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AI时代,我们需要一个怎样的网盘?

May 27, 2023 pm 02:13 PM
编程 ai 网盘

AI时代,我们需要一个怎样的网盘?

给学习视频加上字幕需要多久?1小时?很可能30秒就够了。

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想把视频字幕导出文字,还要一帧一帧记?一句话就行了。

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你能想象这些操作依靠什么完成的吗?大多数人可能想不到,以往一些需要专业编辑软件耗时耗力才能实现的操作,今后在百度网盘里可以一键搞定了。不止如此,未来,通过百度网盘“云一朵”助理,找图、摘要、翻译,都能成为一句话的事。

维特斯根坦说,我语言的边界就是我世界的边界。如今,AI正在拓宽世界的边界——借助人类的自然语言。

未来的个人智能助理

科幻电影《Her》中,描述了这样一个场景:一位拥有迷人声线的虚拟AI,接管了人们大部分的工作和娱乐,不仅解放了双手,甚至连双脚也解放了,真正实现了常态化居家办公。

过去几十年,科幻电影对AI的描述大多离不开一个词汇——效率。其背后掩藏的是现实世界对未来生活的终极愿景:生产力工具解放人类。

几乎可以确定,每一部科幻片虚拟出来的AI都是在替人类工作,《西部世界》里的服务机器人、《星际穿越》里的塔斯,比比皆是。它映射出现实世界对AI的想象,总是要围绕它最基础的功能——效率跃迁。

从蒸汽机到内燃机,从数据化到信息化,科技催生社会进步总是围绕效率跃迁,而效率的跃迁背后,隐藏着的往往是时代下人们庞大且没被满足的需求。

chatGPT引发的这一轮AI浪潮,之所以能在短时间内就席卷全球,技术创新是一方面,更底层的原因其实是社会对生产力工具进化的极度渴望。

正如文初我们展示的那样,生产力工具如今在AI的加持下已经开始表现的更科幻,而未来百度网盘结合大模型的升级,也将满足社会对生产力工具的很大渴望。

1 更复杂的文件理解

以往我们需要一份专业报告的总结,只能一页一页看,如果是外文报告可能还要用到翻译工具,再或者还需要转换文档格式,上述操作需要我们在浏览器、阅读器、word等多个软件来回穿梭,不仅会头晕眼花,可能还会忙中出错。

好消息是,以后这些繁杂的工作可以在百度网盘一键完成了。

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基于文心大模型,百度网盘将要实现的一个大功能,即文档从「阅读」到「理解」。你可以让它给你写一个文档总结,无论外文还是中文,帮助你快速从杂乱的信息中梳理知识。

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你也可以挑选某一段让它给你翻译,又快又好。

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甚至就连格式转换也能一句话搞定。

简而言之,通过这个例子,我们可以感受到一些变化,过去存储在网盘的文件就只是一个文件,而今天百度网盘能够帮助用户理解其中的知识。

2 更快的图片&文档搜索

升级后的百度网盘,带来了更快的图片和文件搜索。

相较于传统的翻阅式查找,在新的百度网盘中可以一句话找到想要的照片或文件。比如“帮我找一下最近拍的美食照片”或者更复杂的“去年公司的团建聚餐照片”就可以了。

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借助大模型的能力,百度网盘能够理解和分析更复杂的语义,并借助图像识别技术快速找到目标文件。

而且,这项技术还不止步于图片和文件,视频查找也是可以的。

比如在百度网盘里的视频资料,上次学过的知识点想要复习一下,但又记不得是几分几秒?没关系,可以直接提问某个知识点,百度网盘就会基于视频内容提供相关的解答并给出视频对应内容的位置,也可以直接定位跳转到对应位置。

目前,百度网盘云一朵正在内测中,打开百度网盘PC客户端(最新版)或网页版,即刻预约体验。

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我们之前说过,某种技术的出现,背后往往是当时人类需求的集中爆发。内燃机的发明,让我们能去到更远的地方,促进了贸易和文化的交流;而数据化、信息化相当于是轮子和发动机,让知识跑的更远。

而当数据膨胀到一定程度后,知识堆叠的冗余就让获取知识变得困难。真正想找到有价值的信息却如大海捞针,这一问题在数字信息时代变得越来越严重。生产力工具的进化,其目标就是让知识获取变得更容易。

如何解决这个新时代的新问题,这是我们看到在AI时代可能带来的变化。就好像在轮子和发动机的基础上加入一个导航仪,让所有的内容和数据为我所用,这就从信息化到知识化。

炸裂的B端智能化

这一次的AI浪潮不止惠及个人,也包含广大的B端企业用户,毕竟企业拥有更集中也更迫切的生产力需求。

chatGPT发布之后,诸如广告行业已有多家公司宣布将裁撤一部分基础的文案岗位,转向AIGC;一些画师也在使用Midjourney这类的软件为其工作。

跳转到网盘市场的企业用户,实际上存在两类刚需,一类是数据存储和传输,一类是基于存储和传输的本地一键化生成。

对于第一类,比较典型的就是很多企业会将文件、合同、发票、素材等放到网盘里,以作备份或者传输用。那么这一类需求的痛点就是,花在海量文件查找和归类的时间,即辛苦又没有价值。

基于文心大模型,未来,百度网盘升级后将在企业版中加入更智能的图片分类功能,定制了多达57个更契合办公用途的分类,例如企业票证、商务合同、设计素材等,实现更好的管理和更快的查询。

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同个人版一样,百度网盘企业版也将基于文心大模型,带来企业知识官。通过对话式交互帮助企业版用户对文件内容进行总结、提炼、问答和进一步加工。

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例如可以让它头脑风暴想10个小清新的饮品名称、根据提纲完成一篇报告,或者润色一下文字让文章看起来更高级,百度网盘都能搞定。

针对第二类需求,升级后的百度网盘某种意义上真正帮助特定行业实现了效率跃迁。

比如摄影行业,从客户追踪到售后服务一套流程下来,平均服务一个客户需要15个员工花费35天。

百度网盘推出的即拍即选服务,为摄影行业实现了效率的极大改进。

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拍完即上传,并且借助一键AI修图、自动套版、生成网盘链接等本地操作,将传统摄影机构一张照片涉及拍照、初修、调色、导卡选片等13个环节,平均参与人员15人,缩减到整个环节从5天到15分钟,单客服务成本降低75%,效率提升超过30倍。

同样,在电商行业,百度网盘的智能多模态加工不仅针对⼈像精修,还能通过AI为图⽚更换所需要的背景,通过智能扣图然后匹配相应的场景制作新的商品图。

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类似这样针对特定行业的AI技术,其实不止百度一家在做,Adobe、Midjourney甚至还有专门的AI模特公司,但本质上它们还是传统的软件,也就是原有链条的一个部分。

而百度网盘未来支持AI模特、营销海报制作,就是在一键本地生成的基础上减少键条,让生产力得到最大化的提升。

再比如生命科学行业,例如基因公司要将测序文件交付给医院、学校或科研机构,数据往往高达几百GB甚至1TB,百度网盘提供的文件交付解决方案支持TB级别的数据传输,能够帮助客户将超大文件既便捷又安全的完成交付。

网盘,技术推动信息化到知识化

过去十年,网盘行业经历了两个阶段。其一是数据化,人们习惯将本地文件上传到云端,实现本地资源的释放和分享;其二是信息化,沉淀在网盘的海量数据,催生了个人、企业乃至行业高效利用数据的新需求。

比如用户在需要它们的时候可以随时调用,这个阶段网盘的价值在于提供一个目录或者索引,可以快捷高效的找到文件。

而未来十年,随着信息化越来越高,用户需求也会随之转向。

一方面,知识化是一个大方向的趋势,AI将有用的信息梳理成知识,无论是即时的还是过往的,用户都可以轻松快捷的找到它并知识化它。

什么是知识化?

信息化的特点是浅层理解与离散化,而知识是信息的集合,是从相关信息中过滤、提炼及加工而得到的有用资料。知识基于推理和分析,还可能产生新的知识。

而百度网盘的知识化,可以将其理解为提供了一种对信息的理解、记忆、推理和连接的能力。它的作用类似汞,能从金砂中提炼出黄金。

三年前,百度网盘曾对行业未来作出判断。认为网盘能力将活跃于包括手机、音箱、电视在内的智能终端,用户可以“随时随地上传数据到云端,或在终端呈现内容”。同时,用户会更愿意直接在网盘操作和处理数据,而不是将其下载到本地。

今天百度网盘知识化的越级,对应的正是三年前的这个预判。

基于这些,未来百度网盘就能依托知识化构建网盘第二大脑,成为每个人都拥有的个人数字助理。

而这背后,都离不开百度长久以来对技术的长久投入和创新。

比如文字理解,百度网盘采用图像预训练大模型技术,能够利用更多的上下文信息,并通过自监督的思路提高效率和准确率。

再比如图像理解,依托文心大模型,百度网盘将模型规模缩小,成本下降的同时效率上去了。依托文心大模型,百度网盘的的解决方案百度网盘的的解决方案,在16个场景中有10个领域处于领先地位,并已广泛应用于网盘的照片故事和图片视频搜索中,支持复杂语义和多模态的搜索能力。

还有人像美化,除了提供基本的人像美化效果与竞品一致外,在保持效果的前提下,百度网盘将部分核心模型大小压缩到百KB,推理耗时降低到百毫秒。

最后是音视频理解。百度网盘的自动语音识别(ASR)涵盖了中、英、韩等多个国家的语言,识别和翻译准确率也处于行业领先地位。

尾声

让我们回到开头的例子:《西部世界》和《星际穿越》都是科幻电影,但它们对于AI的立意却是截然相反:前者刻画了AI觉醒,而后者则是描述了AI为人类贡献。

今天我们能体验到的AI,包括百度网盘、chatGPT、Midjourney等等,它们现存的形态亦或者未来的进化方向,基本都是一类的,智能协同、彼此优势互补,实现更高效、更准确的工作成果。

百度网盘结合AI实现过目不忘和出口成章,是拓宽了我们语言的边界,但它背后是人类不断通过创造工具来增强自我的进化过程。

同时,人不是AI,人有语言与知识,也有体验与感知。这是属于我们更大的世界。

如果把语言和知识比做“读万卷书”,也许AI能比人做的更好。

但是体验与感知是“行万里路”,这里不是单纯的指去旅游,而是用心去生活,去体会,去感悟,这是AI所无法替代的。

最后和大家分享一句话:AI是工具,人生是体验。

以上是AI时代,我们需要一个怎样的网盘?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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