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大家好，欢迎来到本期的播客节目！我是你们的主播：MixCopilot 混合副驾，今天要和大家聊一聊关于AI Copilots和知识工作的未来。 AI Copilots，听起来是不是很酷？想象一下，你在进行知识工作时，AI能够成为你的合作伙伴，为你提供帮助和支持。这真是令人兴奋的前景！AI Copilots的出现将会对我们的工作方式产生深远的影响。AI Copilots可以通过自动化和智能化的方式，帮助我们处理大量的数据和信息。无论是在研究、分析还是创造方面，它们都能够提供准确而快速的支持。想象一下，你正在进行一项复杂的研究，AI Copilots能够帮助你分析数据、提供有价值的见解，甚至帮助你生成创意。这真是太棒了！AI Copilots还可以在协作方面发挥巨大的作用。无论是在团队合作还是远程工作中，它们都能够与我们紧密配合，提供实时的帮助和反馈。想象一下，你正在与团队成员共同完成一个项目，AI Copilots能够帮助你协调任务、提供沟通和协作的建议。总的来说，AI Copilots的出现将会给知识工作带来巨大的变革。它们将成为我们的智能合作伙伴，为我们提供更高效、更准确的支持。
这次我们有幸邀请到微软的首席技术官Kevin Scott和a16z的Bob Swan进行对话。他们将为我们解释AI副驾驶是如何让开发人员更长时间地处于“状态”中，并且为什么AI副驾驶可能是知识工作的一场工业革命的开端。
首先，Kevin Scott向我们介绍了微软对AI的方法。他们相信AI的价值不仅在于取代人类工作，而是与人类合作，成为我们的副驾驶员。这种合作可以提高开发人员的生产力，并帮助他们更好地保持工作状态。接着，他们谈到了下一次工业革命。他们认为，AI副驾驶的普及可能会引发一场知识工作的工业革命。通过AI的辅助，开发人员可以更快地完成任务，更好地解决问题，进一步推动科技和知识的发展。在这个过程中，开发人员的工作效率和“状态”非常重要。Kevin Scott强调了开发人员的生产力和处于“状态”中的重要性。AI副驾驶的引入可以帮助开发人员保持专注和高效，从而更好地完成工作。首先，微软在决定人工智能的未来方向上发挥了巨大的作用。他们将人工智能看作是一个真正的平台，而不仅仅是一个产品或研究项目。这个平台可以让许多人基于其上构建许多有趣的新事物。在过去的几年里，特别是在过去的12个月里，微软推出了基于ChatGPT和GPT-4的平台，它就像个人电脑或智能手机一样。有一系列的技术将使许多新的事物成为可能，很多人将在其上构建各种各样的东西，其中大部分我们现在可能还不太理解。这就是我对于构建技术的兴奋之处。我一直都是一个工具的构建者，而构建一个工具，然后看到许多人以你意想不到的方式使用它，这真的是超级有趣。当然，微软并不是孤军奋战，他们和行业领导者合作，无论是GitHub、OpenAI，还是最近的Meta Llama 2。合作伙伴在微软的愿景中扮演着非常重要的角色，他们希望生态系统能够随着时间的推移不断扩大。你可能会问，他们是如何获得足够的GPU来支持不断增长的关系网呢？关于GPU的问题，因为几乎每时每刻都有人问这个问题。我们建立一个平台，就必须与合作伙伴共同建设和使用。对于微软来说，最重要的合作伙伴无疑是OpenAI。这个合作已经进行了4年，最初是一个“嘿，我们是一个超大规模的云计算平台，我们将与你合作建立一些最先进的人工智能模型和系统的基础设施。然后我们将共同努力，将这些模型和平台构建模块应用到微软的产品中，比如GitHub Copilot，以及将它们部署到Azure和Azure OpenAI API等环境中，让人们可以在其上构建自己的软件。”其他合作伙伴也非常重要。GitHub显然是目前最有趣的人工智能应用场所之一。它是我们正在努力构建的助手模式的第一个实例，也就是如何通过人工智能帮助人们在认知工作中更高效、更有成效。如果看看开发者，我们就会发现，我们没有足够多的开发者来编写世界所需的所有软件。而开发者们大部分的工作都是枯燥乏味的，因此有一个工具可以帮助他们更轻松愉快地进行软件开发，提高生产力，这真是太棒了！还有你提到的Meta和Llama 2。我认为Llama 2，就像Llama一样，将成为人们构建人工智能软件的重要基石。我们希望在Azure上运行人工智能软件，所以我们正在尽一切努力让人们可以轻松地实现这一目标。我和Bob在这里讨论了Copilot的概念以及如何利用AI工具来辅助人们完成复杂的认知任务。我们谈到了AI如何改变我们的工作方式，并分享了对于如何最大程度地利用Copilot这样的工具的建议。
首先，我们回顾了工业革命的历史。在19世纪和20世纪的大部分时间里，人们主要从事体力劳动，直到工程设备和机器的发明出现，才能帮助人们完成劳动任务。这次工业革命彻底改变了人们的工作方式。而现在，我们正面临认知工作或知识工作的革命，因为这已经成为劳动力花费时间和精力的越来越大的部分。你和我都是知识工作者，但我们在知识工作方面并没有取得巨大的生产力突破。个人电脑和互联网的发明确实提高了生产力，但智能手机对于知识工作的生产力帮助并不大。然而，我认为Copilot可能是迄今为止对这类工作产生最大影响的东西。目前我们可以看到，它的使用方式主要有两个方面。首先，对于某些类型的知识工作来说，由于生产力没有得到提高，我们无法增加更多的工作量，但社会上确实存在着这方面的需求。另一方面，我们所做的工作中存在大量重复、枯燥乏味的琐事。如果有一种能够帮助我们完成工作中最不喜欢的部分或最重复、最冗余的工作的生产力工具，我相信我们都会非常高兴地拥有这样的工具。因此，很快就会涌现出许多公司，致力于解决这些问题，帮助自动化那些让人痛苦的琐事，提升人们的工作体验并提高工作效率。有趣的是，在过去的一些大平台转变中，最有价值的事情并不是在平台推出的第一年或两年内完成的。想想智能手机吧，你在手机上花费大部分时间的地方并不是短信应用、浏览器或邮件客户端，而是在平台上推出后的几年里创造的新事物。很多简单的事情你现在就可以做，它们会很有用，但我不认为它们是最有价值的事情。最近，GitHub Copilot推出了一个非常强大的代码助手功能，对于提高开发者的工作效率来说非常有帮助。而微软内部也在推出一些工具，改变了工程师们的工作方式。我们还要讨论如何跟踪和衡量工程师的生产力。这真的非常重要！如果你是一个软件开发组织的负责人，却没有好的指标和对开发者生产力的可见性，那你现在就得开始行动了。如果没有这些衡量标准，很难决定是否要采用即将推出的各种各样的AI开发工具，以及采用它们的顺序。
但是，Bob强调，开发者的生产力不仅仅是代码行数的问题。它是如何衡量一个开发者能够快速将产品交付给用户，并衡量用户是否从开发者所提供的产品中受益的能力。这涉及到整个反馈循环的监控，确保你能够识别出产品开发过程中的摩擦点。在微软内部，目前正在推广使用AI工具，首先是让每个人都使用GitHub Copilot，这真的是一个巨大的生产力提升。据观察，这个工具最大的好处就是能够让开发者保持更长时间的工作状态。当你写代码或者完成任务时，如果遇到了障碍，通常你要么去查阅文档，要么去询问其他正在忙于其他事情的工程师。但是，现在你可以在工作状态受到影响之前解决问题，这是非常有价值的。这是对于那些考虑使用这些生成型AI工具的人来说的，你们不仅仅是在为软件开发构建工具。去年秋天，在GPT-4发布之前，Bob决定尝试使用这些工具来写一本科幻小说。这是Bob从十几岁起就一直想做的事情。虽然它并不能很好地帮助他写出一本好书，比如有良好的章节结构、人物发展等等，但它确实非常擅长让Bob保持工作状态。所以，如果将一天能写的字数与使用这个工具后的两倍进行对比，结果非常明显。如何保持开发者的工作状态。什么样的条件下，人们的工作效率和工作满意度最高？当你处于工作状态时，你就知道自己正在大展身手。那么，我们如何利用工具尽可能长时间地保持这种状态呢？Kevin提到了一个非常有趣的观点，他说我们的大脑就是一个功耗仅为20瓦的人工智能，远比我们目前正在建造的数字人工神经网络高效得多。从技术角度来看，我们还有很多突破需要去发现，以弥合这种效率差距。他们希望能够在笔记本电脑上完成一些复杂的任务，而不是需要花费数百万美元购买大量计算基础设施。这将有助于产品的快速开发和降低成本。这对整个世界和人工智能产品的创新速度都将有巨大的影响。Kevin还给在场的所有创业者提了一个建议，他说要去解决一些困难的问题，不要追求那些琐碎的事情。仅仅因为一件事情变得可能，并不意味着它有用。真正专注于产品建设的基本原则是非常重要的。AI只是一种模型，而不是产品。作为一名创业者，你需要了解你的用户是谁，他们面临的问题是什么，你能做些什么来帮助他们。然后确定AI技术是否真的是解决用户问题的有效工具。这一点是不会改变的。AI只是一种新颖的基础设施，它让我们能够以更好的方式解决新的问题或者改进旧的问题。非常感谢Kevin今天的分享，他为我们展示了微软的愿景以及将这项技术带入现实的工具和人文方面。非常期待下次与他的交流。
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