コンテンツ作成における人工知能

公開: 2023-05-13

この記事では、コンテンツ生成分野における AI について説明します。コンテンツの観点から人工知能とは何か、市場にはどのような AI があるのか、そしてどのように AI と対話できるのかを見ていきます。

人工知能とは

人工知能 (AI) は、動物や人間が示す知能とは対照的に、機械によって実証される情報の知覚、合成、および推論を行う知能です。

このような定義は、多くの匿名の Wikipedia 編集者の努力によって具体化されました。

または、これは AI GPT3 によって与えられた定義であり、ニューロフラッシュサービスに関連付けられています。これについては後で説明します。 AI は私たちを未来に動かし、私たちの生活を改善すると主張しており、決して疑わしいものではありません。

人工知能(AI) は、新しい状況を学習して適応するコンピュータープログラムまたはシステムの能力です。ビジネス、医療、法律、軍事など幅広い分野で使用されています。 未来に向かうにつれて、AI の重要性はますます高まっています。 AI はタスクを自動化し意思決定を行う能力により、私たちの生活を大幅に改善する可能性を秘めています。

AI は自己改善が可能な数学モデルであるということを理解すれば十分です。現在、AI Midjourney と Dall-E は非常に人気があり、イラスト、絵画、雑誌の表紙などを作成しています。

人工知能が作成した国際的な表紙。ソース

テキスト生成の中で、顕著な情報ドライブを実現する最も人気のある AI は、OpenAI の Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT3) です。このモデルは、それ自体について説得力のある科学記事を書き、実際の人間のようにテキストチャットでコミュニケーションします。

しかし、「メディア」AI も少なくなります。そのため、ソーシャルネットワークは自己学習モデルを使用してフィルターとマスクを適用し (顔とその要素を認識することを最初に学習します)、Google はニューラルネットワークを使用して P-MAX キャンペーンをインテリジェントに最適化し、GitHub はユーザーのコード作成を支援する自動アシスタントを備えています。そして、GitHub ユーザー自身が独自のニューラルネットワークを作成して公開します。

仮に、テストに参加することで、これらすべてのモデルを直接操作できるようになります。しかし、私はプログラマーではないので、よりユーザーフレンドリーなサービスを使用する必要があります。実際、これらは AI と接触するためのインフラストラクチャをすでに作成した仲介者です。

これらのサービスのおかげで、ニューラルネットワークに直接アクセスしたり、プログラミング言語を知らなくても AI の機能を使用できるようになります。次に、サービスとは何か、どのように役立つのか、日常業務でどのように活用できるのかを考えていきます。

テキスト生成サービス

ニューラルネットワークは英語で最もよく機能し、場合によってはロボットが英語を話さない人よりも上手に英語で文章を書くことができます。人工知能はイディオム、比喩、形容詞の使い方を知っています。そしてサービスはジャンルに応じたテキストの構造に従うことができます。手紙には丁寧な挨拶と別れが含まれ、たとえばソーシャルネットワークへの投稿は論理的な行動喚起で終わります。

ニューラルネットワークは、「軽い」トピックを書くのに優れています。 AI に「仕事で生産性を高める方法」の投稿を生成するように依頼すると、モチベーションを高めるコミュニティにすぐに投稿できる、標準的な時間管理の常套句が表示されます。

しかし、専門的な仕事になればなるほど、書かれている内容を注意深く確認する必要があります。私はまだどのサービスからも Google アナリティクス 360 に関するコンテンツを取得できていません。誰もが執拗にトピックをユニバーサルアナリティクスまたは Google アナリティクス 4 に移しています。

したがって、人工知能はすでに出版に適したテキストを生成することができますが、それでも書かれている内容を確認することをお勧めします。

スモディン作成者

Smodin は主に記事をリライトするためのツールです。あなたが彼にトピックやキーワードを与えると、彼はそれを少しグーグル検索し、記事の計画を提案し、その結果として彼のバージョンを与えます。

このツールは無料で、1 日に 3 つの「クレジット」が付与され、基本的に 1 つの記事を作成するのに 1 つの「クレジット」が使用されます。ただし、サービスが無料で表示できる文字数には制限があります。記事執筆時点では1000文字までしか閲覧できず、その後は自分で書かなければなりません。

このツールは、SEO 記事の計画を作成するのに役立ちます。 Google への人々の質問に答えるコンテンツを作成するための新しいアプローチをお探しの場合、このサービスは現在の出力を分析し、賢明な記事計画を提供するのに役立ちます。

ライトル

Rytr は、20 を超える形式のテキストを生成するツールです。

ブログ、手紙、レビューのテキスト、ソーシャルネットワークや Google 広告の広告テキスト、Youtube のチャンネルやビデオの説明を書く機会があり、また、役立つ SEO 手順の実行方法も知っています。

一般に、このサービスは、競合他社のテキストからキーワードを抽出し、同様のキーワードを追加生成し、ターゲットを絞ったコンテンツ広告用の独自の広告を生成するために使用できます。

このサービスはウクライナ語を理解し、動作することに別途注意してください。たとえば、簡単な論文に基づいて正式なレターを生成してみましょう。

そのため、Rytr は私たちが手紙を書きたかったことを理解し、この情報を構造化し、さらにいくつかの場所で補足してくれました。

このサービスでは、創造性のレベルを調整することができ、これにより「創造性の危機」から抜け出し、新しいアイデアや解決策を生み出すことができます。たとえば、これは熱狂的な調子と最高レベルの創造性を持つ SMM スペシャリストについての歌です。曲の途中で、彼はスパム送信者を殺しに行き、ホワイトハット・ソシュニクとしての資格を取り戻しますが、残りの部分ではフォロワーに戻ります。

ニューロフラッシュ

Neuroflash もテキストジェネレーターです。ソーシャルネットワークの自己紹介からラブレターまで、80 を超えるテキストオプションが用意されています。

私がこのサービスを使い始めたのは、サイトのページに数十の SEO の説明を書かなければならなかったときでした。私の形式とコンテンツの創造性は 10 個ほどの記述で終わりましたが、ニューラルネットワークは必要なものをすべて問題なく記述しました。

記事の冒頭で示した AI 定義の例を使用して関数を考えてみましょう。

まず、言語を選択し、概要を入力する必要があります (選択したテキストの形式によって異なります)。

その後、サービスはそのバリエーションを提供する予定です。

希望のオプションをクリックし、左側のテキストフィールドでさらに編集できます。「続行」をクリックすることもできます。そうすれば彼は書き続けます。

また、サービスが十分な高品質のオプションを生成できず、もう一度試すために概要を変更するよう求められる可能性もあります。料金は生成された単語の数に応じて決まるため、サービスが品質が不十分と思われる単語に単語を無駄にしないのは非常に嬉しいことです。

画像生成

私たちはまだ、AI が何かを描いてくれて、それがクールに見える、少なくとも実用的に見える世界には住んでいません。現在、ニューラルネットワークジェネレーターは、驚くべきアート、イラスト、または芸術的な様式化、つまり現実的であるかのように見せかけない画像を作成しています。ファンタジーな未来の世界やかわいいエイリアンが必要な場合でも、まったく問題ありません。

しかし、写実的な写真では、すべてがまだ悪いです。次に、現実的な例と非現実的な例を生成するいくつかのツールを見ていきます。比較を少なくともある程度客観的にするために、すべての応募者は「犬が宇宙船でピアノを弾く」という課題を課せられます。

斜辺

Hypotenuse は 4 つのグラフィックオプションを生成するサービスです。無料料金では 512*512 のみが利用可能です。仕事のスタイル、その「美学」、雰囲気を選択できます。ストリートアートから水彩画まで、ジャンルを選択することもできます。写真の生成を選択すると、黒鍵と白鍵に関する問題が表示され、犬自体に関する疑問が生じます。

しかし、水彩の犬のアートワークはすでに問題ないようです。

クレヨン

Craiyon は私にとって、不快感を生成するサービスのようなものです。このサービスでは画像オプションのすぐ下に結果を T シャツに印刷することが提案されており、FAQ には「より良い画像を作成するにはどうすればよいですか?」という質問があるため、私はこの意見に確信を持っています。

そこで、開発者のアドバイスに従って作成されたリアルな写真とイラストを、「イラスト」と「高解像度」という言葉で比較してみましょう。

結果として得られる画像は、インスピレーションのために、または最も珍しい形状や解決策が必要な場合に使用できます。

ナイトカフェ

NightCafe では、人気のある Dall-E 2 やその他のいくつかのニューラルネットワークを使用して、テキストの説明に基づいて画像を生成できます。結果は非常に美的ですが、特にピアノの鍵盤に関しては、リアリズムがまだ不完全です。ただし、「アニメ」スタイルのイラストの場合、写実性はそれほど重要ではなく、美的感覚が最優先されます。

また、このジェネレーターは著作権の観点からも興味深いものです。生成された画像の著作権を誰が所有するかについては、まだ世界的に合意がありません。ニューラルネットワークの作成者、その所有者、または「命令」を出し、自分のアイデアをニューラルネットワークに処方する人です。しかし、NightCafe は、その画像はそれを思いつき、説明した人のものであると明確に述べています。

結論: AI を使用するメリットとデメリット

つまり、人工知能はすでに日常の仕事に活用できるようになっています。マーケターがプログラミング言語を知らなかったり、コードを使用してニューラルネットワークを直接操作する方法を知らなかったりする場合でも、さまざまなジェネレーターがマーケティング担当者にとって役立ちます。

AI を使用する利点には、次のようなものがあります。

これらは「クリエイティブの危機」から抜け出すのに役立ち、サイトのメタタグの作成などの単調なタスクを多様化します。
いくつかの場所で、特に英語のテキストが改善されました。
彼らは、以前であればインターンに任せられていた基本的な作業の実行方法を知っています。研修生は、一次処理世代を信頼できるようになりました。

一方で、AI を日常業務に組み込む前に考慮すべきニュアンスがいくつかあります。

生成の結果は予測不可能で、非常にクールで高品質になることもあれば、ナンセンスであることが判明することもあります。
コントロールが必要です。テキストでは、公開されているAI版をすぐに受講できることは非常にまれです。生成された画像は、「AI が何かをどのように解釈するかをご覧ください」という追記を付けてのみ公開できます。ほとんどの場合、生成されたテキストと画像は修正する必要があります。

一般的に、ロボットが私たちの仕事を奪うことはありません。しかし現在、ボットは、以前なら必要とされなかったタスクや、放棄されていたであろうタスクをあちこちで実行する松葉杖となっています。しかし、「AIオペレーター」の欠員の出現や、そのような専門性を備えたさまざまな学校の卒業生の出現に対して、すでに心の準備をしておく必要があります。

このトレンドに追いつくだけでなく、リードしたい人は、GitHub を掘り下げて Python (または別のプログラミング言語) を学び、将来 AI オペレーターが使用するサービスを作成する必要があります。