距离备受期待的微软 Copilot 人工智能个人助理于 11 月 1 日全面上市还有不到两周的时间，因此本周举行的关于微软团队的 Enterprise Connect 虚拟峰会恰逢其时，可以帮助企业决策者了解这些功能的现状，以及对他们的最终用户意味着什么。
在峰会的主题演讲中，EnableUC 公司的凯文-基勒（Kevin Kieller）故意提出了一个挑衅性的表述： “他说人工智能并不重要“。
当然，他的意思是技术并不重要，重要的是如何使用它： “重要的是改善结果，”基勒说。它是否能帮助用户更快地完成任务，产生更高质量的产出，并全面改善体验？
最后，他向与会者提出了一系列有关人工智能功能的问题：
- 成功是什么样的？
- 您如何知道人工智能的协作是否有利于您的组织？
- 使用人工智能功能时，谁有权访问您的机密数据？
- 您是否将机密数据（或客户机密数据）发送到现有安全边界之外？
- 您的用户是否了解 LLM（大型语言模型）会产生 “幻觉”？
- 人工智能是否会让贵组织面临 “过度共享 “的风险？[即，可能在不该共享的地方共享的数据现在可以被人工智能访问]？
- 您使用的 LLM 是否存在偏见或版权问题？
- 价值是否超过成本？(谁需要这种能力？）
微软和谷歌都推出了人工智能助手，售价为每位用户每月 30 美元（相比之下，Zoom 的人工智能助手则无需用户支付额外费用）。
每个人都想部署他们在新闻和供应商炒作中听到的人工智能： 这种人工智能能在第一时间完美地完成你所需要的一切，为你省去数小时的繁琐工作。不用说，这种人工智能实际上并不存在，因此，这些基于人工智能的个人助理究竟能有多大的成本效益，还需要吸取很多教训。
从现在到明年 3 月在奥兰多举行的 Enterprise Connect 2024 大会期间，我们将获得其中的一些经验，我很高兴凯文-基勒（Kevin Kieller）将在 EC24 大会上发表关于 LLM 和人工智能在协作平台中的作用的演讲。他将与 Omdia 的布伦特-凯利（Brent Kelly）合作发表演讲，他们将共同探讨一些主要供应商如何在其协作平台中实施 LLM 和基于人工智能的功能。他们将详细介绍你需要了解的有关协作供应商使用的人工智能技术的信息，他们还将讨论一个我认为随着这些功能的推广将变得更加重要的问题： 在多供应商环境中使用生成式人工智能的机遇和挑战。
因此，我们已经到了开始了解人工智能在大规模部署时（或如果部署的话？稍安勿躁，这将是一次狂野之旅。
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