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小冰:AI员工如何推动新型组织关系的形成?

小冰:AI员工如何推动新型组织关系的形成?

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人类与AI的协作以及AI员工的出现,带来了许多挑战,也带来了许多机遇。

|吕笑颜 石丹

ID | BMR2004


随着科技的迅猛发展,人类正与AI形成合作机制。小冰AI Being不断涌出的数字员工告诉我们:有血有肉、有情感的AI已经来了。AI艺术家、设计师、音乐家、法律专家也已经开始进入人类社会的工作岗位。AI将人类从繁琐的重复性工作中解放出来,效率被大幅提升,错误率和成本则大幅下降。


然而,人们对于AI的未来仍有许多困惑与警惕。人类和AI的关系到底会走向何方?当AI会比人类更聪明、更高效这一天到来时,人类该怎么办?如何看待和使用AI员工?这对组织意味着什么?


这些问题,小冰的AI Beings或许能给出更多答案。


01

以技术实现商业跨越


小冰认为AI Being应具有六大要素,即性格特征、态度观点、生物学特征、创造力、知识、技能。







区别于以IP运营主导的“虚拟偶像派”和以艺术家主导的“CG内容派”,小冰的虚拟人是以AI技术主导的“AI Being派”。小冰团队在2019年提出这一名词,并认为交互和创造力是AI Being区别于动画的核心本质。


小冰联合创始人兼COO徐元春表示:“我们希望AI Being在交互中更像是‘人’,而非‘工具’。通过有智商、有情商的交互,他将有机会与雇主、用户,建立超越当前任务之外的、更长期的朋友关系。他给予的将不只是专业服务,还有陪伴。这会大大有利于业务开展,甚至改变我们的生活。”


小冰联合创始人兼 COO 徐元春


AI技术和AI员工不断融入组织中的发展和应用必然会带来一系列的伦理、法律、经济、社会等问题,我们需要在推动AI和AI员工发展的同时,充分考虑这些问题,制定相应的政策和规范,以保障AI的发展能够更好地服务于人类社会。


小冰对AI Being的探索早在2013年就已展开。彼时,小冰团队曾是微软全球最大的人工智能独立产品团队。2020年,小冰分拆为独立公司运营。


之所以选择构建AI Being小冰框架,主要是小冰团队基于对虚拟人技术未来的预判,对技术和赛道有着更深刻的理解:例如,“CG内容派”,这个流派可以说是行业的“老前辈”。发端于好莱坞电影的特效公司。在小冰团队看来,“CG内容派”输在“烧钱”。小冰团队的预判是:“虚拟人类的数量十分巨大,并且他们交互、内容更新的频率会非常高。在一些短视频平台上,它要求周更甚至日更内容,这样依靠CG技术就非常难了。”


而“虚拟偶像派”,这种模式主要通过捕捉演员(又称“中之人”)的声音动作,进而驱动虚拟人。“虚拟偶像派”大多注重IP运营。徐元春表示:“我们在最初时就强调,人工智能最重要的优点是‘高并发’(High Concurrency,是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求),如果人工智能必须和‘中之人’捆绑在一起,‘高并发’就不可能发生,要摆脱‘中之人’。我们相信随着技术的进步,‘虚拟偶像派’也会向AI Being这个方向做转变。”


小冰认为AI Being应具有六大要素,即性格特征、态度观点、生物学特征、创造力、知识、技能。在徐元春看来,这六大要素构成了今天我们去衡量一个AI Being是否创造价值的必备要素。


经过数年发展,由小冰框架技术提供的AI Beings已大量活跃在企业和个人场景中。


如今年7 月 26 日,由小冰技术支持的汉坤律师事务所(下称“汉坤”)首位数字员工“汉坤威威.AI”正式“入职”亮相。据了解,“汉坤威威.AI”是来自于元宇宙的数字人,其作为汉坤合伙人权威律师的数字孪生体,同样拥有属于“法律人”的专业灵魂。


据徐元春介绍,像“汉坤威威.AI”这种专业领域的数字员工在上岗前的训练涉及到大量数据模型的训练和建模。由于通常涉及到敏感数据,这一部分小冰一般是与合作伙伴合作,在他们比较安全的环境里,完成整个训练和布署的过程。


“训练和布署的过程将取决于数据的复杂度,这个过程也在不停地迭代和完善。数据越复杂,训练和布署的时间就越长。这就意味着,不能简单地约定一个时间去完成训练。”徐元春如是说。


目前,小冰框架已孵化出数以千万计的数字人,其中为企业打造的数字员工和数字专家的完整产品线,已经成功赋能金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域客户的多个业务场景。


据徐元春介绍,小冰的商业模式基本分为两类,即“造人”和“派遣员工”。“造人”即创造AI Being;“派遣员工”revenue share(收入分成)指的是并非提供技术接口去卖内容的调用,而是基于技术包装出一个个具备不同能力的“人”,也就是数字员工,让各个数字员工去各行各业打工,类似于“劳务派遣”,最后获得的是工资,相当于公司收益分成。


02

AI员工推动了新型组织关系


AI员工的出现,推动了新型组织关系的形成,这将对组织的结构、角色、工作流程和决策模式产生深远影响。







在徐元春看来,伴随着小冰 AI 员工、AI 专家不断被引入组织工作,新组织关系的产生将深度改变组织内部的运作方式,影响组织结构的设计、工作流程的安排、决策模式的设定以及员工的角色定位。人类与AI的协作以及AI员工的出现,带来了许多挑战和机遇。


“商业领导力实践组”成员、哈工大人工智能研究院产业与社会智能研究中心研究员毕波认为,人工智能包括数字人技术,它会提高我们生产力的水平,进而使得组织发生很大改变。


徐元春认为,AI员工与人类员工间会形成新的“竞争—合作”关系。人类员工需要不断提升自身的技能和能力,以适应与AI员工的竞争与合作。同时,AI员工在新组织中促进人的进步和发展,提升工作效率和促进内部融合。AI员工能够以更高的效率处理大量信息和数据,使得信息在组织内部的流通更加快捷,进而促成更平坦的组织结构。


“在新的组织关系中人的角色需要被重新定义,AI员工和AI专家的出现将促成任务的重组。一些原本需要多个人类员工才能完成的任务,现在可以通过人类与AI的合作更加高效地完成。人类员工的角色将更加关注创新性、策略性和决策性的工作,而非例行性和机械性的工作。AI员工则将承担更多数据处理和信息分析的工作。同时借助AI的数据处理能力,组织能够快速准确地获取到决策所需的关键信息,从而做出更加高效和准确的决策。”徐元春如是说。


例如,人工智能裁判与教练系统助力中国空中技巧队冬奥夺金。在 2022 年北京冬奥会自由式滑雪空中技巧项目“两金一银”战绩背后,是一名全程参与训练、辅助名叫“观君”的虚拟教练,这是由小冰公司研发的 AI 裁判与教练系统,内部代号为“观君小冰系统”。


在徐元春看来,冬奥运动中AI裁判的引入,可以将人类竞技体育的裁判能力提升,从而突破由于视觉角度的限制、注意力机制,高复杂背景等多种因素的限制。以自由式滑雪空中技巧项目为例,运动员空中动作只持续一点几秒,正常人类眨眼就可能错过关键动作,容易产生评分误差。AI裁判的引入可以很好解决这种问题,在2022年冬奥测试赛期间,部分裁判工作由AI完成,使得裁判判断更为精准和高效。可见,AI的出现并不只是取代人的工作,更重要的是释放人的劳动力,让人类可以去做更有创新性、更有挑战性的新工作内容和工作岗位,促进人在数智时代的不断进化。


总体而言,徐元春认为,AI员工的出现推动了新型组织关系的形成,这将对组织的结构、角色、工作流程和决策模式产生深远影响。


不过,毕波认为,定义数字员工这个概念意义不大:“我们把不同的人组织在一起,构建了组织来承担更复杂、更庞大的工作任务,这是人与组织的关系,但数字技术、智能技术是能够提高组织的生产力,但却不能构成类似人与组织的关系。人类构建了很多概念,最特殊的是组织中的‘公司’,在社会实践中,法律上给公司定义了法人的概念,是相对于自然人的存在,它是个组织,我们将其视为一个人,可以产生行为。但是对人工智能技术,将它视作为提升生产力的手段就可以了。”毕波补充道。


03

让AI的价值回归人性?


AI渗透到组织和社会是一个逐步发展和深化的过程。







伴随AI 逐步融入到社会生活的各个领域和层面,影响甚至改变我们的生活方式、工作方式、学习方式、交际方式时,人们会问,AI落地的终极形态会是怎样?在此之前,人类该如何应对?如何让AI的价值回归人性?


随着人工智能大模型热潮到来,AI 数字人领域迎来进一步发展,并逐步成为人工智能创新的热点方向。


目前,我们看到AI 数字人背后的大模型更多是知识型和功能型。大模型到现在为止还有很多问题没有解决,在徐元春看来,大模型主要存在三个方面的问题:“第一是准确性。作为知识系统,最基本的要求是准确,但它的技术结构决定了它提供的知识很难做到准确;第二是即时性。第三是成本。这些都是根源问题,很难在大模型本身上得到解决,可能要等新的产品和应用出来。”


徐元春认为,大模型到目前为止还没有好的商业模式,“甚至可以说,人工智能迄今为止所探索的商业模式,大多数很难说是成功的。AI 的商业模式,涉及到AI所创造的价值和它得到的价值,但这两者之间的鸿沟非常大。”


不过,相对于大模型,小冰团队更看好混合模型:“混合模型在成本上有着极大的优势,这是商业化落地重要的考量。”


对于AI落地的终极形态,徐元春表示:“我们愿景中的未来世界,会有无数个AI Being和人类混居。小冰框架将打造千千万万个AI Beings。人类可以与AI Beings和谐共处。AI Beings不仅会深入到每个人的生活中,甚至还会和人类建立起深厚的情感联系,AI将无处不在。”


不过,在徐元春看来,要实现这一愿景,就需要底层的基础框架:“这种基础框架不是一个大模型可以解决的。比如我们今天创造了一个回答问题的AI Being,他怎么做其它事情?他如何判断自己在社交关系中要如何生存?他要如何与用户建立长期联系?这都是小冰框架要解决的问题,我们一直不停地进行技术迭代以实现这一步。”


徐元春看来,AI渗透到组织和社会是一个逐步发展和深化的过程。


从组织的角度来说,AI应用的初级阶段主要集中在单一的、独立的场景中,这些场景通常是规律性强、可预见性高的工作流程。随着技术的进步,尤其是大型语言模型的发展,AI的能力开始迈向更高的层次,如更加人性化的交互,知识结构的丰富,使得AI能够更好地理解和满足用户需求。此时,AI从单一场景的应用逐步扩展到多个场景的融合,从而发展成为一个具有广泛知识和技能的AI数字员工。最后,AI将进一步融合和协调组织内的各种技术应用,将企业的各项业务流程全面统领起来,从而实现全面的数字化和智能化。


从社会的角度层面,初期AI技术的普及和应用主要由头部企业推动。它们有足够的资源投入到AI技术的研发和应用中,也有足够的影响力推动社会对AI的认知和接受。


“例如,Google、微软、阿里巴巴等大型科技公司都在AI的研发和应用上投入了大量的资源。随着技术的普及和社会的认知提高,AI开始逐步下沉到中小型企业和社区,从而推动社会的全面智能化。此时,AI不再是一种高端的技术工具,而是一种社会生活的普通组成部分。最后,AI将逐步融入到社会生活的各个领域和层面,影响甚至改变我们的生活方式、工作方式、学习方式、交际方式等,从而构建一个全新的人与AI和谐相处的新型范式。”徐元春如是说。


不过,徐元春还认为,在这个过程中,我们需要注意的是,AI技术和AI员工不断融入组织中的发展和应用必然会带来一系列的伦理、法律、经济、社会等问题,我们需要在推动AI和AI员工发展的同时,充分考虑这些问题,制定相应的政策和规范,以保障AI的发展能够更好地服务于人类社会。


来源 | 《商学院》杂志2023年9月刊




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