AI新規則（二）：在這個容易分心的時代，微軟希望AI能成為你的同事

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編者按：人工智能誕生至今已有60多年，美國的一些最大型的科技公司（Amazon、微軟、Google、Facebook等）才剛剛開始挖掘AI的潛能，並設法弄清楚人工智能將如何改變我們的未來。本文是《Fast Company》彙編的係列文章“AI的新規則”的第二部分，介紹的是微軟打算如何讓自己生產力套件去適應這注意力不容易集中的世界。原文作者是Mark Sullivan，標題為：In an era of distractions, Microsoft wants AI to be your coworker

AI的新規則（一）：亞馬遜的AI正在向不良UGC宣戰

“比Wite –Out修正液好點。”

從億萬富翁和大人物比爾·蓋茨嘴裏說出來的這話，可不是你預期對商業軟件現狀的評價方式——尤其是鑒於微軟的生產力工具（包括Word和Excel在內）幫他發了大財。

但是蓋茨認為，當今的商業軟件並不比數字時代之前的商業工具好多少。在去年七月份舉行的Microsoft Research Summit（微軟研究峰會）上，他對著一群微軟研究人員和學者說：“我曾經說過，讓計算機改進我們的工作的大部分機會就擺在我們麵前，而不是身後。”

盡管Microsoft Office肯定比Wite -Out 的功能更加強大，但蓋茨對計算機可以繼續改變我們工作方式的手段持樂觀態度是正確的。人工智能很快就可以將生產力工具帶到一個拐點。經過多年對文字、數字和圖片進行苦力般的數字化和格式化之後，未來版本的Word、Excel和PowerPoint會更加了解你的工作以及你的工作方式。智能算法會在數據裏麵找到模式和含義，並利用這些見解來幫助你更高效地度過一天。

向更智能工作軟件的過渡已經開始。微軟的Cortana 個人助理可以掃描你的電子郵件，並提醒你所做出過的承諾。該公司的企業軟件Microsoft 365裏麵有個MyAnalytics 工具，它會了解你的時間是怎麼度過的。一項PowerPoint的新功能會就演講的節奏向你提供建議。

但是微軟的研究人員眼光已經不局限在特定功能上，他們想向當今的知識工作者伸出援手。他們還在努力去了解21世紀工作本身的性質是什麼。該公司希望借助AI將工作拆分為更小的任務從而讓它們適應日益碎片化的工作日當中的可用時間片段裏麵。微軟希望開發工具來幫助大家在這個容易分心的時代為我們擠出更多的時間。這種策略可能是新一代更智能的Office的關鍵。

在互聯網時代，辦公商業軟件已經發生了很大變化，並且還會隨著AI的發展，合同工的大量使用以及零工經濟的興起而發生進一步的改變。移動設備讓我們可以在辦公桌以外的地方完成更多的工作，但它們也把我們的個人生活與工作生活攪和到了一台設備上。

隨著移動電話以及跨設備工作的興起，不管是在辦公室還是外麵，因為技術導致的分心已經達到了極高的程度。在一項對500多名員工的調查中，RescueTime 發現隻有10％的受訪者覺得自己可以控製自己的工作時間。加州大學爾灣分校教授格Gloria Mark的研究表明，大家平均每天切換計算機屏幕的次數為566次，每天檢查電子郵件的次數是77次。在她的樣本裏，Facebook用戶平均每天要查看社交媒體網站38次。

分散注意力的不僅僅是互聯網的信息過載。

在微軟研究峰會的一個演講中，Mark表示：“在信息工作場所，大家要不斷地兼顧互相競爭的各種需求，要不斷重新設定任務的優先級。研究表明，工作的範圍已經擴大，因此大家實際上要完成更多不同的項目，要做一天之內不斷地切換項目。”

這意味著工作節奏比以往任何時候都要快，信息要更加豐富，而且更加變化多端。我們要大量不同類型的工作，而且都是分成小塊去做。

但是Mark的研究表明，人們似乎在用一個比較舊的指標來衡量自己的生產力：分配給單一任務的持續時間有多長。與此同時，他們需要想方設法給這種需要埋頭苦幹的工作騰出時間。

對於我們很多人而言，專注投入的深度工作時代可能已經遠去了。微軟研究院首席科學家Jaime Teevan 認為，我們不應該再去嚐試讓舊的工作流程去適應工作日碎片化的新現實。

Teevan 說：“我們對要進入‘心流’狀態的顧慮太多了，但實際上，完成大任務是很難的；進入心流也是很難的。另一方麵，我們又有很多碎片化的時間，這樣我們可以把任務設置得很小，從而去適配我們的時間碎片化。”

自2014年以來，Teevan 一直在發表有關微生產力（microproductivity）方麵的研究，並且一直在談如何將其應用到技術產品上麵。她說“我們很努力地去思考如何幫助大家帶著這樣的意識去完成工作……也就是對任務他們是怎麼想的意識，尤其是帶著我們的生活是碎片化的意識。”

Microproductivity 意味著要把工作分成一係列隻需要很少時間來完成的小任務（“microtasks（微任務）”），然後朝著完成一個更大的目標而努力。

哪怕不是以係統化的方式，其實我們也已經這麼做了——比方說，我們會利用從這棟樓走到另一棟樓的五分鍾時間來回複電子郵件。Teevan建議，更多的工作可以分為以下幾類的微任務。

Teevan的研究表明，執行微任務可能是慢慢完成需要更長時間高要求任務的好方法。該研究還表明，你可以通過完成一些要求沒那麼高的微任務來開展大型項目的工作，然後等你對項目習慣之後再轉移到要求更高的任務。

這也是AI可以開始發揮作用的地方。Teevan 說，大型項目的某些部分也許可以分解為微任務並實現自動化，從而讓人去從事更具創造性和更需要投入的工作。

不過，微軟研究員Shamsi Iqbal認為，微生產力能定義每個人整個工作日的狀態。有些人的一天可能是高度碎片化的任務和長時間從事單一任務的混合。微軟已經開發了一些功能來幫助大家投入到更大的任務裏麵。比方說， Windows 10的Focus Assist功能可以配置為當你需要繼續維持心流時阻止各種通知和提醒。

如果說微生產力在你看來就像是個企業陰謀——把工作任務融入到每一天的每一分鍾的話，你並不是唯一有這種看法的人，這是對這個概念的普遍反應。但是研究人員說，微生產力其實跟工作沒有太大關係。它關係到的是更高效地完成相同數量的工作。已經過充分證明的對業餘時間和家庭時間的需求並不會改變。密歇根大學研究人員Walter Lasecki說，其實同樣的微生產力方法一樣可以用於個人的生活任務，比如組織假期或籌劃晚餐等。

微生產力並不會偷走你的自由時間，相反，這更多關乎的是讓給大家控製自己如何去度過工作時間。他說：“這是在為大家提供設計自己的工作流所需的工具。讓大家可以去控製自己的工作方式、工作時間以及工作表現，這讓我感到興奮。”

微軟剛剛開始把自己掌握的大量AI專業知識應用到它的生產力工具上麵。你會不斷看到該公司引入更多的新功能，那些新功能都是由它的算法中了解了你的偏好和工作流以及工作本身之後所驅動的。

其實它現在已經在收集一部分這些數據，並通過Microsoft 365的MyAnalytics 工具對其進行組織，這項工具可以告訴你在“專注”模式下投入了多少時間，跟其他人協作以及進行除工作以外的事情所花的時間。它會通過掃描你的電子郵件、會議、電話以及聊天來收集這些數據。如果你有同事的未解決請求它還會提醒你，或者當你在下班後打算向他人發送電子郵件時會警告你最好等到第二天早上。

微軟的MyAnalytics儀表板讓我們對該公司打算如何通過數據來改善工作有了一些了解。[圖片：由微軟提供]

許多功能主要由電子郵件收集而來的數據驅動的——如果你同意的話。Cortana 可以到收件箱去查看你所做出的承諾，並提醒你去兌現這些承諾。Outlook的“Focused Inbox”可幫助你確定電子郵件的優先級，其方法是識別與你經常合作的人潛在的重要電子郵件，並識別新聞通訊以及機器生成的郵件，然後轉移到靠下麵的位置。

像Teevan這樣的微軟研究人員及其在學術界的合作夥伴也在考慮機器學習如何幫助提高微生產力的事情。Lasecki 說AI也許可以分析你正在做的工作，然後跟你一起把它分解成較小任務組成的待辦事項清單。如果你是程序員，正在開發新的網站功能，則該項目邏輯上可能可以分解為這樣一些子任務，比如界麵設計，文檔編製，拉取開源代碼並進行研究等。根據它對這些任務的了解以及你的喜好、工作習慣和時間安排，人工智能還可以幫助你弄清楚什麼時候做什麼樣的工作比較合適。比方說，它可能了解到你一天中最有生產力的時間是上午中段和下午較晚時候，然後建議你在那些時段從事最需要創造力和專注力的任務。

這種野心勃勃的AI還沒有滲透到你的Office工具裏麵。如何才能將研究成果轉化為真實產品，微軟希望先要認真考慮清楚。盡管Teevan 說微軟正在努力縮短將研究想法引入Word、Excel、PowerPoint和Outlook等核心應用程序的過程，但這樣的未來不大可能一蹴而就。

為此，微軟正在請求研究界提供幫助，以將其微生產力研究轉化為實際技術。微軟已經為研究人員提供100萬美元的資金，這筆錢將用於開發利用機器學習和人工輸入將大型項目劃分為微任務的技術。它希望為那些能夠弄清楚哪些任務在移動設備上更容易做，或者哪些任務可以在一個設備上開始並在另一設備上完成的工具提供資金。

盡管這些研究的目標旨在超越當今的商業軟件，但它們並非純粹是推測性的。Teevan 在最近的播客中說：“我們大家正在進行的對生產力未來的研究，其實跟實際的未來無關，而是跟我們正在開發的產品直接相關。”

譯者：boxi。