为什么 Microsoft Excel 中的自然语言 AI 脚本可能会改变游戏规则

如果您无需编码技能即可运行高级 Excel 分析会怎么样？以下是 Microsoft Excel 中的 Copilot 如何使用 Python 来帮助您做到这一点。

微软正在其 Excel 的 Python 脚本语言上安装 Copilot 自然语言前端。这是否意味着您无需编程知识就可以利用 Excel 分析和宏的所有功能？

在这篇文章中，我在亲身体验 Copilot 功能之前编写了这篇文章，探讨了为企业 Excel 用户提供自然语言界面的潜力和局限性。

我们所知道的

现在，我正在处理微软臭名昭著的巨型新闻稿之一。该公司倾向于以新闻稿的形式进行脑力转储，因此我们必须仔细阅读新闻稿，让您对它所宣布的内容进行调查，并尝试从一些记录不足的金块中解读我们真正赢得的信息。稍后才能测试。

其针对企业客户发布的 Copilot Wave 2 就是这种情况。新闻稿本身没有提及 Microsoft 365 Copilot 的哪些版本将获得这些功能，但该公司以业务聊天的讨论开始，并以企业用户的一些声音结束。

因此，我们不知道我即将讨论的副驾驶功能是否可供消费者使用。

在我进行进一步的推测之前，这里有一个吸引我眼球的要点，它构成了本文的基础：“今天，我们宣布推出 Excel 中的 Copilot 与 Python，它将 Python 的强大功能结合在一起——Python 是世界上最流行的编程语言之一。现在，任何人都可以使用 Copilot 进行高级分析，例如预测、风险分析、机器学习和可视化复杂数据，所有这些都使用自然语言，无需编码，就像添加一名熟练的数据分析师一样。给团队。”

让我们来解构它。

编写 Excel 脚本

几乎每个人都了解电子表格的基本功能。最简单的是，它是行和列的排列，由作用于这些行和列中的数据的公式提供支持。

请记住，Excel 于 1985 年在 Mac 上推出，已有近 40 年的历史。几乎从一开始，即罗纳德·里根 (Ronald Reagan) 担任总统时，早餐俱乐部的青少年还只是十几岁，还不是六十多岁的人，当时 NES 是最流行的操作系统。热门游戏平台，当迈阿密风云受到认真对待而不是讽刺地翻白眼时，Excel 就有了宏。

宏允许 Excel 用户创建自动处理电子表格数据或电子表格数据部分的脚本。甚至还有一家名为 Heizer Software 的公司，以销售 Excel 模板甚至基于 Excel 宏的整个应用程序为生。像今天的概念模板一样思考它们。

在 20 世纪 90 年代中期的某个时候，VBA 取代了相当粗糙的原始 Excel 宏语言，尽管这些旧的宏仍然有效，即使在今天的 Excel 中也是如此。

VBA（即 Visual Basic for Applications）是一种完全面向对象的脚本语言。这为创建支持复杂的电子表格和基于电子表格的财务应用程序的后端代码提供了更加实用和可维护的基础。

事实上，它使得基于电子表格构建自定义财务应用程序变得切实可行。

但 Visual Basic 和 VBA 已经不再是流行的编程语言了。它们与 Windows 平台相关，但与 Python 和 C# 等更现代的语言相比也很麻烦。

去年，微软宣布将Python直接集成到Excel中。正如我们在其他地方讨论的那样，Python 已成为世界上最流行的编程语言，并深深嵌入到人工智能项目中。

这种集成不仅仅包括向 Excel 添加一种新语言。它还包括 Anaconda 分发平台与 Python 和 Excel 的集成。这样就可以访问庞大的附加代码库，这些代码可以合并到 Excel 项目中。从本质上讲，它使 Excel 成为一个成熟的 Python 客户端，并拥有其中的所有权利和特权。

当然，您仍然必须具备编程技能才能利用该功能。 Python 将巨大的力量交给了 Excel 用户，但仅限于那些能够编写代码的人。

副驾驶可能会做什么

编程是我的第二天性。我从事编程工作已经足够长的时间了，这已经成为我的一部分。在获得驾驶执照之前，我用多种语言编写了算法（而且我是在新泽西州法律允许的最早一天获得驾驶执照的）。我告诉你这些并不是为了炫耀，而是因为我想明确表示，即使是程序员有时也想找到非编程解决方案。

当然，那些不会编程的人要么需要把自己的生活交给程序员，要么寻找非编程的解决方案。

我已经使用 AI（在这些情况下为 ChatGPT）完成了两个相当大的实验来完成相当大的数据分析任务，而不是编写解决方案。我测试人工智能，所以任何时候我都有借口在我所做的项目中使用人工智能，只是为了学习。但我也使用了人工智能，因为虽然我想要答案，但我无法证明分配时间将寻找它们放入新的编程项目中是合理的。

第一个是当我使用 ChatGPT Plus 对用户卸载数据的企业数据集进行情感分析时。我想更多地了解为什么这些用户卸载我的代码。我向 ChatGPT 提供了包含 22,797 条记录的数据集，问了它一堆问题，并在几个小时内得到了有指导性的答案 - 花了几个小时只是因为我超出了预发布的提问分配，并且必须登录被踢掉后又回来了。

第二次是我让 ChatGPT 扫描 170,000 行 3D 打印机 G 代码，以解释为什么一次打印花费的时间是另一次打印的三分之一。这个分析花了整整十分钟。

当 ChatGPT 运行这些数据分析时，它会构建自己的 Python 脚本，运行该脚本来完成所有繁重的工作。实际上，ChatGPT 编写了代码，因此我不必这样做。如果我必须为这两个问题编写代码，那么我可能要花几天时间，至少需要一个周末的空闲时间来完成这两个问题。

因此，当微软说它将 Python 的强大功能与 Excel 中的 Copilot 相结合时，我认为它在做同样的事情：让 Copilot 编写 Python 例程来分析数据。只不过它全部内置于 Excel 中。

我的 ChatGPT 项目也源自 Excel。我将所有数据放入 Excel 电子表格中，进行一些处理，然后将它们转储到制表符分隔的文件中，然后将其上传到 ChatGPT Plus 中。

据推测，这个新的 Copilot 功能将允许我告诉 Copilot 如何处理 Excel 中的数据。这很酷。

好处和限制

乍一看（请记住，我还没有对实际的 Copilot 功能进行修改），有一些明确的好处 - 也有一些限制。

其中一个好处就是我刚才提到的：它已经集成到 Excel 中（尽管我担心哪些版本的 Excel 将获得此功能）。这可以节省导入和导出时间并减少错误。

另一个好处可能是安全性。许多读者打电话给我，说我正在将公司数据上传到 ChatGPT。就我而言，这只是为了我自己的产品和我自己的公司，所以我对风险感到满意。但这是一个合理的担忧，特别是当您从客户上传数据或者比我的个人小项目更机密时。

微软和微软云并不能防黑客，因为没有什么能防黑客。但我认为我们都可以相信微软在保护我们的数据方面承担了更多的责任，而不是那些喜欢将每一位和字节作为训练数据或广告指标或两者兼而有之的公司。

但我担心微软（和其他人工智能供应商）可能会过度吹嘘人工智能的功能。目前，Copilot 无法基于脚本构建整个自定义金融科技应用程序。这仍然是程序员需要做的事情。

此外，构建数据分析查询仍然需要对数据的结构以及如何提示人工智能有一定的了解。虽然了解提示所需的时间肯定比学习 Python 花费的时间要少，但将 Copilot 与 Excel 数据一起使用将要求用户在指定提示时遵守规则。人工智能和程序员一样，不会读心术。

尽管如此，我还是有点兴奋（假设我的 Microsoft 365 消费者版本将获得此功能）。如果使用得当，通过在公式栏中输入提示并获得详细分析来查询电子表格数据（以及大量电子表格数据）的能力很可能会极大地提高生产力。

记住 GIGO：垃圾进，垃圾出。如果你通过人工智能提示提出分析问题，由于你提出了错误的问题而导致了错误的结论，这不是人工智能的错。

“亲爱的布鲁图斯，错误不在于我们的人工智能，而在于我们自己。”

向吟游诗人致歉。