另一方面，AI的引入，更大的意义在于人机交互方式的变革。我们一般通过各种软件与机器沟通，而软件的进步由交互方式的进步所牵引，从早期的字符界面，到后来的图形用户界面（GUI），现在我们可以直接通过自然语言（以及语音、视觉）与机器进行对话以及操作，软件交互一直在进化。
当人机交互从图形用户界面向自然语言迁移，过去以图形用户界面为基础开发的应用也获得了一次新生的机会。尤其是在办公应用上，过去的做法是"做加法"不断叠加各种菜单、按钮、功能，虽然满足了用户在功能上日益增长的需求，但长此以往也造成应用的繁重和复杂，表现到实际体验上就是用户要面对大量的选项、功能以及学习成本，比如Office这样的软件用户真要"精通"，往往需要看许多书、上许多课。
而AI的引入以及新的交互方式可能改变这一切：功能可以很强很复杂，但交互却可以保持简单。用户不需要再去跟着教程学习复杂的使用方法，在一个又一个选项层次中寻找可能需要的功能，AI不仅能通过自然语言理解用户需求，还能直接满足需求，这应该没有多少人能够拒绝。
写在最后
AI大模型和落地应用还处在快速变化的早期阶段，各家都在探索新的技术和应用。未来AI相关应用绝对不会局限于写作这一单一场景，势必会扩展到知识管理的各个环节，从信息的收集，到理解分析和组织连接。
在2024百度联盟大会上，百度集团资深副总裁何俊杰在分享百度对人工智能生态的相关看法时，就指出：未来每个企业甚至每个人都可能拥有个人专属AI助手的可能，而智能体，正是唯一能把人工智能做成大生态的路径。
图源：雷科技现场摄制
不过，AI技术依然在高速发展的早期，真正的创新往往来自于民间，是在市场土壤上长出来的，而不是被预判或者设计出来的。因此，AI技术会走向哪个路线？AI应用又应该是什么形态？现在即使抛给人工智能方面的专家，大概也会出现很多截然不同的观点，AI 的进化太快、太大，一日千里。
就算是AI大模型本身，也划分出了通用/垂类、开源/闭源、大/小、云/端等等类别。这场由生成式AI引领的变革不过才刚刚开始。在不久的将来，AI将更广泛和深入地影响我们这个时代的生产力。
