Copilot工具的最大優(yōu)勢在于“數(shù)量”，也就是說完成任務的時間會大大縮短，就業(yè)、績效、工作流程可能都會被它改變。當然Copilot也能提升“質量”，只是目前生成式AI還不夠成熟，在質量提升方面還遠遠不夠出色。

類比的話微軟Copilot好比早期造車的特斯拉，生產汽車的速度很快但質量一般。對于追求“速度”的員工來說，生成式AI工具很有吸引力，但同時還是要注意不能忽視質量。

從特斯拉看生成式AI

我們其實可以類比特斯拉。當特斯拉殺入汽車市場時，它頂著“科技公司”的光環(huán)，高度重視自動化和機器人技術。當時的特斯拉對于如何制造汽車理解并不深刻，但最終特斯拉還是造出了價格足夠便宜的電動汽車。

盡管特斯拉汽車受到追捧，但質量問題頻頻出現(xiàn)。因為特斯拉高度關注速度、成本，它所使用的機器人、自動化技術提高了生產速度，但并沒有改進質量，這和生成式AI目前的表現(xiàn)是一樣的。

再看看捷豹，當初它在新的自化工廠生產F-Type，工廠專業(yè)人員是從奔馳請來的。F-Type的產量并不高，但質量卻出類拔萃，因為運營工廠的專業(yè)人士帶來了高質量管理經(jīng)驗，所以生產的汽車問題很少。

機器人、AI技術無疑可以大幅提升生產速度，當生產中好的部分提速時，壞的部分也同樣在提速，因為技術本身無法區(qū)分好壞。當然，你可以訓練AI，告訴它“好”與“壞”的區(qū)別，但AI仍然無法理解如何達到高質量。

AI也沒有創(chuàng)造能力。內容生成式AI也是一樣的，只有當使用者知道如何創(chuàng)造“高質量”，AI才能發(fā)揮作用，真正幫人類打造出高質量產品。如果使用者犧牲質量追求數(shù)量，AI仍然只能協(xié)助生產出質量低劣的產品。

隨著時間的推移，特斯拉汽車的質量不斷改進，但最初它所獲得的優(yōu)勢也在削弱。早先購買特斯拉電動汽車的可能是保時捷車主，他們十分關注汽車質量，特斯拉早期聲譽不佳會影響購車者態(tài)度。

面向PowerPoint的Copilot

當我們使用Copilot時，一方面要關注Copilot如何提高生產力，另一方面還要關注它如何提高“質量”。在PowerPoint中使用Copilot給我們帶來了有趣的體驗，值得仔細探索。

許多人會在演講筆記中使用PowerPoint，但從來沒有考慮用PowerPoint傳遞視覺信息。Copilot帶來了變化，它能幫我們制作更加視覺化的媒介內容。以前使用PowerPoint時用戶可能追求的是制作更棒的“演示文稿”，現(xiàn)在可以添加豐富的“視覺化元素”。

如果你很會講故事，Copilot能讓你如虎添翼。Copilot可以為文檔、圖書制作圖片，用視覺元素講述各種概念，讓溝通變得更直觀。如果你不會講故事，即使有了Copilot也還是會陷入困境。

掌握生成式AI需要時間，需要學習。當你深入學習并掌控生成式自動化AI工具，工作速度會大幅提升。和任何自動化工具一樣，如果從一開始你就努力消除缺陷，未來缺陷就能得到更好的控制。如果你一開始就放縱，不注意消除缺陷，未來就要投入更多時間調整修正。

生成式AI工具仍處在進化初期，毫無疑問，未來掌握此技術的人將會淘汰沒有掌控者，正如掌控電腦的人淘汰使用打字機和計算器的人。

到底生成式AI會帶來怎樣的變革我們不得而知。不過美國不斷優(yōu)化生產工具，提升生產力，這一研發(fā)方向還是值得我們的企業(yè)好好學習的。（小刀）