微软周三报告的收益超出预期，由于其Azure云业务增长推动，本周七大“辉煌七巨头”科技公司中的五家公布了季度业绩。 “人工智能驱动的变革正在重塑工作、工作工件和每个角色、职能及业务流程的工作流，”CEO萨蒂亚·纳德拉在新闻稿中表示，“我们正在扩大机会并获得新客户，帮助他们利用我们的人工智能平台和工具实现新增长和运营效率。” 关注的焦点是Azure，这是微软增长最快的部门，由于公司强调人工智能，该部门吸引了数十亿美元的投资。根据新闻稿，该部门收入飙升了22%。与此同时，谷歌母公司Alphabet透露，其云业务同比增长了近35%，达到113
编辑注：本文讨论自杀。如果你或你认识的人正面临自杀念头，可以获得支持。在美国，通过拨打或发短信988联系自杀与危机生命线。国际资源方面，国际预防自杀协会和Befrienders Worldwide可以帮助找到危机中心。 佛罗里达州的母亲梅根·加西亚敦促其他家长注意Character
在谷歌2024年第三季度盈利电话会议上，CEO Sundar Pichai宣布，AI系统目前为谷歌产品生成超过25%的新代码，人工工程师对这些贡献进行审查。这突显了AI在软件开发中日益增长的影响力，Pichai指出使用AI来增强编码过程，从而提高生产力和效率。 谷歌并不是唯一一家；2024年Stack Overflow调查显示，76%的开发人员正在使用或计划使用AI工具，而92%的美国开发人员报告在他们的工作中使用AI编码工具。AI辅助编码在2021年GitHub Copilot推出后获得了显著关注，利用OpenAI的Codex模型，促进了代码建议和新代码的创建。GitHub Copilot最近扩大了其能力，涵盖了非OpenAI的模型，如Anthropic的Claude 3
根据谷歌及其母公司 Alphabet 的首席执行官 Sundar Pichai 所说，该公司现在利用 AI 生成超过 25% 的新代码，这在他们最近的盈利电话会议中透露。 Pichai 解释说，谷歌正在“内部使用 AI 以增强我们的编码过程，从而提高生产力和效率”。 他指出：“目前，谷歌所有新代码中有超过四分之一是由 AI 生成的，随后由工程师审查和批准。 这使我们的工程师能够在更短的时间内完成更多工作。” 虽然使用生成性 AI 编写代码的概念并不完全是新的，但它可能会导致软件工程职位的减少，尤其是初级职位，因为剩余的员工可能会承担更多责任。 今年早些时候，初创公司 Cognition Labs 发布了其 AI“软件工程师”Devin，它可以在很少有人参与的情况下执行整个工程项目。 此外，据报道，去年 ChatGPT 在通过谷歌编码面试时展示了 Level 3 软件工程师的能力。 然而，利用 AI 进行代码生成可能会引发版权问题并带来安全漏洞，尤其是在 AI 是在专有或过时代码上进行训练的情况下。 一些采用 AI 生成代码的公司已经面临着由于人类监管不充分而导致的中断和网络安全问题。 谷歌正全面致力于 AI 计划，例如在 Google 搜索的顶部展示 AI 概述，利用 AI 工具增强 YouTube，并开发新的 Gemini 模型。 报告称，谷歌计划于 12 月推出其最新的 Gemini 模型，可能名为 Gemini 3
瑞典AI初创公司Sana在去年一月经历了兴趣激增。总部位于斯德哥尔摩的团队在与企业客户管理电话和会议方面面临挑战，这些客户包括德国制药巨头Merck、交易平台Robinhood和瑞典家电制造商Electrolux。这些公司对Sana设计的AI工具感兴趣，这些工具旨在解释复杂的内部数据库和系统如Salesforce。虽然这些高知名度账户带来了巨大机会，但冗长的入职过程使得很难追求新客户。这促使创始人Joel Hellermark重新思考他们的策略。 Hellermark提出推出一个免费版AI代理，可以起草电子邮件、生成会议记录和填写简单表格——这些服务以前提供给企业客户。推出这一免费层六个月后，大约有10万个额外的工作场所注册，拥有超过五名成员的团队每位用户每月支付30美元。Sana最近以5亿美元的估值筹集了5500万美元，以增强其研究能力并支持在美国的商业增长。 “对于接下来的十亿AI用户，我们需要一个根本不同的用户界面，”Hellermark对《福布斯》解释道。“公司面临的主要障碍是需要与微软合作，这可能相当麻烦，或者从头开发AI助手。” 由风险投资公司NEA牵头的融资轮次虽然与近期AI公司如OpenAI和Anthropic筹集的大额资金相比较为适中，但使Sana的总资金超过1
随着人工智能在我们日常生活中变得越来越普遍，其影响最明显地体现在我们与公司、产品和服务的互动方式上。从辅助客服的聊天机器人到为个人用户量身定制的个性化推荐，人工智能技术得到了广泛应用。这种转变从根本上改变了消费者定期使用产品和服务的方式。 **客户体验的超级个性化** 超级个性化利用数据为每个用户精心定制产品。这种方法让企业和政府机构超越了广泛的用户分类，进而根据个人偏好和行为提供高度个性化的产品和服务。人工智能系统分析客户数据，包括过去的互动和参与模式，以建议适合特定需求的量身定制产品。虽然这种程度的个性化在电子商务和类似Netflix的流媒体服务中很普遍，但它也在扩展到银行、医疗保健和政府等行业，从而提高客户总体满意度。 **会话界面的兴起** 生成式人工智能显著影响了会话界面的发展，使用户与产品之间的交互更加容易。传统的用户界面可能复杂且不直观，使用户很难浏览和利用各种功能。会话系统允许用户直接传达他们的需求，使人工智能能够有效地执行任务或引导用户。每天的工具中越来越多地集成了这种功能，通过标志或表情符号提示人工智能辅助，提高了可访问性和用户体验。 **人工智能驱动的情感分析与客户洞察** 人工智能也用于通过分析社交媒体、评论和直接反馈来评估客户情感和反馈。通过理解客户情绪和分析行为数据，企业能够改善其产品，预测客户流失，并主动参与有风险的客户。人工智能通过评估以往的互动和满意水平，形成客户保留和追加销售的策略。此外，人工智能通过动态定价模型优化采购和定价策略，这些模型会根据供需实时调整。 **翻译和本地化的进展** 生成式人工智能和大型语言模型（LLM）大大简化了产品的本地化和翻译，使企业能够以其母语与用户互动而不需要耗费大量人力。尽管过去的翻译工作需要大量的努力，人工智能使这个过程变得高效且具有成本效益，即使是较小的公司也能使用。通过用户反馈和互动，LLM随着时间提高了准确性，确保翻译质量的持续改进。 总之，人工智能正在重塑整个客户旅程，从入职、购买到保留和持续参与。这项技术促进了无缝体验，确保消费者从他们与产品和服务的互动中获取最大的价值，从而增加满意度和忠诚度。
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