使用生成式人工智能進行內容創作的風險和回報：品牌營銷人員需要了解的內容
已發表: 2023-02-03如果您沒有 10 分鐘的時間完整閱讀本文，請看以下 TL;DR：
生成式人工智能已經發展到能夠生成足夠熟練的內容來與人類創作者相媲美的程度。 儘管取得了這些進步，營銷人員在投入使用生成式人工智能進行內容創作之前，應該意識到它所帶來的風險和限制。 牠喜歡編造引言、呈現不可靠的事實以及生成缺乏專家級見解的非原創內容，這些都是需要考慮的因素。
ChatGPT 的公開發布引起了人們對人工智能生成內容的興趣飆升，但值得注意的是，領先的媒體出版商多年來一直在使用自動報告，這提供了對該技術的初始用例和公眾反應的一些見解。
我們可以預見，隨著這項技術的進步和變得更容易獲得，更多人工智能生成的內容將湧入市場，使營銷人員越來越難以爭奪數字知名度。
然而，正如我們所看到的，隨著付費媒體功效的興起和隨後的侵蝕，當檢測算法、阻止工具和數據使用法規迎頭趕上時，那些過度依賴人工智能生成內容的人很容易發現自己處於明顯的劣勢。重新平衡規模，以滿足消費者對真實、高質量內容的需求。
對我來說，整個爭論只是強調了一個長期存在的事實：創建頂級營銷內容並沒有真正的捷徑。 引領市場需要市場領先的內容，其中包括原創思維、獨特價值以及超越買家要求和競爭對手提供的幫助。 人工智能對於加速高質量內容的創建和交付至關重要，但它本身並不是解決方案。
本文的目的是為營銷人員提供在利用生成式人工智能時做出明智決策所需的信息，概述生成式人工智能的優點和缺點，特別是在品牌內容創建方面。
在深入討論細節之前，讓我們先定義一些關鍵術語。
生成式人工智能是人工智能的一個子集。 它是一種機器學習，涉及編程算法從現有內容中“學習”並將這些學習應用到自主生成“新”內容（圖像、文本、音樂等）。
ChatGPT是 OpenAI 開發的一款聊天機器人應用程序，它使用生成式 AI 來解釋用戶提示並以類似人類的流暢性進行響應。
GPT-3（生成式預訓練 Transformer 3）是 ChatGPT 使用的生成式 AI 模型。 它經過訓練，專門生成類似人類的文本，以響應文本提示，例如問題、信息命令或陳述。
DALL-E（深度算法學習庫 - 實驗）是 OpenAI 開發的另一種生成式 AI 模型，專門根據文本提示生成圖像。
ChatGPT 的最新動態是什麼？
當 OpenAI 開放 ChatGPT 界面供公眾參與時，引發了媒體的狂熱。 聊天機器人可以像人類一樣流暢和連貫地回答各種問題和命令，這一事實引發了人們對 GPT-3 和類似人工智能模型的潛在應用的廣泛興趣。
ChatGPT 及其姊妹產品 DALL-E 的公開“測試”也暴露了與生成式 AI 模型相關的一些重大限制和法律影響，其中一些模型多年來一直被納入創作者的輔助工具中。
內容營銷行業的一個核心問題是：生成人工智能是否足以像人類一樣高效地承擔任務和創建內容？ 特別值得爭論的是，ChatGPT 和 DALL-E 中使用的生成式人工智能模型是否會完全取代人類內容創建者。 簡短的回答是：我們只是還沒到那一步。
在媒體中使用自動化內容
如上所述，十多年來，大型媒體公司一直利用生成式人工智能（包括本土的和第三方提供的）來處理死記硬背的報導任務。 一些例子包括：
- 美聯社和彭博社使用人工智能生成有關公司收益報告和體育報導的文章。
- 《華盛頓郵報》和澳大利亞《衛報》使用人工智能生成當地體育賽事報導以及有關選舉和奧運會結果的簡短報告和警報。
- 《洛杉磯時報》使用人工智能來報導地震和其他自然災害。
- 福布斯使用人工智能為作家提供草稿和故事模板支持。
在這些情況下，自動化報告提供的主要好處是規模。 借助人工智能，這些公司能夠生成更多的文章（如彭博社報導的那樣，有數千篇文章）和更多的點擊量。
這些應用主要是將標準化數據合成為標準化模板：企業盈利摘要、比賽得分、自然災害統計數據等，在不影響出版物更深入新聞報導的質量和完整性的情況下，提高新聞輸出的數量和速度。
人工智能（大部分）已經在這些類型的狹隘內容創建應用程序中證明了自己的能力，其中數據和事件摘要（而不是藝術或觀點）足以滿足讀者的需求。
CNET 是最近的一個例外和警示故事。 他們的內部人工智能模型犯了一些被抄襲的錯誤，例如調換數字、拼錯公司名稱以及在合成財經新聞時沒有適當引用的抄襲。 結果，競爭對手讓該公司陷入困境，而且可以說，它的聲譽也受到了損害。
媒體出版商的使用表明，對於人工智能生成的內容，編輯監督至關重要，無論內容分配有多麼基本。 新聞業的最佳實踐是在署名中引用人工智能的貢獻，以保持道德透明度。
了解生成式人工智能的局限性
現在，我們已經通過 GPT-3 等生成模型達到了新的可能性，其先進的處理和訓練能力使其能夠適應比其前輩機器人記者更廣泛的提示和內容創建用例。
然而，生成式人工智能模型存在根本性的局限性，無法完全替代人類創作者在內容創建過程中帶來的質量、專業知識和原創性。 以下是一些原因：
他們會編造事實並充滿信心和能力地呈現它們。 特別是在金融和醫療保健等受到高度監管的行業，即使由於疏忽使用自動化內容創建而無意中傳播錯誤信息，也可能導致公眾譴責和監管機構的巨額罰款。
他們沒有引用消息來源或提供有關其斷言可靠性的信息。
如果他們不實時攝取數據並從中學習，他們將無法解釋或整合對當前事件的認識。
大型語言模型可能會加劇偏見、成見和錯誤信息，因為它們所訓練的數據（即互聯網——“不用說”）中的信息固有的偏見和不准確。
不能依賴它來進行預測、建議或建議，因為它的算法無法將批判性思維、風險評估和現實生活經驗應用於這些活動。 預測人工智能模型是存在的，但屬於機器學習的一個完全不同的領域。
OpenAI 的創始人 Sam Altman 在 Twitter 上公開承認其中許多風險：
顯然，如果生成式人工智能用於生成思想領導、建議驅動或諮詢內容（這確實是品牌內容營銷的命脈），所有這些限制都會帶來重大的聲譽風險。
這些限制也會降低效率，因為每當人工智能被用來從頭開始創建實質性內容時，警惕的人類品牌監督、編輯和事實檢查都是必不可少的。
這裡的底線是：生成式人工智能經過訓練可以合成信息並模仿書面的人類互動，這意味著它似乎非常擅長應用批判性思維和自我調節，但實際上並沒有能力做到這一點。
那麼，營銷人員如何從生成式人工智能中受益？
關鍵是將生成式人工智能視為一種內容支持工具，而不是內容創建者本身。 作為一家專注於內容創作的公司，Skyword已經在以下領域積極使用和探索生成式人工智能：
內容策劃：
生成式人工智能可以分析文章、書籍甚至對話等源材料中的文本，以識別相關主題和主題。 然後，收集到的數據可用於構建該想法的框架，並提出可能的發展方向。
產生想法和主題：
例如：獲取採訪記錄並根據採訪生成要在內容中探索的主題列表。
生成內容分配：
例如：採用已識別的主題並生成子主題的大綱或要在該主題的內容中解決的要點。
創作者支持：
生成式人工智能合成信息和解釋風格提示的能力是一種強大的工具，可以支持人類將非結構化的想法和概念組織成有意義的文本，快速生成和迭代草稿，並確保最終副本在語法上正確且流暢。
生成草稿：
例如：記錄作者筆記、源內容或主題提示，並使用人工智能生成可用作文章基礎的句子。 然後可以對生成的文本進行編輯和修改，以創建更精美的作品。 請注意，如果沒有熟練的人工提示和潤色，初稿的內容將相對通用。
“清理”和“打孔”副本：
例如：採用現有副本並要求人工智能通過建議同義詞、重新措辭短語和提供替代措辭選項來改進它。
縮放輸出：
大型語言模型對內容格式的理解、解釋角色提示的能力以及模仿相應寫作風格的技能意味著它可以幫助快速重新格式化內容以進行跨渠道放大，並為狹窄的文案寫作任務生成“新”內容選項。
個性化
例如：選取一段內容並使用人工智能來納入與特定受眾類型相關的特定語言或主題考慮因素。
迭代資產：
例如：提示人工智能生成推文來宣傳文章或總結下載登陸頁面白皮書的內容和關鍵要點。
促銷、廣告和 CTA 文案：
例如：要求人工智能讀取特定的文本或文本和數據的組合，並從中生成廣告文案、促銷文案或 CTA 建議。 這不一定是一個新穎的應用程序，因為類似的口號生成器和文案寫作工具已經存在了一段時間。 像 GPT-3 這樣的模型在這方面做得更好，並且更容易通過複雜的提示進行“調整”。
優化或刷新內容：
例如：採用現有文章並使用人工智能合併特定關鍵字或事實（您提供的）和/或提示其修改語言，以在可讀性、參與度和轉化方面更加有效。
圖像選擇和生成：
例如：獲取一篇文章並使用人工智能從特定數據庫中選擇一個或多個圖像（包括正確的歸屬）以與副本關聯。 請注意，用於訓練人工智能圖像生成器的數據和方法已經引發了多起訴訟，並引發了足夠的道德問題，因此在追求此類模型時需要極其謹慎。
Skyword 如何應用生成式人工智能
我們的內容營銷平台 Skyword360 現在包含內容原子化，這是 GPT-3 技術的直接應用。 通過將人工智能與專有的提示架構分層，我們能夠為客戶提供識別主要內容作為來源的能力，並基於以下內容立即生成迭代資產（社交帖子、時事通訊摘要、較短的文章、視頻故事板等）。源內容中的信息，在此過程中針對不同的角色和特定的品牌基調調整風格和上下文。
然後，該內容將供人工編輯審核，如上所述，這是內容質量保證過程中的重要步驟。
我們不是使用人工智能從頭開始生成大量“機器人”內容，而是根據它從“互聯網”中獲得的知識，應用其技能來重新利用和調整原始的、高質量的、人工生成的內容的風格，以便它可以快速放大、霧化並在更多渠道中使用，以針對多個角色。
我們認為這只是將人類創造力與生成式人工智能巧妙提供的規模效率結合起來的眾多理想方式之一。
未來展望
對搜索引擎可能產生的影響：
目前，生成式人工智能尚未被證明足夠可靠和具有洞察力，足以取代搜索引擎當今提供的整個答案獲取和研究功能。
因此，營銷人員面臨的更緊迫的問題是，隨著更多人工智能生成的內容進入數字領域，誰將在搜索中獲益。
花費精力為遊戲搜索引擎算法創建內容的內容農場和公司可能會成為第一批開始大量生產人工智能生成內容以提高網站知名度的公司。 無意中，小企業也有興趣利用該技術來生成內容，否則他們根本無法承擔支持費用。
眾所周知，搜索量在獲得搜索收益方面起著至關重要的作用，而人工智能生成的內容（如 GPT-3）的質量至少與現有的大量關鍵字填充的 SEO 內容一樣好。 然而，隨著人工智能生成的內容檢測變得更加先進，純自動化內容充斥市場所帶來的任何收益都可能是短暫的。
早在 2022 年 8 月，谷歌（佔據約 84% 的搜索市場份額）就宣布了有用內容更新，專門針對搜索結果中出現的大量低價值、人工智能生成的內容。
簡而言之，谷歌正式致力於檢測和青睞值得信賴、相關且信息獨特的內容。 那些人工智能生成的內容旨在贏得搜索結果但缺乏實質內容的品牌將繼續看到其內容排名下降。 另一方面，開發一致的高質量原創內容基礎將繼續幫助品牌保持相對於其他網站的競爭優勢。
同樣，已經投入大量資金用於旨在識別和打擊錯誤信息和誤導性內容的事實核查技術，這無疑將與人工智能生成的內容檢測工具的新興市場重疊。
對創作者生態系統可能產生的影響：
我職業生涯的早期致力於報導機器人行業，因此我對將這一切歸結為 ChatGPT 與人類創造者之爭的嘗試很敏感。 正如我們在技術發展的整個歷史中看到的那樣，這很少是一個非此即彼的命題。
生成式人工智能和人類創造者將共存，但隨著這項技術的出現，創造者的工作方式和他們可用的職業道路可能會發生重大變化。 我們將在以後的文章中更深入地探討這個主題。
目前，品牌在如何與創作者互動、補償以及在不久的將來可以從創作者那裡得到什麼方面可以期待什麼？
可以合理地預期，對於某些死記硬背的內容作業，例如撰寫促銷文案或時事通訊摘要，生成式人工智能加上編輯監督將變得與僱用人類創作者一樣有效且更加高效。
然而，當專業的人類創作者將他們的專業知識和專業知識應用到任務中時，他們會為內容增添不可替代的價值。 我指的是開發獨特的模式和見解，對複雜的主題進行深入的反思和調查，發現尚未可知的事實，提供高度相關的建議，並將真實的個人經歷融入到內容中。
短期內，隨著人工智能被用來增加高度模板化內容類型的廉價供應，並且隨著更多的人類創作者開始使用人工智能更快地生成內容，品牌可能會看到“通用”內容的成本下降。
另一方面，隨著品牌對高技能創作者和行業專家的技能需求的增長，我們可能會看到高技能創作者和行業專家的比例上升，這些品牌必須更多地依賴質量和原創性，才能在更加喧鬧的內容環境中脫穎而出。
至於營銷人員是否應該擔心向提交人工智能撰寫作業的創作者付費，重要的是要認識到人工智能輔助工具（在更基本的迭代中）已經被創作者利用了一段時間。 歸根結底，需要時間和技巧來促使人工智能生成富有創意、富有洞察力和引人注目的獨特內容。 是否使用人工智能並不重要，重要的是輸出是否具有獨特的信息、精心設計且值得信賴。
依靠編輯團隊和抄襲檢測工具來判斷提交的內容是否符合您品牌的質量、主題專業知識和原創性標準，因為這是真正的人類努力得到應用的證據。 特定的人工智能生成內容檢測工具正在開發中，但（尚）無法可靠地確定作品中的人類與機器工作水平（如果這是您的目標）。
對客戶行為可能產生的影響
作為營銷人員，我最關心的問題是：一旦人工智能生成的內容變得更加主流，客戶的信任會發生什麼變化？ 我們的首席執行官將在下一份時事通訊中深入探討這一問題，但從歷史模式來看，三種行為可能會受到生成人工智能的更廣泛使用和可訪問性的影響：
隨著瀏覽器和其他平台內置工具來檢測並警告買家某些東西是由人工智能創建的，買家對品牌和品牌營銷的信任將會削弱，而品牌使用或不使用人工智能生成的內容將成為競爭差異點。
當買家在日常生活中接觸更多人工智能驅動的體驗時，他們將期望品牌提供更多定制、個性化和沈浸式體驗。 隨著人們對手動“研究”的不耐煩日益增長，品牌將在體驗質量和超相關性方面展開更加激烈的競爭。
買家在研究產品時會更加關注真實的人工推薦、故事和客戶視頻評論。 他們甚至可能開始放棄更傳統的數字信息平台，因為為了應對消費者的不信任，出現了“經過驗證的人類”內容的專門來源。
情況並非總是如此，但（目前）生成式人工智能是一種數量遊戲，而不是質量遊戲，品牌需要數量和質量才能在當今的營銷環境中競爭。 因此，無論如何，探索和測試生成式人工智能作為內容創作的效率和支持工具，但避免陷入認為它可以完全替代人類內容創作者的陷阱。
品牌必須掌握這項技術（在內容製作和品牌體驗方面）才能繼續競爭。 因此，請與了解該技術、以正確方式應用該技術並且可以為您管理和減輕任何風險的供應商合作。
如果您有興趣將我們正在進行的生成人工智能係列的更多內容直接發送到您的收件箱，我鼓勵您訂閱我們的時事通訊。 與我們的團隊預約會面，深入了解我們如何在 Skyword 使用生成式 AI 來提高品牌客戶的內容創建效率，而不影響其質量或品牌完整性。
Unsplash 上 DeepMind 的特色圖片