釋放生成式人工智慧的創造潛力

Gartner 的數據顯示，63% 的行銷主管打算在未來 24 個月內投資生成式 AI。 那麼，什麼是生成式人工智慧，為什麼它是重中之重？ 生成式人工智慧是人工智慧的一個類別，它可以根據先前的訓練資料集、一個或多個人工智慧演算法以及稱為「提示」的新輸入來創建各種內容，例如合成資料、文字、視覺效果和音訊。 它有可能徹底改變組織的創意和業務流程。

生成式 AI 的工作原理：3 種模型變體

生成式人工智慧模型使用神經網路識別現有資料中的結構和模式來產生新鮮且原創的內容。 這些模型可以有多種類型，您可以組合兩個或多個模型來創建強大的生成式 AI 應用程式。 一些例子包括：

1. 變分自動編碼器（VAE）

VAE 由兩個神經網路（通常稱為編碼器和解碼器）組成。 編碼器將輸入更改為更緊湊和集中的資料版本。 壓縮表示有效地保留了解碼器所需的數據，同時消除了無關資訊。 編碼器和解碼器協同工作以確定一種簡單有效的資料表示方式。

2. 擴散模型

在訓練過程中，這些模型執行涉及前向和反向擴散的雙步驟技術。 前向擴散涉及將隨機雜訊逐漸引入訓練資料中。 展望未來，噪音將逐漸消除以重新組合數據。

此模型啟動反向降噪方法，使用完全隨機的雜訊產生新資料。 這個兩步驟過程有利於數百層或可能無限層的訓練。

3. 生成對抗網路（GAN）

GAN 於 2014 年推出，涉及兩個神經網路之間的競爭。 生成器會建立新的範例，而鑑別器決定產生的內容是真實的還是捏造的。

兩個模型同時訓練。 隨著鑑別器識別生成內容的能力提高，生成器產生更高品質的內容，兩者都變得更加智慧。 這種重複的過程鼓勵雙方不斷增強所製作的材料，直到它與預先存在的內容無法區分。

生成式人工智慧模型的進步在於它們在訓練過程中使用各種學習方法的能力，例如無監督或半監督。

因此，組織可以利用大量未標記的資訊以更快的速度和更簡單的方式開發基礎模型。 顧名思義，基礎模型可以作為能夠執行各種任務的人工智慧系統的基礎。

生成式人工智慧的應用

隨著演算法模型變得更加複雜，生成式人工智慧範例和用例遍布不同的產業和垂直領域。

1.在藝術與設計方面

透過採用生成模型進行圖像創作和風格轉移，藝術家能夠創造出獨特且具有美學吸引力的藝術作品。 另一種方法是文字到圖像生成，其中生成模型將文字描述轉換為與其匹配的視覺表示。

此外，該技術還可以產生 3D 模型或動畫，並將塗鴉/草圖轉換為逼真的圖像。 谷歌人工智慧部門的 DeepDream Generator、Midjourney 和 WOMBO Dream（一種不可替代的代幣或 NFT 創建工具）都是該用例的生成式人工智慧範例。

2.在內容創作上

透過自動化內容創建的多個方面，生成式人工智慧可以幫助行銷人員節省時間和資源，以實現更快的上市時間。 人工智慧模型可以為電子郵件活動和社群媒體發布等任務產生原型內容。 然後，行銷人員可以調整和個人化這些內容。

例如，Writesonic、Jasper 和 Copy.ai 都是人工智慧寫作工具，可以幫助行銷人員快速產生高品質的文案。 Gen AI 甚至可以幫助視覺內容行銷，這是一種真正顛覆性的人工智慧使用方式。

另一個生成式人工智慧的例子是修改預先存在的內容的過程。 透過檢查數據趨勢和用戶回饋，人工智慧可以提供富有洞察力的建議和改進想法。 它可以找出廣告文案和客戶溝通中可增強效果的領域 - 例如，使用 Phrasee 等工具。

3. 在商業和創新方面

行銷人員和企業領導者面臨的最艱鉅的挑戰之一是不斷提出改變遊戲規則的新想法的艱鉅任務。

生成式人工智慧模式可以透過創新建議和不同觀點來提高構思會議的生產力。 這些人工智慧生成的概念可以充當新鮮且打破混亂的想法的共鳴板或啟動器，最終開發出獨特的新策略。

事實上，根據普華永道的預測，整體經濟成長的 45% 將歸因於人工智慧驅動的產品增強，預計到 2030 年將大幅提升消費者需求。

這是因為，隨著時間的推移，人工智慧將擴大產品範圍和庫存，同時增強個人化、吸引力和可負擔性。

生成式人工智慧的好處

透過了解什麼是生成式人工智慧並將其大膽地融入您的業務策略中，可以：

1.增強創造力和協同創新

企業不斷嘗試新方法，使產品開發更具協作性。 最常見的兩種是創意競賽，例如黑客馬拉松和眾包。 然而，組織需要幫助來實施所產生的眾多想法。

他們可能需要一種系統化的方法來評估這些概念。 或者，貢獻者可能很難提供必要的細節來使他們的想法可行。 整合不同的概念是另一個障礙。 借助生成式人工智慧可以避免這種情況，生成式人工智慧可以處理和分析大量不同類型的數據。

它可以透過激發消費者或員工的創造力來幫助他們產生突破性的想法。 此外，它還可以提高未開發概念的質量，使創新更加民主化。

2. 簡化內容建立流程

傳統的內容開發方法通常包括漫長的製作週期，需要大量的利害關係人和團隊。 生成式人工智慧透過自動化內容創建來減少製作時間和費用，加快流程。

與獨立人類創作者相比，自然語言處理 (NLP) 使組織能夠在大幅縮短的時間內製作出出色的內容，例如產品描述、部落格文章和社交媒體貼文。

根據 Salesforce 的研究，行銷人員估計，生成式人工智慧將每週減少超過五個小時的工作量，相當於每年一個多月的工作量。

3. 個人化和客製化客戶體驗

生成式人工智慧的大量實例展示了其演算法如何幫助客製化和個人化客戶體驗。

例如，考慮這樣一個場景，其中產品描述引起了強烈的個人反應。 這是透過產生人工智慧來實現的，它會根據人口統計、地理位置、瀏覽歷史和用戶分類修改描述以適應精確細分的受眾。 此外，這項技術將使行銷人員能夠大規模發起個人化電子郵件活動，突顯不同細分市場的不同產品屬性。

此外，生成式人工智慧聊天機器人透過上下文推理促進個人化。 它分析消費者的詢問，提供不僅相關而且高度個人化的答案。

最後，它可以改善品牌網站上的搜尋體驗。 它增強了搜尋欄解釋輸入圖像、語音查詢和簡短視訊剪輯以及文字的能力。

道德考量：生成人工智慧面臨哪些挑戰？

儘管生成式人工智慧在內容創作方面展現出巨大的潛力，但它也有其限制。 人工智慧也可能產生令人反感或無關緊要的材料——源於其對道德考慮、文化微妙之處或背景因素的有限理解。 這可能會導致輸出（訓練資料的結果）普遍存在偏差。

此外，產生的內容可能在品質上有所不同，有時會產生不合邏輯或錯誤的結論。 這種現像被稱為人工智慧幻覺，一個著名的生成人工智慧幻覺的例子是：

谷歌巴德聊天機器人的聲明——詹姆斯·韋伯太空望遠鏡已經收集了太陽係以外行星的初步圖像——是錯誤的。

此外，人工智慧產生的工作的所有權是有爭議的，並且可能因國家而異。 例如，美國版權法規定「人工智慧產生的圖像不具備保護所需的『人類作者』」。

為了確保在內容創作中使用人工智慧的合法性，行銷人員必須面對的另一個可能的問題是抄襲。 最後，組織在將人工智慧融入其工作流程時必須解決對失業的擔憂。

為商業領袖提供生成式人工智慧機會

Generative Al 為企業及其創意工作流程帶來了巨大潛力，可以透過促進個人化自助服務來提高客戶參與度。

它可以自動執行需要大量工作的職責，例如軟體開發和稅務索賠處理。 此外， Gen AI 和 NLP 可以幫助您的團隊管理、瀏覽並最終了解重要非結構化資料的各個子集的重要性，例如合約、帳單、客戶回饋、法規和績效評估。

透過了解生成式人工智慧的真正影響及其在您的技術堆疊中的應用，您可以從我們這個時代的這項突破性技術中獲得最大回報。