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9月4日、wenxinyiyan appはブランドをwenxiaoyanにアップグレードし、同時に一連の新しいai機能を開始しました。

baidu によると、wen xiaoyan 氏は、リッチメディア検索、マルチモーダル入力、テキストと画像の作成、非常にリアルなデジタル人物などの「新しい検索」機能を開始し、ユーザーの検索、作成、チャットのニーズを満たすことができます。同時に、wen xiaoyan はメモリや無料サブスクリプションなどの新機能をリリースしました。さらに、wen xiaoyan は今後、wenxin 4.0 大型モデルの機能を無料で公開し、9 月中はすべてのユーザーが無料で使用できるようになります。

「wen xin yi yan」から「wen xiao yan」の背後にある製品イノベーションに焦点を当て、最近、baidu の副社長であり、ai 製品イノベーション ビジネスおよび meg 戦略運営管理センターの責任者である xue su 氏が、「日刊経済」などの記者のインタビューを受けました。 news」メディアとのインタビューで、彼は現在、to c 分野全体において ai の余地と可能性がまだたくさんあると述べました。率直に言って、to c には多くの可能性のある方向性と不確実性があるため、baidu はまだ模索中です。「wen xiaoyan は段階的な成果であり、今後も改善されていくでしょう。」

百度の革新的な検索

「決断が重要であればあるほど、リスクと機会が混在することがよくあります。特に明白な決断は、多くの場合、決断ではありません。意思決定にはバランスが必要であることが多く、それは私たちが何を最も重視するかによって決まります。」名前の変更について、xue su 氏は次のように述べています。

xue su 氏は、今年は wen xin yi yan の製品のリリース 1 周年であり、製品が若さから成熟への転換点になると考えています。第二に、wen xinyiyan 氏は tob 市場とテクノロジー分野で優れた成果を上げています。同社では同商品が「成人式」を迎えるにあたり、より幅広い層へのtoc商品になればと考えており、親和性が高いのが特徴だ。

もう一つの理由は、温暁燕氏が新たな検索インテリジェントアシスタントとして位置づけられることだ。 xue su氏は、従来の検索製品はツールとしての側面が強いが、新しい検索インテリジェントアシスタントはツールから人間化への移行であると述べた。彼は、将来の ai 製品、特に生成 ai 製品は、過去の機器製品にはなかった機能を発揮し、より人道的なものになると信じています。まだ完全には達成されていませんが、これはチームの目標とビジョンを反映しています。 「ウェン・シン・イー・ヤンはウェン・シャオ・ヤンになりました。私たちは、ウェン・シン・イー・ヤンがユーザーの日常生活に入り込めることを願っています。単なるツールではなく、ユーザーに寄り添う親しい友人、シンクタンク、そして相談相手でもあります。」

「baidu エコシステムの探検家」は、xue su 氏が wen xiaoyan をどのように位置づけているかです。同氏は、百度には多くのai機能があり、それが百度の新たな捜索陣営の「兄貴分」であり主力であると述べた。ウェン・シャオヤンは百度の新しい探索キャンプの「先兵」であり、aiネイティブの特殊部隊である。彼の見解では、wen xiaoyan は ai ネイティブというよりもより極端な製品であり、同時に、wen xiaoyan のアプリケーション シナリオは、エコロジー構築の観点からモバイル シナリオに適しています。そしてテクノロジーの探求、ウェン・シャオヤンはさらに前進します。

新しい検索の理解について話した xue su 氏は、baidu にとって、新しい検索には古い検索が含まれなければならず、「検索」、「作成」、「チャット」はすべて、検索などの検索分野における baidu の過去の機能に大きく依存していると述べました。およびその他のビジネス機能の強化。 「我々は巨人の肩の上に立つことによってのみ、より良い成果を上げることができる。両者は対立するものではなく、手を携えてお互いを促進していくのだ。」

xue su 氏は、製品の観点から見ると、市場にある多くの ai 検索ツールを含め、過去の検索製品は主に「検索」であったと考えています。これは、ユーザーがリクエストを開始し、システムがフィードバックを提供するというツール製品の明らかな特徴です。

しかし、新しい検索は、検索だけでなく「作成」も含めた人間的な製品でなければなりません。これは、これまでにない情報を生み出すことができる、新しい検索製品の非常に強力な機能です。ユーザー自身も含まれます。ユーザーの理解に基づいてユーザーとの複数回の対話を通じて、予期せぬ情報が徐々に最適化され、ユーザーの個別のニーズを満たす結果が生成されます。別のシナリオは、ユーザーが時々対話する「チャット」です。生成 ai または新しい検索 製品についてコミュニケーションするとき、必ずしも明確な目的があるとは限りません。「探す」「作る」だけでなく、感情的なコミュニケーションや共感を伴うこともあります。したがって、従来の受動的なツール製品と比較して、「検索」、「作成」、「チャット」のシナリオを補完する製品がより豊富で、アクティブで、パーソナライズされています。

機能の観点から見ると、xue su 氏の考えでは、過去の製品機能は受動的であったが、現在追求されているシナリオはより積極的でパーソナライズされる傾向があると考えられています。イニシアチブを実現するには、まず基礎としてパーソナライゼーションが必要です。そのためには、製品がメモリとパーソナライズされた処理能力を備え、より低い通信閾値を備えていることが必要です。これまでのツール製品は、ユーザーが指示を入力することで機能を実現していましたが、より幅広いユーザー層に向けて製品にはより人間味があり、より使いやすいインターフェイスデザインが求められています。

パッシブからアクティブへ、普遍的なものからパーソナライズされたものへ、敷居の高い音声とテキストのコミュニケーションから敷居の低い、より魅力的なコミュニケーションへ、これらはすべてツールから人間性への変化であり、今のシーンの変化と相まって、単純なものから人間の本質への変化です。インストゥルメンタルな「検索」は、よりヒューマニスティックな「検索」「作成」「チャット」へと移行しました。

手段から人間性へ

xue su 氏は、初期の頃、多くの製品はユーザーの価値に関する洞察を無視し、ai に対するユーザーの認識さえ無視していたと観察しました。たとえば、ai は、半年、1 年前に多くの ai 製品が直面していた限界を現在では克服しています。口頭での会話能力以外のタスクを実行できない。ユーザーのニーズがどのようなものであっても、テクノロジーが人々のニーズに追いついていくということは、テクノロジーがどこまで発展し、どのような機能を実現できるのかが分からなくなっている人も多いのではないでしょうか。

そこで彼は、製品のデザイン、コンセプト、機能の開発を通じて、ユーザーがこれらの機能をよりよく理解できるようにする方法を考え始めました。ユーザーを深く理解することによってのみ、製品はより良くなります。例えば、aiの能力は期待通りにならない場合もあれば、期待を超える場合もあります。検索を例に挙げると、ユーザーは長期にわたる検索の習慣により、できるだけ正確な質問をしたいと考えますが、ai アシスタントは曖昧で複雑な論理的推論を処理するのが得意です。したがって、その機能の限界がどこにあるのか、そしてどのようにして最高のエクスペリエンスを形成するのかは、依然として継続的に探求され、感じられる必要があります。

ラージ モデルの流行の到来後、ロビン リー氏は、モバイル時代が「モバイル ネイティブ」(モバイル ネイティブ) を生み出したのと同じように、基本的なベースとして、ラージ モデルは無数の ai ネイティブ アプリケーションの開発をサポートできると繰り返し述べてきました。 wechat、douyin、uber などのアプリと同様に、ai ネイティブ時代には、これらの大規模なモデルに基づいて開発された優れた ai ネイティブ アプリケーションが必ず登場します。

「ai ネイティブの製品を作ることの難しさは、その断片化にあります。」と xue su 氏は言います。断片化の原因は、製品を理解している人が技術的な境界に触れることはできず、ユーザーについての洞察を得ることができない可能性があるということです。大規模モデルの進化から、これら 2 つの部分をそれぞれのニーズに応じて効果的に組み合わせるのは非常に困難です。しかし、将来本当に優れた目次製品は、両方を理解しているチームから生み出される必要があります。

本当に良いtoc製品とは何でしょうか? xue suは、インストゥルメンタル製品の次のステップ、つまり「人間味」のある製品であると考えています。

xue su氏の意見では、いわゆる「人間性」とは、単に本物の人間をコピーすることではなく、「より強力な人間」を作り出すことであり、普通の人々のような思いやりと心の知性を持たなければならないだけでなく、人間が持つような知的能力も持たなければなりません。持っていません。

そのような製品を作るには、道も異なります。たとえば、従来のツール製品の構築方法は、タスクを明確に割り当ててから、計算によって結果を取得することです。これはツール製品です。ただし、タスクを完了するように設定することで、一歩前進してよりユーザーフレンドリーな製品を目指す場合、製品は 1 つの答えしか提供しないため、完璧とは言えません。これは、1 つの答えしか提供しない同僚にタスクを与えるのと似ており、実行可能ではありますが、完全に満足できるものではありません。

xue su 氏は、彼が本当に作りたい ai アシスタントは、一度に 1 つの結果を提供することではなく、一度に 20 の異なる結果を提供し、人間化された方法で超人的なインタラクションを完了することであると信じています。 aiアシスタントの本質。 aiの能力は多くの場合、出力される結果だけではありませんが、その結果自体も重要ですが、与えられる情報がある程度の情報であれば、ユーザーの思考を刺激することもできます。 「ai の機能は、非常に伝統的な過去の応答機械だけではありません。今日の ai の推論、理解、生成機能には、発見して利用できるリンクとステップが数多くあります。」

ai 製品は ai ネイティブ製品と呼ばれていますが、もはやテクノロジーの推進のみに依存しているわけではありません。製品開発の初期段階では、製品設計が非常に複雑であるため、汎用人工知能 (agi) が少し進歩すると、これまでの取り組みがすべて上書きされてしまうことに気づくかもしれません。 xue su 氏は、現在の製品の限界価値は限られていると感じていますが、テクノロジーと組み合わせることができるいくつかの重要な製品知識と洞察が必要であり、これらの洞察は依然としてテクノロジーとユーザーのニーズに対する共通の理解から得られます。

（表紙写真出典：日刊経済新聞データマップ）

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