微軟CEO納德拉表示,AI時代下,新的衡量單位已變成“每美元每瓦特的token數(shù)”;OpenAI的o1模型正在優(yōu)化AI開發(fā),“我們正在使用 AI 來構(gòu)建 AI 工具,以構(gòu)建更好的 AI”。
當(dāng)?shù)貢r間10月21日,在微軟AI之旅倫敦站活動上,微軟CEO薩提亞·納德拉發(fā)表主題演講,介紹Copilot、Copilot&AI全棧、Copilot設(shè)備三大平臺的創(chuàng)新。
納德拉認為,與摩爾定律類似,在AI領(lǐng)域Scaling law(縮放定律)也是存在的。定律表明,每六個月,計算性能都會翻倍,其中一部分是由于計算能力的提升,但更多的是由于對數(shù)據(jù)和算法使用技術(shù)的改進。AI時代下,新的衡量單位是“每美元每瓦特的token數(shù)”,這是新的貨幣,新的衡量標準。
納德拉稱,Copilot現(xiàn)在是所有AI的用戶界面,其交互的簡便性就像當(dāng)年創(chuàng)建Excel表格一樣簡單。
就像創(chuàng)建一個財務(wù)預(yù)測的Excel表格,現(xiàn)在人們可以使用低代碼/無代碼工具在Copilot Studio中創(chuàng)建AI代理,并將其集成到Copilot中。用戶可以把這些看作是新型的應(yīng)用程序,任何人都可以創(chuàng)建這些應(yīng)用程序,不需要等待別人來為你創(chuàng)建一個應(yīng)用程序。
納德拉強調(diào),現(xiàn)有大規(guī)模的證據(jù)表明,這些工具正在從根本上改變工作模式,提升價值、減少浪費。過去工業(yè)公司通過精益管理實現(xiàn)的效果,現(xiàn)在終于在認知工作中以規(guī)?;姆绞綄崿F(xiàn)了。
納德拉同時透露,OpenAI的o1模型正在優(yōu)化 AI 開發(fā),并已進入遞歸階段:“我們正在使用 AI 來構(gòu)建 AI 工具,以構(gòu)建更好的 AI”。
會上,微軟還宣布,使用Copilot Studio創(chuàng)建自主代理的功能將于下個月公開預(yù)覽,讓更多客戶能夠利用AI重新構(gòu)想關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。
以下為納德拉講話原文,由AI翻譯:
早上好。回到倫敦,回到英國,感覺太棒了,尤其是在這樣一個新技術(shù)平臺誕生的時刻,能夠談?wù)撍?,看到它在英國的影響,并探討這種平臺轉(zhuǎn)變所帶來的活力,令人興奮不已。
事實上,我今天早上還在回憶,微軟在英國已經(jīng)有40年了。我自己在過去30年里也經(jīng)常來英國,我想我第一次來,第一次主題演講的時候。
我在90年代初做了一個分會場的演講,我記得我做的是Excel和VB的演示。你知道,這很有趣。我來這里的時候,個人電腦客戶端服務(wù)器剛剛誕生,然后經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)時代,接著是云計算和移動時代?,F(xiàn)在我們正處于至少是向AI這種新技術(shù)轉(zhuǎn)變的初期。
我覺得這總是有幫助的。我發(fā)現(xiàn)讓自己了解核心驅(qū)動力是什么是非常有幫助的。
我記得在92年加入微軟的時候,我對技術(shù)發(fā)展軌跡有一種隱含的理解,至少是基于摩爾定律,基本上我所需要知道的就是這個。事實上,我記得在91年參加PDC(專業(yè)開發(fā)者大會)時說,哇,接下來會發(fā)生什么很清楚,那就是x86和個人電腦架構(gòu)不僅會贏得個人電腦市場,而且基本上會贏得服務(wù)器市場。
到90年代末,情況確實如此。
現(xiàn)在,在某種程度上,類似的事情正在發(fā)生,我們可以追蹤的新的“定律”是“Scaling law縮放定律”。
正如人們在AI領(lǐng)域所描述的那樣,它是一個經(jīng)驗定律,就像摩爾定律不是物理定律一樣,縮放定律也是經(jīng)驗觀察所得,但它被我們稱作定律,并且一直有效。同樣地,縮放定律表明,大約每六個月,我們的計算能力都會翻倍。
事實上,我經(jīng)常思考的一件事是性能。你甚至可以說,現(xiàn)在的貨幣單位是“每美元每瓦特的token數(shù)”,這是新的貨幣,新的衡量標準。每六個月,性能都會翻倍,其中一部分是由于計算能力的提升,但更多的是由于我們對數(shù)據(jù)和算法使用技術(shù)的改進。
你可以說,這一轉(zhuǎn)折點始于2010年代初期的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)時代,但在2018年到2019年,隨著大語言模型(LLM)和Transformer的出現(xiàn),這一進展顯著加速,并且還在繼續(xù)。
這一變化體現(xiàn)在三個基本方面:
首先,計算接口的本質(zhì)正在發(fā)生根本變化。一旦你有了自然語言處理,尤其是多模態(tài)的自然語言處理,包括圖像、語音、文本和視頻的輸入與輸出,這意味著每一個計算界面都會發(fā)生改變。
其次,推理能力在增強。如果你看看剛剛發(fā)布的o1,它顯示了越來越強的推理能力,無論是規(guī)劃還是推理能力。在過去70年的計算歷史中,我們一直在數(shù)字化人、地點和事物并理解它們,現(xiàn)在我們有了一個新的推理引擎來理解它。
最后,你可以輸入更多的上下文和記憶,把這三個方面結(jié)合起來,你就在建立一個非常豐富的AI或代理世界,在這個世界里你將擁有這些AI或代理。有些AI和代理是個人代理,有些將在團隊環(huán)境中工作,在組織或業(yè)務(wù)流程中工作,甚至跨組織工作。
所以這個豐富的AI代理生態(tài)系統(tǒng)會增強我們已經(jīng)建立的一切。整個數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和我們今天擁有的工具都會在這個代理世界中得到增強,我們使用縮放定律作為基礎(chǔ)力量來構(gòu)建這些AI代理。
當(dāng)然,這很棒。所有這些技術(shù)都會存在。問題是,我們該怎么做?最重要的是,我們?nèi)绾螌⑵滢D(zhuǎn)化為我們作為公司、作為個人和組織所擁有的最重要使命,那就是能夠賦予人們能力,讓他們能夠用以前任何其他技術(shù)都無法做到的事情。
所以對我來說,這是最終的考驗,那就是我們能否利用,在這個國家,工業(yè)時代和工業(yè)革命的一些最重要的技術(shù)都是在這里創(chuàng)造的。問題是,我們現(xiàn)在能否回到那個時候,通過無論是科學(xué)發(fā)現(xiàn)還是生產(chǎn)力,真正對人類生活和狀況產(chǎn)生那種深遠的影響,我們能否看到因為技術(shù)而帶來的創(chuàng)新繁榮?
所以這就是我們的目標。這就是我們在這里賦予每一個人和每一個組織權(quán)力的使命,無論是小企業(yè)提高生產(chǎn)力,大型跨國公司在全球更具競爭力,公共部門提高效率,健康結(jié)果改善,教育成果提升。所以這就是這一切的真正意義所在。
現(xiàn)在對我們來說,為了實現(xiàn)這個目標,我們正在構(gòu)建三個平臺。第一個是Copilot。
對我們來說,你應(yīng)該把Copilot看作是AI的用戶界面。這是我認為最簡單的理解方式。然后我們有Copilot和AI堆棧。這樣你就能夠構(gòu)建自己的AIS和AI智能體以及Copilots。我們有一個完整的堆棧。最后是這組新的設(shè)備,也就是這些Copilot設(shè)備。所以我想談?wù)劽總€平臺,從Copilot開始。
現(xiàn)在,正如我所說,如果你從這個理念出發(fā),即這個智能體世界最終需要與我們相遇,我們也需要與它相遇。這意味著你需要一個用戶界面,對吧?就像個人電腦或手機是用戶界面,或者手機或個人電腦上的應(yīng)用程序是與數(shù)字技術(shù)的接口一樣。這些Copilots或者說Copilot是所有這些AI的用戶界面,對吧?
即使在一個有很多智能體自主工作的世界里,它們也需要提出異常情況,從我們這里獲得許可。問題是,這是如何發(fā)生的?
它通過這個新的組織層來實現(xiàn),特別是關(guān)于工作是如何完成的。事實上,工作產(chǎn)物和工作流程將會改變。一個很好的例子是,就在幾個月前,我們推出了一個叫做Pages的東西。就像在90年代,我們推出了Excel或者Word,它們是創(chuàng)建新產(chǎn)物的編輯器。
Pages是第一個,我想說它是創(chuàng)建AI優(yōu)先產(chǎn)物的用戶體驗。我可以搜索網(wǎng)絡(luò)或我的工作來檢索信息,然后我可以把它放入Pages。它是一個我可以在組織內(nèi)分享的文檔,我可以和AI以及人類一起工作。
事實上,我使用的比喻是,我用AI思考,與我的同事一起工作,這就是新的工作流程。而之前的工作流程是我獨自思考,創(chuàng)建文檔,然后在組織內(nèi)部進行共享與協(xié)作。
但現(xiàn)在,當(dāng)我工作時,不僅有AI作為認知放大器幫助我,還可以與AI共同創(chuàng)建文檔,并與同事合作完成任務(wù)。這就是Copilot時代的開端,它不僅僅是一個聊天界面,它展示了如何通過聊天這一模式來檢索信息,同時也引導(dǎo)我們走向更復(fù)雜的工作流程和協(xié)作方式。
現(xiàn)在你可以擴展。所以另一件事是,這不僅僅是關(guān)于我們創(chuàng)建的任何特定的產(chǎn)物編輯器或工作流程,你可以用你構(gòu)建的任何智能體來擴展Copilot。
事實上,Copilot Studio是一種低代碼、無代碼的方式,讓你能夠構(gòu)建智能體。這些智能體實際上是基于一組豐富的數(shù)據(jù)源。
例如,誰在為誰工作,誰是我在某個項目中的同事,與某個團隊或項目相關(guān)的文檔有哪些,這些文檔、人員和項目之間的關(guān)系是什么,所有的電子郵件和Teams對話都屬于這一數(shù)據(jù)庫。這個數(shù)據(jù)庫被稱為Microsoft Graph或M365圖譜。你可以將這些數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)結(jié)合起來,例如用Fabric收集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源可以為代理提供支持。
事實上,一個很好的簡單例子是,假設(shè)你想構(gòu)建一個現(xiàn)場服務(wù)智能體,你想讓它與Copilot對接。你所要做的就是給它一個系統(tǒng)提示。告訴它,嘿,我想讓你成為一個現(xiàn)場服務(wù)智能體,指向一個Sharepoint站點,那里有一堆與現(xiàn)場服務(wù)相關(guān)的文檔。再給它添加其他數(shù)據(jù)源,在這種情況下,他們的Dynamics是現(xiàn)場服務(wù)的記錄系統(tǒng),然后你就會得到一個輸出,本質(zhì)上就是一個現(xiàn)場服務(wù)智能體,現(xiàn)在你可以和它交談,就像和任何其他普通的Copilot對話一樣。
所以這種簡單性有點像過去我們創(chuàng)建一個Excel電子表格。它沒有比那更神秘的了。就像你可以創(chuàng)建一個Excel電子表格來做預(yù)測一樣,你現(xiàn)在可以使用像Copilot Studio這樣的低代碼、無代碼工具來創(chuàng)建AI智能體,并把它放入Copilot中。你甚至可以把這些看作是我們?nèi)魏稳硕伎梢詣?chuàng)建的新應(yīng)用形式,對吧?所以你甚至不需要等待別人為你創(chuàng)建這個應(yīng)用你才能使用它。所以這就是我們正在構(gòu)建的Copilot和Copilot + 智能體生態(tài)系統(tǒng)。
其影響是巨大的。實際上,如果你看一下微軟內(nèi)部,例如銷售和營銷職能部門,我們已經(jīng)有了定量的結(jié)果,表現(xiàn)為工作效率提高了兩位數(shù)。這是對營收增長的影響。
再比如,客戶服務(wù)、IT幫助臺、HR幫助臺,這些部門的員工參與度、員工滿意度、客戶服務(wù)代理滿意度都在提升,而浪費和成本在下降。法律部門、財務(wù)部門也是如此。
因此,我們現(xiàn)在有了大規(guī)模的證據(jù)表明,這些工具正在從根本上改變工作模式,提升價值、減少浪費。過去工業(yè)公司通過精益管理實現(xiàn)的效果,現(xiàn)在終于在認知工作中以規(guī)模化的方式實現(xiàn)了。
而且它也正在英國這里發(fā)生。
事實上,我有機會看到已經(jīng)在使用這個的客戶。我看到了各種各樣的客戶,看到本地的Copilot例子真是太棒了。所以我有機會見到了高偉紳律師事務(wù)所(Clifford Chance),這是一家律師事務(wù)所,他們正在做一些很了不起的事情。是的,他們解釋了圍繞并購交易發(fā)生的工作流程。事實證明,使用Copilot和Copilot Studio,你可以創(chuàng)建這些智能體來簡化整個流程。
我也有機會見到了聯(lián)合利華(Unilever)。你知道,我之前沒有意識到,但是對于像聯(lián)合利華這樣的組織,它有大量的營收用于營銷,因為畢竟他們的多種產(chǎn)品要面向全球30多億用戶。
他們做的最大的事情之一是這些創(chuàng)意簡報。而創(chuàng)意簡報的準確性對他們來說非常關(guān)鍵,這樣他們才能有營銷影響力。但關(guān)鍵是創(chuàng)建創(chuàng)意簡報所涉及的繁瑣工作,或者它的效率,或者它的準確性。他們在這方面下了功夫,創(chuàng)建了一個很棒的工具,這個工具改變了創(chuàng)意簡報的準備工作和質(zhì)量。
所以這些只是我們的兩個客戶的例子,他們已經(jīng)在部署這些AI智能體和Copilots,以在他們的組織內(nèi)部推動真正高影響力的生產(chǎn)力。
今天令我們感到興奮的是,我們與英國政府部門達成了合作,希望不僅在私營部門,也能在公共部門推動技術(shù)的普及。因為歸根結(jié)底,我認為我們能產(chǎn)生最大影響的領(lǐng)域可能是公共服務(wù),無論是醫(yī)療、教育,還是能源,或其他任何政府部門,都會因為這項技術(shù)發(fā)生轉(zhuǎn)變。而這一切的起點就是讓公務(wù)員掌握并使用這項技術(shù)。畢竟,當(dāng)我提到減少繁重工作、提高生產(chǎn)力時,最終受益的將是英國人民,因此,這是我們可以產(chǎn)生巨大影響的領(lǐng)域。所以我們對此次宣布的合作感到非常激動。
談到英國的AI技能提升,這里引用了一些來自LinkedIn的數(shù)據(jù)。昨晚我看到這些數(shù)據(jù),覺得非常了不起。數(shù)據(jù)顯示,AI技能的獲得率自2019年以來增長了88%,這印證了英國經(jīng)濟中所具備的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢,如開場發(fā)言中提到的人才儲備和基礎(chǔ)設(shè)施正在逐步完善。我相信這將推動英國在AI時代的進一步發(fā)展。這是一個非常令人振奮的景象。
當(dāng)然,我們并沒有就此止步,真正讓我們感到興奮的是接下來的進展。今天,我非常高興地宣布,我們正在AI平臺上邁出下一步,推出Copilot Studio自主代理創(chuàng)建工具。
你們將看到我們發(fā)布的新工具,幫助大家創(chuàng)建這些自主代理,更重要的是,我們將推出一些已經(jīng)內(nèi)置到Dynamics 365中的代理產(chǎn)品,它們能夠在需要用戶界面時與Copilot對接,但也可以獨立運行。
為了展示這些內(nèi)容,我想請我的同事賈里德·斯帕達羅(Jared Spadaro)上臺。
(Jared開始現(xiàn)場展示麥肯錫的創(chuàng)新,播放Clifford Chance、聯(lián)合利華、Pets at Home等客戶使用視頻)
希望這可以讓大家對Copilot的發(fā)展有所感受,Copilot正逐步成為工作流程和工作成果的組織層。Copilot Studio加上代理則是協(xié)調(diào)層,它與Copilot協(xié)同工作,幫助這些代理在個人工作、組織工作或業(yè)務(wù)流程中共同運作。
接下來,我想介紹下一個平臺,也就是Copilot加上代理的堆棧,或者說AI平臺。
最終,我們希望每一層技術(shù)棧都能為開發(fā)者所用,包括我們構(gòu)建的Copilot、Copilot Studio和代理,所有這些都可以為每一個軟件開發(fā)者提供支持,讓他們能夠構(gòu)建自己的AI系統(tǒng)。
這首先要擁有最廣泛的原始基礎(chǔ)設(shè)施。
所以當(dāng)我們想到Azure時,我們把Azure看作是世界的計算機。我們正在英國的 60 多個地區(qū)構(gòu)建它。事實上,去年我們并投入了 25 億多美元用于擴展。而且這將持續(xù)進行。
我們將為英國帶來最好的基礎(chǔ)設(shè)施,包括傳統(tǒng)計算和 AI 計算,這樣你就有了可用的基礎(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施。我們正在做很多工作以確保這個基礎(chǔ)設(shè)施針對 AI 工作負載進行了優(yōu)化。
從芯片級別開始,例如我們與NVIDIA的合作。我剛剛看到GB200的上線,它采用了全新的液冷技術(shù)。事實上,我們借用了液冷技術(shù),因為我們也在為自己的 Maia芯片進行液冷,現(xiàn)在這項技術(shù)已應(yīng)用于不同的芯片上。我們還與AMD(154.09, -3.81, -2.41%)有著很好的合作關(guān)系,因此在芯片層面上有著很強的合作。
接著,我們將進行優(yōu)化,無論是訓(xùn)練還是推理,都為你構(gòu)建Copilot提供了最好的基礎(chǔ)設(shè)施。大量核心基礎(chǔ)設(shè)施方面的工作正在進行。
現(xiàn)在,對于任何構(gòu)建人工智能應(yīng)用的開發(fā)者來說,另一個非常重要的考慮因素是數(shù)據(jù)。因為最終,無論是訓(xùn)練還是推理,以及進行檢索、增強生成等操作,你都需要真正整理好你的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
為了做到這一點,意味著你要能夠?qū)⑺袛?shù)據(jù)上傳到云端并與人工智能對接。所以實際上,哪里有人工智能計算,數(shù)據(jù)就會被吸引到哪里。
因此,我們正在做的一件事是,無論你使用的是甲骨文(175.31, 1.55, 0.89%)(Oracle)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),還是Snowflake的數(shù)據(jù)資產(chǎn),或者其他任何數(shù)據(jù),你都應(yīng)該能夠?qū)⑵渖蟼鞯皆贫恕?/p>
在此基礎(chǔ)上,我們自己正在構(gòu)建一種一流的、我稱之為云原生的基礎(chǔ)設(shè)施 —— 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,用于從聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)的所有方面,無論是 Cosmos GB,還是 SQL,或者是 Postgres,又或是為人工智能時代構(gòu)建的一流分析數(shù)據(jù)庫 Fabric。
所以數(shù)據(jù)狀態(tài)處于一個可能正在發(fā)生一些最佳工作的地方。實際上,考慮到人工智能和數(shù)據(jù),要知道不存在無狀態(tài)的人工智能應(yīng)用。人工智能應(yīng)用程序接口(API)是無狀態(tài)的,但一旦它們在實際工作負載中與實際應(yīng)用相結(jié)合,就會變得非常簡單明了。例如,順便說一下,ChatGPT 是 Cosmos DB 等的最大客戶或用戶之一,或者像 Azure 搜索也是一個例子。這只是向你表明,一旦你構(gòu)建像 Copilot 或 ChatGPT 這樣的應(yīng)用,你需要強大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
我們還在構(gòu)建應(yīng)用服務(wù)器,因此,基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)準備好后,下一步就是應(yīng)用服務(wù)器。我還記得以前來這里的時候,談到.NET,而今天斯科特(微軟 CTO)也會來討論AI,他就是.NET項目背后的關(guān)鍵人物之一。
現(xiàn)在,我們又回到了另一個應(yīng)用服務(wù)器時代。這一次,我們?yōu)樵圃鷳?yīng)用程序構(gòu)建了應(yīng)用服務(wù)器,無論是容器、應(yīng)用服務(wù),還是AKS和函數(shù)計算,這些都依然是必需的。事實上,當(dāng)我回顧ChatGPT的架構(gòu)時,它的基礎(chǔ)計算資源提供方案是GPU配比常規(guī)計算AKS的方式。
然后我們進入AI應(yīng)用服務(wù)器時代,AI應(yīng)用服務(wù)器首先提供了最廣泛的模型選擇。我們非常興奮地與OpenAI合作,不斷推出最新的前沿模型,無論是GPT 4.0還是o1。此外,開源社區(qū)中,包括LLaMA、Mistral等,甚至一些閉源的供應(yīng)商,如Anthropic,我們都支持它們的模型。因此,開發(fā)者可以選擇最廣泛的模型。
在擁有廣泛模型選擇的基礎(chǔ)上,我們還提供了“微調(diào)即服務(wù)”功能,你可以對這些模型進行監(jiān)督微調(diào),從而將其集成到你的應(yīng)用程序中。我們還提供了一些工具,比如檢索增強生成(RAG),通過Azure搜索幫助你將應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)對接,并將其與大型語言模型(LLM)的使用結(jié)合起來。
此外,我們還提供了確保應(yīng)用程序安全性的服務(wù)。例如,我們?yōu)殚_發(fā)者構(gòu)建了一些安全措施,幫助他們在使用這些AI工具時設(shè)置防護欄。因此,我們對應(yīng)用服務(wù)器和AI應(yīng)用服務(wù)器上正在進行的創(chuàng)新感到非常興奮。
當(dāng)你有了應(yīng)用服務(wù)器、AI應(yīng)用服務(wù)器后,就需要最好的開發(fā)工具鏈。這也是微軟自1975年創(chuàng)立以來最為驕傲的一點:我們最關(guān)心的始終是為軟件開發(fā)者構(gòu)建工具。Visual Studio Code、GitHub和GitHub Copilot是開發(fā)者生產(chǎn)力的新前沿工具之一。
實際上,我最近看到的一件非??岬氖虑槭?,o1進入GitHub Copilot后,你可以使用AI進行下一層次的優(yōu)化。屏幕上的內(nèi)容展示了GitHub Copilot的自動編碼器正在被o1優(yōu)化。想象一下這種遞歸性:我們在用AI構(gòu)建AI工具,以打造更好的AI工具。這種前沿生產(chǎn)力的創(chuàng)新非常令人激動。
未來兩周內(nèi)將舉辦GitHub Universe大會,我非常期待它的到來,因為屆時我們將在GitHub Copilot Workspace中展示更多令人驚嘆的新功能。實際上,英國現(xiàn)在有370萬GitHub開發(fā)者,增長非常迅速,目前已是全球第五大開發(fā)者社區(qū),增速達到22%,這非常令人欣慰。
今天早上我還見到了許多合作伙伴,首先是英國心臟基金會。他們多年來一直使用機器學(xué)習(xí)和AI,取得了非常好的成果。甚至像使用Azure語音服務(wù)來模擬緊急呼救電話這樣的事情,也讓我意識到,讓人們習(xí)慣打緊急電話有多么重要。這是一個很好的例子,說明如何在關(guān)鍵時刻幫助人們。
匯豐銀行展示了多個客戶旅程中的一個案例,展示了客戶關(guān)系經(jīng)理如何進行信貸審批的整個過程,這一過程通過一些AI工具得到了徹底的改造。他們有效地構(gòu)建了自己的AI代理,這些代理與他們的移動應(yīng)用程序以及關(guān)系經(jīng)理使用的應(yīng)用程序進行交互。
我還與Mondra的開發(fā)人員見面,他們的工作令人難以置信。他們正在為整個食品安全和供應(yīng)鏈構(gòu)建一個數(shù)字孿生系統(tǒng),這項工作涵蓋了英國及其他地區(qū)的所有零售商,以此來提高可持續(xù)性。這款產(chǎn)品的影響力將會非常驚人,能夠極大地改善食品供應(yīng)鏈的可持續(xù)性。
另一個令我長期感到興奮的初創(chuàng)公司是 WAYVE。他們采用了一種AI優(yōu)先的方式來解決高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)問題,真正從零開始,重新思考如何利用AI來構(gòu)建自動化解決方案。
很明顯,我們可以看到,人工智能已經(jīng)不再是“未來會來臨”的技術(shù),而是已經(jīng)開始在一些非常復(fù)雜的應(yīng)用場景中得到使用。
現(xiàn)在讓我們來看一下這些AI平臺在實際中的應(yīng)用。接下來,我想介紹第三個平臺——Copilot設(shè)備。我們在半年前剛剛推出了Copilot PC,這標志著一個全新時代的到來。在這個時代,CPU、GPU和NPU(神經(jīng)處理單元)同時在邊緣設(shè)備上可用。
到目前為止,縮放定律在云端表現(xiàn)得非常出色,而在未來,這個AI時代不僅僅局限于云端,還將涵蓋邊緣計算。
我們將看到一些根本性的突破,甚至在某些模型架構(gòu)上允許在分布式計算架構(gòu)中實現(xiàn)混合使用。因此,不能再以過去的客戶端-服務(wù)器模式來思考問題,而是要將其視為一個連續(xù)的分布式架構(gòu)。
這就是我們的設(shè)計方法。我們不會把Copilot PC看作是獨立的設(shè)備,當(dāng)然你可以將其用于隱私保護,但更重要的是,你可以將其與所有云端的工作結(jié)合使用。這就是這些設(shè)備將要帶來的革命性變化。
我想在結(jié)尾談?wù)効赡苤芜@三個平臺的東西,我認為這非常關(guān)鍵,那就是可信的人工智能、可信的隱私和可信的安全。因為對技術(shù)的信任最終將是我所談到的所有技術(shù)擴散的核心。因為如果你不信任它,你就不會使用它,這對任何人都沒有好處。
所以我們所做的事情很簡單。首先要有一套核心原則。無論是在安全方面,還是在隱私方面,或者在人工智能安全方面,都要有一套具體的原則。但不僅僅是我們做出的承諾,更重要的是我們正在構(gòu)建哪些實際能力來推進我們所做出的承諾。
實際上,即使在今天,當(dāng)你考慮,比如說,安全方面,當(dāng)你部署一個新的人工智能模型時,在安全方面你首先要做的真正事情是測試對抗性攻擊。這不僅僅是查找漏洞,更重要的是,比如像提示注入這樣的情況,它對這個模型有什么影響?所以能夠模擬對抗性攻擊是一個重要的考慮因素,
或者是我們在隱私方面圍繞機密計算所做的事情。這是在與最新和最先進的模型相結(jié)合時必須要做的另一件事。
至于AI安全性,我們知道大語言模型會產(chǎn)生幻覺,因此在AI安全性方面,我們正在使用AI來測量輸出結(jié)果的可靠性。這些都是我們平臺中內(nèi)置的具體功能,它們幫助軟件開發(fā)者建立信任,也讓使用這些AI工具的用戶能夠信任這些產(chǎn)品。
所有這些都回到了我最初的觀點:技術(shù)必須轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實世界的影響,影響一個人、一家組織,從英國開始,推動經(jīng)濟增長,真正改善經(jīng)濟體中的各項成果。
因此,我對所有這些創(chuàng)新將帶來的未來充滿期待,期待與你們以及合作伙伴一起推動這些創(chuàng)新的發(fā)展,期待未來幾年回來時,能看到這些創(chuàng)新的成果。
非常感謝大家。
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