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编者按:微软正在通过与 OpenAI 的紧密合作,为职场使用的众多工具引入生成式人工智能功能,其中包括 Microsoft 365 Copilot 等新功能。其目标是改变知识工作的传统方式。未来几年,人工智能将对工作和管理产生变革性的影响。比方说,人工智能可以帮助提高沟通效率,找到重点,提高创造力,会议将变成可查询的知识对象等。人工智能将改变管理哲学、组织结构以及角色设定,管理者需要适应新技术的发展。最重要的是,我们要对新技术的出现秉持正确的态度,培养适应新技术的能力。文章来自编译。
过去几年,微软发布了一些关于大家是如何工作的研究,其中包括对自疫情爆发以来,会议激增以及“三峰”工作日现象的分析,十分有趣。
现在,基于与 OpenAI 的紧密合作关系,微软正在为职场使用的众多工具添加新功能,把生成式人工智能功能全面引入进来。这些新功能(其中包括 Microsoft 365 Copilot)旨在进一步改变知识工作的完成方式。
为了更好地了解这对工作和管理会产生什么影响,我们采访了微软负责现代工作与商业应用的副总裁贾里德·斯帕塔罗(Jared Spataro)。以下是我们谈话的摘录,出于篇幅与清晰考虑,文章进行过编辑:
在知识工作演进的过程中,你怎么总结我们所处在的位置?你如何看待随着人工智能工具的推出,我们在未来两三年内工作都会是怎么进行的?
我们正处于早期阶段。从很多方面来说,过去几十年其实是模拟工作模式的数字化。比方说,电子表格是账本的数字化表示。文字处理是从打字机发展而来的。你会看到我们已经将这些模拟态的实体数字化。从很多方面来说,这种做法带来的好处已经出现边际递减的情况,现在我们开始进入到真正的数字化新时代。我们真正开始思考当我们真正实现数字化时,我们可以采取哪些不一样的做法了。我们意识到,尤其是由于疫情爆发以及各种不同类型的通信方式的巨大变革,我们可以将人工智能应用到很多我们考虑过的任务上,然后想,嗯,这项任务就该这么干。所以这对我来说是很令人兴奋的,因为我们即将结束数字化的第一阶段,并真正进入到一个新的、非常令人兴奋的阶段。
在我们的工作当中,你认为有哪些目前在做着的事情在几年之内会不再做?
如果回顾过去,看看人工智能为我和刚刚上手的人们做些什么,我们会看到一些模式。第一,我们确实看到人工智能帮助我们在噪音中找到信号。我们在实际统计中发现,一个非常有趣的事实是,普通员工每天几乎有 60% 的时间都花在与他人沟通或协调上。而且这个比例还在不断增长。大家肯定能感觉到这一点。对此他们往往是这么表达的,在开始干我的真正工作,也就是他们招我进来要干的正事之前,我还得准备一堆的事情。所以,我看到正在出现一种模式,人工智能将帮助我们解决所有这些问题。
并不是说沟通就会减少。但我们将能找出沟通最重要的地方是什么,从而帮助我们完成工作。对于人工智能如何帮助我们激发创造力,我也非常感兴趣。我们将看到全新的人机协作模式的出现。我不认为这意味着我们会减少与人的合作,但人工智能会提高我们的创造力。对我来说,这个想法很独特。多年来,我一直都认为机器不擅长创造性的任务。最后,会议会发生很大的变化。这并不是说我们不再需要开会,但我发现,比方说,我参加的会议越来越少,因为届时会议不再是一个时间点,而是变成了我可以查询、可以提问的知识对象。这是一种全新的思考人类互动的方式。因此,这三样东西在未来几年将会发生很大的变化。
人工智能提高员工的创造力?能不能具体展开一下?
表面上看,人工智能可以将你的粗略想法充实起来。有时候这对大家来说确实是一项艰巨任务。他们有思想的火花,他们希望这个灵感火花变成有骨有肉的东西,这样就可以想象这个想法更完整的样子。我确实看到现在正在开始出现这种情况。不过,我最欣赏的是可以迸发出真正的火花,这甚至可以追溯到创作的过程中。我发现,这些年来我一直在利用服务、机构以及他人来帮我产生想法。这几乎就像一个想法的漏斗,我会逐渐缩小范围,直到锁定工作想要追求的目标。我发现其实可以拓宽漏斗的顶部。我可以更快地产生想法。它也确实从根本上改变了我对早期创意过程的思考方式。再强调一次,对我来说最令人惊讶的是我几年前都没想过这一点。老实说,我认为人工智能更擅长把日常任务自动化,而不是产生创意。
你把会议说成是“知识对象”。是因为人工智能可以轻松地转录和做总结吗?
是的,但还有另一方面。转录技术正变得好到令人惊叹。不是说一点错误都没有了,但就算人来做转录也不是没有错误。根据我的经验,人工智能已经远远超出了人类的能力。会议总结非常有价值,但对我来说这是下一步。有摘要是好的。摘要可以让你了解事情的概况,但你通常想了解更多有关人际互动的信息。比方说,令我惊讶的是,在我们现在发布的一些工具莉,你可以提出非常具体的问题。有人提到过我的名字吗?这个话题有人提到过吗?这个团队对此有何看法?他们做出了什么决定?他们对这些决定有何感受?有没有不同意见?你可以对人际互动进行分析,这种细致程度会让你大开眼界,哇,以前开会都是开完会后自己大概记一下,而现在,可以从很多不同的角度来看待这种非常全面的互动。
实时性和回顾性兼顾?目前的技术具备这种条件吗?
确实如此,而且两者都非常出色。会议回顾就是其中之一,“哇,我觉得我没必要参加什么会议都得参加才能确保我跟上进度。”这改变了我的出席会议的模式。但我们的团队告诉我,只有亲眼目睹才能相信这项技术对会议起到的作用。事实上,我和我的产品团队在这件事上进行过一次非常友好的争辩。他们说,“贾里德,你一定得看看这个。它会改变我们开会得方式,确实值得一看。”我告诉他们,“伙计们,开会真正的价值支柱在会后。”然后他们说:“不是的,你先试试吧。”我第一次尝试时,确实被惊讶到了,因为现在的 GPT 模型非常擅长干这件事,甚至能够根据实时转录来确定发言人的情绪。每次我向客户展示这一点时,总能给人留下十分深刻的印象。
回到前面的议题,你觉得人工智能的哪些功能或特性对未来几年的知识工作者的影响最大?
这个问题对我来说并比较简单。大家问我这个问题的时候那口吻就好像,“天哪,贾里德,我敢打赌你会列出一大堆,但其实你自己都不太确定。”不是的,我很明确。影响最大的是类 ChatGPT 这样的工具给你的企业带来的涌现性。ChatGPT 令人惊叹,因为如果你向它询问的问题跟对它的训练材料有关的话,它会给出合理答案,合理到令人惊讶,有时候就算是错的也讲得头头是道。我们可以谈谈幻觉问题,但它给出的答案却出人意料地合理。如果你尝试做特定任务,这些答案可以为你提供帮助。今天,我们还不能为你的企业提供相当于 ChatGPT 的东西,让你可以向它询问从第四季度销售情况到当前趋势,再到对特定产品线本季度末情况的预测等所有信息。
目前还没有这样的东西。我们在这方面没有竞争。这项技术现在正在兴起,而且它的出现速度将比人们想象的要快得多。它将重塑工作设计、角色,甚至我敢说也包括公司的运营模式。因为很多角色本质上都是为了传递信息并让公司向前发展的,以便在制造产品和销售产品的一些关键方面做出正确的决策。我想事情就是这样。我认为做财务、营销、销售的人在过去几十年出现的传统应用上花费的时间将会变少,多出来的时间他们会花在查询公司情况上,嘿,这个情况怎么样?那个呢?如果我们这样做会怎样?我应该如何思考这个问题?你对此有什么建议吗?这是一种全新的思考方式,关注的是企业的持续经营。
你说发生的速度会快得多,那是一年还是两年后?
比这要快得多。我们是在今年三月提出这些想法的。你可以预计今年秋天就能轻松地在生产中用上。到今年夏天结束时,我们会向客户展示一些用它能做到的事情。技术就摆在那里。归根结底,其基本思想是,用 GPT 模型,做我们几个月前介绍的所谓的“接地”操作。也就是要把你的数据接入到模型中。这是用一种非常高效的方式将你的数据和 GPT 模型整合在一起。这就是副驾(co-pilot)的架构,大家正在开发这个架构,我们现在正在共同开发我们自己的架构。
鉴于新的人工智能工具会产生幻觉和犯错,是不是可以允许计算机在某些时候出错,让它发挥自己的用途?我们需要就此做出决定吗?在可预见的未来会出现这种情况吗?出现这种情况后我们是不是不应该有不适的感觉?
是的。我们在做产品以及跟客户合作时创造处理的术语“其实上是错的”。事实上,当我们错了的时候我们会告诉大家,但这种错误通常也有价值。就像跟你一起工作的人可能有一个不太完美的想法或一个不太了解情况的观点一样,但这些来回反复才是驱动价值的因素。我想说的是,我在过去几个月当中悟出了一个非常重要的发现或洞察:大多数人习惯于像用计算器一样用计算机。我会提出某种确定性的问题。你给我这个问题的答案。你每次都应该给我正确的答案。而有了这些新的基础性的大语言模型,你基本上就拥有了一个通用的推理引擎。你给它信息并给它提示或问题。它将以最好的方式对这些信息进行推理,并尝试给你的问题找出答案。答案也可能是错误的。我们现在打算告诉大家的是,就算答案是错的,追踪为什么会出现这样的答案也是非常有趣的。它是如何将各个部分组合在一起的?这可以如何推进你自己的思考?这与使用计算器问算数问题完全不一样。
随着工作在未来几年的演进,管理者要想取得成功,需要做哪些不一样的事情?
嗯,我们正处在管理的真正转折点。当然了,我们念叨这个已经有几十年了,但管理哲学、组织架构、理论观点——我们在商学院学到的各种模式——本质上都是基于二战后工业复合体的组织方法。命令与控制首当其冲,这属于那些非常大型的做法之一。但除了命令与控制以外,即便是一些规模较小、更灵活的组织,在很大程度上也是模仿传统结构的。我认为人工智能将会颠覆这一现状。当然了,分布式办公以及灵活上班已经颠覆了这一点。因此,我认为,当五年、十年后我们回顾过去时,我们会说,哇,在这些技术融合的作用下,新的管理者完全是不一样的人。他们需要知道如何跨时空管理组织里面的人员的时间和精力。他们必须能够认识到,通过基于机器的能力来增强人类的能力,将有助于他们更快、更好、更高质量地完成工作。所有这些因素都是我们从来都没有真正考虑过的。因此,虽然我无法准确预测具体情况会变成什么样,但很容易就能以 100% 的确定性做出预测:未来两三年的经理看起来会与过去几十年商学院训练出来的原型有很大的不同。
企业要求高管们就人工智能对人才战略的影响发表看法,尤其是要考虑到 2024 年预算和战略规划的背景下。他们应该如何应对?
我现在能看到的最好模式是投身进去,开始使用,形成自己的观点,愿意尝试这项技术,去了解它的功能和局限性。如果要说得具体一点,我的建议是,举个例子,你就应该让营销部门积极去尝试人工智能,去完成从定向营销(如何在数据中隔离出你的营销目标)到内容生成(当然内容可以非常有效地生成)乃至创意的各项任务。如果你关注的是跨组织的销售职能,我会让销售人员利用上人工智能,来帮助他们更有效地与客户互动、在销售流程中找到合适的信息。从本质上讲,每一项功能我们都可以仔细研究一下,我们看到的大多数有远见的公司目前都在逐项功能地研究人工智能如何应用。
然后,他们不再把媒体写什么都照搬了,而是会寻找最先进技术的核心要义,然后他们会说,“太棒了。我觉得我们可以减少一些资源,比方说,把文案写作的资源减少 10%,然后看看效果会怎样。”或者“我认为我们可以把生成式人工智能用在图像上,帮助我们进行图形设计。让我们拥抱人工智能,而不是与之对抗。”在我看来,这往往是目前最合理的策略。究竟未来具体会如何发展没人能知道,所以你必须要有自己的感觉和判断。
你预计人工智能在质量和数量上能给工作带来增长吗?人们和组织如何确保会出现这种情况,而不是让人工智能自动化来取代人的工作?
经济学中有一种说法叫做“劳动合成谬误”(the lump of labor fallacy),也就是认为社会中需要做的工作总量是固定的,如果你替代掉其中的一部分,那么一部分工人就会被取代掉。好消息是,这些年来它已被证明是一个谬论。历史上世界各地的经济体都没有发生过这种情况。当我们发明出节省劳动力的设备时,经济就会找到使用它们的方法,并且当使用了这些设备时,经济就会随着设备而增长,并且随着经济的增长,也会创造出就业机会。因此,从中期和长期来看,我并不担心这项技术会对劳动力市场和我们的经济产生什么影响。我的感觉好极了。短期内肯定会出现人工被取代的情况。因此,说在某些情况下不会出现人工被取代的效应是不诚实的说法。
但从我的角度来看,当你回顾历史时,你会发现模式还是非常清晰的。当颠覆性技术出现时你该怎么做?拥抱它。你确定这通常会迎来一个非常有趣的增长驱动时代,而适应这一时代的最佳方式就是确保你要去学习。我要适应这个时代。人类的适应能力非常强。因此,即便在短期内,作为个人或组织如果你采取这种人工智能的做法,你也能做得很好,因为这本质上是一股席卷经济的力量浪潮。所以就我个人而言,作为一家公司,我们总体上对技术非常乐观。我们真的觉得你不应该带着恐惧去做事情。你当然应该以尊重的态度去看待,并思考这项技术的局限性,但如果我们拥抱这项技术,我们一起可以做很多事情。
从历史上看,包括女性在内的代表性不足的群体在技术变革过程中被抛在了后面。你认为需要做什么才能确保这种情况不会再发生?
我要回到一个非常强大的想法,那就是当新技术出现时,你可以选择决定如何去使用它。我们所看到的人工智能令人兴奋的一点是它的广泛应用。 ChatGPT 是我们见过的增长最快的消费者技术。不到 90 天之内用户数就突破了 1 亿;如今,用户数量已超过 2 亿。因此,说到普及,你会发现这是我们见过的范围最大的普及。当然,我们希望在普及方面做更多的事情,这就是为什么我们要资助 OpenAI,好让世界各地的任何人都可以免费使用它,用到他们想处理的任何用例上。但与此同时,除了可用性之外,你还必须教会人们正确的态度。要我说,这是一种成长心态。这是一种拥抱和拓展的心态。如果你看到了技术变革的机会,你就能利用这个机会。
你在最新的研究中提到了“人工智能才能”的概念。当人工智能本身发展如此之快时,怎么传授人工智能才能才是最合适的?作为一项技能,如何确保它的敏锐性?
这是当今技术面临的挑战之一。我提到了 ChatGPT 的迅速崛起。我们从未见过这样的东西。好消息是,我在与新兴一代的互动中发现,他们很快就接受了这个东西。我认为这就是你要做的,教大家学会拥抱新技术。当我看到教育界人士告诉学生,让我们拥抱这个技术,而不是与之抗争时,我感到非常振奋。你能做什么?让我们学习如何利用它来成为更好的作家或更好的思想家。我鼓励全社会都这样做。不要逃避这些技术。不用担心孩子们用它们来作弊。相反,我们决定可以一起协作,学习如何有效地使用这项技术。最重要的是,不要在恐惧的情绪下做事情。要用乐观和充满机遇的心态去开展工作。如果你这样做,就不仅会进展顺利,而且我们还能利用这些技术产生的盈余,并且可以在全球范围内使用这些技术。
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