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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