据TechCrunch独家获悉，Rohit Patel在为Meta开发人工智能长达八年之后，即将离开该公司。这位前Meta超智能实验室的总监已创办了Ndoc公司，并将其定位为一款原生AI驱动的替代品，旨在取代Microsoft Office套件或Google Workspace。
帕特尔是继首席全球事务官乔尔·卡普兰、人工智能研究员安德鲁·图洛克以及人工智能赋能工作产品负责人艾米丽·道尔顿·史密斯相继离职之后，Meta公司近期又一位备受瞩目的高层离职者。
Patel 设计 Ndoc 的初衷，是让它不仅仅是一个叠加在现有工作流上的普通 AI 工具。其目标在于，用一个所有同事都能访问的统一工作空间，取代人们在 Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit 以及“ChatGPT 复制粘贴”等工具之间零散协作的模式，即便他们并未注册 Ndoc 也无妨。
Ndoc 将三个组件整合于同一布局之中。“阶段”选项卡用于展示关键发现的呈现形式，例如幻灯片、仪表板、模拟结果或迷你应用。“叙事”选项卡则呈现分析结果、带编号的引用、自动生成的图表，以及数字背后的“原因”说明。“模型”选项卡则是存放底层数据集和 Python 脚本的地方。
该设计体现了帕特尔的背景。在 Meta 任职期间，帕特尔专注于强化学习——一种通过试错和最大化奖励来让 AI 智能体学会做决策的机器学习方法——以及评估 AI 输出是否可信。帕特尔认为，如果 AI 要为企业用于决策的电子表格和幻灯片演示文稿进行构建，那么就应当有人能够核查其工作成果。例如，用户可以找到用于创建这些文档的 Python 脚本。
“即使你不懂任何 Python，也可以让 [AI 聊天] 解释：‘嘿，这段脚本是做什么的？哪一行写的是我的公式？’而且你还能验证那条公式，”帕特尔说。“这里没有任何隐藏的玄机。”
在实际操作中，用户可以上传数据集，并让 Ndoc 执行分析，同时撰写一份关于分析结果的说明性报告。他们还可以添加与文档相关的特定上下文信息，包括目标受众、语气和记忆内容。“它会在您的个人层面、特定文档、您的团队以及您的公司之间持续保存记忆，”帕特尔表示。
帕特尔还表示，Ndoc 是基于多种开源模型构建并经过微调的。由于该平台是从零开始开发的，他表示，与基于前沿人工智能模型构建的替代方案相比，其运行成本要低得多。
“我原以为那才是人们会感到兴奋的地方，但事实并非如此，”他说道，指的是他的早期试用用户。“真正让大家兴奋的是，他们喜欢把所有端到端的流程都集中在一个地方查看。”
帕特尔的更大抱负是重新定义文件本身。他表示，文档可以导出为一个单独的“.ndoc.html”文件，该文件可在任何浏览器中打开；他还计划将这种格式开源，以便其他开发者能够基于此构建应用，而无需像多年来许多人被微软或Google锁定那样，受限于Ndoc。
他之所以希望将这个项目开源，部分原因正是他离开了Meta，决定独自前行。在像Meta这样的大公司里，要让所有人都就一种开源格式达成一致，无疑需要“数百人以及关于该格式应如何设计的各种意见”的参与。
帕特尔希望行动迅速。“人类只能以人类的速度移动，而……我却能以人工智能所能达到的速度移动。”
对于一位只有三名团队成员且尚未获得任何融资的创始人而言，试图打造一个企业工作发生的平台，无疑是一次巨大的赌注，尤其是在其他人工智能实验室也在争夺同一赛道的情况下。
OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI 和 Google 都已推出企业级 AI 工具，允许用户连接到 Google Workspace、Microsoft 365 以及其他办公应用，以便其 AI 模型能够直接在这些工具中运行。而上个月，OpenAI 推出了 Space——一个位于 ChatGPT 内部的共享工作区，堪称这些成熟工具的更直接竞争对手。
帕特尔承认，Space 可能构成威胁，但表示这些实验室大多存在误解。
“企业基本上就是把AI搭在电子表格上，让它帮你填满单元格，”他说。“这简直让我心都凉了。这就像是你刚发明了电，然后却认定最好的应用场景就是在耕田的公牛身上装灯一样。不，还是用拖拉机吧。”
不过，人工智能实验室之所以试图将他们的模型带到人们已经开展工作的场所，自有其原因。改变习惯、替换整套工作流并非易事。帕特尔表示他理解这一点，因此他开发了连接器，以便客户能够从他们已使用的工具中导入现有数据。
“我的标准就是：我不会推出任何自己都不愿意使用的产品，”他说。“我为自己做的每一件事都设计了高度优化的AI工作流。如果我开始使用这个工具，却总是忍不住回到自己的旧有工作流，那就说明我还没有打造出一款足够好的工具……我手头就有一堆没能达到那个标准的工具，如今都成了‘坟场’。”
帕特尔在寻求融资之前，也有一套类似的衡量标准来判断能否获得客户关注。“在证明人们喜爱这款产品之前，我并不想拿钱，”他说。
截至周二，Ndoc 正在开展企业试点，并向加入候补名单的有限数量客户开放 alpha 版本。注册免费，但客户需按使用量和代币付费。他希望在未来几周内推出 beta 版本，并计划于明年全面上线。
对帕特尔而言，尽快推进比一开始就打造完美产品更为重要。
“执行的成本极其低廉……所以不妨先按一个次优方案执行，等以后再操心。”他说，“等你制定出最佳方案时，执行早就被别人完成了。”
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丽贝卡·贝兰是TechCrunch的资深记者，主要报道塑造人工智能领域的商业、政策及新兴趋势。她的文章还曾刊发于《福布斯》《彭博社》《大西洋月刊》《每日野兽》等媒体。
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