“當你覺得這份工作非?？菰铮ぷ鲿r覺得自己像個機器人，那這個工作其實就適合機器人完成。”近日，達觀數(shù)據(jù)CEO陳運文在接受南方都市報記者專訪時，分享了他對智能辦公機器人未來發(fā)展的看法。他表示，達觀數(shù)據(jù)今天所做的事，就是要幫助格子間里的白領(lǐng)完成繁瑣重復的工作，把人類從枯燥的工作中解放出來。

在科技高速發(fā)展的今天，計算機已經(jīng)學會自動收集數(shù)據(jù)撰寫報告、根據(jù)材料自動撰寫公文、自動錄入財務(wù)報單等工作，而人類員工只需在審核無誤后輕點鼠標，繁瑣重復的工作便輕松完成了，這些看似科幻的圖景已出現(xiàn)在現(xiàn)實生活中。

達觀數(shù)據(jù)便是一家專注智能文本處理技術(shù)和智能辦公機器人服務(wù)的公司，是國內(nèi)文字資料智能化處理領(lǐng)域的第一家國家級專精特新“小巨人”企業(yè)。該公司打造的“數(shù)字員工”已經(jīng)走進銀行、海關(guān)、政務(wù)部門等多個機構(gòu)與行業(yè)，協(xié)助人工完成業(yè)務(wù)流程自動化，提高企業(yè)效率與智能化水平。

陳運文告訴南都記者，技術(shù)發(fā)展會代替很多的工作崗位，但同時也創(chuàng)造了新的工作崗位，而技術(shù)的發(fā)展最終是要將人類從繁復的工作中解放出來。

一 當你工作時覺得自己像個機器人，這個工作就適合機器人

南都：在國內(nèi)，文本處理技術(shù)的主要應用場景和技術(shù)門檻在哪里?

陳運文：百度、搜狗、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的應用比較早，也比較全面的應用了文本處理技術(shù)。比如搜索引擎，底層核心技術(shù)就是文本處理技術(shù)，在搜索引擎輸入文字，文本處理技術(shù)在后臺理解輸入文本的意思，并從海量數(shù)據(jù)中將相關(guān)內(nèi)容找出來。

我們認為文本處理技術(shù)在TO B企業(yè)服務(wù)界的價值更高，但TO B領(lǐng)域的文本處理技術(shù)難度和門檻也更高。文本處理技術(shù)的難點有兩個方面。其一，文字非常抽象與凝練，短短幾個文字就能表達非常豐富的含義，計算機解讀高度凝練的中文語言，難度是非常大;其二，語言文字處理是人類的高級認知，機器人要掌握行業(yè)的“知識圖譜”，具備專業(yè)的閱讀能力才能夠閱讀專業(yè)的文檔資料，這些技術(shù)門檻使得文本的自動化處理和應用存在很多難點。

不過，文本自動化處理的應用場景非常廣闊。文字資料的處理普遍存在于每天的工作中，而智能化的文字資料處理技術(shù)可以大幅提升人類日常文字辦公的效率，為很多行業(yè)帶來顛覆性創(chuàng)新。雖然非常難，但非常有價值，所以我們下決心把它做好。

南都：每天，我們的工作生活都產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，其中有大量的無用信息，達觀數(shù)據(jù)如何完成價值提取?如何開拓場景應用?

陳運文：首先要讓機器人閱讀大量人類寫作的文字資料，訓練它的語言模型。“讀書破萬卷，下筆如有神”，這句話對智能機器人也適用，在計算機看來，大量的文檔資料其實是以文字形式承載的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會從大量數(shù)據(jù)提煉出語言模型，語言模型構(gòu)建完成后，就可以訓練機器人完成日常工作。

讀和寫是人類日常重要的操作，我們分別訓練了不同的語言模型，去完成讀和寫的工作，在很多行業(yè)里面得到了應用。比如幫助銀行完成信貸審查的工作，幫助航運物流企業(yè)處理訂單，完成貨運訂倉工作，自動化完成海關(guān)的進出口報關(guān)工作。

而在文字創(chuàng)作領(lǐng)域，我們開發(fā)了AI機器人，通過學習人類寫作的大量文檔資料，總結(jié)寫作方式，完成相應的工作。如政務(wù)辦公需要寫作公文，而公文寫作有非常嚴格的規(guī)范，字體、字號、段落等都有嚴格標準，機器人學習大量優(yōu)質(zhì)的公文后，就可以自動起草公文或報告。目前，我們的系統(tǒng)已經(jīng)在很多地方發(fā)揮作用，在稅務(wù)局、人社局、公安局、食品藥監(jiān)局等，完成審批、核驗、制證等工作，完成原來依靠大量人工才能完成的工作，提升政府的行政效率。

南都：目前，達觀智能辦公機器人主要應用到哪些場景?

陳運文：主要有三類場景，第一類場景是大量的重復性工作。如財務(wù)工作，工作人員要理發(fā)票，并將發(fā)票內(nèi)所有詳細信息錄入到系統(tǒng)中。再如海關(guān)報關(guān)工作，每個商品都要填報關(guān)單，工作量非常大，而且繁瑣重復，這些量大繁瑣的工作就適合機器人完成。

第二類對準確率要求非常高的工作，常見于金融行業(yè)。銀行、證券、基金、保險等領(lǐng)域?qū)ξ谋緮?shù)據(jù)的準確率要求非常高，由人來處理這些事務(wù)非常辛苦，所以，我們可以將復核等工作交給機器人做。另外，政務(wù)公文對準確率要求也非常高，姓名、職級、順序不能搞錯，公文的段落篇章都有嚴格的規(guī)范，機器人也可以完成稿件的復核或政府公文的復核工作。

第三類是跨系統(tǒng)的工作。在辦公過程中，我們常常要在 A系統(tǒng)查詢數(shù)據(jù)，B系統(tǒng)核驗，再到C系統(tǒng)下載相關(guān)文檔等，需要同時使用多個系統(tǒng)。智能辦公機器人可以自動到各個系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的查驗、讀取、分析、錄入等工作，提升需要橫跨多系統(tǒng)的工作的效率。

我們有個常見的評判標準，當你覺得這份工作非?？菰?，工作時覺得自己像個機器人，那這個工作其實就適合機器人完成，這是這些場景的共性所在。

二 人工智能技術(shù)需要新突破，把情感做到比較好的仿真水平

南都：利用智能辦公機器人參與到具體的工作中，一旦出現(xiàn)差錯，這種權(quán)責如何界定呢?

陳運文：所有人工智能系統(tǒng)落地過程中，都會面臨此類問題，我們的解決方法是把1%的最終決策工作交給人來做，把99%的前期的處理工作交給計算機來做?？梢园延嬎銠C看做助手，幫助人類完成繁瑣的前期工作，最終的決定由人來做，如此可以把權(quán)和責劃分清楚。

南都：我注意到，達觀數(shù)據(jù)的智能辦公機器人能自動閱讀，也能自動寫作，這樣的創(chuàng)作如果對比人類的創(chuàng)作水平，能達到什么樣的水平?

陳運文：我們把自動寫作分成兩類，一類是套路性寫作，一類是自由式寫作。套路性寫作是工作中遇到的比較多的類型，如工作匯報、企業(yè)月度或季度總結(jié)、會議紀要等。套路性寫作的特點是題材相對固定，格式規(guī)范有相對明確的套路，而且有過往大量的文章資料參考，因為有大量數(shù)據(jù)的規(guī)律可循，所以我們的機器人在套路性寫作方面可以達到和日常辦事人員完全一致的寫作水平。

而自由式寫作，僅讓計算機來寫，很難達到人類可以認可的水平。所以我們采用啟發(fā)式的寫作方式，這種方式能夠讓機器人達到比較高的創(chuàng)作水平。具體方法是，機器人先寫100字，如果這100字和人類要求的寫作風格匹配，就讓機器人沿著100字續(xù)寫。如果這100存在細節(jié)問題或者偏離主題，人類可以在100字的基礎(chǔ)上修改，修改后讓計算機沿著改好的內(nèi)容再續(xù)寫100字，人類再針對寫出來的100字修改，改完以后再寫，這是人類寫作和計算機寫作相互交互的過程。換句話說，機器人的寫作方式和小學或者初中生的寫作方式不一樣，機器人是人機充分結(jié)合的寫作方式。

我們的技術(shù)已經(jīng)在小說寫作領(lǐng)域得到了初步應用，主要在稿件潤色方面發(fā)揮作用。就目前而言，小說梗概由人類作家來完成，但故事梗概完成之后，要填充很多細節(jié)，這些細節(jié)的填充是由機器人完成的。

南都：在您看來，制約機器人的感性創(chuàng)作的因素是什么?

陳運文：機器人很難突破過往的寫作框架，也很難像人類一樣寫得出彩生動。因為這需要把人類的情感注入到文字中，而情感是一件很難標準化的東西，比如我們看一句話，有人有點感動，有人非常感動。我們今天講，所有的文字處理技術(shù)都需要大量的數(shù)據(jù)建模工作，數(shù)據(jù)建模的工作第一步是建立標準，然后量化，然后開發(fā)數(shù)學模型完成建模工作。但情感恰恰難以量化分析，不能建立標準，就很難用一套自動化的方式完成這項工作。所以，我認為需要想出更好的方法突破現(xiàn)有的人工智能技術(shù)框架，才能夠把情感做到比較好的仿真水平。

三 “數(shù)字白領(lǐng)”將有長足發(fā)展，但機器人仍難以取代創(chuàng)造性工作

南都：技術(shù)到底給人類帶來什么?自動化對于藍領(lǐng)工人而言，或從事產(chǎn)業(yè)鏈下游工作的人，技術(shù)對他們來說是很殘酷的，因為他們面臨著被取代。“數(shù)字員工”似乎也在搶奪白領(lǐng)的工作機會。

陳運文：其實今天我們覺得一些很殘忍的事情，如果到未來50年再回頭來看，會發(fā)現(xiàn)只是稀松平常的事情。我經(jīng)常舉一個例子，在家庭洗衣機發(fā)明之前，無論美國，還是歐洲都有大量專門洗衣服的洗衣工廠，很多富裕家庭不洗衣服，而是把臟衣服交給洗衣工廠，芝加哥的洗衣工廠最多有2000多個女工。在洗衣機發(fā)明并被日本人輕量化和批量生產(chǎn)后，那個時候大家也有同樣的顧慮，洗衣女工要何去何從?但在今天看來，這些話題不值一提。

我們相信，技術(shù)發(fā)展會代替很多的工作崗位，但同時也創(chuàng)造了新的工作崗位，技術(shù)發(fā)展會將人類從重復的工作中解放出來，這是非常人道的事情。我們不希望人們就像《摩登時代》里所演出的那樣，工人們每天在流水線上擰螺絲。今天我們做的工作，就是希望能夠代替格子間里的白領(lǐng)完成繁瑣重復的工作，把人類從這些枯燥的工作當中解放出來。

南都：試問，未來的哪些業(yè)務(wù)場景是智能辦公機器人難以取代的?

陳運文：我們的技術(shù)對自由式和創(chuàng)造性的寫作，或者說創(chuàng)造性的文字資料處理工作涉足不多。我們?nèi)祟惙浅Ｂ斆?，有?chuàng)造性，只有沒有任何創(chuàng)造力的工作，每天像機器人一樣重復機械、有規(guī)律的工作需要得到變革。人類智慧的結(jié)晶，一定的是充滿創(chuàng)造、充滿情感、充滿想象的，這是智能機器人難以取代的。

南都：在數(shù)字經(jīng)濟時代，您如何看待智能辦公機器人的未來發(fā)展前景?

陳運文：我們看到，全球數(shù)字化的競爭愈演愈烈，如果企業(yè)率先采用新技術(shù)，就可以迅速降低企業(yè)成本。類似技術(shù)在北美地區(qū)發(fā)展得非常迅速，有很多“數(shù)字白領(lǐng)”的金融企業(yè)得到了長足的發(fā)展。我們作為中國的科技企業(yè)，也需要盡早地突破智能辦公領(lǐng)域的技術(shù)壁壘，把這些技術(shù)應用到更廣闊的場景里去。

在中國，以文字資料處理為業(yè)的相關(guān)人士，初步統(tǒng)計超過了4000萬人，包括600萬的公務(wù)員和3000多萬的白領(lǐng)，市場非常廣闊。而且，新一代年輕勞動力短缺，讓人類陷入繁瑣重復機械化的工作沒有價值，我們應該把人解放出來做真正有創(chuàng)造性、前瞻性的工作，重復的工作應該讓機器人去完成。無論從市場需求的角度，還是從現(xiàn)實的勞動力市場情況的角度來看，都非常有前景。

南都：達觀數(shù)據(jù)近期完成了5.8億元的C輪融資，公司未來的發(fā)展規(guī)劃是怎樣的?戰(zhàn)略目標是怎樣的?

陳運文：作為中國在文字資料智能化處理領(lǐng)域的第一家國家級專精特新“小巨人”企業(yè)，我們希望能夠扛起文字資料智能化處理的大旗，向?qū)W術(shù)界的專家教授們請教前沿技術(shù)，向產(chǎn)業(yè)應用界的專家學習專業(yè)知識，把文本智能處理系統(tǒng)開發(fā)好，能夠落地應用，為整個社會更高效率的運轉(zhuǎn)貢獻我們自己的力量，這是我們的目標。

南都：中文世界的專業(yè)術(shù)語非常多，讓機器人理解這些文本的投入會不會非常大?

陳運文：在以前，每個領(lǐng)域需要非常漫長的積累，才能夠建立幾個語言模型，而在大數(shù)據(jù)時代，獲取語料數(shù)據(jù)的難度和門檻低了很多。在過去的6年多的發(fā)展過程中，我們已經(jīng)積累了超過200多億字的語料數(shù)據(jù)，一個人一輩子都看不完，但機器人可以對200億字的數(shù)據(jù)反復的從頭到尾閱讀、分析、建模，對文字提煉和建模的效率比以前要高很多。

我認為，大數(shù)據(jù)時代能夠讓智能技術(shù)的推進速度提升很多，數(shù)據(jù)智能就是有多少數(shù)據(jù)就有多少智能，今天的計算機能完成很多文字處理工作，也有賴于積累的大量數(shù)據(jù)，并且對它做反復的建?！，F(xiàn)在是數(shù)據(jù)爆炸的時代，我們相信未來能夠攻克很多技術(shù)難關(guān)。

南都：貴公司將文本智能處理技術(shù)類比活字印刷術(shù)，您是如何看待二者的相似之處?

陳運文：活字印刷術(shù)是宋代畢昇發(fā)明的技術(shù)，無論是活字印刷，還是雕版印刷，都是文字處理的新技術(shù)。新技術(shù)帶來意想不到的應用價值，印刷術(shù)中國普及后，中國社會的繁榮、經(jīng)濟的發(fā)達、文化藝術(shù)的昌盛，都在明清時期進入高峰。四大名著之所以出現(xiàn)在明清，也是因為印刷術(shù)讓小說廣泛傳播有了非常好的技術(shù)基礎(chǔ)。

所以，我們認為，文本智能化處理技術(shù)和宋代活字印刷術(shù)類似，表面上只是文字處理領(lǐng)域的科技創(chuàng)新，但我們相信通過科技創(chuàng)新的力量，能夠推動下游行業(yè)的變革和發(fā)展，帶動深遠的行業(yè)變革。我們今天做的事情，就是難而有意義的事情。文本語義理解因為高度抽象，是人工智能領(lǐng)域中技術(shù)難度最高的領(lǐng)域，被微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨稱為“人工智能皇冠上的明珠”。我們希望能夠把這件事情做好，做成行業(yè)的標桿。

關(guān)鍵詞： 活字印刷術(shù) 文本智能處理技術(shù) 數(shù)字白領(lǐng) 技術(shù)發(fā)展替代工作崗位