释放生成式人工智能的创造潜力

Gartner 的数据显示，63% 的营销高管打算在未来 24 个月内投资生成式 AI。 那么，什么是生成式人工智能，为什么它是重中之重？ 生成式人工智能是人工智能的一个类别，它可以根据之前的训练数据集、一个或多个人工智能算法以及称为“提示”的新输入来创建各种内容，例如合成数据、文本、视觉效果和音频。 它有可能彻底改变组织的创意和业务流程。

生成式 AI 的工作原理：3 种模型变体

生成式人工智能模型使用神经网络识别现有数据中的结构和模式来生成新鲜且原创的内容。 这些模型可以有多种类型，您可以组合两个或多个模型来创建强大的生成式 AI 应用程序。 一些例子包括：

1. 变分自动编码器（VAE）

VAE 由两个神经网络（通常称为编码器和解码器）组成。 编码器将输入更改为更紧凑和集中的数据版本。 压缩表示有效地保留了解码器所需的数据，同时消除了无关信息。 编码器和解码器协同工作以确定一种简单有效的数据表示方式。

2. 扩散模型

在训练过程中，这些模型执行涉及前向和反向扩散的双步技术。 前向扩散涉及将随机噪声逐渐引入训练数据中。 展望未来，噪声将逐渐消除以重新组合数据。

该模型启动反向降噪方法，使用完全随机的噪声生成新数据。 这个两步过程有利于数百层或可能无限层的训练。

3. 生成对抗网络（GAN）

GAN 于 2014 年推出，涉及两个神经网络之间的竞争。 生成器创建新的示例，而鉴别器确定生成的内容是真实的还是捏造的。

两个模型同时训练。 随着鉴别器识别生成内容的能力提高，生成器生成更高质量的内容，两者都变得更加智能。 这种重复的过程鼓励双方不断增强所制作的材料，直到它与预先存在的内容无法区分。

生成式人工智能模型的进步在于它们在训练过程中使用各种学习方法的能力，例如无监督或半监督。

因此，组织可以利用大量未标记的信息以更快的速度和更简单的方式开发基础模型。 顾名思义，基础模型可以作为能够执行各种任务的人工智能系统的基础。

生成式人工智能的应用

随着算法模型变得更加复杂，生成式人工智能示例和用例遍布不同的行业和垂直领域。

1.在艺术与设计方面

通过采用生成模型进行图像创作和风格转移，艺术家能够创造出独特且具有美学吸引力的艺术作品。 另一种方法是文本到图像生成，其中生成模型将文本描述转换为与其匹配的视觉表示。

此外，该技术还可以生成 3D 模型或动画，并将涂鸦/草图转换为逼真的图像。 谷歌人工智能部门的 DeepDream Generator、Midjourney 和 WOMBO Dream（一种不可替代的代币或 NFT 创建工具）都是该用例的生成式人工智能示例。

2.在内容创作上

通过自动化内容创建的多个方面，生成式人工智能可以帮助营销人员节省时间和资源，以实现更快的上市时间。 人工智能模型可以为电子邮件活动和社交媒体发布等任务生成原型内容。 然后，营销人员可以调整和个性化这些内容。

例如，Writesonic、Jasper 和 Copy.ai 都是人工智能写作工具，可以帮助营销人员快速生成高质量的文案。 Gen AI 甚至可以帮助视觉内容营销，这是一种真正颠覆性的人工智能使用方式。

另一个生成式人工智能的例子是修改预先存在的内容的过程。 通过检查数据趋势和用户反馈，人工智能可以提供富有洞察力的建议和改进想法。 它可以查明广告文案和客户沟通中可增强效果的领域 - 例如，使用 Phrasee 等工具。

3. 在商业和创新方面

营销人员和企业领导者面临的最艰巨的挑战之一是不断提出改变游戏规则的新想法的艰巨任务。

生成式人工智能模型可以通过创新建议和不同观点来提高构思会议的生产力。 这些人工智能生成的概念可以充当新鲜且打破混乱的想法的共鸣板或启动器，最终开发出独特的新策略。

事实上，根据普华永道的预测，整体经济增长的 45% 将归因于人工智能驱动的产品增强，预计到 2030 年将大幅提升消费者需求。

这是因为，随着时间的推移，人工智能将扩大产品范围和库存，同时增强个性化、吸引力和可承受性。

生成式人工智能的好处

通过了解什么是生成式人工智能并将其大胆地融入您的业务战略中，可以：

1.增强创造力和协同创新

企业不断尝试新方法，使产品开发更具协作性。 最常见的两种是创意竞赛，例如黑客马拉松和众包。 然而，组织需要帮助来实施所产生的众多想法。

他们可能需要一种系统的方法来评估这些概念。 或者，贡献者可能很难提供必要的细节来使他们的想法可行。 整合不同的概念是另一个障碍。 借助生成式人工智能可以避免这种情况，生成式人工智能可以处理和分析大量不同类型的数据。

它可以通过激发消费者或员工的创造力来帮助他们产生突破性的想法。 此外，它还可以提高未开发概念的质量，使创新更加民主化。

2. 简化内容创建流程

传统的内容开发方法通常包括漫长的制作周期，需要大量的利益相关者和团队。 生成式人工智能通过自动化内容创建来减少制作时间和费用，加快流程。

与独立人类创作者相比，自然语言处理 (NLP) 使组织能够在大幅缩短的时间内制作出出色的内容，例如产品描述、博客文章和社交媒体帖子。

根据 Salesforce 的研究，营销人员估计，生成式人工智能将每周减少超过五个小时的工作量，相当于每年一个多月的工作量。

3. 个性化和定制客户体验

生成式人工智能的大量实例展示了其算法如何帮助定制和个性化客户体验。

例如，考虑这样一个场景，其中产品描述引起了强烈的个人反应。 这是通过生成人工智能来实现的，它会根据人口统计、地理位置、浏览历史和用户分类修改描述以适应精确细分的受众。 此外，这项技术将使营销人员能够大规模发起个性化电子邮件活动，突出不同细分市场的不同产品属性。

此外，生成式人工智能聊天机器人通过上下文推理促进个性化。 它分析消费者的询问，提供不仅相关而且高度个性化的答复。

最后，它可以改善品牌网站上的搜索体验。 它增强了搜索栏解释输入图像、语音查询和简短视频剪辑以及文本的能力。

道德考虑：生成人工智能面临哪些挑战？

尽管生成式人工智能在内容创作方面显示出巨大的潜力，但它也有局限性。 人工智能还可能产生令人反感或无关紧要的材料——源于其对道德考虑、文化微妙之处或背景因素的有限理解。 这可能会导致输出（训练数据的结果）普遍存在偏差。

此外，生成的内容可能在质量上有所不同，有时会产生不合逻辑或错误的结论。 这种现象被称为人工智能幻觉，一个著名的生成人工智能幻觉的例子是：

谷歌巴德聊天机器人的声明——詹姆斯·韦伯太空望远镜已经收集到了太阳系以外行星的初步图像——是错误的。

此外，人工智能产生的工作的所有权是有争议的，并且可能因国家而异。 例如，美国版权法规定“人工智能生成的图像不具备保护所需的‘人类作者’”。

为了保证在内容创作中使用人工智能的合法性，营销人员必须面对的另一个可能的问题是抄袭。 最后，组织在将人工智能融入其工作流程时必须解决对失业的担忧。

为商业领袖提供生成式人工智能机会

Generative Al 为企业及其创意工作流程带来了巨大潜力，可以通过促进个性化自助服务来提高客户参与度。

它可以自动执行需要大量工作的职责，例如软件开发和税务索赔处理。 此外， Gen AI 和 NLP 可以帮助您的团队管理、浏览并最终了解重要非结构化数据的各个子集的重要性，例如合同、账单、客户反馈、法规和绩效评估。

通过了解生成式人工智能的真正影响及其在您的技术堆栈中的应用，您可以从我们这个时代的这一突破性技术中获得最大回报。