回想一下，在過(guò)去的一兩年里，我們的工作方式是如何被 AI 會(huì)議工具改變的？

最初的驚喜來(lái)自于「聽(tīng)得清」。當(dāng)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字技術(shù)終于跨過(guò)了準(zhǔn)確率的門(mén)檻，對(duì)著屏幕上像瀑布一樣流淌出的實(shí)時(shí)字幕，許多人都產(chǎn)生過(guò)一種「終于解放了」的錯(cuò)覺(jué)。

但隨著使用頻率的增加，另一種疲憊感隨之而來(lái)：準(zhǔn)確的逐字稿并不等于有用的信息。會(huì)后想要從動(dòng)輒幾千字的「流水賬」中提煉出核心邏輯、待辦事項(xiàng)，或是當(dāng)初那個(gè)靈光一現(xiàn)的瞬間，其工作量往往不亞于重新聽(tīng)一遍錄音。

換句話(huà)說(shuō)，會(huì)議工具的痛點(diǎn)，已經(jīng)從單純提高識(shí)別準(zhǔn)確率，轉(zhuǎn)移到了如何降低內(nèi)容的「信噪比」。如果 AI 只能機(jī)械地把所有對(duì)話(huà)壓縮成一段千篇一律的總結(jié)，它充其量只是一個(gè)勤奮的打字員，而談不上真正的助手。

今年早些時(shí)候，騰訊會(huì)議上線(xiàn)的「AI 紀(jì)要」功能，就已經(jīng)在嘗試回應(yīng)這些問(wèn)題。與不少同類(lèi)產(chǎn)品不同，騰訊會(huì)議 AI 紀(jì)要不只是做語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)，而是通過(guò)語(yǔ)義分析和上下文理解，主動(dòng)捕捉參會(huì)者的言外之意；會(huì)中自動(dòng)推送最新小結(jié)，會(huì)后則提煉為行動(dòng)清單，減少了許多負(fù)擔(dān)。

而最近，「AI 紀(jì)要」功能又迎來(lái)了全面升級(jí)，在原有的通用基礎(chǔ)之上，增加了應(yīng)對(duì)各類(lèi)垂直場(chǎng)景的「多模板」能力，目前已經(jīng)上線(xiàn)了專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的「學(xué)霸筆記」、專(zhuān)為招聘場(chǎng)景打造的「面試助手」等模板。

這恰好契合了少數(shù)派的日常需求。一方面，我們今年頻繁舉辦線(xiàn)下活動(dòng)，邀請(qǐng)內(nèi)外部嘉賓分享創(chuàng)作與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，卻常常缺少專(zhuān)門(mén)的人手做記錄和整理「干貨」文章；另一方面，隨著業(yè)務(wù)拓展，我們不時(shí)需要新的同事加入，但并沒(méi)有專(zhuān)職 HR，有招聘需求的負(fù)責(zé)人也未必熟悉面試流程與評(píng)估方法。

因此，在了解到騰訊會(huì)議的新 AI 功能后，我們馬上將它用在了一些實(shí)際場(chǎng)景中，而結(jié)果確實(shí)相當(dāng)令我們驚喜。

學(xué)霸筆記：為高密度信息輸入「降噪」

在少數(shù)派，我們最常見(jiàn)的內(nèi)部「課堂」，是對(duì)外公開(kāi)前的創(chuàng)客分享和線(xiàn)下沙龍預(yù)演。以最近一次辦公室創(chuàng)客分享為例，主題是「AI 時(shí)代的學(xué)習(xí)方法」。整個(gè)分享既有個(gè)人經(jīng)歷，又有方法拆解，還有不少具體案例，如果只靠錄屏和人工筆記，會(huì)后把這些內(nèi)容整理清楚并不輕松。

這一次，我們用騰訊會(huì)議來(lái)錄制并整理這場(chǎng)活動(dòng)。會(huì)前的準(zhǔn)備流程非常簡(jiǎn)單：用騰訊會(huì)議發(fā)起線(xiàn)上分享，開(kāi)啟 AI 紀(jì)要，將模板從默認(rèn)的「會(huì)議助手」切換為「學(xué)霸筆記」。此后，它就會(huì)以「課堂筆記」的形式滾動(dòng)寫(xiě)入要點(diǎn)，中間不需要額外操作。

產(chǎn)出效果非常令人滿(mǎn)意。從輸出結(jié)果來(lái)看，「學(xué)霸筆記」的特點(diǎn)不是事無(wú)巨細(xì)地轉(zhuǎn)寫(xiě)，而是會(huì)挑重點(diǎn)并嘗試整理結(jié)構(gòu)。比如，嘉賓講到如何用 AI 輔助備考 CFA 時(shí)，它沒(méi)有照抄現(xiàn)場(chǎng)的長(zhǎng)段表達(dá)，而是自動(dòng)梳理成更有邏輯的一段文字：先交代面對(duì)英文教材時(shí)的壓力，再說(shuō)明發(fā)現(xiàn)「題全是選擇題」的突破口，最后才講如何搭建知識(shí)庫(kù)、實(shí)現(xiàn)「題目一貼就有解析」的工作流。

在講刷題方法論時(shí)，系統(tǒng)把原本散落在對(duì)話(huà)里的細(xì)節(jié)整理成一個(gè)清晰的「三步走」：先用雙語(yǔ)對(duì)照，建立語(yǔ)言橋梁；再逐個(gè)分析選項(xiàng)、解釋誤選原因；最后把題目對(duì)應(yīng)回知識(shí)章節(jié)，幫助構(gòu)建整體框架。對(duì)于基礎(chǔ)薄弱或希望系統(tǒng)整理知識(shí)的人來(lái)說(shuō)，這樣的整理方式比簡(jiǎn)單的逐字稿更接近「可操作的方法」。

在分享過(guò)程中，AI 紀(jì)要窗口頂部的「會(huì)議概覽」和「小結(jié)」會(huì)持續(xù)更新，對(duì)當(dāng)前階段內(nèi)容做概括。到分享結(jié)束時(shí)，一個(gè)完整的脈絡(luò)已經(jīng)呈現(xiàn)出來(lái)。快速瀏覽這一部分，即使沒(méi)有參與現(xiàn)場(chǎng)的人，也能大致看懂「這場(chǎng)課講了什么」。

從使用者角度看，「學(xué)霸筆記」最大的直接收益，是大幅壓縮了會(huì)后復(fù)盤(pán)時(shí)「找重點(diǎn)」的時(shí)間成本。頁(yè)面中呈現(xiàn)的是一系列可以獨(dú)立閱讀的短段落，每段都有相對(duì)完整的起承轉(zhuǎn)合和一句「關(guān)鍵點(diǎn)」總結(jié)。順著這些段落讀一遍，就能重新拼回整場(chǎng)分享的邏輯，而不必從頭到尾看一遍錄屏。

我們也注意到「學(xué)霸筆記」擅長(zhǎng)捕捉隱含信息。例如，當(dāng)講者用「從刺猬下口」來(lái)形容入門(mén)難度時(shí)，筆記在總結(jié)中會(huì)補(bǔ)上一句「用生活化比喻降低抽象概念門(mén)檻」；談到用案例串聯(lián)知識(shí)點(diǎn)時(shí)，它會(huì)主動(dòng)指出「現(xiàn)實(shí)問(wèn)題往往是復(fù)合的，而課本知識(shí)是線(xiàn)性的」，把講者對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)的反思單獨(dú)寫(xiě)出來(lái)。

當(dāng)需要進(jìn)一步加工這場(chǎng)分享時(shí)，「一鍵導(dǎo)入元寶」的流程就接了上來(lái)。在 AI 紀(jì)要界面點(diǎn)擊「去元寶提問(wèn)」，騰訊會(huì)議會(huì)自動(dòng)打開(kāi)元寶，并把當(dāng)前紀(jì)要整理為文本文件，作為新對(duì)話(huà)的附件。我們給出的指令很直接：「請(qǐng)基于這份筆記，整理一篇面向少數(shù)派讀者的分享總結(jié)，約 2000 字?！?/p>

十幾秒后，元寶生成了一篇結(jié)構(gòu)完整的初稿：標(biāo)題圍繞「從刷題到共創(chuàng)」，正文按照 1.0 到 4.0 四個(gè)版本展開(kāi)，每一版都包含概念解釋、案例示意和適合人群。得益于前一環(huán)節(jié)「學(xué)霸筆記」已經(jīng)做過(guò)一次高質(zhì)量整理，這篇初稿的邏輯清晰度明顯優(yōu)于過(guò)去直接上傳轉(zhuǎn)寫(xiě)稿時(shí)的效果——可謂是 AI「強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手」的案例了。

面試助手：雙方博弈中的輔助「外腦」

如果說(shuō)課堂與分享的難點(diǎn)在于信息密度，那么面試場(chǎng)景的難點(diǎn)往往來(lái)自心理壓力和不確定性。對(duì)少數(shù)派這樣規(guī)模不大的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，招聘通常是階段性的，沒(méi)有專(zhuān)職 HR 設(shè)計(jì)流程，業(yè)務(wù)同事臨時(shí)擔(dān)任面試官時(shí)，很容易在有限時(shí)間里顧此失彼：既要建立基本信任，又要核對(duì)履歷、追問(wèn)細(xì)節(jié)，還得留下可對(duì)比的記錄。

恰好，最近我們有一個(gè)共創(chuàng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)崗位的招聘需求，便嘗試用騰訊會(huì)議來(lái)安排面試，看看「面試助手」能不能給我們一些啟發(fā)。

我們注意到，除了與其他模板類(lèi)似的概覽和實(shí)時(shí)小結(jié)外，「面試助手」模板最大的特點(diǎn)在于會(huì)在面試過(guò)程中，根據(jù)當(dāng)下對(duì)話(huà)內(nèi)容，手把手地給面試官提供「下一問(wèn)應(yīng)該往哪里走」的建議。

例如，當(dāng)談到「選題質(zhì)量」時(shí)，候選人把指標(biāo)主要等同于點(diǎn)擊量和熱度，面試助手會(huì)提示可以繼續(xù)追問(wèn)他如何定義「信息增量」，看他能否從用戶(hù)獲得了什么新信息的角度，給出更系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)；在候選人講到大型促銷(xiāo)項(xiàng)目的經(jīng)歷時(shí)，它則提醒可以追問(wèn)「如果當(dāng)天直播信號(hào)中斷，你的預(yù)案是什么」，借此判斷其風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和跨部門(mén)協(xié)調(diào)經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)于不常參與招聘、臨時(shí)擔(dān)任面試官的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人來(lái)說(shuō)，這些提示相當(dāng)于一份「實(shí)時(shí)備忘錄」，在不打斷談話(huà)節(jié)奏的前提下，讓提問(wèn)更容易抓住關(guān)鍵點(diǎn)，也更接近一場(chǎng)結(jié)構(gòu)化面試。

當(dāng)然，面試的目的是為了決策。談話(huà)結(jié)束后，我們同樣通過(guò)「去元寶提問(wèn)」把這場(chǎng)面試的 AI 紀(jì)要導(dǎo)入元寶，指令是「分析候選人的優(yōu)缺點(diǎn)，與崗位的匹配程度，并給出聘用建議」。

生成的結(jié)果被整理為一份簡(jiǎn)潔的分析報(bào)告：先歸納優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，隨后用表格給出各維度的匹配等級(jí)，最后提出「可以錄用，但試用期要重點(diǎn)關(guān)注方法論和協(xié)作能力」的建議。

對(duì)我們這樣沒(méi)有專(zhuān)職招聘團(tuán)隊(duì)的公司而言，這個(gè)流程提供了兩方面幫助：一是將散落在對(duì)話(huà)里的信息重新按維度歸類(lèi)，便于在后續(xù)與其他候選人橫向?qū)Ρ龋?strong>二是提醒我們注意到原本可能忽略的細(xì)節(jié)，比如候選人雖然執(zhí)行力強(qiáng)，但在危機(jī)應(yīng)對(duì)或跨部門(mén)溝通上是否具備可復(fù)制的框架。

值得注意的是，「面試助手」并不只服務(wù)用人方。在征得同意后，我們也看到了候選人一側(cè)看到的 AI 紀(jì)要界面。

在候選人視角中，AI 紀(jì)要同樣提供了簡(jiǎn)要的會(huì)談概覽，但隨后的內(nèi)容明顯更「溫和」：既會(huì)給出建設(shè)性的建議，例如點(diǎn)明某個(gè)問(wèn)題背后的真實(shí)考察點(diǎn)、建議在類(lèi)似問(wèn)題上增加具體案例和數(shù)據(jù)，也會(huì)適度予以鼓勵(lì)，肯定其對(duì)崗位的興趣和投入。

對(duì)于頻繁參加面試的職場(chǎng)人來(lái)說(shuō)，這更像是一份即時(shí)生成的「復(fù)盤(pán)提綱」，幫助他們?cè)谇榫w平復(fù)后回看自己在表達(dá)結(jié)構(gòu)、案例準(zhǔn)備上的長(zhǎng)處和不足。

從全量記錄到按需提?。篈I 會(huì)議工具的角色進(jìn)化

經(jīng)過(guò)這段時(shí)間的深度使用，騰訊會(huì)議 AI 紀(jì)要的新模板讓我們受益頗多。「學(xué)霸筆記」讓分享活動(dòng)的參與者和組織者都可以把注意力放在「聽(tīng)」和「想」上，會(huì)后繼續(xù)提問(wèn)和擴(kuò)展；「面試助手」則能幫助招聘團(tuán)隊(duì)減少信息遺漏，讓決策過(guò)程更有據(jù)可循。

除了讓我們感到便捷，騰訊會(huì)議的這些新功能也折射出 AI 會(huì)議工具的技術(shù)脈絡(luò)。如果說(shuō)之前的 AI 會(huì)議工具主要是在做「加法」，盡可能把所有聲音轉(zhuǎn)成文字，那么新一代工具更多在做「減法」和「乘法」。

「減法」體現(xiàn)在不再執(zhí)著于全量記錄，而是圍繞具體場(chǎng)景做重點(diǎn)提煉——無(wú)論是學(xué)霸筆記對(duì)知識(shí)結(jié)構(gòu)的整理，還是面試助手針對(duì)追問(wèn)方向的提示，本質(zhì)上都是在有限的溝通帶寬里，幫用戶(hù)屏蔽噪音、放大信號(hào)。

「乘法」則來(lái)自騰訊會(huì)議與元寶的協(xié)同。「一鍵導(dǎo)入元寶」打通了從「即時(shí)溝通場(chǎng)景」到「深度知識(shí)處理場(chǎng)景」的通路，讓一次會(huì)議可以在更長(zhǎng)的時(shí)間軸上持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值。

更值得思考的是，AI 帶來(lái)的變化也在悄然重塑「在場(chǎng)」的意義。過(guò)去，為了不遺漏信息，我們往往把自己變成記錄機(jī)器，但這種物理上的在場(chǎng)，常常伴隨著思維上的缺席。

而在學(xué)霸筆記、面試助手等模板的協(xié)助下，AI 接管了「即時(shí)記憶」和「基礎(chǔ)整理」的工作，我們則可以把更多注意力放在觀(guān)察、共情和判斷上。

這或許才是 AI 會(huì)議工具的意義所在：它不是要替代人去開(kāi)會(huì)，而是把人從低維度的認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)中解放出來(lái)，讓我們能夠回歸到人最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域——去共情、判斷、決策和創(chuàng)造。

對(duì)于每一位職場(chǎng)人和學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，下次打開(kāi)騰訊會(huì)議時(shí)，不妨試著點(diǎn)開(kāi)那個(gè)「AI 紀(jì)要」按鈕，并根據(jù)場(chǎng)景選擇合適的模板，獲得一位沉默但敏銳的「副手」。也期待 AI 紀(jì)要的模板能繼續(xù)豐富，與元寶能進(jìn)一步互通。當(dāng)流水賬被結(jié)構(gòu)化的思考所取代，那些原本消耗精力的會(huì)議，或許真的有機(jī)會(huì)變成價(jià)值產(chǎn)出的源頭。