Microsoft는 어떻게 GPT-4를 그렇게 빨리 통합했나요? 프로젝트 팀은 주말에도 야근을 했습니다.

4월 6일 뉴스, Microsoft는 OpenAI의 GPT-4를 Microsoft 365 생산성 애플리케이션 제품군에 통합했습니다. 이는 매우 어려운 작업이지만 회사는 항상 가능한 한 빨리 완료하기를 바랐습니다. 이에 마이크로소프트는 수백 명의 직원을 동원해 장기간 야근을 하게 하고, 제품 솔루션을 함께 브레인스토밍하고, 통합된 디자인 프레임워크를 기반으로 인공지능 비서의 3가지 작업 모드를 개발했다.

번역은 다음과 같습니다.

지난 몇 달 동안 Microsoft 회의실과 복도에서 수없이 언급되었던 단어입니다. 이는 Microsoft가 OpenAI와 공동 개발한 생성 AI 모델을 Microsoft 365 생산성 애플리케이션 제품군에 도입하겠다고 발표한 날인 3월 16일을 의미합니다. GPT-4를 통합하면 Outlook, Word 및 Teams를 포함한 모든 생산성 응용 프로그램에 생성 인공 지능을 기반으로 하는 Copilot(지능형 부조종사)이 있게 됩니다. 현재 20개 이상의 Microsoft 고객이 이 기술을 테스트하고 있습니다.

AI 도우미를 수많은 앱에 통합하는 것은 어려운 작업이지만 Microsoft는 이 작업을 신속하게 완료하기를 원합니다. 지난해 11월 오픈AI는 챗GPT(ChatGPT)를 출시해 전 세계적으로 돌풍을 일으키며 인공지능 경쟁을 촉발시켰다. 기업들은 시장 기회를 잡기 위해 새로운 인공지능 제품과 기능을 출시하기 위해 시간을 다투고 있다. 이미 OpenAI에 협력하고 투자한 마이크로소프트도 예외는 아닙니다.

Microsoft 디자인 디렉터 Jon Friedman은 Microsoft 365의 Copilot 제품 디자인을 담당하고 있습니다. 그는 이 프로젝트에는 디자이너, 엔지니어, 제품 관리자, 마케팅 담당자, 데이터 과학자, 윤리팀 등을 포함하여 수백 명의 Microsoft 직원이 오랜 시간 작업해야 한다고 말했습니다. 전체 프로젝트는 몇 달 동안 지속되며 주말에도 초과 근무가 필요할 수 있습니다. 프리드먼은 또한 이 계획은 사람들이 짧은 시간에 대규모 프로젝트를 구축하기 위해 자제하고 함께 일해야 했기 때문에 모든 사람이 자존심을 버리고 함께 일해야 한다고 느끼게 만들었다고 말했습니다.

Friedman은 다음과 같이 말했습니다. "우리가 정말 대담하고 큰 일을 함께 할 수 있다는 것은 신나는 일입니다. 우리는 인공 지능에 대한 경험이 많지만 이 특별한 생성 AI는 훨씬 더 강력하기 때문에 모두가 학습 정신을 갖고 작업하고 있다고 생각합니다. .”

새로운 사용자 경험

Friedman은 Copilot이 더 풍부한 리소스를 활용할 수 있는 새로운 형태의 "대화형 사용자 경험"이라고 믿습니다. 그는 Copilot이 "1세대 터치스크린 장치처럼 기존 패러다임을 바꾸는 사용자 인터페이스 디자인의 새로운 개척자"를 대표하는 사무 보조자라고 말했습니다. 코파일럿은 GPT-4 대규모 언어 모델을 기반으로 개발돼 대량의 인터넷 콘텐츠에 대해 사전 훈련돼 마이크로소프트 그래프에서 비즈니스 데이터에 접근해 이메일, 미팅포인트 등 콘텐츠를 자동 생성할 수 있는 것으로 알려졌다.

Copilot과 같은 사용자 인터페이스를 디자인할 때 어려운 점은 사람들이 일반적으로 Word 및 Powerpoint와 같은 응용 프로그램에서 작업할 때 이 새로운 인공 지능 도우미를 언제 어떻게 제시할 것인지입니다.

프리드먼은 처음에는 다양한 생산성 애플리케이션을 통해 호출할 수 있는 이런 종류의 인공지능 비서를 설계하는 것이 "모호한 아이디어"에 불과했다고 말했습니다. 하지만 디자인 팀이 실제 비즈니스에 인공지능 비서를 적용하는 방법에 대해 더 깊이 이해하게 되면서 이 아이디어는 더욱 명확해지기 시작했습니다. 첫째, 디자인 팀은 AI가 사용자의 시간을 크게 절약하거나 어떤 방식으로든 창의성을 자극할 수 있는 구체적인 사용 사례를 찾아야 합니다. 이는 사용자 경험 디자인 프로세스의 첫 번째 단계입니다.

관련 사용 사례를 가장 잘 아는 사람으로는 각 생산성 애플리케이션의 엔지니어, 제품 관리자, 디자이너 및 컴퓨터 과학자가 있습니다. Friedman의 디자인 팀은 그들과 협력하여 작업했습니다. Project Copilot이 시작되었을 때 그는 모든 제품 팀에 생성 AI를 활용하여 생산성 애플리케이션의 기능을 향상시키는 방법을 브레인스토밍하도록 요청했습니다. 다음으로 Friedman은 모든 응용 프로그램 팀과 협력하여 각 응용 프로그램에서 Copilot의 효과를 입증할 특수 수평 설계 팀을 구성했습니다.

Friedman은 개별 애플리케이션 팀이 사용 사례를 개발하기 시작하면서 수평적 디자인 팀이 이러한 사용 사례, 즉 여러 애플리케이션과 관련된 AI 사용 사례 간의 공통점을 발견하기 시작했다고 말했습니다.

Friedman은 당시 브레인스토밍 과정을 회상하며 다음과 같이 말했습니다. "우리의 논의는 매우 가치 있었습니다. 새로운 생성 언어 모델이 이메일 요약 임무 작성을 더 잘 완료하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지와 같은 Copilot의 특정 기능 요구 사항에 대해 논의했습니다."

교차 애플리케이션 사용 사례가 명확해지면서 수평적 디자인 팀은 AI 보조 기능이 애플리케이션마다 다를 필요가 없다고 믿기 시작했습니다.

프리드먼은 "사람이 많으니까... 장면 하나하나를 보고 '아, 이런 것도 나왔구나' 이런 대략적인 판단을 내리려고 노력하는구나"라고 말했다.

그래서 그들은 구상을 시작했다. a 범용 보조자가 애플리케이션 전체에서 예측 가능한 여러 가지 방식으로 작동할 수 있는 프레임워크를 설계합니다.

3가지 수준의 Copilot

Friedman이 이끄는 디자인 팀은 프로젝트 전체의 디자이너가 특정 애플리케이션에서 AI에 대한 진입점을 만드는 데 도움이 되도록 설계된 심도 있는 문서 라이브러리를 만들었습니다. 이는 사용자가 참여할 수 있는 다양한 작업을 기반으로 Copilot을 호출하는 방법을 결정하는 데 디자이너를 안내합니다. Friedman은 "Copilot이 올바른 수준에 나타나 올바른 작업을 완료해야 한다는 개념이 있습니다."라고 말했습니다. 디자인 프레임워크에서는 Copilot이 애플리케이션 사용자 인터페이스에서 세 가지 방식으로 표시될 수 있다고 규정하고 있습니다.

첫 번째는 AI 도우미가 특정 애플리케이션이 아닌 특정 비즈니스 프로젝트에 집중할 수 있도록 하는 몰입형 사용자 경험으로, 실제로 여러 애플리케이션에서 데이터나 핵심 포인트를 추출하여 현재 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 Copilot은 팀 회의, 슬라이드 또는 이메일 콘텐츠에서 프로젝트 중요 시점이나 위험 지점을 수집한 다음 이를 프로젝트 계획 문서에 요약할 수 있습니다.

"몰입형" 경험 모드는 생산성 응용 프로그램 제품군에서 Copilot의 가장 강력한 기능이며 가장 영향력이 있을 수도 있습니다. 시장 컨설팅 회사인 Enderle Group의 수석 분석가인 Rob Enderle은 개별 응용 프로그램이 서로 긴밀하게 통합되지 않는다는 Microsoft 생산성 제품군의 오랜 문제를 해결하는 데 도움이 될 수도 있다고 믿습니다. Endler는 그 이유가 Microsoft가 원래 다른 회사로부터 이러한 애플리케이션을 인수했으며 코드 기반을 서로 공유하지 않았기 때문일 수 있다고 말했습니다. 그러나 Copilot은 모든 응용 프로그램을 다룰 수 있으며 최소한 사용자에게 이러한 응용 프로그램이 특정 작업을 위해 함께 작동할 수 있다는 느낌을 줍니다.

Friedman은 두 번째 디스플레이 방법이 "보조"라고 말했습니다. 이는 Copilot이 사이드카 3륜 오토바이의 "사이드카"와 같아서 사용자가 특정 애플리케이션 기능에서 애플리케이션 호출을 극대화할 수 있도록 돕는다는 의미입니다. 예를 들어 PowerPoint에서 Copilot은 응용 프로그램의 심층적인 그래픽 기능을 사용하여 복잡한 데이터 세트를 설명하는 방법을 사용자에게 보여줄 수 있습니다. Copilot은 사용자가 Word의 이메일에서 가장 중요한 콘텐츠를 이해하도록 도울 수 있으며 피드백에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 문서를 더 잘 작성하고 특정 글쓰기 스타일에 맞추는 방법에 대해 알아보세요.

또한 Copilot의 "임베디드" 프레젠테이션에서 인공 지능은 애플리케이션에서 생성적이고 창의적인 기능을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어 Copilot은 Word 문서의 팝업 창에 나타날 수 있습니다. Friedman은 "일에 몰두할 때, Copilot이 글쓰기 문제를 해결하는 데 도움을 주거나 텍스트 콘텐츠가 포함된 슬라이드쇼를 자동으로 시작할 수 있도록 도와줍니다"라고 말했습니다. 작업을 설명하기 위해 "3단계" 개념을 사용하기 시작했고 다양한 애플리케이션 팀의 구성원이 점차 프레임워크를 수용했습니다.

그는 "우리는 이 프레임워크를 Nadella CEO 및 다른 회사 경영진과 공유했으며 기본적으로 모두가 인정했습니다. 이 아이디어는 세 가지 다른 업무 수준에 적용될 수 있습니다. "라고 말했습니다.

Copilot이라는 이름은 Microsoft 365용으로 특별히 제작되지 않았습니다. 마이크로소프트 소유의 GitHub는 2021년 프로그래밍 어시스턴트를 호출하기 위해 이 이름을 사용했으며 일부 기능도 OpenAI의 대규모 언어 모델을 사용했습니다. Microsoft는 다양한 생산성 응용 프로그램 제품군에서 특정 표준화된 기능을 수행할 수 있는 일관된 Copilot 도우미를 만들고 있습니다. 생산성 앱을 오랫동안 사용해 온 사용자들에게 이 새로운 작업은 Microsoft 365의 새 버전이 공식적으로 출시될 때 경험하는 낯설음을 줄여줄 것입니다. 통합 어시스턴트를 활용하면 사용자는 다양한 애플리케이션을 더욱 편리하게 사용할 수 있어 업무 효율성이 향상된다.

생성 인공 지능이 Microsoft의 소비자 및 기업 제품에 더욱 통합됨에 따라 Copilot 브랜드와 컨셉은 Windows 운영 체제는 물론 LinkedIn과 같은 다른 Microsoft 제품까지 확장될 수 있습니다.

“Nadella는 AI 비서가 하는 일을 완벽하게 설명하는 이름이라 정말 마음에 들었습니다.”라고 Friedman은 말했습니다. "많은 작업에서 당신을 돕고 안내하기 위해 존재합니다..."

위 내용은 Microsoft는 어떻게 GPT-4를 그렇게 빨리 통합했나요? 프로젝트 팀은 주말에도 야근을 했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!