文 | 智能相對論
作者 | 葉遠風
在李彥宏喊出要押注“AI原生應用”后，落地已經成為千模競爭下的行業(yè)共識。
但具體如何落地、做原生應用，行業(yè)內仍然八仙過海各顯神通。
落地共識的推動者百度，最近又以一個動作，昭示了大模型場景落地最可能的“先行領域”——針對“泛內容管理”的“助手”類應用。
近期，百度智能云發(fā)布基于文心一言的伴隨式Copilot——“超級助理”，這是國內首個面向辦公場景，結合大模型的開放式瀏覽器插件。
直觀上，這個插件的用途，在于讓瀏覽器產品變得更加“聰明”，能夠給用戶提供更多的基于智能化能力的自動化輔助價值，比如文章翻譯、文案創(chuàng)作、網(wǎng)頁總結、知識問答等。
而在其背后，實際上是大模型的本質以及這種本質如何影響到大模型落地。充分抓住了這個本質的廠商，將更值得用戶/客戶選擇。
大模型的本質，決定了“泛知識管理”式場景將最先落地
大模型是走向AGI通用人工智能的重要契機，即以“認知智能”的方式與過去AI深度耕耘的“感知智能”形成互補，讓機器既有“大腦”也有“軀干四肢”。
在這個過程中，大模型最本質的意義之一，是在數(shù)據(jù)成為新型生產資料的情況下，實現(xiàn)了對“數(shù)據(jù)要素”的充分挖掘，從而獲得認知與自主判斷能力，可以自動化完成很多工作——就如同人因為不斷吸收外界信息、轉化成自身認知而有充分的自主性一樣。
于是，最接近“數(shù)據(jù)要素”的領域，將最先體現(xiàn)大模型的“挖掘”價值。
“泛知識管理”首當其沖。
在企業(yè)內部，對日積月累的數(shù)據(jù)信息，對外部市場的各種信息報告進行總結、提煉，輔助業(yè)務能力提升，是典型的“知識管理”工作。但很多時候，例如一個在瀏覽器上尋找各種信息并需要達成某些目的的用戶，也是在做著“知識管理”的事。
對廣泛信息內容處理要求最為直接和集中的場景，都是“泛知識管理”的囊括范圍。
這種場景落地，往往都是輔助性質、賦能性質的，因此常常以“助理”、“助手”等應用形式出現(xiàn)，但其本質更像是請了一個“副手”或者“副駕駛”，有自己的責任模塊，不需要人為干涉就能自動化完成很多知識管理的配合工作（Copilot的含義來源就在于此）。
可以看到，百度智能云發(fā)布的“超級助理”一方面針對網(wǎng)頁上繁雜的信息為生活和工作帶來了困擾這個現(xiàn)實，為用戶提供智能和高效的瀏覽器體驗；另一方面，實際上這種對內容與信息的挖掘能力本身就契合企業(yè)知識管理類工作，可以集成到各類企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)中，因此“超級助理”支持通過插件方式調起、串聯(lián)多個業(yè)務系統(tǒng)，打造企業(yè)一站式超級入口，“讓每個企業(yè)系統(tǒng)都輕松擁有自己的Copilot”。
目前，“超級助理”已經開放公測，用戶可進入“百度智能云超級助理”官網(wǎng)下載插件進行安裝，也可直接在Chrome、Edge、360瀏覽器的應用商店搜索“超級助理”安裝。
下一步，“超級助理”走入企業(yè)將是大概率事件，瀏覽器插件更像是一個預演。
大模型“助理”價值呈現(xiàn)，遵循知識管理四步驟
用知識管理典型的四項工作來看待所有此類“助理”的價值呈現(xiàn)，關鍵點就變得十分清晰——從不同價值維度用智能化能力推動自動化工作。
1、前置的知識“入庫”過程
海量的內容和信息要等著成為“數(shù)據(jù)要素”，首先要完成一個整理“入庫”的過程。
加工、打標、編目……大模型能力將這一系列工作自動化，大大節(jié)約了人力、提升了效率。
“超級助理”提供給用戶的有一個特別的能力：當一個求職者面對海量信息和繁瑣的求職流程迷茫無助時，可以成為用戶的“貼心小助手”，挖掘各種求職信息保駕護航。
例如，當用戶想要了解面試公司情況時，“超級助理”能夠像偵探一樣幫助用戶精裝找到目標公司、總結相關情況，提供公司的背景、文化、業(yè)務等關鍵信息，讓用戶做好相關準備。
這背后，實際上就是“超級助理”在無形中已經對所有相關的信息完成了某種打標簽的“入庫”過程，為用戶做好了“全網(wǎng)編目”，等待一個特定目標的匹配。
2、知識提取與挖掘過程
海量的內容和信息，在入庫后，需要進行大量的人、項目、合同、事件、名詞等的關系、事件知識的提取，將雜亂的內容變成有價值的知識點，去匹配、支撐業(yè)務的需求。
在“超級助理”這里，表現(xiàn)為幫助用戶將某些內容或信息關聯(lián)的知識聯(lián)動起來，提升尤其是日常工作中使用瀏覽器的體驗。
例如，當一個關注運營的用戶劃選網(wǎng)頁中與運營活動相關的黑話（官方演示“從內核到外延”），“超級助理”將基于其知識提取與挖掘，提供通俗的解釋：
當“超級助理”已經完成了知識提取與挖掘的工作，用戶將可以更快速地獲取知識、適應工作，這對很多新員工將十分友好。
3、知識運營過程
知識主題的定義、挖掘、聚合與關聯(lián)是一件十分考驗個人理解的事，而且需要大量的內容與信息瀏覽、吸收過程。
大模型的介入，讓這一過程自動化解決。
如果用戶需要精讀一份冗長而專業(yè)的行業(yè)報告，原本需要數(shù)小時，現(xiàn)在在“超級助理”的支持下，幾秒鐘就能一鍵提取、總結出報告的核心、關鍵信息，快速吸收一份報告的重要信息，大大節(jié)約時間、提升效率，助力業(yè)務能力升級。
與此類似，“超級助理”還支持一鍵生成論文摘要，數(shù)十頁的專業(yè)論文（可以是外文），原本一天時間才能看完，現(xiàn)在十秒就能把作者研究的問題、主要觀點以及論文中的閃光點這些“精華”部分都能被捕捉到，幫助用戶大大提升閱讀效率。
這些Copilot能力的展現(xiàn)，說到底，都基于大模型能夠成功做好知識運營，即知識主題的定義、挖掘、聚合與關聯(lián)等工作。
4、知識創(chuàng)造與改進過程
在知識管理全周期中，除了吸收，用戶還需要進行創(chuàng)造，要自主撰寫一些工作文檔。
這方面，大模型同樣能夠進行價值覆蓋。
例如，當用戶需要撰寫某個領域的方案時，只是規(guī)劃一個選題，“超級助理”就能以某種“頭腦風暴”的方式給出多個靈感方向，幫助用戶舉一反三，甚至完成內容的擴寫、續(xù)寫、修改等工作。
可以看到，這其中，內容創(chuàng)造完成后的改進工作，大模型也實現(xiàn)了涉及。事實上，“超級助理”還可以對用戶各種形勢的文檔進行改進，例如對用戶的簡歷提供更有成功幾率、更符合目標企業(yè)需求的修改建議，提升簡歷的吸引力。
總的看來，幾乎所有的針對內容與信息的大模型“助理”，都離不開知識管理的這四個維度，而能夠做好這些能力的產品，無疑將能夠全面滿足用戶需求，更值得用戶選擇。
知識管理“助理”走入企業(yè)實現(xiàn)價值落地，還面臨兩道坎
在公測后，對“超級助理”的發(fā)展，百度方面透露了兩個方向：
在能力上，將支持一鍵生成PPT、一鍵數(shù)據(jù)分析等更多功能（本質都是強化知識運營、知識創(chuàng)造能力），最終實現(xiàn)“讓智能工作替代勤奮工作”。
在場景上，要“為工業(yè)、金融、政務、法律、教育、汽車等行業(yè)打造專屬智能助理”，即“超級助理行業(yè)版”，推動“企業(yè)進行智能化升級”。
毫無疑問，“超級助理”將是百度進行大模型價值落地的重要案例。
當下，市面上類似的“助理”產品已經在冒出，而它們要走入企業(yè)被最終接納，轉化為商業(yè)價值，實際上還面臨的兩道坎——百度的自信滿滿，恰恰來自于這兩個方面都已經做好了準備。
首先，是無論什么樣的大模型產品，其智能化能力表現(xiàn)，或者自動化價值呈現(xiàn)，一定都離不開背后的大模型能力。
產品說得天花亂墜，Copilot的自主性、協(xié)同性，最終都依賴大模型這個“腦子”的能力，“夠聰明”是基礎的要求。
“超級助理”以及未來的各版本背后的重要“智力”支撐，來自于國內領先、國際上有話語權的文心大模型。雖然落地是當下的主旋律，但技術創(chuàng)新始終是一切價值的來源。
然后，作為知識管理應用，各種“助理”在形式上是智慧辦公類應用的延展，還必須懂企業(yè)實際業(yè)務，與企業(yè)原本的數(shù)字化應用融合。
換言之，這可能并不是一個能夠“白手起家”的領域，廠商必須先對企業(yè)數(shù)字化辦公有長期的積淀，才能將一個Copilot無縫融入到業(yè)務流程當中。做不好數(shù)字化辦公，也就一定做不好“助理”類產品。
這方面，百度的信心毫無疑問來自于如流等產品的長期深耕。
當下的百度，以AI、大模型為聚焦，正在集整個集團之經驗與能力做好商業(yè)落地，這在過去可能是沒有過的，也顯示出百度未來深耕大模型的決心。
對用戶而言，選擇這樣的廠商來上線“助理”類產品，無疑也是更好的選擇。
*本文圖片均來源于網(wǎng)絡
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