정보 획득에 대한 요구는 아직 완전히 충족되지 않았습니다.
사무실 시나리오에서 내부 정보 관리는 다소 무시되는 시나리오입니다. McKinsey 조사에 따르면 일반적인 지식 근로자는 정보 검색에 시간의 4분의 1 이상을 소비하는 것으로 나타났습니다. 여기에 있는 정보는 외부 정보일 뿐만 아니라 내부적으로 축적된 상당히 복잡한 정보이기도 합니다.
전직 구글 엔지니어인 아르빈드 자인(Arvind Jain)은 클라우드 데이터 회사인 루브릭(Rubrik)을 설립한 후, 데이터가 수많은 소프트웨어에 분산되어 있기 때문에 정확한 정보를 찾는 데 시간이 걸리기 때문에 업무 효율성이 떨어진다는 사실을 발견했습니다.
Jain은 정보를 찾는 것이 사람들의 생산성이 직면한 가장 큰 과제라고 믿고 엔터프라이즈 AI 검색에 주력하는 회사인 Glean을 설립하기 시작했습니다.
▲아르빈드 자인
현재 많은 기업이 반복적이고 지식 밀도가 낮은 작업의 효율성을 높이는 것 외에도 기업의 디지털 자산 관리에 AI 적용을 모색하고 있습니다.
딩톡은 범용 검색을 하지 않고 AI 검색을 활용해 애플리케이션 내 정보 분산 문제를 해결하기도 했다.
그룹채팅, 회의, 할일, 문서, 로그 등 오피스 애플리케이션에 점점 더 많은 정보가 저장될 때… 과거 대용량 정보에 쫓기던 사람의 논리에서 사람 중심 처리로 진화하는 방법 정보의 양이 많은 기업의 해답이 될 수 있습니다. AI를 통해 인텔리전스를 달성하기 위한 핵심 단계입니다.
DingTalk의 AI 도우미가 메모리를 지원하고 다중 에이전트 협업 및 기타 기능을 추가하면 실제로 AI 검색 경험에 더 많은 가능성이 제공됩니다. 예를 들어 AI가 필요한 문서 정보를 정리한 뒤 다른 사람과의 알림, 협업, 업무 분배까지 모두 연결될 수 있다.
DingTalk는 기자회견에서 많은 세부 사항을 공개하지 않았지만 AI 검색 + AI 도우미는 실제로 기업 내에서 보다 완전한 워크플로우를 형성할 수 있습니다 .
ReportLinker의 예측에 따르면 글로벌 기업 검색 시장은 효율적인 검색 및 지식 관리에 대한 기업의 요구가 증가함에 따라 2028년까지 69억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
실제로 대형 모델이 가져온 애플리케이션 경험의 가장 큰 혁신도 여기에 반영됩니다. 방대한 지식 기반을 바탕으로 사용자가 해야 할 일은 검색에서 질문으로 변경됩니다.
공개적으로 검색 가능한 지식 기반 외에도 개인이나 회사가 다양한 산업 분야의 더욱 세분화된 시나리오에서 완전한 지식 기반을 형성할 수 있습니까?
실제로 최근 출시된 애플 인텔리전스(Apple Intelligence)와 홍멍(Hongmeng) 네이티브 인텔리전스에서도 비슷한 논리를 볼 수 있다. 기기의 개인정보는 개인 지식베이스로 통합되어 사용자는 언제든지 자연어를 이용해 기능을 검색하고 호출할 수 있습니다.
아마도 이는 AI 정보 처리 논리와 일치하는 것일 수도 있습니다. DingTalk는 가장 많이 적용된 Huawei 고유의 Hongmeng 애플리케이션 중 하나이기도 합니다.
기본 Hongmeng 시스템에서는 Xiaoyi에게 한마디만 하면 인텐트 프레임워크가 DingTalk에서 회의를 개최하려는 사용자의 의도를 이해하고 DingTalk에서 연락처를 직접 찾은 다음 DingTalk 회의를 시작할 수 있습니다.
오늘날 수많은 모바일 단말기는 거의 우리 삶의 메모리 은행이 되었으며, 기업의 경우에도 마찬가지입니다. 여러 장치에 흩어져 있는 데이터는 어느 정도 조직의 디지털 트윈입니다.
개인 데이터와 비교하여 기업 내부 데이터는 단편화 및 개별성에서 구조 및 체계화로 전환하여 독점적인 지식 자산 라이브러리를 형성해야 합니다. 정보의 구성과 구조는 엔터프라이즈 인텔리전스 실현의 핵심입니다. 이 시나리오에서는 공개 도메인에서 일반 지식을 호출하는 것이 상대적으로 덜 중요해집니다.
일반 검색이든 기업 검색이든, 대용량 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 가치가 높은 정보를 정확하게 추출할 수 있는 보다 지능적이고 효율적인 검색 도구가 필요합니다.
이 도구는 다음과 같은 특성을 가져야 합니다.
1. 지능형 데이터 통합: 분산된 데이터를 통합 및 분석하여 구조화된 정보를 형성할 수 있습니다.
2. 정확한 정보 선별: 효율적인 알고리즘을 갖추고 있어 방대한 정보 중에서 가장 관련성이 높고 가치 있는 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있습니다.
3. 문맥적 이해: 사용자의 요구를 이해하고 분석하여 보다 타겟화된 검색 결과를 제공하는 능력입니다.
4. 동적 업데이트: 정보 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하여 가장 정확한 최신 정보를 보장합니다.
5. 보안 및 개인 정보 보호: 데이터 보안 및 사용자 개인 정보 보호를 보장하고 정보 유출을 방지합니다.
딩톡 예준 대표는 “AI 시대에는 인류 전체의 지식은 찾기 쉽지만, 기업이나 개인이 축적한 지식은 찾기 어렵다”고 말했다.
지금은 전례 없는 정보 폭발 시대입니다. 고품질 정보의 신속한 획득과 활용이 미래를 결정합니다.
기존 검색 엔진이 제거될 수는 있지만 고액 정보를 효율적으로 획득해야 하는 필요성은 결코 사라지지 않으며 이러한 필요성에 대한 탐구는 계속해서 더 많은 기술 발전과 혁신을 주도할 것입니다.
이 기사의 저자: Li Chaofan, Mo Chongyu
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