几乎不可能忽视人工智能对当今企业的影响。营销行业也不例外。从ChatGPT崛起成为有史以来增长最快的平台，到最新的 AI 相关产品发布几乎成为头条新闻，我们被淹没了。
但随着所有的炒作，营销领导者和他们的团队如何才能最好地确定如何利用 AI 来使他们的工作和客户受益？这个由四部分组成的系列将探讨四类人工智能 (AI) 以及它们如何对营销人员及其客户产生有意义的影响。
生成式 AI这一类别包括您可能使用过或至少听说过很多的工具，例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 Bard（专注于生成查询的文本响应）、MidJourney 和 Dall-E （专注于生成图像）和许多其他。您可能对这一类别非常熟悉，但在本系列的后续部分继续讨论 AI 的其他用途之前，我们将在这里重新审视它。
什么是生成式人工智能？
生成式 AI 使用现有文本、图像和其他信息，并从这些来源创建新内容。他们使用 GPT（生成式预训练转换器，用于文本生成）或 Stable Diffusion（用于图像生成）等底层技术。他们接受了特定或更一般的数据和信息集的培训。
一些常用的生成 AI 工具包括：
聊天 GPT（文本）
DALL-E 和 MidJourney（图片）
此类 AI 需要用户提供提示以生成输出。重要的是要注意，生成的所有内容都是基于一些先前的学习或源文本、图像或其他材料，并且基础技术在不断发展。这与工具“训练”的材料相结合，决定了输出的质量。
为什么值得关注
虽然生成式 AI 仍处于起步阶段，但它仍然可以成为新想法的重要来源。将其视为为创造性工作提供基础的创意生成器。通过向 ChatGPT 询问 10 个关于博客文章的想法，您可能会得到 3-4 个可靠的想法（这意味着 6-7 个将被丢弃），但这仍然比在截止日期前集思广益更快、更容易。
另一种思考生成式 AI 的方式是将其作为任务的起点，知道你得到的是初步的，甚至是初稿。但是，如果您知道这一点，那么该工具只是为了解决作家的障碍（在基于文本的内容的情况下），或者让您的插图画家或设计师对您想要的视觉效果有一个粗略的了解。
最后，生成式 AI 开始用于个性化环境。将其视为纯粹的个性化引擎仍然有点牵强，但在限制范围内有一些有趣的用例。
基于文本的个性化变体生成和基于图像的限制受版权保护的图像和品牌安全元素的变体已经被使用，至少以有限的方式使用。由于与创建超个性化所需的内容相关的令人望而却步的扩展问题，该领域可能具有最大的潜力。
近期潜力
尽管仍有很大的改进空间，但营销人员可以期待（希望）在不久的将来发生一些事情。将其用作创意生成器或创意内容的起点提供了几乎无限的机会。这可能是您最近听到如此多有关生成 AI 的原因之一，因为 ChatGPT 也已成为有史以来采用速度最快的软件平台。
更多的个性化机会也将继续存在，特别是随着结果的质量以及限制特定来源材料和保持事物“品牌安全”的能力变得更加复杂。
需要注意什么
生成式人工智能可以说是目前最受炒作的人工智能工具。也就是说，它远非完美，营销人员和其他希望使用它的人应该注意一些领域。
首先，生成式 AI 有时会在其他引人注目或有趣的文本或视觉效果中引入一些容易避免的错误。例如，用四根手指或不可能的姿势生成人类图像使得此类 AI 的一些早期示例还没有完全准备好迎接黄金时段。
虽然图像工具已经改进并且出现这些错误的频率有所降低，但您仍然需要注意其他一些可能更细微的问题。这些可能包括背景图像或人群中出现奇怪错误的匿名人员。
另一个可能更大的问题是用作源材料的图像的权利。因为生成式 AI 的响应基于现有材料的提示——基本上无论它是在什么基础上“训练”的——这些材料的来源非常重要。因此，如果不注意避免使用受版权保护的图像作为源材料，可能会出现剽窃和版权问题。我们已经看到了一些与此相关的诉讼，而且还存在更多诉讼的可能性。
结论
生成式 AI 目前有一些引人注目的用途并具有相当大的潜力，但营销人员在大规模采用之前也应谨慎行事。