Microsoft はどのようにして GPT-4 をこれほど迅速に統合したのでしょうか?プロジェクトチームは週末も残業した

4 月 6 日、Microsoft が OpenAI の GPT-4 を Microsoft 365 生産性アプリケーション スイートに統合したというニュース。これは非常に困難な作業ですが、同社は常にこれが実現できることを望んでいます。できるだけ早く完了してください。そのため、マイクロソフトは数百人の従業員を動員し、長時間の残業を依頼し、製品ソリューションを一緒にブレインストーミングし、統一された設計フレームワークに基づいて人工知能アシスタントの 3 つの作業モードを開発しました。

以下はその翻訳です:

過去数か月間、これはマイクロソフトの会議室や廊下で何度も言及されてきた言葉です。これは、Microsoft が OpenAI と共同開発した生成 AI モデルを Microsoft 365 生産性アプリケーション スイートに導入すると発表した 3 月 16 日のことです。 GPT-4 を統合することにより、Outlook、Word、Teams を含むすべての生産性アプリケーションに、生成人工知能に基づく Copilot (インテリジェント コパイロット) が搭載されるようになります。現在、20 社以上の Microsoft 顧客がこのテクノロジをテストしています。

AI アシスタントを非常に多くのアプリに統合するのは困難な作業ですが、Microsoft はそれを迅速に完了したいと考えています。昨年 11 月に OpenAI がリリースした ChatGPT は世界的なセンセーションを巻き起こし、人工知能の競争を引き起こし、企業は市場機会をつかむために新しい人工知能の製品や機能をリリースするために時間と競っています。すでに OpenAI に協力・投資している Microsoft も例外ではなく、Microsoft デザイン ディレクターの Jon Friedman 氏が Microsoft 365 の Copilot 製品設計を担当しています。同氏は、このプロジェクトには、デザイナー、エンジニア、プロダクト マネージャー、マーケティング担当者、データ サイエンティスト、倫理チームなどを含む数百人の Microsoft 従業員による長時間労働が必要であり、プロジェクト全体は数か月続き、週末の残業も必要になると述べました。フリードマン氏は、この計画では人々がこれほど短期間でこれほど大規模なプロジェクトを構築するために自制し協力することも求められており、誰もがエゴを捨てて協力しなければならないと感じたと述べた。

フリードマン氏は次のように述べています。「非常に大胆で大きなことを一緒にできることに興奮しています。私たちは人工知能に関して多くの経験を持っていますが、この特定の生成人工知能はより強力なので、誰もが協力していると思います」

新しいユーザー エクスペリエンス

フリードマン氏は、Copilot は「会話型のユーザー エクスペリエンス」であると考えています。より豊富なリソースを必要とする新しい形式です。同氏は、Copilotは「第一世代のタッチスクリーンデバイスと同様に、確立されたパラダイムを変える、ユーザーインターフェース設計の新たなフロンティア」を代表するオフィスアシスタントであると述べた。 CopilotはGPT-4の大規模言語モデルに基づいて開発されており、大量のインターネットコンテンツで事前トレーニングされており、Microsoft Graph内のビジネスデータにアクセスして、電子メールやミーティングポイントなどのコンテンツを自動生成できるという。

Copilot のようなユーザー インターフェイスを設計する際の課題は、人々が通常 Word や Powerpoint などのアプリケーションで作業しているときに、この新しい人工知能アシスタントをいつどのように表示するかということです。

フリードマン氏は、当初、さまざまな生産性アプリケーションを通じて呼び出すことができるこのような人工知能アシスタントを設計することは、単に「漠然としたアイデア」にすぎなかったと述べました。しかし、設計チームが実際のビジネスにおける人工知能アシスタントの応用について理解を深めるにつれて、この考えがより明確になり始めました。まず、デザイン チームは、AI がユーザーの時間を大幅に節約したり、何らかの方法で創造性を刺激したりできる具体的なユースケースを見つける必要があります。これがユーザー エクスペリエンス デザイン プロセスの最初のステップです。

関連するユースケースを最もよく知っている人には、各生産性アプリケーションのエンジニア、プロダクト マネージャー、デザイナー、コンピューター サイエンティストが含まれます。フリードマンの設計チームは彼らと協力して作業しました。 Project Copilot が開始されたとき、彼はすべての製品チームに、生産性アプリケーションの機能を向上させるために生成 AI を活用する方法をブレインストーミングするよう依頼しました。次に、フリードマン氏は特別な水平設計チームを設立し、すべてのアプリケーション チームと協力して各アプリケーションでの Copilot の効果を実証しました。

フリードマン氏によると、個々のアプリケーション チームがユース ケースを開発し始めると、水平設計チームはそれらのユース ケース、つまり複数のアプリケーションに関連する AI ユース ケース間の共通点に気づき始めました。

フリードマン氏は、当時のブレーンストーミング プロセスを思い出して次のように述べています。「私たちの議論は非常に貴重でした...私たちは、新しい生成言語モデルがどのように私たちのパフォーマンスを向上させるのに役立つかなど、Copilot の特定の機能要件について話し合いました。メールの概要を書くタスクは達成できていますか?」

アプリケーション間の使用例が明確になるにつれて、水平設計チームは、AI アシスタント機能がアプリケーションごとに異なる必要はないと考え始めました。

フリードマン氏は次のように述べています。「たくさんの人がいるから…それぞれのシーンを観察して、『ああ、これも現れた』など、大まかに判断できるように努めています。」

彼らは、ユニバーサル アシスタントがアプリケーション全体でいくつかの異なる予測可能な方法で動作できるようにする設計フレームワークを構想し始めました。

3 レベルのコパイロット

フリードマン率いる設計チームは、プロジェクト全体の設計者が特定のアプリケーションで人工知能を準備するのに役立つように設計された詳細なドキュメント ライブラリを作成しました。エントリ ポイントを作成します。これらは、設計者が、ユーザーが関与する可能性のあるさまざまなタスクに基づいて Copilot を呼び出す方法を決定する際に役立ちます。フリードマン氏は、「Copilot は適切なレベルに表示され、適切な仕事をするべきだという概念があります。」

設計フレームワークでは、Copilot がアプリケーションのユーザー インターフェイスで 3 つの方法で表示できることが規定されています。

1 つ目は、AI アシスタントが特定のアプリケーションではなく特定のビジネス プロジェクトに集中できるようにする没入型のユーザー エクスペリエンスで、目前のタスクに対応する複数のアプリケーションやポイントから実際にデータを取得できるようにします。 。たとえば、Copilot は、チーム会議、スライド、電子メールの内容からプロジェクトのマイルストーンやリスク ポイントを収集し、それらをプロジェクト計画文書に要約します。

「没入型」エクスペリエンス モードは、生産性アプリケーション スイートの Copilot の最も強力な機能であり、最も影響力のある機能でもあります。市場コンサルティング会社 Enderle Group の主席アナリストである Rob Enderle 氏は、これが Microsoft の生産性スイートの長年の問題、つまり個々のアプリケーションが相互に緊密に統合されていないという問題の解決にも役立つ可能性があると考えています。エンドラー氏は、その理由は、Microsoftが当初これらのアプリケーションを他社から取得しており、相互にコードベースを共有していなかったことにあるのではないかと述べた。しかし、Copilot はすべてのアプリケーションをカバーでき、少なくともユーザーはこれらのアプリケーションが特定のタスクで連携できるという感覚を得ることができます。

フリードマン氏は、2 番目のプレゼンテーション モードは「支援」、つまり、Copilot はサイドカー三輪車の「サイドカー」のようなもので、ユーザーが特定のアプリケーションでパフォーマンスを最大化できるように支援し、アプリケーションの機能を呼び出すものであると述べました。たとえば、PowerPoint では、Copilot はアプリケーションの高度なグラフィックス機能を使用して複雑なデータ セットを記述する方法をユーザーに示すことができます。Outlook では、Copilot はユーザーが電子メールの最も重要な内容を理解するのに役立ちます。Word では、Copilot はフィードバックに関する情報を提供できます。ドキュメントをより適切に作成し、特定の書き方スタイルに適合させる方法について説明します。

さらに、Copilot の「組み込み」プレゼンテーションでは、人工知能がアプリケーションで生成的および創造的な機能を発揮できます。たとえば、Copilot は Word 文書のポップアップ ウィンドウに表示される場合があります。 「それはランダムな体験のようなものです。仕事に没頭しているとき、Copilot は文章のブロックを解決したり、テキスト コンテンツを含むスライドショーを自動的に開始したりするのに役立ちます。」とフリードマン氏は言いました。水平設計チームは作業を説明するために「3 つのレベル」という概念を使い始め、さまざまなアプリケーション チームのメンバーが徐々にそのフレームワークを受け入れました。

私たちはこのフレームワークを CEO のナデラや会社の経営陣の他のメンバーと共有し、基本的に全員に同意されました。「このアイデアは 3 つの異なるレベルの仕事に適用できます。」と彼は言いました。 "

Copilot という名前は、Microsoft 365 専用に作成されたものではありません。 Microsoft 所有の GitHub は、2021 年にプログラミング アシスタントの呼び出しにこの名前を使用し、その機能の一部でも OpenAI の大規模言語モデルを使用しました。 Microsoft は、さまざまな生産性アプリケーション スイートにわたって特定の標準化された機能を実行できる、一貫した Copilot アシスタントを作成しています。生産性向上アプリを長年使用しているユーザーにとって、この新しい取り組みにより、Microsoft 365 の新バージョンが正式にリリースされたときに経験する違和感が軽減される可能性があります。統合されたアシスタントを使用することで、ユーザーはさまざまなアプリケーションをより便利に使用できるようになり、作業効率が向上します。

生成型人工知能が Microsoft のコンシューマおよびエンタープライズ製品にさらに統合されるにつれて、Copilot のブランドとコンセプトは Windows オペレーティング システムや LinkedIn などの他の Microsoft 製品にまで拡張される可能性があります。

「ナデラさんはこの名前をとても気に入っていました。AI アシスタントの機能を完璧に表しているからです」とフリードマン氏は語った。 「それはあなたを助け、多くのタスクをガイドするために存在します...」

以上がMicrosoft はどのようにして GPT-4 をこれほど迅速に統合したのでしょうか?プロジェクトチームは週末も残業したの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。