# 從 GenAI 發展到生產力產品應用及啟發

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↓↓↓以下開始共筆 🙌 ↓↓↓

講者背景
Microsoft Studio 8 團隊，2022 專訪：
https://blog.userxper.com/interview-yu-hsiu/

>Gen AI 生成式人工智能
>2013年就到中國(Studio 8)，所以用字跟台灣會比較不同
>產品設計、創新、AI
> 3 條產品線（產品是面全球）
>主要生成底層技術結構
>今天更多是個人經驗分享
> 因 AI 每天都在變化，會盡量著重在從一個事物本質到動態變化的過程
>當在選產業的時候，你的夢想是什麼？

## 我的 AI 旅程

從2013年搜尋引擎開始
從商業角度而言，並非是產品做得好不好
先行者有先行者的優勢，可以建立他的品牌、使用者習慣

儘管想做出差異化，也難以從大局上做出巨大的改變
Bing 必應：有求必應
從哪邊可以做出差異化？

2014年人工只能助理時代
Hi, I'm Cortana (ask me a question)
當時帶領團隊把 Windows 體驗如何從安卓帶到iphone

### 了解意圖，多輪對話是一種期待

語音可比較精準
在資料庫做關鍵字的比對詞
但技術沒有辦法支援到好的體驗
大部份的對話在一個輪回就結束

很多人上來問的都不是正常的問題

微軟小冰（補足技術的不足）：為什麼身為助理我一定要回答？

透過某種關鍵詞，作話術數據資料庫帶入，讓看起來好像很懂你
>多輪對話天花板

人工智能助理，對AI 不一定是要解決一個事情，是如何透過情緒支持維持對話進行


探討情緒是什麼，如何建立信任感
深度擬人化，情感的陪伴

因此把這個技術帶入 QQ對話、寫詩作畫創作出版、唱歌拍 MV、微信公眾號代管
文字識別、處理，讓看見一張圖能進行處理，也思考要如何講的自然

技術無法達到
無法帶來更多知識

提出不同互動模型

2022 年中看到了 LLM 的奇蹟，chatbot
機器做的會議摘要可以用嗎？
讓他們從 3.0 換到 3.5 驚呆了
copliot mobile version 和相應的服務是當時產生的

AI 進入生活

### 關鍵技術重塑產品體驗

| **類別** | **2011 - 2014** AI 進入生活| **2015 - 2022** AI 在不同場景的應用| **2022 - Now** Gen AI 的爆發|
|-------------------|----------------------------------|----------------------------------|----------------------------------------|
| **智商 (Intelligence)** | 語意分析、關鍵字匹配 | 多種語料搭配，多輪對話 | 意圖理解、語言生成，多輪對話 |
| **情商 (EQ)** | 無法共情 | 情感分析、共情 | 情感分析、共情表達 |
| **視覺 (Vision)** | 視覺識別剛起步 | 視覺辨識開始普遍 | 視覺與語言的多模態 |
| **語音 (Voice)** | 語音識別不精準，發音機械化 | 語音識別精準度提升，發音抑揚頓挫 | 語音識別精準度提升，說話語氣自然 |
| **場景 (Scenarios)** | 手機為主 | 智能音箱、智能汽車、停車場等 | + 自動駕駛、機器人、代理人等場景 |

AI 開始滲透到生活裡面，最大的關鍵來自意圖的理解，跟語言生成的邏輯提升，自然的進行多輪對話

不需檢索資料庫，可以按照邏輯原理，如何進行對話和多輪對話
產品體驗完成目標，需要技術支持

## 生產力 AI 設計

微軟主要的是一系列的生產式工具
而我們老牌公司也在內部驅動自己，要如何更好的服務客戶

在比拼下消費者要什麼？我們如何滿足她？
如何放置到原來的產品裡面
-> copilot

>Copilot is the UI for AI
>約全球500強企業，百分之70已經開始在用
Full Keynote: Satya Nadella at Microsoft Ignite 2024
https://www.youtube.com/watch?v=3YiB2OvK6sY&list=PLFPUGjQjckXHXCik0ZBGmSbSBI4zS18TI


Copilot 賦能應用工具的挑戰

>試著想想：如何很短的時間內，將Copilot 賦能...
微軟是 20 萬人的公司
prompt design system

[Home - Fluent 2 Design System](https://fluent2.microsoft.design/)

>[!Note]
>Buck Design 重塑微軟品牌視覺與動畫案例
https://buck.co/work/microsoft-app

流程、關鍵
有哪些模組
有哪些交互應該要遵守的
具體交付框架

**Copilot 3 種交互方式**
- Immersive
- Assistive
- Embedded

沈浸式
語言
用戶查找資料需求
In-app 輔助模型
怎麼在用戶需要的時候進行輔助
嵌入式模式進行翻譯

而這些也就一直在迭代y

Pages 裡面可以共同協作

討論的是人與機器之間合作的模式

三個主要設計準則
1. 人還是主要的決策者
2. 避免 copilot 人性化
3. 考慮道德與負責任

相對的設計模式（Design Pattern）
1. AI Notice Pattern ：去區別什麼是人產生什麼事AI 產生
3. Suggested Prompts Pattern
4. Feedback Opportunities Pattern
[
Hands-on tools for building effective human-AI experiences](https://www.microsoft.com/en-us/haxtoolkit/)


案例（2024.05 Version）：
- 零輸入狀態➡️輸入過程➡️處理狀態➡️輸出結果
- 參照來源
- 用戶有機會驗證是否有實際的參考來源，給予用戶結果反饋的可能
- 形成環境的閉環，獲取他需要的內容

[Copilot Microsoft](https://copilot.microsoft.com/)

案例（2024.12 Version）：

**負責任的 AI（Responsible AI）**
需要審核通過才能發佈
- 公平性
- 可靠性和安全
- 負有責任
- 包容性
- 隱私權和安全性
- 透明度
>美國和歐洲法規都要遵守，所以比起其他男比較多

[Microsoft AI](https://www.microsoft.com/zh-tw/ai)
**其他 Gen AI 功能設計**
- Augment 增強補助
- Replace 替代
- Re-Imagine 重塑體驗

案例：
- 寫信件的痛點：不知道如何開始，但如果使用 Copilot 可以直接寫出來
(增強補助)

> Max：HAX 有個中文版，只有減化的內容，搜到的請留意，建議還是看英文再自己翻譯

思考哪些是可以增加體驗塑造

小結反思：
設計的過程因為 Gen AI 而變不同嗎？
為 Gen AI ...
下一步的設計挑戰會是什麼

## 機會與啟發

哈佛商業評論：100 個 GenAI 應用案例
[AI Now Report: The top 100 use-cases for generative AI](https://learn.filtered.com/thoughts/ai-now-report)
[How People Are Really Using GenAI ](https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai)

Gen AI 市場現況觀察
KIller app 沒有影、AI 原生待證明，手握場景不著急，內部提效暗暗行
by AGICLass.ai 孫志崗

做技術公司很多，但最大的問題是做技術的公司不懂場景
有業務的公司不懂 AI
勝出的還是回到商業的本直

>回到業務、交付、服務誰可以做到最好，而不是誰技術比較行
進行探索和嘗試


### 個人
有意義的目標、建立關係、提問例、鑑別力
一人創業家
要懂得與客戶建立關係
有專家才能進行評審

現實狀況
我們在面試的過程有很多年輕人來，如不懂得使用 AI 來進行 prepare，表現都會不太好
在 AI 之上再去做創造

了解 AI 技術結構
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- 提示詞很重要（仍有改善空間）：是敲開的一把鑰匙，比如用英文得到的會好很多
- 函示呼叫：大模型語言需要做 external 的函示呼叫，才能涵蓋在回覆裡面
- 檢所增強生成：企業有自己的數據集，多數非企業的 AI 使用並非專門的 AI，而是放話式的，因他一開始訓練就不是專門的，先提供內如才有辦法更精準的回達，以減少幻覺
- 不只提供內容，也藉由微調，讓大模型進行生成


相關學習資源
[Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/zh-tw/)
[Deeplearning AI](https://www.deeplearning.ai)

AI Agent（LLM Agent）
- 有記憶力
- 要頗析個人的思考過程，很清楚的 Planning，再參照 Memeory，才可能做批判和反省
- 才能提供更好的服務
重要因素：感知環境、協調合作

Agent 跟人的互動，是否可以糾正？
與人的關係會如何交互和運行
大概會在兩年內有答案

### 企業
1. 釐清企業AI 轉型的目的
2. 數字化轉型再延伸
3. 流程、產品、客戶來思考

- 數字化轉型再做盤點
- AI 加值，平台行應用和場景

未來
- 需要的是創意思考
- 帶團隊做驗證和學習
- 需要老闆的支持和資金

* 建議從右邊開始（小步快跑）
- 檢視現有的業務流程
- 把資料做重新運用，才進行增長
- 加上 rag 應用
- 把客戶服務壓力減輕、單量減少，提高企業效能
- 能有機會做更多的機會和探索


並開始想AI 的定位要載哪裡？
>Copilot 是聚焦在應用

### 社會
-AI 道德與行為問題
>Character AI 讓青少年沈迷致死、部分 AI 已學會欺騙人

思考的是如何將這個時代引領到更好的發展

-AI 對齊國家、社會價值

[What Makes Life Meaningful? Views From 17 Advanced Economies](https://www.pewresearch.org/global/2021/11/18/what-makes-life-meaningful-views-from-17-advanced-economies/)

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💬 聊天區

竟然還有講者背景，好讚❤️

Max 老師一直被 cue >////<
幫偶像紀錄

好可愛

我之前很無聊會問 siri
愛不愛我之類的XDXD
我也玩過！他會唱月亮代表我的心，但跟抽卡一樣要一直試ＸＤ
戀愛AI的app超多 同事最近在玩卿卿我我

詐騙務必要小心
聽起來很奇怪的直接掛斷
尤其不懂科技的親友要特別留意