在现代业务流程中，生成式AI的应用已不再局限于工具的使用，而是进入了系统化整合阶段。
超越这个阶段，一个全新的智能时代——“交响智能”正等待着我们。
本文将从迭代工作和流程工作两个视角，探讨生成式AI应用的现状与未来前景。
迭代工作
在之前的一篇文章中，我们从“迭代工作与工具”以及“流程工作与系统”这两个视角，分析了如何让生成式AI执行业务任务。
迭代工作是指人类半无意识地组合多个独立的具体任务，并通过试错方式推进的工作。
对于这种迭代工作，工具是最佳选择。通过选择适合各种任务的工具，可以高效地推进工作。因此，有必要组建所需的工具包并熟练掌握其使用方法。
目前，在业务中利用生成式AI的绝大多数情况，都将其作为一种工具。
关于利用生成式AI提高业务效率的大多数讨论，几乎都指的是在人类现有用于迭代工作的工具包中，加入这种新型且强大的工具。
迭代工作的问题
另一方面，正如前一篇文章所指出的，工具在迭代工作中带来的效率提升相对有限。
随着工具效率的提高，人类最终会成为瓶颈。归根结底，人类工作时长的限制无法逾越。
此外，资深员工与新员工在迭代工作的效率和准确性方面存在显著差距，且这种差距难以弥补。因此，即使你希望下个月将工作量翻倍，如果没有具备资深技能的人员，也无法应对。
为了解决人类成为瓶颈的问题，最终还是要将一切都替换为人工智能。
然而，当前的生成式AI尚未达到那种水平的性能。
而且，即使是看似简单的迭代任务，仔细审视也会发现它由大量无意识的任务组成。
正因为如此，它们无法被简化为传统的IT系统或任何人都能遵循的手册，因此不得不依赖于人类的熟练程度。
除非将这些大量无意识的、需要熟练度才能完成的任务进行整理，并将其所需的专业知识编纂成规范化的知识，否则无论生成式AI的性能如何提高，都无法取代人类的工作。
转化为流程工作与系统化
为了在生成式AI当前性能限制内分配任务，以及组织无意识任务并将其专业知识规范化，将试错式的迭代工作组织成标准化的流程工作具有重要意义。
标准化的流程工作不仅适用于工具，也适用于系统。
在流程工作中，既有由生成式AI执行的任务，也有由人类执行的任务。通过系统将这些任务连接起来，整个流程工作就变得可执行。
转化为流程工作和系统化会产生几个显著的效果。
一是生成式AI针对单个任务进行专门化，从而明确了如何优化生成式AI在每个任务上的效率和准确性。
二是多名工作人员可以向生成式AI添加知识，并且其益处惠及所有人。
三是工作内部的任务分工可以很容易地逐步转移给生成式AI。
通过这种方式，将迭代工作转化为流程工作，并将生成式AI在各项任务中所需的知识作为系统进行积累，智力工作将像工厂流水线一样趋向自动化。
并且，通过融入随着时代发展而进步的生成式AI基础性能提升，并利用为各种任务积累的专业知识，将有可能使整个流程工作成为由生成式AI驱动的自动化过程。
虚拟智能
以上是从迭代工作与工具、流程工作与系统角度进行的分析。
我最近写的另一篇文章进一步发展了这个讨论。
在那篇文章中，我触及了虚拟智能编排的话题。
目前以及在不久的将来，由于性能限制，生成式AI在专注于特定任务时，其效率和准确性表现更佳。
因此，正如之前关于流程工作和系统的讨论，一种理想的机制是通过系统连接针对每个单独任务的专业生成式AI。
然而，即使生成式AI的性能显著提高，在一次处理运行中通过切换角色和利用不同知识进行处理，可能比简单地并行处理各种任务更高效和准确。
这种方法将消除连接生成式AI所需的系统。类似于系统集成的操作将发生在生成式AI内部。
此外，从需要改变系统才能重新安排或添加任务的情况，生成式AI本身将能够灵活响应。
这意味着将已经流程化和系统化的任务重新回到迭代工作。
然而，经过流程化和系统化过程后返回的迭代工作，将处于一种可重用知识已形成的状态，即使增加生成式AI的数量或更改其版本。
这解决了人类迭代工作的问题，并使执行类似人类的灵活任务成为可能。
在这里，我将生成式AI在单次执行期间切换角色和知识的能力称为“虚拟智能”。这类似于计算机的虚拟机。
正如虚拟机技术在一块硬件上模拟运行完全不同的计算机一样，单个生成式AI通过在多个角色之间切换进行处理。
生成式AI已经自然地获得了这种虚拟智能能力。这就是为什么生成式AI可以模拟涉及多个人的讨论或生成包含多个角色的 novel。
如果这种虚拟智能能力得到提升并获得足够的知识，它将能够执行迭代工作。
智能编排
此外，我将自由组合多种角色和知识以执行任务的能力称为“智能编排”。
这类似于处理多个虚拟机的编排技术。
正如编排技术通过在需要时启动必要的虚拟机来高效运行系统一样，具备更高智能编排技能（虚拟智能的一项能力）的生成式AI，将能够在适当利用大量角色和知识的同时，灵活地执行迭代工作，并保持效率和准确性。
交响智能
达到这个阶段的生成式AI可以被称为交响智能。
正如一个管弦乐队，每位乐手都精通自己的乐器，在履行各自职责的同时演奏出一部完整的作品，交响智能也能演奏出智力工作的交响曲。
这种交响智能是一个新概念，代表着生成式AI的一个终极目标。
然而，交响智能本身已经存在。
它就是我们人类的智能。
正是因为我们拥有交响智能，我们才能通过迭代工作，无意识地灵活执行复杂的智力任务，并运用大量的专业知识。
最后：AGI 的形式
通过为能够模拟交响智能的生成式AI提供流程工作过程和其他任务的知识库，它将能够处理多个迭代任务。
随着它能够处理大量不同的迭代任务，它可能会掌握这些任务中知识的共同原则和结构模式。
届时，对于完全未知的迭代任务，只需人类简单解释一下，它就能通过观察人类如何执行任务来学习该任务的专业知识。
这就是真正的交响智能。一旦达到这个阶段，人类将不再需要花费精力进行流程化或编纂专业知识。
此外，生成式AI自动积累的知识可以在生成式AI之间共享。
到那时，生成式AI的学习能力将远远超过人类。
这可以看作是AGI（通用人工智能）的一种形式。