ChatGPT應用場景與影響

近日剛完成了針對ChatGPT的產品顧問項目，加上行業現在特別火，所以我想梳理一篇文章對於這應用在業內的影響 (例: AIGC) 。本篇主要包含 ChatGPT可以使用於哪些領域，以及可能帶來的影響；

AIGC 人工智能創造的內容 — 概論

• AI Generated Content (AIGC) 是現在很火的詞兒，意即人工智能能夠幫忙創造的內容，形式可以是文字、圖片、影片、甚至是音樂。現在有非常多創業項目是針對這一塊應用，我們可以期待在中長期後，創作者經濟 (Creator Economy) 又會經歷另一波改革。怎麼理解這件事？相信大家甚至知道業內有 TTI (Text to image) 的應用，意即用戶只要輸入文字，應用端透過 NLP (自然語言處理技術) 理解文字，就可利用 AI 生成用戶的語義之圖片，風格甚至可以讓用戶自定義。大幅降低生成內容的門檻；

例：移動端應用 Facetune 與 Canva 的 TTI (text to image) 功能；

AIGC 人工智能創造的內容 — 圖像

• 舉一個AIGC圖像的成功例子：Lensa 是一款讓用戶回傳數張自己圖片，幫助模型學習用戶長相，然後幫助用戶創造指定藝術家風格用戶頭像的工具，目前在西方市場日入百萬美金，可以說是AIGC在圖像應用上最成功的案例之一。它抓住了西方用戶特別注重且欣賞藝術的特點，用良好的用戶體驗流程告知其功能價值，然後引導其購買訂閱 (Subscription) 方案；這在C端的應用場景造成一股炫風，諸多西方用戶使用Lensa產生的頭像在他們的社交媒體上，某種程度上形成了病毒式營銷，達成自然流量的自然增長。

Lensa 除了這個AIGC的功能應用，其他圖像編輯功能也和AI扯上邊，最小化用戶人工操作的必要性。

AIGC 人工智能創造的內容 — 影片

• 目前影片的AIGC應用相對比較局限，但是可以想像到當在影片的應用也更加純熟之後，可能發生幾個比較關鍵的應用變革，針對用戶自訂義的影片：(1) 字幕完全可以讓AI幫忙生成，而且是可以加入翻譯元素進行多語言翻譯；(2) 剪片編輯在這部分交給AI去生成，但因為AI在美感的判斷需要更多技術沈澱幫助成熟，估計這塊中期之內還是需要比較多人工的判斷參與。但是長期來看，AI會逐漸學習到人類的美感的。(3) 創意這件事可能還是AIGC比較難從人類身上學習到的，只是ChatGPT的應用也確實代表著影片領域會更加競爭激烈；對於AI自行生產的影片素材，大幅降低用戶必須要有專業能力或器材才能創作影片素材的需求。

AIGC — 文字：Content Marketing 內容營銷

• 在市場營銷方面，ChatGPT肯定也是影響甚大。因為根據用戶給定的指令，例如：請替我寫一篇可能導致用戶更願意分享，針對分享微信的視頻號功能的文章。ChatGPT可以去爬所有網上的分享文章，去分析他們的文章數據找出內容與數據的關係，透過深度學習技術寫一篇可能數據會更好的文章。這意即對於Content Marketer可能摻雜人工判斷的部分，會更加理性。但我們都知道，現階段的ChatGPT，第一是中文的表達不如英文通順，第二是還是需要人工監督，如果是寫文章的部分。毫無疑問，ChatGPT對於 Content Marketing 是可以幫助提升產率。

AIGC — 文字：SEO (Search Engine Optimization)

• SEO與Content Marketing內容營銷是強綁定的。但是ChatGPT可以幫助到什麼？以往的工作型態是SEO專家透過工具去查詢關鍵字的搜索量與相關數據，然後給到專業建議讓內容專家思考怎麼添加在內容中，現在ChatGPT可以透過自動化的方式去完成這些判斷與行為，當然這是在平台上的相關數據打通而且ChatGPT都能獲取與應用的前提之下；

Search Engine 搜索引擎

• 微軟 (Microsoft) 搜索引擎Bing加入ChatGPT的應用，很大程度幫助了用戶縮短判斷的過程。因為傳統式的引擎像是Google給到了特別多的網站選擇，但是Bing將會可以分析用戶搜索的語境跟意思去幫助用戶判斷，降低用戶判斷門檻，盡可能提供用戶有價值的搜索結果內容。

ChatGPT的限制

• ChatGPT無法自我創新，這導致其無法更加深入的理解邏輯思維。再者，ChatGPT的技術路線與人腦學習原理有差，可能存在因算力資源有限和算法限製造成的瓶頸。此外，ChatGPT最大隱患在於缺數據，最後，ChatGPT想獲得更廣泛的數據或將面臨隱私安全、經濟、技術等一系列難題。受限於模型化的學習資料，ChatGPT不能保證答案準確性，可能會對使用者進行誤導，若之後用在客服等領域，其回復的訊息真實性將可能導致法律風險。同時，文本、圖像數據挖掘再創作涉及合規問題，AI生產內容是否侵權很難判定。當前國家層面的AI立法正處於預研究階段，對AI領域的監管有待完善。

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