负责任的生成人工智能方法

订阅我们的每月通讯《内容与背景》，从 Skyword 首席执行官 Andrew C. Wheeler 那里获得有关内容演变的更多见解。

Gartner 最近对2,500 多名高管进行的一项调查显示，70% 的人正在积极调查和探索生成式 AI，而 19% 的人已经处于试点或生产模式。 这生动地描绘了仅今年围绕生成人工智能建立的业务紧迫性。

与任何新技术的爆发一样，企业领导者面临的关键挑战是在最初夸大的期望与实际应用的现实之间取得平衡。

虽然 Gartner 调查的高管中有 68% 认为生成式 AI 的好处大于风险，但预计许多开发和部署生成式 AI 解决方案的组织将面临信任、安全、隐私和道德挑战。

我在营销人员中遇到的最令人焦虑的问题是，鉴于技术的不确定性，如何安全、负责任地利用生成式人工智能进行内容创作。

如果你读过新闻，你就会知道：

• OpenAI 的 ChatGPT、微软的 Bing 和谷歌的 Bard 都被证明会生成虚假信息。
• 生成式人工智能工具，包括图像生成器，有生成歧视性输出的倾向，这是有据可查的。
• 基础模型通常是在受版权保护的作品上进行训练的，但其结果并不提供可靠的来源。

但对于营销组织来说，这些风险有多真实？您可以采取哪些措施来减轻这些风险？ 以下是我对那些权衡选择的人的建议：

首先，要认识到采用的途径不止一种。 一般来说，有三类解决方案可供探索。

1. 公共人工智能工具：这些工具，包括 Bard 和 ChatGPT，可供普通大众使用。它们是基于云的平台，允许用户直接在非结构化环境中与预先训练的人工智能模型进行交互。 它们成本低廉且易于获取，但也最容易出现风险和滥用。 走这条路意味着您的企业需要开发和维护必要的周边系统，以确保这些工具安全、负责任且一致地采用到您的工作流程中。
2. 专有人工智能工具：这些工具是为您的公司开发并归您的公司所有。如果您有独特的需求或需要完全控制人工智能模型的训练数据和开发，那么构建与购买可能是一个不错的选择。 然而，以这种方式有效训练和维护人工智能模型所需的大量成本、精力和持续数据意味着这种选择对于许多组织来说是遥不可及的。
3. 企业人工智能工具：这些工具专为具有复杂营销需求的大型组织而设计，提供结构化人工智能应用程序、可扩展性、与现有系统的集成以及内置的安全功能。

需要注意的是：我们正在经历一场科技公司之间的军备竞赛，以争夺人工智能领域的主导地位。 例如，OpenAI 刚刚宣布即将推出 ChatGPT Enterprise，该产品的开发时间还不到一年。 请谨慎选择供应商，以保护您的组织免受额外风险和不确定性的影响，因为许多新的“企业”人工智能工具在没有监督或监管的情况下匆忙进入市场。

选择生成式人工智能解决方案的注意事项

无论您选择哪种选择，制定一种负责任的方法来创建人工智能驱动的内容都是至关重要的。本着这种精神，很多文章都解释了不该做什么，所以我想我应该为营销人员分享我的四个应该做的事情：

请认真对待安全。

这似乎是显而易见的，但仍然需要指出。 专有和企业工具往往会提供最安全和受控的环境来利用生成式人工智能模型。 通过对用户访问和数据隐私进行高级控制，这些选项将有助于将敏感数据保留在组织的基础设施中，并保护您免受任何非法或不需要的第三方暴露。

例如， Skyword 的人工智能内容引擎ATOMM可确保您的专有信息永远不会在人工智能训练模型中存储、暴露或使用。 相比之下，OpenAI 的 ChatGPT 界面默认保存输入数据，包括聊天历史记录，该公司可以使用这些信息来训练和改进其模型。

确保您的解决方案地址：

• 如何安全地管理用户访问并防止未经授权的访问
• 如何存储和处理数据输入和 IP，包括算法训练
• 有哪些保护措施可以保护您的品牌免受滥用和外部攻击

务必以客户的最大利益为出发点。

对于大多数公司来说，快速扩展内容创建的需求是生成式人工智能采用的最大驱动力。 然而，如果以牺牲客户体验为代价来实现这一目标，则完全会适得其反。

2013 年，Velocity Partners 发布了一篇名为“垃圾内容”的病毒幻灯片。 如果您想翻页，它嵌入在下面，但 TL;DR 是这样的：

当内容营销起飞时，每个人都开始创造尽可能多的内容以保持竞争力。 但……他们没有。

因为他们没有足够的带宽或适当的资源来创建高质量的内容，所以他们所做的只是让市场充满噪音，让买家不知所措，并且做了与他们的初衷完全相反的事情。

当时表现出色的公司建立了内容品牌，为访问者和买家提供增值内容和信息。 今天也是如此。

公共生成人工智能工具的主流可用性可能会迎来一个垃圾内容的新时代。 与此同时，客户对可访问、有用且相关的内容的期望甚至更高。

您的解决方案方法的目标不应该是创建更多内容。 它应该是创造比你今天制作的内容更优质或更具有战略价值的内容。 目前，利用生成式人工智能创建高质量、原创和真实内容的最可靠方法是与能够正确引导它的人类创作者和/或主题专家一起利用它。

在之前的文章中，我们概述了我们的生成式人工智能解决方案和其他解决方案可以为人类创造增加独特价值的多种方式。

确保您的解决方案地址：

• 长期生存能力。 您的解决方案是一种可操作的创可贴，还是随着内容竞争和客户需求的发展而赋予您竞争优势？
• 内容的起源和原创性。 请记住，您的内容不受版权保护，除非它完全或主要由人类生成。
• 受众和品牌定制的需求，确保您的内容与正在发布的大量类似的人工智能生成的信息区分开来

务必考虑问责制。

如果您正在构建专有系统，则需要维护人工智能模型开发、训练过程和部署的全面文档，提供有关模型如何创建、数据如何使用及其决策逻辑的见解。

同时，使用外部工具创建内容需要仔细的应急计划。 好奇香肠是如何制作的，以及有什么策略来处理人工智能系统无意中产生不正确或潜在有害结果的情况。

持续的人工监督对于有效使用生成式人工智能至关重要，但请注意，许多技术供应商会移交企业许可证并将这种监督留给您。

您最不想看到的就是部署一个解决方案来节省前端营销人员的时间，结果却让他们陷入后端编辑和事实检查的黑洞。

因此，我们的解决方案利用生成式人工智能来调整人类专家原创的内容，然后将其发送给我们的内部编辑团队以审查质量、准确性和可信度。

可靠的企业合作伙伴将帮助您的团队开发内容，同时管理数据治理，并且在理想情况下，提供持续的监控和审计、模型自省以及人工监督和干预，从而节省您的宝贵时间并大幅降低错误风险。

确保您的解决方案地址：

• 如何管理质量保证/人工监督
• 谁将负责品牌合规
• 谁将负责内容输入和输出的可靠性
• 随着技术的进步，如何进行持续优化

请验证您的方法的可扩展性。

对于一个组织来说可扩展的内容可能不适用于另一个组织。 这里的硬性规则是确保您的解决方案方法足够灵活和可持续，至少在中期能够与您的组织一起发展。

您是否正在引入一个权宜之计的流程或程序以在组织的某个离散角落利用，或者您是否正在放置一个构建块 - 一个工具或技术支持的流程，让您走上企业转型的道路？

通过生成式人工智能增强创造力和生产力的吸引力是令人信服的。 但在追求生产力的提高和利用人工智能来实际提高内容价值、实现有意义的覆盖范围并确保参与度持续增长之间存在着微妙的平衡。

确保您的解决方案地址：

• 随着时间的推移，有可能在更多的团队和用例中持续扩展使用
• 确保一致、广泛的组织采用的支持机制
• 您的解决方案合作伙伴在您的最高优先级用例方面的基础专业知识
• 您的内部开发人员或外部合作伙伴必须致力于发展其生成式人工智能能力的程度

下一个前沿

重要的是要认识到，无论我们是否愿意接受，我们都走在人工智能驱动的转型之路上。

最终区分领先者和落后者的因素是我们是否有责任让我们的团队和组织为后人工智能时代营销的未来做好准备。

对于营销来说，这是一个从未如此激动人心的时刻。 让我们品味当下，自信地迈向未来。

生成式人工智能是您组织今年的优先事项吗？ 给我留言。 我是来帮忙的。

由 Adob​​e Stock 上的 master1305 提供的精选图像。