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ChatGPT是否将终结PPT时代?AI办公软件的革命冲击职场写手

面对做不完的PPT,受访者说,“我反感,但我又依赖于它。”(视觉中国/图)

黄泽森近几天都在探索ChatGPT-4的边界。在社交平台上,他不禁感叹,“‘赛博纺织工’竟是我。”

25岁的黄泽森毕业于中科大少年班学院,现为加州大学洛杉矶分校的在读博士,主修空间物理。

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GPT的出现,让全球科创界在人工智能领域的探索路径清晰许多。百度CEO李彦宏在3月17日参加亚布力中国企业家论坛年会上断言,人类第四次科技革命主要是人工智能。前一天,李彦宏为其人工智能产品“文心一言”开了一场线上发布会。

据百度的数据,截至3月18日上午10点58分,排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务测试的企业用户达9万家,文心一言首日邀测超60万人申请。

GPT-4在代码输出、数学公式论证上的惊艳表现让黄泽森感受到什么叫“工业革命级别的效率提升”。这让他想起两百多年前那台开启第一次工业革命的“珍妮纺纱机”,其效率较旧式纺车提高8倍。“现在的人就像珍妮纺纱机发明前夕的纺织工,一夜之间不知所措了。”

为一份PPT卷了三个月

如今没有人再坐在旧式纺车前纺纱,但许多职场人都无可避免地要坐在办公室里写PPT。

PPT(PowerPoint)是微软Office办公软件内的一款图形演示文稿软件,并成为其他具有演示功能的电子幻灯片的“统称”。办公软件是现代人类社会的重要生产工具,PPT相较其他软件而言,常常作为职场交流的首选。

无论在哪个行业,做PPT都是基础能力。“新人PPT做得好会很吃香。”黛安在一家咨询公司已工作三年,PPT是业内交流的主要方式。作为初级员工,她每天有70%的工作是做PPT,大多用于企业内部沟通或对外合作洽谈。

与其他行业不同的是,黛安所处的咨询行业,其销售的产品就是PPT本身,“要把PPT卖出去,前提就是要画好它”。

在客户眼中,PPT有没有“画好”,美观度是最直接的衡量标准。

黛安曾经遇到一个制造业客户,对美观度的要求甚至超过内容,反复检查方框对齐的问题。这个客户本身在企业内部非常看重PPT,部门间也在相互“卷”,他们要求黛安画的PPT也要接近他们的风格。

客户的苛刻立即传导到黛安的项目组,“团队内部可能也疯了”。整个团队从找图标、图案、配色,甚至抠到PPT里的每个字眼。在黛安看来,调整前后两个词的语义常常无实质差别。

“一份二十多页的PPT花了三个月,改了几十遍。”那段时间里,黛安“看到PPT都想吐”。

黛安后来想明白,当时那个制造业客户百般刁难的根本原因在于客户团队中大部分人并不想做这个项目,只是董事长的个人喜好,董事长看到三个月的成果不过如此,只能把项目毙掉。下面的人用这种办法把项目拖黄。

尽管黛安的工作对PPT要求很高,强度也很大,但她认为这就是她工作的一部分,“不算消耗”。

以往,黛安做PPT的周期等于做项目的周期,其中大量时间花费在信息收集和整理。

这两天,黛安已开始使用ChatGPT来为其处理大部分耗时的工作,比如会议及访谈记录整理、PPT框架设计和文字内容等,有时候它给出的框架比人想的更细致。一般来说,咨询公司需要经过很长时间会议,充分讨论后才能最大限度地罗列出可能的要点。

ChatGPT还能承担一部分搜索的功能,比如需要什么数据,可以直接向它提问,甚至可以要求它总结一份企业年报的结论。黛安说,“我要做的就是把这些内容再结构化。”

但她也意识到,凡是需要跟人打交道的工作,机器很难代劳。比如,机器能够忠实记录访谈内容,却无法在访谈中读懂受访人的言外之意,洞察客户心底的真实需求。

在南方周末记者采访的近十位受访者中,不少人对GPT技术成熟度存疑,他们乐观地认为自己所从事的内容创造和观点输出工作是机器无法替代的,AI技术的作用在于流程优化和效率提升。

“PPT竞赛”

最巅峰的时候,卢茜一天做了五个PPT,“连呼吸都是PPT”。

卢茜在长三角某城市从事企划工作,她的部门领导纯甲方出身,习惯阅读PPT,“把PPT当作Excel的展示版”。很多时候,在Excel通过筛选就能获得的数据结果,卢茜需要把它们搬运到多个PPT呈现出来。就连临时开会,她都要现做一个PPT。

更令她抓狂的是,当方案需要改动的时候,哪怕只是改动一个活动城市,都要为此重新做一份PPT,否则会被认为“毫无创新”。

一次偶然,卢茜发现提案创新的“秘诀”。

向领导汇报新提案时,她有一回沿用了此前被否定的提案的PPT模板,领导的第一反应是,“这跟之前的不是一模一样吗?”她这才意识到,是模板的问题。她找了个新模板并将内容原封不动地复制进去,重新汇报后,提案顺利通过。

出现这样的情况,卢茜也能理解,“公司大领导要看各部门送来的PPT,加起来少说能有一百多页,哪有精力慢慢看呢?”

部门间也存在着“PPT竞赛”。卢茜的领导会盯着兄弟部门的PPT汇报页数,如果页数少了,团队所有人都会收到消息提醒。在部门领导汇报的前一刻,团队每个人都在做PPT修改完善工作,从页数、配色、格式到内容都会改,“当领导开始抠细节,就是最可怕的事情”。

事实上,卢茜知道很多沟通并不需要PPT,大量时间在“绣花”和满足老板个人喜好。

她的上一家公司同样是从事企划的,当时的CEO说与其花精力做PPT不如直接给出结论,拿出数据论证,三句话内都说不清楚的提案根本不值得去做。

在她看来,一线的执行人员根本没有时间去阅读PPT,只需要明确告知他们具体执行哪几项工作。而作为PPT写作者,写完百来页PPT后,也没有精力去看其他人的PPT。

卢茜受不了PPT的折磨,在现任公司提交了辞职申请。申请后,是她做PPT最少的一段时间,即使要做也会快速解决,“对待大多数PPT超过两小时都是对自己的不尊重”。

在进入职场前,很多人在学生阶段就要做各种PPT。

廖明在国内一所大学读博,两周一次的组会汇报、中期答辩、课程都少不了做PPT。读到博三,除了自己的PPT外,他还要帮导师做PPT,导师每申请一个基金项目的课题,就要做一个PPT,“2023年一下子申请了八个”。

给导师做PPT难度更高。页数非常多,光是汇报就要汇报一个小时,最多时他给导师做过160多页的PPT,“要把所有成果堆上去”。

但帮导师做PPT也没给廖明带来多大好处,反而弄得“上面不理解,下面也不理解”。做PPT费时费力,导师还觉得他没干啥活,师弟师妹也觉得他不做实验,有时候还会耽误自己的工作。

“那我的价值在哪里?”

得知微软推出Copilot,小文的第一反应不是“解放”,而是担忧,“那我的价值在哪里?”

她是西北某省一所学校社会学专业的大四本科生。目前,她在当地一家基金会实习,包揽了基金会大多数做PPT的活儿。这些PPT大多以资料梳理汇总为主。

按照小文的效率,在前期资料已整理好的情况下,她处理一个PPT要四小时起步。要是算上自己搜集整理内容、核对信息的时间,制作周期就要拉长到1-2天。加上学校的PPT任务,小文几乎每天都在跟PPT打交道。“我反感,但我又依赖于它。”

对小文来说,在西北可选择的就业岗位不多,做PPT这类文字处理工作恰好是她能赖以谋生的技能。

跟大多数人一样,小文期待着办公软件变得更为“智能”,她再也不必将大量时间消耗在这些基础工作上,但像她这样的普通大学生获得企业工作机会的难度可能也将大大提高。

忧虑的不止小文,连从事创造性工作的黛安也流露出些许悲观情绪,她和朋友们都在想,“我们是不是要失业了?”

在与南方周末记者交谈的间隙,黄泽森将这一问题抛向ChatGPT,很快得到它委婉的回答,“很难准确预测GPT-4或AI语言模型取代哪些工作,但可能会影响到设计重复任务或严重依赖处理和理解文本的工作”,并列举了30种文字处理相关的职业。

“在文字工作上,人类很难干得过它,但涉及人与人沟通、拓展知识边界的工作无法被取代。”黄泽森说,后者反而更乐见享受技术变革带来的效率提升。

外包一页PPT要花两三千元

基于中国大量的PPT需求,PPT服务业应运而生。

徐安石近期看到不少同行都在转发GPT-4的相关资料,由于未能亲身体验,难料其对自身的影响。他是深圳市鸣天影视传媒文化有限公司的CEO,这家公司进入PPT服务行业已有九年,PPT设计是他们的三大工作板块之一。

徐安石向南方周末记者介绍,他们的PPT客户是地产、新能源等头部企业、政府单位等。

他的公司一款PPT的设计团队配备四名成员,包括主视觉、项目AE、项目对接和设计师。“行业内价格差异较大,提供个人定制需求的服务报价在2000—3000元每页。”

“(人工智能)对价格较低的(PPT设计企业)会有冲击。”徐安石认为,客户诉求不高的情况下,AI就能帮其解决。对于提供定制化需求的高端PPT设计而言冲击较小,AI反而能提供帮助,比如提供可参考的设计方向。

知道演示是一家2019年成立于安徽滁州的创业公司,CEO董贵超在2016年开始全职提供PPT设计服务。

“目前Copilot还未开放使用,暂未受到影响。”董贵超的看法与徐安石相似,他们认为技术会替代一部分初级PPT设计从业者,帮助中高级从业者更好地提高制作效率。

董贵超认为,“想象中(对行业)会有影响,但效果有限。”一是Office365需要付费,二是网络连接性差,对中国用户不友好、三是技术在表达上的准确性问题仍未解决。

“很难完全推广开,要看面向普通用户时的傻瓜程度。”董贵超认为,使用Copilot的很可能是技术探索者,而他服务的是不会、不愿、不专业的人群,“这种信息差会长期存在”。

中文数据仍存在“数据孤岛”现象

从微软官方资料来看,Copilot主要在英文环境中运行,对非英语国家用户的指令是否能够准确理解目前还不清楚。目前,Copilot是否能在中国上线仍未可知。

仅从翻译水平来看,GPT-4之前的版本就已具有较高的准确度。

北京语言大学汉语国际教育研究院助理研究员饶高琦长期研究计算语言学,他曾让ChatGPT将“老王说,他自信也行,普信也行”翻译成英文。

在中文语境下,这句话中的“他”显然指老王自己,而机器翻译往往会出错。令饶高琦惊讶的是,ChatGPT对语义的理解是准确的。“语言障碍会存在,但用户越来越难以感知。”

尽管OpenAI没有公布训练数据来源和训练细节,但学术界已公开的大量精密标注的数据,对GPT来说都是很重要的知识来源。饶高琦推论,GPT或许还被“喂”进海量未标注数据,从而让其在自然语言处理上有着出色表现。

饶高琦近日常听到圈内人自嘲,“自然语言处理终于成为人工智能的主流领域,没几天就把自己‘干没了’。”自然语言处理中很多传统任务,如一些序列标注任务似乎可以不必做了。

但对AI大模型做事实一致性检查仍然重要。饶高琦介绍,在国内,百度常与高校合作举办事实一致性和知识图谱相关的技术测评,国内研发机构的成绩也在进步。紧跟OpenAI推出人工智能产品的百度和智源,被看做中国AI大模型的代表,尽管百度“文心一言”引发了国内一些网友的轻视和批评。

饶高琦分析,中美在GPT模型这一技术路线的选择上几乎同步,但OpenAI成功一方面在于其坚持GPT技术路线,不断挖掘潜力;二是其非营利机构身份,在数据获取上有些许便利,且不像上市企业那样有过于紧迫的营收压力。

目前中文数据仍存在严重的“数据孤岛”现象。

“比如,中国大量优质知识数据在知网、超星等图情服务商手中,更多生活、社交和业务领域数据分布于各大企业,仅凭一家公司是无从获得的。”饶高琦解释,加上中文数据良莠不齐,这意味着要做一个专注中文的大语言模型,目前情况下能够喂进去的数据是有限的。

(应受访者要求,文中黛安、卢茜、廖明、小文为化名。)

南方周末记者 周小铃 南方周末实习生 柯昕煜

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