AI技術(shù)的成熟與AI時代的到來無疑給我們造成了劇烈的沖擊，那么，AI的落地究竟可以給我們帶來哪些價值？其中釘釘AI這位先行者的進(jìn)步，又可以給我們帶來哪些啟發(fā)和感受？

2022年11月30 OpenAI 發(fā)布了ChatGPT，一時間引爆人工智能話題。為什么這次ChatGPT反響如此之大，而在其它細(xì)分領(lǐng)域例如機器學(xué)習(xí)、圖片識別、OCR、圖片搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹、腦機接口、機器人輔助、機械臂、機器人、骨骼設(shè)備、自動駕駛、智能家居、智能推薦等一直都是平靜發(fā)展？

我個人認(rèn)為，主要原因是這次大語言模型的突破似乎破解了人類思維的奧秘，對人類自以為至高無上、引以為傲、區(qū)別去其它物種的思考、創(chuàng)造、表達(dá)能力產(chǎn)生了劇烈的沖擊，讓人感受到了前所未有的被替代危機。面對這個危機，我們更需要樂觀地探索人工智能如何更好的造福人類，更應(yīng)該多思考如何落地應(yīng)用好這些智能科技，釘釘AI助手在這樣的背景下誕生，必將是一次偉大的嘗試與探索。本文將從自己的親身實測釘釘助手，結(jié)合自己5年的產(chǎn)品工作經(jīng)驗對AI進(jìn)行思考，聊聊釘釘AI能否站在AI落地應(yīng)用的浪潮之巔。

一、人工智能發(fā)展簡史與背景

討論AI之前我們先了解下它的歷史和背景。AI（Artificial Intelligence）–人工智能，這一概念是在1956年由一眾AI領(lǐng)域的科學(xué)家、數(shù)學(xué)家、教育者等在達(dá)特茅斯學(xué)院召開了一個研討會正式確立，之后被大家接受并推廣。這些開創(chuàng)者的代表人物有約翰·麥卡錫（John McCarthy）, 馬文·明斯基（Marvin Minsky）, 納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester）以及克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）。

● 在此之前人工智能已經(jīng)萌芽孕育了十多年，最早可追溯于1943年神經(jīng)生理學(xué)家麥卡洛克（W. S. McCulloch）和皮茨（W. Pitts）的神經(jīng)元模型。

● 20世紀(jì)60年代AI迎來了第一次浪潮期，發(fā)展出了符號邏輯，解決了若干通用問題，初步萌芽了自然語言處理和人機對話技術(shù)，其中代表人物和事件有：

? 丹尼爾·博布羅（Daniel Bobrow）在1964年發(fā)表了《計算機問題解決系統(tǒng)的自然語言輸入（Natural Language Input for a Computer Problem Solving System）》。

? 約瑟夫·維森鮑姆（Joseph Weizenbaum）在1966年發(fā)表了《任務(wù)型對話系統(tǒng)研究綜述（ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine）》。

但由于此時期的人工智能更多地側(cè)重底層的邏輯和通用問題的求解，大家對人工智能的熱情也逐漸褪去，人工智能也進(jìn)入了近十年的“寒冬”。

● 20世紀(jì)70年代末至80年代迎來了人工智能的第二次的浪潮，各種人工智能框架、理論和產(chǎn)品在此期間涌現(xiàn)，也標(biāo)志著人工智能在細(xì)分領(lǐng)域開始蓬勃發(fā)展。其中代表人物和理論有：

? 1975年馬文·明斯基（Marvin Minsky）提出明斯基框架用于知識表示（Knowledge Representation），針對的是人們在理解事物情景或某一事件時的心理學(xué)模型。

? 1976年Douglas Lenat（道格拉斯·布魯斯·勒納特），發(fā)表啟發(fā)式搜索（Heristic Search）。

? 1976年Randall Davis發(fā)表大規(guī)模知識庫構(gòu)建與維護(hù)（Large Scale Knowledge-Base Construction），在基于知識的系統(tǒng)和人機交互領(lǐng)域做出了開創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。

? 1982年David Marr 發(fā)表計算機視覺（Computer Vision），學(xué)習(xí)和運算能讓機器能夠更好的理解圖片環(huán)境，并且建立具有真正智能的視覺系統(tǒng)。

? 1979 年 7 月，Hans Berliner(漢斯·柏林格) 開發(fā)出一款名為 BKG 9.8 的計算機程序在蒙特卡洛舉行的世界西洋雙陸棋錦標(biāo)賽中奪得冠軍，

? 朱迪亞·珀爾(Judea Pearl)提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Baysian Network），它可以模擬人類推理過程中因果關(guān)系的不確定性處理，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是一個有向無環(huán)圖(DAG)，一種概率圖模型。

? 1986年，Brooks發(fā)表論文《移動機器人魯棒分層控制系統(tǒng)》基于行為的機器人（Behavior-based robotics）標(biāo)志著基于行為的機器人學(xué)的創(chuàng)立。也讓人工智能在二個觀念上做了轉(zhuǎn)變：第一，智能不是符號化的模型；第二，智能不是由輸入得到輸出的計算過程。

之后經(jīng)歷10年的平穩(wěn)發(fā)展期

● 2006年以后進(jìn)入了第三次浪潮與之前最大的不同，這次引領(lǐng)浪潮沖鋒的是企業(yè)：

? 2006杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）等人提出的深度學(xué)習(xí)。塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）在谷歌領(lǐng)導(dǎo)了自動駕駛汽車項目；

? IBM 的沃森（Watson）于 2011 年在《危險邊緣》（Jeopardy）中戰(zhàn)勝人類、獲得冠軍；

? 蘋果在 2011 年推出了自然語言問答工具 Siri 等；

? 2016年谷歌旗下DeepMind公司推出的阿爾法圍棋（AlphaGo）戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石。

? 特斯拉自動駕駛技術(shù)從2014年發(fā)布到如今FSD軟硬件逐漸成熟，已達(dá)到Level 3、Level 4高度自動化級別。

可以說這次人工智能浪潮的影響是前所未有的。

● 在2022 年在經(jīng)歷疫情沖擊，經(jīng)濟(jì)下行全球經(jīng)濟(jì)低迷之際，互聯(lián)網(wǎng)急需一針強心劑來改變現(xiàn)狀，ChatGPT橫空出世，一夜引爆人工智能話題，這一大語言模型讓大家切實感受到了AI從“智障”到真切智能的轉(zhuǎn)變。一時間資本趨之若鶩，進(jìn)而促使AI更加風(fēng)靡互聯(lián)網(wǎng)各行各業(yè)。不管是出于被資本的追捧、還是對于新技術(shù)的探索、再或怕落后時代的焦慮，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛如此，截止2024年市場上除ChatGPT 推出4.0版本外還涌現(xiàn)了眾多AI產(chǎn)品：

? Google 推出了Bard（現(xiàn)改名Gemini），F(xiàn)acebook開源了Llama模型，馬斯克開源了Grok模型，國內(nèi)也出現(xiàn)了百度文心一言，訊飛星火推出了天工AI搜索，字節(jié)的豆包，阿里的通義千問。

? 文生圖代表Midjourney，OpenAI DALL.E，生成式視頻代表Sora視頻生成，Gen-2， runway。

? 還出現(xiàn)眾多細(xì)分領(lǐng)域的小模型，例如圖片增強、去水印、摳圖、音視頻的增強等。

? 還有很多基于小模型，實施落地應(yīng)用的各種聊天、文本生成式應(yīng)用橫飛。

洶涌的AI浪潮滾滾而來，浪潮退下，經(jīng)過洗禮留下的AI應(yīng)用才是真正的弄潮兒。

二、產(chǎn)業(yè)AI的迅速發(fā)展

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大家深知，一旦一項技術(shù)趨域成熟，在其垂直領(lǐng)落地應(yīng)用的窗口期只有兩年。因此在AI火爆之后，國內(nèi)大廠紛紛入場，都想在這兩年窗口期中拔得頭籌，阿里自然也在其中，包括一個典型樣例-釘釘。

● 在2023年4月，釘釘宣布全面智能化，首先在B端發(fā)力，將所有產(chǎn)品要用大模型重塑一遍，截止目前釘釘不僅完成了在B端業(yè)務(wù)功能的智能化，釘釘這次的AI升級將智能化底座(AI PaaS)開放給生態(tài)伙伴和客戶，用大模型幫助生態(tài)把產(chǎn)品重新做一遍，并推出基于AI PaaS長出來的創(chuàng)新產(chǎn)品“數(shù)字員工”，以及多款智能化場景方案和智能化行業(yè)方案。這標(biāo)志著釘釘智能化已全面進(jìn)入生態(tài)層。

● 在to C 側(cè)2024年1月4日開放一款國民級工作應(yīng)用釘釘個人版AI，并在不斷的升級，目前已上線圖片理解、文檔速讀、工作流等產(chǎn)品能力率先探索多模態(tài)、長文本與 RPA 技術(shù)在 AI 應(yīng)用的落地。

● 除此之外，2024年4月18日，釘釘正式上線AI助理市場(Al Agent Store)，個人用戶、企業(yè)、開發(fā)者開發(fā)的 AI 助理可通過上架市場，分享給更多企業(yè)。

釘釘AI官方為其功能和角色定義；

● 基于AIGC浪潮進(jìn)入生產(chǎn)力和應(yīng)用場景的最新判斷：AI Agent是最佳AI應(yīng)用入口，釘釘要成為低門檻、高頻、開放的AI智能助理平臺。

● 其模型主要的能力是環(huán)境感知增強，記憶增強，推理規(guī)劃增強，行動系統(tǒng)增強。

● 主要的場景應(yīng)用有工作流，工具插件，長文本，多模態(tài)，分享進(jìn)通訊錄摘要總結(jié)，創(chuàng)作生成，數(shù)據(jù)分析，信息提取，客服咨詢。

由上我們可以得出釘釘AI 要持續(xù)智能化迭代發(fā)展的4個重要核心；

1. 模型基礎(chǔ)建設(shè)持續(xù)投入，不斷優(yōu)化提升智能性，讓自己在眾多模型中保持優(yōu)勢。

2. 推進(jìn)生態(tài)的建設(shè)，開放智能化底座，三方的AI落地應(yīng)用也可以接入釘釘，先前在App上已經(jīng)火了一把的妙鴨相機已同步上線自己的產(chǎn)品到釘釘?shù)膫€人版中。

3. AI Agent 概念，只需要簡單的場景預(yù)設(shè)，根據(jù)自己的垂直領(lǐng)域增加一些歷史知識庫就能創(chuàng)建屬于你自己的AI助手。同時釘釘AI還搭建了助手市場平臺，大家可以在上面發(fā)布分享彼此的AI助手?？梢圆聹y后期平臺大概率會支持AI助手的交易，屆時將有一部分人在這里找到自己的財富機會。與此相似的是電商后臺的各種工具，不過釘釘AI開發(fā)門檻更低，這也讓更多人有了進(jìn)入的機會。

4. 個人版的釘釘。垂直領(lǐng)域的終點必將是每個人的需求，一方面?zhèn)€人用戶的量級是to B 用戶無法比擬的，另一方面AI 助手更符合千人千面的需求場景，因此釘釘在此時推出個人版是極其關(guān)鍵的，可以猜測如果嘗試成功，釘釘個人版必將獨立面相市場。與其對標(biāo)的就是文心一言，作為國內(nèi)首個推出對標(biāo)ChatGPT的產(chǎn)品，它目前的產(chǎn)品生態(tài)建設(shè)是不容小覷的，同時在百度系生態(tài)下的功能應(yīng)用也能見到AI的身影，搜索結(jié)果的AI智能回答，圖片搜索后對圖片的AI放大，去水印，擴展，局部替換、重繪，相似圖繪制等功能。

釘釘在AI落地應(yīng)用上的全面、深入、徹底，在國內(nèi)甚至全球都是前所未有的。大力出奇跡，先天的大廠資源優(yōu)勢，加上如此的市場、技術(shù)風(fēng)口，我對釘釘AI最后的成功持樂觀態(tài)度。

三、釘釘AI助理深入使用后的總結(jié)與感受

本人是從事互聯(lián)網(wǎng)工具類產(chǎn)品開發(fā)的產(chǎn)品經(jīng)理。下面是以一個自己曾經(jīng)做過的“屏幕錄制”工具的項目為主題，模擬產(chǎn)品經(jīng)理在接觸一個新事物到需求方案落地過程中釘釘AI助手能為我們提供哪些支持幫助。主要圍繞5個核心步驟：市場行業(yè)了解，基本原理了解，用戶場景分析，核心需求分析與提煉，需求文檔的編寫。

市場行業(yè)了解：在助手市場中搜索查詢“市場調(diào)研”關(guān)鍵字并未有結(jié)果，因此找了相關(guān)的通用角色的“產(chǎn)品經(jīng)理小助手”任務(wù)角色來幫助我解決了解市場。

問題：互聯(lián)網(wǎng)工具類產(chǎn)品的發(fā)展現(xiàn)狀

問題：現(xiàn)在開發(fā)一個“屏幕錄制”工具產(chǎn)品還有市場機會嗎？

可以看出，AI助手的回答確實能給出一些核心內(nèi)容和競爭對手，這對產(chǎn)品工作有很大的指導(dǎo)意義，但內(nèi)容過于模式化，籠統(tǒng)，對于實際落地還是需要進(jìn)一步細(xì)化，當(dāng)然也可以用AI助手幫你進(jìn)一步處理。

基本技術(shù)原理了解：屏幕錄制技術(shù)原理是什么？技術(shù)壁壘在哪里？

對于技術(shù)相關(guān)的回答，對產(chǎn)品經(jīng)理新接觸一個產(chǎn)品來講已足夠，對于經(jīng)驗深厚的產(chǎn)品經(jīng)理來講就很雞肋。

用戶場景的分析：有哪些核心的用戶場景

核心需求分析與提煉：用戶的需求痛點是什么

用戶場景和需求痛點分析，給出的答案是所有問題中我最滿意的，它很快地羅列出了這個產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)用戶中的需求情況。這個不錯的結(jié)果或許跟我選擇的是互聯(lián)網(wǎng)工具產(chǎn)品，在模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中具有一定的優(yōu)勢。至于具體的核心痛點需求還是需要根據(jù)自己的開發(fā)市場情況選定一個方向。

需求文檔編寫：在助手市場找到了更相關(guān)的角色“產(chǎn)品需求文檔專家”，于是切換使用。

問題：我想要設(shè)計一個屏幕錄制產(chǎn)品

Q：請幫我詳細(xì)地寫出

此時發(fā)現(xiàn)給出的答案太不盡人意，需要提供的信息太多，對于一個新手的產(chǎn)品經(jīng)理來講門檻太高，于是轉(zhuǎn)回釘釘AI助手。

Q：寫一份關(guān)于屏幕錄制產(chǎn)品的需求文檔，盡可能詳細(xì)

此時長文本的結(jié)果的展現(xiàn)，內(nèi)容結(jié)構(gòu)的完整給了我深深的震撼。AI 助手能幫助新手產(chǎn)品經(jīng)理提供這樣的產(chǎn)品文檔大綱是很有裨益的。

值得一提的是在文末它還提供了跳轉(zhuǎn)釘釘文檔的入口，你可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)化完善，從這能看出釘釘AI在工作場景、工具間的銜接，體現(xiàn)出了它強大的整合能力。不足的是：會話會自動斷開，有時候會銜接不上，還會重復(fù)回答，當(dāng)然這些瑕不掩瑜，畢竟產(chǎn)品開發(fā)迭代過程中bug才是推動進(jìn)步的根本。

再談?wù)劷换ヅc體驗。

使用一個產(chǎn)品給用戶的成本主要有三種：認(rèn)知成本，視覺成本，行為成本；這三種成本從難易程度上來講，認(rèn)知成本 > 視覺成本 > 行為成本。

● 認(rèn)知成本：釘釘AI助手團(tuán)隊版在標(biāo)題欄右側(cè)用一個顯眼icon作為入口，這不難看出釘釘對AI助手的重視，用戶會很容易注意到。進(jìn)入釘釘AI助手，為了降低認(rèn)知成本，釘釘AI提供了常用的提示語，可以讓用戶快速的完成第一次提問試用，在整個對話過程中也有不斷的引導(dǎo)提示，保證用戶順暢的使用。

● 視覺成本：雖然釘釘AI支持多模態(tài)，長文本交互，但是它會考慮人們常用的習(xí)慣以及對內(nèi)容的理解，一方面控制每次返回的長度和內(nèi)容的精準(zhǔn)性（自然也會有成本的考慮），另一方面當(dāng)每次新的會話出現(xiàn)，舊的會話會折疊起來，幫助用戶區(qū)分分割內(nèi)容，同時整個界面風(fēng)格也比較清爽。

● 行為成本：釘釘AI助手可以快速喚起，內(nèi)容輸入不僅可以文字輸入手機端也可以語音輸入。在助手市場中為用戶對角色進(jìn)行分門別類，能很快的幫助用戶找到想要的AI助手角色。在人物角色的創(chuàng)建上面，把復(fù)雜的模型調(diào)參濃縮簡化成簡單的關(guān)鍵性字段，讓每個人創(chuàng)建合適的專屬助更加簡單。

總的來說，整個釘釘AI助手的產(chǎn)品體驗比較良好，能感受到釘釘強大的產(chǎn)品力。

四、AI目前到底為我們帶來了哪些價值

產(chǎn)品如果不能幫助用戶解決一些核心問題是無法持續(xù)的。新事物出現(xiàn)以后，涌入的用戶會有一部分是嘗鮮的心態(tài)，如果不能快速創(chuàng)建讓用戶對產(chǎn)品念念不忘的錨，新鮮感過去產(chǎn)品終會難逃被冷落的命運。在使用完釘釘AI我感知到了以下的價值。

● 降本增效。對于to B的企業(yè)來講最核心的是降本增效，釘釘AI在各個領(lǐng)域的垂直落地應(yīng)用，例如報表智能可視化，歷史內(nèi)容的學(xué)習(xí)檢索，內(nèi)容的總結(jié)提取，智能問題客服等確實可以為企業(yè)進(jìn)一步降低成本。但不可忽視的是讓一個企業(yè)員工都學(xué)習(xí)使用最新的釘釘并接收這種工作方式也需要一個長期的適應(yīng)和轉(zhuǎn)變成本，企業(yè)為此有可能面臨著整個員工的更換交替，這種不確定性做企業(yè)管理者是必須要考慮的。

● 娛樂屬性。釘釘AI助手確實變得更加智能，甚至可以創(chuàng)建出一個極為真實的具有感情色彩的虛擬人物對象，市場上對應(yīng)的垂直領(lǐng)域的應(yīng)用眾多，也獲得了不錯的效益。從這方面看AI助手在娛樂領(lǐng)域確實可以大有作為。釘釘AI出于對自身產(chǎn)品的定位，雖然在團(tuán)隊版會弱化相關(guān)屬性，不過在活動組織，對話組織，一些周邊場景上也能感受到它的娛樂屬性，但釘釘AI的個人版將可以大力發(fā)展。

● 幫助與支持。AI助手縮短了人們對一個新事物的認(rèn)知成本，從傳統(tǒng)的各種資料搜集理解到現(xiàn)在的即問即答，極大地縮短了時間。復(fù)雜的操作流程被語言對話指令替代，收到正確指令后它能在后臺幫你快速處理，比如快速訂票，查詢天氣，規(guī)劃路線等。

● 工作流中的深度結(jié)合使用。釘釘AI對垂直工作流的融合和服務(wù)支持，已經(jīng)能為互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者在日常工作的各個環(huán)節(jié)提供幫助，例如會議記錄總結(jié)，周報匯寫，數(shù)據(jù)分析可視化等。極大了提高了個人的工作效率。

五、AI發(fā)展的反思

任何一個事物的發(fā)展都會對社會、環(huán)境以及周圍的事物產(chǎn)生沖擊和負(fù)面影響，AI 的發(fā)展也不例外。最近在美國有新聞事件報道，智能汽車上路，人物迫于對其工作替代的焦慮，出現(xiàn)了打砸自動駕駛汽車的惡性事件。表象之下，這是人們對科技AI發(fā)展焦慮的反應(yīng)。

● 使用者內(nèi)心的安全感。AI 讓信息的獲取太過于簡單，決策也太過順利，對于我們大部分跟著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展起來的用戶來講，這份簡單會造成心里的不安全感，縱使你給的答案可能比我在各種費時費力權(quán)衡利弊之后的決定更優(yōu)，我還是可能選擇相信自己。因此解決AI準(zhǔn)確性，及時性將會是一條漫長的歷程。

● 中心化的依賴。模型的部署是高度中心化的，傳統(tǒng)離線的模型例如盤古，Siri，各種助手，迭代升級會受限，智能水平遠(yuǎn)達(dá)不到高度集中部署的模型。深度依賴AI助手后，我們會退化獲取知識的能力，當(dāng)AI設(shè)備損壞，寒冷，偏遠(yuǎn)，深海等極限環(huán)境下，AI助手無法運行后我們最后的保障在哪里。同時這個超級中心大腦如果無法獨立運行，那當(dāng)無網(wǎng)無電的時候我們將如何面對。

● 能源的限制。自然的規(guī)律總逃不過能量守恒定律，當(dāng)AI為我們解決了問題提供了服務(wù)，自然會消耗更多的能量。大模型的訓(xùn)練，運行會極大消耗能源，一旦AI高度普及，能源消耗將是指數(shù)級增長。雖然人類對能源的探索從未停止，但自發(fā)明電力以來，人類對能源的開發(fā)利用上還未有一個革命性的突破，能看到能源的問題將伴隨著AI的發(fā)展很快地到來。

● 道德與倫理。一部分在現(xiàn)實中受挫的人，在AI虛擬的人物形象中找到了安慰，幸福愉悅，虛擬對象的沉迷，虛擬世界沉迷，在這里所有的人生不如意都得到了實現(xiàn)，人們將會沉淪，是人類的進(jìn)步還是危害值得我們思考

六、總結(jié)：未來已來，你準(zhǔn)備好了嗎

釘釘AI在to B和to C的全力投入，落地應(yīng)用不可否認(rèn)讓我們看到了AI Agent的樣貌，這個全方位的落地探索也是獨一無二的探索。我對釘釘AI能否站在AI落地應(yīng)用的浪潮之巔持樂觀態(tài)度。

正如哲學(xué)家、文化學(xué)者王東岳先生提出“遞弱代償”，時代潮流洶涌而至勢不可擋，能否對AI的恰當(dāng)使用是決定一個人能否跟上時代潮流的重要能力，也終將成為拉開人與人之間距離的一個重要因素。

無用階級的到來，尤瓦爾·赫拉利在《未來簡史：從智人到神人》（Homo Deus: A Brief History of Tomorrow）中，提出了“無用階級”（useless class）的概念。隨著技術(shù)特別是人工智能和生物技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)工作可能會被機器取代，導(dǎo)致大量人口變得經(jīng)濟(jì)上無用，即他們無法為經(jīng)濟(jì)體系貢獻(xiàn)足夠的生產(chǎn)力來維持自己的生計。這種情況下，社會結(jié)構(gòu)和人類身份可能面臨深刻的變革，許多人可能會發(fā)現(xiàn)自己屬于一個新的“無用階級”。而此刻的AI讓我們更加清晰地感受到這個時代的臨近。

未來已來，保持積極樂觀的心態(tài)擁抱迎接絢爛奪目的AI新時代。