随着我们开始看到人工智能在业务中取得进步，我们与机器交互的方式也开始发生变化。像Salesforce这样的公司正在寻找新的机会让人工智能对客户产生更直接的影响。
虽然使用人工智能来展示最有可能流失或最有可能购买的客户肯定是有用的，但这只是这个过程中的一个步骤，它只是人工智能如何改变我们未来工作方式的开始。
Salesforce 的人工智能之旅始于 2016 年，当时它推出了名为 Einstein 的人工智能框架。实际上，Einstein 从来都不是一个产品，而是一套有可能触及 Salesforce 堆栈各个方面的智能功能。将其变为现实的原始工作人员大部分都在继续前进，但工作仍在继续。
一年前，该公司聘请了前斯坦福大学教授Silvio Savarese担任其首席科学家。他愿意放弃学术生活的原因之一是能够利用大量数据集、大量员工和像 Salesforce 这样的公司的资源进行高级研究。
他说，他想继续从事他过去二十年来一直在做的研究，目标是让缺乏特定培训的人掌握技能。 “我在这里推动的一个主要方向是真正让人工智能以新的方式赋予商业人士权力，我很高兴能够通过简单到任何人都可以使用它们的体验来传递这种力量，”萨瓦雷斯解释。
为了实现这一广泛目标，他和他的 100 人研究团队一直在追求的主要举措之一是公司称为 CodeGen 的语音驱动编程方法。这个想法是让人们用简单的口语简单地描述他们想做的事情，人工智能将根据自然语言指令生成代码。
但这不仅仅是告诉人工智能技术你想要什么。 Savarese 说这更像是一种对话。 “CodeGen 确实提供了一种新的软件开发方式。用户无需直接编写代码，只需在对话中用简单的英语描述他们试图解决的问题。所以对话部分非常非常重要，”他解释道。
他的意思是，你可能会要求一些东西，而 AI 会要求澄清，并且会像Salesforce 博客文章中解释 CodeGen 中提供的示例那样来回切换：
Salesforce 使用 CodeGen 工具的会话编码示例。图片来源： Salesforce
虽然这在很大程度上处于开发的实验阶段，但他们在构建适合两种不同受众的模型方面取得了进展。 “目标是针对几个用户。一个是更有经验的开发人员，在这种情况下，CodeGen 将帮助他们编写代码并接管处理的那些手动部分，这些部分从编码的角度来看并不那么有趣。第二个用户是那些没有编码经验的人，因此编码方面的专业知识几乎为零，但 CodeGen 仍然可以为他们提供一种构建软件来解决实际问题的方法，”他说。
Salesforce 正在尝试通过对话式编码来实现一些以前没有做过的事情。虽然微软正在研究与 GPT3 框架类似的东西，但这就是 Savarese 所说的大规模深度学习，它涉及极其复杂的模型。
“这是编码的基础模型，因此 CodeGen 建立在一个具有 160 亿个参数的大规模自回归模型之上，这些模型使用大量数据进行训练，”他说。在这里，它根据用户是有经验的还是非编码人员将用例与模型的样本分开。
虽然该项目仍处于概念验证阶段，但下一步是将其发布到 Salesforce 的内部开发人员社区，这将在 Savarese 在本月晚些时候的内部会议上展示他的发现时进行。
如果该项目超越实验阶段，其想法将是授权数据科学家和业务分析师使用 Tableau（ Salesforce 于 2019 年以近 160 亿美元收购的公司）在数据之上创建程序，并从业务角度更易于访问.
语音驱动的编码可能只是第一步，因为创建内容、网站布局和其他任务等其他功能可以类似地简化为简单地描述它们。 “灵感来自于需要一种简单的方式与人工智能系统进行通信，以及使用语言来创建更好的通信来通知某些过程的能力。”
来源： https://techcrunch.com/2022/04/07/new-salesforce-ai-chief-eyes-a-future-with-voice-driven-coding/