AIGS를 표적으로 삼다: 제4의 패러다임 출시 모델, 제너레이티브 AI로 엔터프라이즈 소프트웨어를 재구성하다

ChatGPT 열풍이 전 세계를 휩쓸며 대형 모델 탐색의 물결을 일으켰습니다. 올해 4월 국내 주요 제조사들이 주요 모델을 잇달아 출시했다.

며칠 전 4Paradigm은 자사의 대규모 모델 제품인 'Shishuo 3.0'을 대중에게 최초로 시연했으며, AIGS 전략(AI 생성 소프트웨어)을 처음으로 제안했습니다. 생성 AI.

Shishuo는 엔터프라이즈 소프트웨어의 경험과 개발 효율성을 향상하고 "AIGS"를 실현하기 위해 다중 모드 대형 모델을 기반으로 하는 새로운 개발 플랫폼으로 자리매김할 것입니다. 그렇다면 AIGS란 정확히 무엇이고 AIGS로 포지셔닝하는 이유는 무엇이며 AIGS를 구현하는 방법은 무엇일까요? 네 번째 패러다임은 미디어 개발 데이에서 종합적인 답변을 주었습니다.

AIGS를 목표로 함: 전체 소프트웨어 산업을 변화시키고 비즈니스 가치의 질적 도약을 지원

Fourth Paradigm의 ​​창립자이자 CEO인 Dai Wenyuan은 현재의 B-side 소프트웨어가 매우 복잡한 상호 작용 경험을 갖고 있으며, 복잡성으로 인해 개발 수준이 극도로 낮음 효율성은 생성 AI를 위한 재구성 및 변환을 위한 충분한 공간을 남깁니다.

Dai Wenyuan의 견해에 따르면 지난 10여 년 동안 C 측 소프트웨어 제품은 더 높은 수준으로 연마되어 사용자 경험의 상한선에 거의 접근했습니다. 이에 비해 B사이드 소프트웨어 제품은 10단계 이상의 메뉴를 갖고 있는 경우가 많고, 기업용 소프트웨어의 기능을 자연어로 호출하기 어려운 경우가 많다.

“이제 GPT 작업 번역, 작업 분배 및 추론 기능과 결합하여 더 강력한 의미론적 이해 및 생성 기능을 갖게 되면 더 나은 대화형 방법을 통해 함수 호출을 실현할 수 있으며 더 이상 특정 A 함수를 찾을 필요가 없습니다. 10개 이상의 레벨이 있는 메뉴 디렉토리입니다. "

새로운 음성이나 대화 방법을 사용하여 상호 작용을 달성할 수 있다면 B-side 엔터프라이즈 소프트웨어의 사용자 경험은 의심할 여지 없이 획기적인 개선을 이룰 수 있습니다.

게다가 오리지널 B-side 기업용 소프트웨어는 고도로 맞춤화되어 메뉴 기반 개발을 기반으로 기본적으로 한 가지 기능씩 업그레이드되었으며 제품 관리자가 인터페이스를 그려내고 디자인하고 개발해야 했으며, 등, 최소한 월 단위의 개발 시간이었습니다. 새로운 형태의 인터랙션의 등장으로 기존에는 소프트웨어 인터페이스에서 기능과 실행 로직을 정리했지만, 이제는 데이터, API, 콘텐츠 레벨에서 기능과 로직을 다시 작성해 하늘 수준의 개발 효율성으로 진화하고 있습니다.

"ChatGPT가 더 이상 복잡한 메뉴와 기능이 뭉치지 않은 것처럼 대화 상자만 있으면 많은 일을 할 수 있습니다. 그리고 그 뒤에는 매일 반복되지만 변화를 느낄 수 없습니다. 과거에는 인터페이스 수준에서 소프트웨어가 업그레이드되었지만 앞으로는 데이터 수준에서 업그레이드될 예정입니다. 사용자 경험을 향상시킬 수 있으며 개발 효율성의 향상은 확실히 소프트웨어 산업에 큰 도약을 가져올 것입니다. 대형 모델은 새로운 생산성입니다. 대형 모델 인프라를 전체 소프트웨어 산업을 변화시키는 파일럿 프로젝트로 삼아 전체 산업의 비즈니스 가치와 비즈니스 모델이 도약할 것입니다.

오픈데이 당일, 4Paradigm은 현장에서 네트워크 케이블을 뽑고 Shishuo 대형 모델의 그림, 스크립트 작성, 드로잉, 코드 작성을 이해하는 능력을 보여주었습니다.

AIGS 실현: 부조종사 + 사고 체인 CoT 기능으로 도메인 소프트웨어 상호 작용의 새로운 패러다임 형성

Dai Wenyuan의 관점에서는 AIGS를 달성하기 위해 대형 모델이 반드시 광범위한 지식을 갖춘 종합 전문가이자 10종 경기 챔피언일 필요는 없습니다. 중요한 것은 이 모델에는 Copilot(부조종사) 및 CoT(생각의 사슬, 다단계 추론) 기능이 있다는 것입니다.

"기업 소프트웨어를 변화시키기 위해 대형 모델에는 언어 기능만 있을 수 없습니다. Shishuo 2.0에는 다중 모드와 Copilot이 추가되었습니다. 왜냐하면 많은 기업 소프트웨어의 데이터가 다중 모드이고 Copilot이 인간의 지시를 결합할 수 있기 때문입니다.

Shishuo 2.0에서는 직원이 음성, 이미지, 표, 비디오 등의 다중 모드 방식을 통해 Shishuo에게 질문하거나 지시를 내릴 수 있다고 보고되었습니다. Shishuo가 이를 이해한 후 네트워크로 연결된 엔터프라이즈 소프트웨어가 관련 기능을 수행하고 필요한 형식으로 답변을 출력합니다.

그러나 직원들은 엔터프라이즈 소프트웨어를 사용할 때 사람들이 기능을 하나씩 순서대로 수행해야 하는 복잡한 작업에 직면하게 됩니다.

Dai Wenyuan은 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 구체적으로 설명했습니다. 밝기와 대비를 조정하려는 경우 이것이 기능입니다. 하지만 P라는 글자를 더 얇게 만들면 단일 기능으로는 구현할 수 없습니다. 그 뒤에는 사람들이 그것을 달성하기 위해 경험을 바탕으로 소프트웨어의 각 기능을 실행해야 합니다.

"사람은 복잡한 일을 맡게 되면 수행해야 할 하위 작업을 뇌에서 단계별로 추론한 다음 단계별로 실행하게 됩니다. 기계로 대체하면 기계가 본다면 과거에는 같은 일을 해도 충분할 만큼 많은 사람들이 (데이터를 축적하면서) 1단계, 2단계, 3단계, 4단계를 거쳐 이 작업을 완료했는데, 이 루틴으로 요약하면 생각의 사슬이 형성됩니다.”

따라서 Shishuo 3.0은 Copilot plus Thinking Chain CoT가 많은 양의 데이터와 "전략"을 학습한 후 중간 논리적 추론 단계를 형성하여 복잡한 작업을 분할하고 실행할 수 있다는 점을 강조합니다.

요약하면 제4 패러다임은 AIGS 경로를 세 단계로 요약합니다.

첫 번째 단계에서 Copilot은 다양한 정보, 데이터, 애플리케이션을 동원하여 사용자의 지시를 완료하는 보조자 역할을 합니다. 이는 모든 기업 수준의 소프트웨어 시스템에 지휘관을 두는 것과 같습니다. 지휘관은 "사진을 20% 밝게 해주세요" 등 사용자의 지시를 듣는다.

두 번째 단계인 Copilot + 기업 규칙 기반의 "지식 기반"에서는 AI가 규칙을 참조하여 복잡한 작업을 수행할 수 있어 "대화 상자"의 기능이 더욱 풍부해집니다. 예를 들어, AI는 '인물 미화' 지식 베이스에 쿼리한 후 사진을 보기 좋게 수정하는 단계를 수행할 수 있습니다.

세 번째 단계, Copilot+CoT(Thinking Chain). 소프트웨어 시스템의 사용 행동은 결국 대형 모델에 의해 학습되어 이 분야의 AI에 대한 사고 체인을 형성하게 됩니다. 단계.

네 번째 패러다임의 AIGS 전략은 대규모 모델 뒤에 있는 Copilot+COT 역량을 기반으로 엔터프라이즈 소프트웨어를 새로운 인터랙션 패러다임으로 전환하고, 새로운 인터랙션에서 소프트웨어의 사용 프로세스를 지속적으로 학습하여 도메인을 형성하는 것을 의미합니다. 소프트웨어의 "사고 사슬".

Shishuo 3.0 출시 현장에는 금융, 항공 제조, 의료 및 기타 업계의 고객 대표들이 참석하여 제품의 라이브 데모를 진행했습니다. ChatGPT가 등장한 지 불과 두 달 만에 이미 많은 기업과 파트너가 생성 AI 분야에서 Paradigm과 심층적인 협력을 진행했습니다. 대형 모델을 기반으로 한 새로운 개발 플랫폼인 Shishuo는 더 많은 파트너 및 기업 고객과 협력하여 생성 AI로 기업 소프트웨어를 재구성하고 기업 소프트웨어의 유용성과 생산성을 공동으로 향상시킬 수 있는 기회를 모색할 수 있기를 기대합니다.

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