微软发布了GPT4.0技术的新COPOLIT，不知道你还记不记得“小冰”

人工智能有多“智能”，完全取决于你肯投入多少“人工”。。。
你以为的“人工智能”：天才程序大神冥思良久编程发明一种超越人类科技认知水平的自主程序，这种程序能自主理解学习人类一切知识并用超人的时间和精力碾压人类，于是一切人类智慧走向最终灭亡。。。
实际上的“人工智能”：无数南亚和非洲数据女工拿着每天不到2美元的工资，工作十几个小时为搜索引擎搜索到的一切内容打上事先设定好的标记体系，日复一日年复一年永无止境，如果体系有所修改甚至被推倒重来了(所谓模型迭代)，这种工作就又要加人加班加点再来一次，没有人类智慧(模型和标记体系设计与匹配)和巨量人工投入(无数南亚和非洲数据标记工人)就是寄吧。。。

昨天看了Copilot的推广视频，初看时很震撼，仔细一琢磨，其实技术也不见得很高深难破。

语音会议方面，语音转换为文字的功能，飞书和腾讯会议都有，也能分段，能按发言人分开不同的说话内容。Copilot多做了一步就是可以总结各方的发言，分成类别，应该也不是很难，在现有的搜索引擎基础上可以做到。而且目前看来Copilot只是针对比较简单的教科书式的场景有效，没有体现对实际复杂的情况应对如何。

在Excel方面，突出的功能是允许用完整的句子提问，可以高亮出答案或者画出新的图。应该说比以前的office进步了，但可能还是只针对比较简单的场景，对复杂多变的场景或者嵌入较多公式的情况没有体现。

在Outlook方面，最大的三个功能是能够按Copilot的理解对邮件优先性排序，总结长邮件内容，起草答复邮件。也是很惊艳，第一个功能不难，跟踪客户使用习惯和邮件常见关键词，按照以往对邮件的处理时间即可区分优先级。总结长邮件稍稍有点难度，但如果是商业邮件，写得比较有逻辑性，总结起来也还可以。起草答复邮件可能最不好判断，往简单搞，堆砌templates，用户觉得不对就换；往复杂搞，根据客户过往邮件的态度和综合了客户机构的信息，主动起草一份邮件草稿。后一种方式涉及到搜集客户及客户所属机构的信息，会非常敏感。

总之，现在Copilot还是在内测阶段，功能可能还很简单，即使拿到市场上，估计也是先出beta版试用，搜集信息升级迭代。个人认为，在三五年内，Copilot可能会实用，但功能提升应该不会像宣传视频里表现的那么优秀。咱们加速追赶还是能赶上的。

这就是之前那个圆珠笔用钢国内做不了的思路。

这种软件早就不是主要增长点，按微软的财报，包括 office 在内的办公套件现在的增长大约是 10% 左右，远不及领英、私有云方案、公有云服务这些近 30% 的增长。这个市场在二十年前就已经定型了，所以国内的资本，处于后发阶段，在明明还有新的增量市场的情况下，本来就不会再向这种领域投入，没有对标产品非常正常。

其实前三十年有一个问题就是这个。当时建立的工业从商业赚钱的角度来说就是极大的浪费。所以在国际市场上一直没有竞争力，导致初始积累非常缓慢。这个和地缘政治也有关系，属于效率和安全如何平衡的问题。但是五六十年代没有引进当时最先进的石化项目，也没有找到大油田，没有进入国际原油市场。 90% 的石化产品需要进口，成为增长的主要的制约瓶颈。

回到软件上来，软件这东西，相比工业产线，特别是化工这种靠死人堆经验堆出来的产业，堆人简单地多。特别是基础软件，现在共识就是应该搞开源，因为实在没有利润。何况还有挖人这种大招。只不过现在没有完全翻脸，所以还要受限于专利墙、竞业协议这些规则，不好搞得太过分。

你这里提的 Power BI 不太清楚算不算 Dynamics 的相关，这一块确实是新兴市场，国内也有相关服务，只不过一般来说不会通过个人软件的方式推广。而且我也看不懂为什么微软要搞一个 Power BI Desktop 。你也没有说你用这玩意儿干什么。实际数仓项目一般公司还是会拿出点预算的，这种项目也不是一两个人靠个 Power BI 就能落地的。 Power BI 授权我没有看，一般来说公司的采购使用的成本还是很高的。有点钱的公司为了避免法务的问题，使用这个方案需要有长期采购微软产品的经验，不然单搞这个没有什么意义。国内的公司在 BI 这块做得也不错，盘子大的巨无霸们这些不说，就是中型公司专门做 BI 也活得不错。还有对这块非常敏感或者对于信息技术认知非常深刻的企业，甚至会自研 ERP/CRM/BI 这些。其实这种需求，略有规模的企业，招一个靠谱的 IT 研发团队反而比买外部方案要省钱，自研的平台更贴近需求，而且采购时也可以直接采购更基础的解决方案，比整体采购划算太多。

微软的问题其实是它的产品好多都是老牌大型企业采购， IT 的思维非常陈旧，你要知道这不是微软的第一波。就算有这种上新的技术，这么多年下来，明显微软通过新技术的落地赚了不少钱。但是它的客户，不少花了这么多钱在微软的系统上， 感觉就是一直在走下坡路，刹不住车。当然，我也没说是微软的锅。当年采购微软方案本身往往就会被打上一个跟不上时代的标签。这波微软通过收买开源社区之类的操作，算是把这个问题压了下来。可能因为这个，有人觉得微软这波 AI 优势很大，但是其实当年微软的优势更大，不然之前也不会看不起开源社区。

Copilot 这种的领先程度也不用高看。阿尔法狗到今天也才七年而已。现在谁还记得“绝艺”的？尽管没有人关注，但现在已经发现此类围棋 AI 存在的漏洞，人类棋手可以轻易通过漏洞攻击 AI 来赢棋。这个漏洞目前还没有看到真正修复的可能，何况未必是最后一个漏洞。一定要认识到当前基于统计模型的算法，再怎么样也不是真正的智能，是几十年前就已经提出的理论在工程实践上的成功。而按这个理论，人类还需要几十年，才可能有算力实现现代智人这个等级的智能。何况就算是相对论这样的理论突破，苏联在二战本土核心地域被打成焦土，未来物理诺奖得主都要去前线当步兵的情况下，也仅仅落后美国四年而已。只要有人，就不存在难以跨过的鸿沟。阿尔法狗的退出，不过是高位止盈，这样才有时间在露馅前圈到大钱。不要被美国人的投机技巧给吓住。说领先五年那是不可能的，一年到顶，搞不好就几个月的时间。这个时间根本来不及建立行业壁垒，更不要说本身必带漏洞，投入生产肯定会有更大的工程难点。最多是投机市场可以利用一下罢了。

Gpt的不同在于实现了自我学习，也就是大数据积累喝正反馈都快速迭代和进步。实现了人工智能都自我形式调整，能够快速迭代和进化。这是人机交互的快速响应，实际上抖音也是这么做的。但是这种快速响应喝配合，更有助于大数据的积累喝智能化都进化。它首次能够实现部分解放脑力工作者越来越卷都文字工作甚至文案工作。并且它不断进化，快速迭代，随着推广应用，以指数级能力进行迭代。在深度和广度上实现了前所未有的对文案、设计、等网上工作的代替。未来甚至可能实现对电脑上操作工作的代替。预测、记忆与分析是智能的重要方面，精准化，人性化等特征将不断提升。给它一点时间，它必将给你一个精彩。这是人工智能的真正开始，这是替代工作和劳动的揭幕之章。我们应该给这一创新以足够重视。让我们拭目以待吧。