微软为何急于揭示Copilot使用数据背后的真相？

观点 管理的量子理论用观察者效应的物理法则做类比，意思是观察一个系统会改变它的状态。当你把一个指标设定为目标时，它就失去了作为指标的实用性。它不再反映原本想要测量的潜在行为，而是变成了衡量基准被操控得多好的一种方式……

所以，微软在它的Viva Insights企业监控工具中，把Copilot的使用情况当作生产力的代理，这根本不算什么。那么它是什么呢？

首先，在每个层面上都很显著。微软说，它根据地区、职位功能和经理类型的评估，创建员工群体——大概是指组织结构图的位置——来“确定每个角色的预期值。”然后，这些数据被标准化并与公司内部的其他人以及其他公司的同类进行比较。是的，微软在收集你们公司内部的绩效数据，并把这些数据发送给你的竞争对手，但别担心，这一切都被“随机数学模型”保护着。是的，它必然会忽略任何让你的工作方式与微软理论均值不同的因素，但这就是管理主义的运作方式。

微软博客文章中宣布的所有内容都极其模棱两可，使用了未定义的术语，缺乏任何可核实的细节、理论基础、研究数据或任何细微差别。一个未定义的术语揭示了关键，微软说：“该群体结果分析所选组的角色组成，并根据跨租户匹配的角色构建加权平均预期结果。” “租户”究竟是什么意思并没有解释，但这可能表明微软将Viva Insights视为一个多租户平台，每个订阅公司都是一个“租户”。

这也表明微软违反了多租户软件的一条主要规则——每个“租户”对其他租户是不可见且彼此安全。不过，随机数学模型嘛。

这种未经审计的公共使用私人数据的方式，虽然是人工智能实验核反应堆所需的无监管的铀，但至少需要从被收集者那里获得选择加入的同意。公告中没有提到这一点，因此可以推测这里没有任何选择的余地。当然，如果组织能够将自己排除在系统之外，那么跨公司比较将完全无法反映“前25%的公司”，因为实际上可能没有任何真正的顶尖公司参与。如果存在的话，这将致命地影响基础统计模型。

关于Viva Insights中Copilot采用指标的下一个显著之处就是它的存在。自桌面计算机问世以来，企业对生产力软件的采用一直既是营销工具，也是实际指导。软件供应商喜欢说他们的产品有多受欢迎，而对现实持怀疑态度的人则会查看第三方分析，来了解市场的真实发展情况。看看Windows版本采用的十年传奇就是一个很好的例子。监测实际使用情况，并将其整合到实时管理洞察仪表板中，是一个全新的层次，这高度揭示了微软对Copilot成功潜力的内部看法。

公众对软件使用的关注并不新鲜，软件供应商收集实际使用数据的做法早已确立而且是良好的实践。从已部署应用程序收集的遥测数据，显示了哪些功能被使用，使用频率以及使用的效果，是生命周期管理的重要组成部分。考虑到许多企业软件的复杂性，这种数据的使用远远不够。

然而，当收集的数据仅限于内部时，这仅仅会给供应商带来竞争优势。微软从未觉得有必要公开 Excel、Visual Studio 或 Teams 的跨企业实时使用数据，更别提以游戏化的排行榜格式呈现了。它需要为 Copilot 做到这一点，因为 Copilot 的实际生产力提升是不可量化甚至不可见的，而且也没有迹象表明这种情况会有所改善。

微软急着想找办法让大家用这些工具，因为它被迫通过未定义的流程以未定义的目的展示 Copilot 的使用情况。一般来说，人们使用生产力工具的程度取决于这些工具是否能提高他们的工作效率。除非销售后使用情况出现危机，否则不需要强行推动使用。

整个 AI 行业对用户采纳的绝望感如此强烈，仿佛你都能闻到，每当一个弹出窗口恳求你尝试那些你这周已经忽视了 30 次的功能时。微软希望管理主义的那种魔幻思维——认为所有行为都能被量化和优化——能适用于它所展示的任何内容。

管理主义以其对独立验证或严格推导的顽固抵抗而闻名，这使其成为当今事实叠加文化的理想工具：如果你无法实际观察到某样东西，它就免受可能揭示危险的分析影响。提供这种观察的替代方式，你就可以合成管理机器像处理其他任何事物一样处理的行为指标。

为此，微软打破了多租户平台管理规则、企业数据的所有权规则和同意规则。将其应用于人工智能是合适的，因为人工智能也源于同样的根源。这也是对人工智能的应用及其未来发展方向的深刻见解，只是微软并不希望你了解这些。®