Ответственный подход к генеративному ИИ

Подпишитесь на нашу ежемесячную рассылку Content & Context, чтобы получать больше информации об эволюции контента от генерального директора Skyword Эндрю К. Уиллера.

Согласно недавнему опросу Gartner, в котором приняли участие более 2500 руководителей, 70% активно исследуют и изучают генеративный искусственный интеллект, а 19% уже находятся в пилотном или производственном режиме. Это рисует яркую картину актуальности бизнеса, возникшей вокруг генеративного ИИ только в этом году.

Как и в случае с появлением любой новой технологии, важнейшей задачей для бизнес-лидеров является обеспечение баланса изначально завышенных ожиданий с реалиями реального применения.

Хотя 68% руководителей, опрошенных Gartner, считают, что преимущества генеративного ИИ перевешивают риски, прогнозируется, что проблемы доверия, безопасности, конфиденциальности и этики маячат на горизонте для многих организаций, разрабатывающих и внедряющих решения генеративного ИИ.

Самый тревожный вопрос, с которым я сталкиваюсь среди маркетологов, — это как безопасно и ответственно использовать генеративный искусственный интеллект для создания контента в свете технической неопределенности.

Если вы читали новости, то знаете:

• Доказано, что ChatGPT от OpenAI, Bing от Microsoft и Bard от Google генерируют ложную информацию .
• Генеративные инструменты искусственного интеллекта, включая генераторы изображений, имеют хорошо задокументированную тенденцию генерировать дискриминационные результаты .
• Базовые модели часто обучаются на произведениях, защищенных авторским правом , но не обеспечивают надежных источников их результатов.

Но насколько реальны эти риски для маркетинговых организаций и что можно сделать, чтобы их смягчить? Вот мой совет тем из вас, кто взвешивает свои варианты:

Во-первых, осознайте, что существует более одного пути к усыновлению. Вообще говоря, есть три категории решений, которые стоит изучить.

1. Публичные инструменты искусственного интеллекта. Эти инструменты, включая Bard и ChatGPT, легко доступны широкому населению.Это облачные платформы, которые позволяют пользователям взаимодействовать с предварительно обученными моделями ИИ непосредственно в неструктурированной среде. Они недороги и легко доступны, но при этом наиболее подвержены риску и неправильному использованию. Если вы пойдете по этому пути, это означает, что ваш бизнес должен разрабатывать и поддерживать окружающие системы, необходимые для обеспечения безопасного, ответственного и последовательного внедрения этих инструментов в ваш рабочий процесс.
2. Собственные инструменты искусственного интеллекта. Эти инструменты разработаны для вашей компании и принадлежат ей.Сборка или покупка могут быть хорошим выбором, если у вас есть уникальные требования или вам нужен полный контроль над данными обучения и разработки моделей ИИ. Однако значительные затраты, усилия и постоянные данные, необходимые для эффективного обучения и поддержки моделей ИИ таким образом, означают, что этот вариант недоступен для многих организаций.
3. Корпоративные инструменты искусственного интеллекта. Разработанные для крупных организаций со сложными маркетинговыми потребностями, эти инструменты обеспечивают структурированные приложения искусственного интеллекта, масштабируемость, интеграцию с существующими системами и встроенные функции безопасности.

Предостережение:мы переживаем гонку вооружений среди технологических компаний, стремящихся завоевать доминирование в секторе искусственного интеллекта. OpenAI, например, только что объявила о своем предстоящем ChatGPT Enterprise, который находится в разработке менее года. Будьте осторожны при выборе поставщиков, чтобы защитить свою организацию от дополнительных рисков и неопределенности, поскольку многие новые «корпоративные» инструменты искусственного интеллекта поспешно выходят на рынок без надзора и регулирования.

Рекомендации по выбору генеративного решения искусственного интеллекта

Какой бы вариант вы ни выбрали, важно разработать ответственный подход к созданию контента с помощью искусственного интеллекта.В этом ключе во многих статьях объясняется, чего не следует делать, поэтому я решил вместо этого поделиться своими четырьмя рекомендациями для маркетологов:

ОБЯЗАТЕЛЬНО относитесь к безопасности серьезно.

Это может показаться очевидным, но, тем не менее, об этом важно помнить. Собственные и корпоративные инструменты, как правило, предлагают наиболее безопасную и контролируемую среду для использования генеративных моделей искусственного интеллекта. Благодаря расширенному контролю над доступом пользователей и конфиденциальностью данных эти параметры помогут сохранить конфиденциальные данные в инфраструктуре вашей организации и защитят вас от любого незаконного или нежелательного воздействия со стороны третьих лиц.

Например, механизм контента ATOMM на базе искусственного интеллекта Skyword гарантирует, что ваша конфиденциальная информация никогда не будет сохранена, раскрыта или использована в моделях обучения искусственного интеллекта. Напротив, интерфейс ChatGPT OpenAI по умолчанию сохраняет входные данные, включая историю чата, и компания может использовать эту информацию для обучения и улучшения своих моделей.

Убедитесь, что адрес вашего решения:

• Как будет безопасно управляться доступ пользователей и предотвращаться несанкционированный доступ
• Как хранятся и обрабатываются входные данные и IP, в том числе для обучения алгоритмов
• Какие меры защиты предусмотрены для защиты вашего бренда от неправомерного использования и внешних атак?

ДЕЙСТВУЙТЕ в интересах своего клиента.

Для большинства компаний необходимость быстрого масштабирования создания контента является основной движущей силой внедрения генеративного ИИ. Однако достижение этого совершенно контрпродуктивно, если оно достигается за счет опыта ваших клиентов.

В 2013 году компания Velocity Partners опубликовала вирусный слайд-шоу под названиемCrap Content. Он встроен ниже, если вы хотите пролистать страницы, но TL;DR таков:

Когда контент-маркетинг начал развиваться, все бросились создавать как можно больше контента, чтобы оставаться конкурентоспособными. Вот только... они этого не сделали.

Поскольку у них не было пропускной способности или соответствующих ресурсов для создания качественного контента, все, что они делали, — это насыщали рынок шумом, который подавлял покупателей и делал прямо противоположное тому, для чего он был предназначен.

Компании, добившиеся успеха в то время, создавали контент-бренды, которые предоставляли посетителям и покупателям ценный контент и информацию. То же самое справедливо и сегодня.

Повсеместная доступность общедоступных генеративных инструментов искусственного интеллекта грозит началом новой эры дерьмового контента. Между тем, ожидания клиентов в отношении доступного, полезного и актуального контента еще выше.

Целью вашего подхода к решениям не должно быть создание большего количества контента. Целью должно быть создание контента высшего качества или большей стратегической ценности, чем то, что вы производите сегодня. На данный момент самый надежный способ создать высококачественный, оригинальный и аутентичный контент с помощью генеративного ИИ — использовать его в тандеме с создателями-людьми и/или экспертами в данной области, которые смогут правильно им управлять.

В предыдущих публикациях мы описали множество способов, которыми наши и другие решения на основе генеративного искусственного интеллекта могут добавить уникальную ценность творению человека.

Убедитесь, что адрес вашего решения:

• Долгосрочная жизнеспособность. Является ли ваше решение оперативным пластырем или оно дает вам конкурентное преимущество по мере развития конкуренции за контент и развития потребностей клиентов?
• Происхождение и оригинальность контента. Помните, что ваш контент не защищен авторским правом, если он не создан исключительно или преимущественно людьми.
• Необходимость настройки аудитории и бренда, чтобы ваш контент отличался от потенциального множества аналогичной публикуемой информации, созданной искусственным интеллектом.

ОБЯЗАТЕЛЬНО нести ответственность.

Если вы создаете запатентованную систему, вы должны вести полную документацию по разработке, процессу обучения и развертыванию модели ИИ, предоставляя представление о том, как была создана модель, как используются данные и логика принятия решений.

Между тем, создание контента с использованием внешних инструментов требует тщательного планирования на случай непредвиденных обстоятельств. Интересуйтесь тем, как производится колбаса и какие стратегии существуют для решения ситуаций, когда система ИИ непреднамеренно дает неправильные или потенциально опасные результаты.

Последовательный человеческий контроль имеет решающее значение для эффективного использования генеративного искусственного интеллекта, но помните, что многие поставщики технологий передадут корпоративную лицензию и оставят такой надзор вам.

Меньше всего вам нужно внедрить решение, которое сэкономит время ваших маркетологов на внешней стороне, а затем затянет их в черную дыру редактирования и проверки фактов на внутренней стороне.

По этой причине наше решение использует генеративный искусственный интеллект для адаптации контента, созданного экспертами, перед отправкой его в нашу собственную редакционную группу для проверки качества, точности и достоверности.

Надежный корпоративный партнер поможет вашей команде разрабатывать контент, одновременно управляя управлением данными и, в идеале, предлагая непрерывный мониторинг и аудит, самоанализ модели, а также человеческий надзор и вмешательство, что сэкономит ваше драгоценное время и значительно снизит риск ошибки.

Убедитесь, что адрес вашего решения:

• Как будет осуществляться обеспечение качества/человеческий контроль
• Кто будет отвечать за соответствие бренда
• Кто будет нести ответственность за надежность входных и выходных данных контента
• Как будет осуществляться постоянная оптимизация по мере развития технологий

НЕОБХОДИМО проверить масштабируемость вашего подхода.

То, что масштабируемо для одной организации, может оказаться неприемлемым для другой. Жесткое правило здесь — убедиться, что ваш подход к решениям достаточно гибкий и устойчивый, чтобы развиваться вместе с вашей организацией, по крайней мере, в среднесрочной перспективе.

Внедряете ли вы временный процесс или процедуру, которую можно будет использовать в отдельном отделе вашей организации, или вы создаете строительный блок — инструмент или технологический процесс, который направит вас на путь трансформации предприятия?

Привлекательность повышения креативности и производительности благодаря генеративному искусственному интеллекту неотразима. Но существует тонкий баланс между стремлением к постепенному повышению производительности и использованием ИИ для фактического повышения ценности вашего контента, достижения значимого охвата и обеспечения постоянного роста вовлеченности.

Убедитесь, что адрес вашего решения:

• Потенциал для устойчивого расширения использования более широким числом команд и вариантов использования с течением времени.
• Наличие механизмов поддержки для обеспечения последовательного и широкого внедрения в организациях.
• Базовый опыт вашего партнера(ов) по решениям в отношении ваших наиболее приоритетных вариантов использования.
• Уровень приверженности ваших собственных разработчиков или внешнего партнера развитию своих генеративных возможностей искусственного интеллекта.

Следующий рубеж

Важно признать, что мы все находимся на пути к трансформации, основанной на искусственном интеллекте, хотим мы это принять или нет.

Что в конечном итоге отделит лидеров от отстающих, так это ответственность за подготовку наших команд и организаций к будущему маркетинга в эпоху после искусственного интеллекта.

Никогда еще не было более захватывающего времени для работы в маркетинге. Давайте насладимся моментом и уверенно шагнем в будущее.

Является ли генеративный искусственный интеллект приоритетом для вашей организации в этом году? Напишите мне. Я здесь, чтобы помочь.

Рекомендованное изображение от master1305 в Adobe Stock.