关于全新人工智能 Microsoft 365 Copilot

今年早些时候，微软宣布与 ChatGPT 的创建者 OpenAI 合作。此次卓有成效的合作使他们能够将 Copilot 的生成人工智能 (AI) 快速集成到 Microsoft 365（其商业生产力和协作应用程序套件）中。这项创新将 Word、Outlook、Teams、Excel、PowerPoint 和许多其他应用程序与人工智能相结合，可以自动执行日常任务并生成内容，从而可能节省用户时间并提高他们的工作效率。

Copilot 旨在通过自动化任务来简化工作流程，例如编写电子邮件和创建幻灯片。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 宣布推出该工具时，将其描述为“我们与计算机系统界面发展的一个关键进步……通过引入 Work Copilot，我们扩大了用户工作的可能性，并通过以下方式更轻松地访问技术：使用最广泛的界面——自然语言。”

Forrester 未来工作团队副总裁兼首席分析师 JP Gownder 表示，微软希望通过 Microsoft 365 Copilot 打造“一个更有用、更实用的工作助手”。 “这个概念是，你是‘飞行员’，但副驾驶可以接管，这可以让生活变得更轻松。”

纳德拉最近评论了 M365 Copilot 的有效性，声称与两年前推出的针对开发人员的 AI 助手 GitHub Copilot（约 50 个 %）相比，客户看到了生产力的提高。

什么是 Microsoft 365 Copilot？

Microsoft 365 Copilot 系统由三个元素组成：

• Microsoft 365 应用程序，例如 Word、Excel 和 Teams，用户可以在其中与 AI 助手交互，
• Microsoft Graph，包括 Microsoft 365 环境中的文件、文档和数据，
• 处理用户提示的 OpenAI 语言模型：OpenAI 的 ChatGPT-3、ChatGPT-4、DALL-E、Codex 和 Embeddings。

所有这些模型都托管在 Microsoft 的 Azure 云环境中。

Copilot只是微软生成式人工智能总体计划的一部分。 Copilot 计划针对 Microsoft 的 Dynamics 365 业务应用程序、PowerPlatform、企业安全套件和 Windows 操作系统进行定制。微软的 GitHub 子公司几年前也与 OpenAI 一起开发了 GitHub Copilot，本质上是为编码人员提供自动完成工具。

与其他生成式 AI 工具一样，Copilot 的一个关键组件是大型语言模型 (LLM)。这些语言模型最好被认为是通过输入/输出数据集进行训练的机器学习网络。该模型使用自监督或半监督学习方法。基本上，数据被摄取，LLM 根据算法预测的下一个单词输出响应。 LLM 中的数据可能仅限于公司的专有数据，或者像 ChatGPT 一样，它可以包括直接从网络提供的任何数据。

为了帮助公司在数据中实施生成式人工智能工具，微软为 Copilot 创建了语义索引，这是“个人和业务数据的精细地图”，也是组织中采用 Copilot 的“先决条件”。

微软表示，使用该索引应该可以提供更准确的企业数据搜索。例如：当用户请求“查看上一季度的收益”时，语义索引不仅会查找包含这些特定术语的文档，还会考虑其他上下文，例如哪个员工通常会生成这些类型的报告。

谁已经可以使用 Copilot AI？

从 11 月 1 日开始，Microsoft 365 Copilot 可供订阅 E3 和 E5 且最低投资 300 个许可证的企业客户使用，稍后将面向 M365 商业标准版和商业高级版客户发布。每位用户每月的使用费用为 30 美元，但大客户可能可以协商折扣。

Microsoft 365 Copilot 的工作原理及其用途是什么？

用户可以通过两种主要方式利用 Copilot。可以直接从每个应用程序内访问 Microsoft Assistant，例如在 PowerPoint 中创建幻灯片或在 Outlook 中起草电子邮件。 Copilot 还可以作为 Microsoft Teams 中的 Microsoft 365 Chat 聊天机器人使用，它以自然语言响应提示。

交互方法很大程度上取决于所使用的应用程序。例如，在 Word 中，Copilot 会提出对文本的改进建议、提供初稿建议、标记错误等。

用户可以要求 Copilot 根据特定信息源或来源组合生成自然语言草稿。这可能包括使用 OneNote 中的笔记和另一个 Word 文档中的产品计划创建业务提案。一旦草稿准备好，就可以编辑文本、调整风格，甚至可以订购人工智能工具来彻底改造文档。 Copilot 的侧边栏可作为进一步交互和改进建议（包括添加图像）的地方。

在 Teams 视频通话期间，Copilot 可以总结迄今为止的讨论，让参与者快速了解正在讨论的主题。用户还可以向 Copilot 请求深入了解参与者的意见或未回答的问题。如果有人无法参加会议，他们可以派人工智能助手去那里提供他们错过的会议摘要和重要的会议提示。

在 PowerPoint 中，Copilot 可以自动将 Word 文档转换为幻灯片草稿，然后可以在 Copilot 侧栏中使用自然语言对其进行自定义。它还能够生成演讲者注释模板以补充幻灯片并允许包含其他图像。

另一种交互方式可以通过 Microsoft 365 Chat 实现，它在 Teams 中充当聊天机器人。在那里，聊天机器人可以充当搜索工具，聚合来自文档、日历、电子邮件和聊天等不同来源的信息。例如，员工可以请求更新项目信息，并接收相关团队通信和文档的摘要以及原始资源的链接。

微软还计划通过“插件”将 Copilot 扩展到其他应用程序，这意味着与 Atlassian、ServiceNow 和 Mural 等第三方软件集成。微软宣布，目前有五十个这样的插件可用，我们预计它们的数量将增长到“数千个”。

使用新的人工智能Copilot有哪些挑战？

M365 Copilot 等工具具有显着的优势，但用户和企业也应注意其中的风险。一个主要问题是大型语言模型倾向于“产生幻觉”或产生错误信息。

为了减少幻觉，用户应该提供更详细的提示，并对人工智能提供的响应始终保持谨慎。微软警告说，人工审查和事实核查是不可或缺的。

另一个风险是 Copilot 搜索公司 Microsoft 365 环境的能力。它可以根据用户的权限访问文件，但如果敏感文档没有正确标记或保护，员工可能会无意中访问工资单或客户信息等机密信息。对于混乱的数据来说，挑战甚至更大，其中敏感信息可能分散在员工创建的各种文档中。此外，还存在员工在工作设备上存储个人文件的问题，而这些个人文件可以通过 Copilot 等工具访问。

数据管理至关重要，而正确实施数据管理是一个耗时的过程，需要在整个组织内建立适当的权限。许多 Microsoft 365 用户尚未充分解决这些风险。随着这些工具的日益普及，企业数据管理的效率将很快受到考验。