4 kategorie sztucznej inteligencji, które mają wpływ na marketing: generatywna sztuczna inteligencja

Niemal niemożliwe jest zignorowanie wpływu sztucznej inteligencji na dzisiejsze firmy. Branża marketingowa nie jest wyjątkiem. Od wzrostu ChatGPT jako najszybciej rozwijającej się platformy wszechczasów po niemal ciągłe nagłówki o najnowszych wydaniach produktów związanych z AI, jesteśmy zalewani.

Ale przy całym szumie, w jaki sposób liderzy marketingu i ich zespoły mogą najlepiej określić, jak wykorzystać sztuczną inteligencję z korzyścią dla swojej pracy i klientów? Ta czteroczęściowa seria poświęcona będzie czterem kategoriom sztucznej inteligencji (AI) oraz temu, jak mogą one znacząco wpłynąć na marketerów i ich klientów.

Ten pierwszy artykuł z serii przyjrzy się generatywnej sztucznej inteligencji, kategorii obejmującej narzędzia, z których mogłeś korzystać — lub przynajmniej dużo o nich słyszałeś — takie jak ChatGPT OpenAI lub Google Bard (koncentrujące się na generowaniu odpowiedzi tekstowych na zapytania), MidJourney i Dall-E (skupione na generowaniu obrazów) i wiele innych. Ta kategoria może być Ci dobrze znana, ale przyjrzymy się jej tutaj na nowo, zanim przejdziemy do innych zastosowań sztucznej inteligencji w kolejnych częściach tej serii.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje istniejący tekst, obrazy i inne informacje oraz tworzy nowe treści z tych źródeł. Korzystają z podstawowych technologii, takich jak GPT (Generative Pre-trained Transformer, używany do generowania tekstu) lub Stable Diffusion (używany do generowania obrazu). Są szkoleni w zakresie określonych lub bardziej ogólnych zestawów danych i informacji.

Niektóre powszechnie używane generatywne narzędzia sztucznej inteligencji obejmują:

• ChatGPT (tekst)
• DALL-E i MidJourney (zdjęcie)

Ta kategoria sztucznej inteligencji wymaga od użytkownika podania monitu w celu wygenerowania danych wyjściowych. Należy zauważyć, że wszystko, co zostało wygenerowane, opiera się na wcześniejszej nauce lub tekście źródłowym, obrazach lub innych materiałach, a podstawowa technologia wciąż ewoluuje. To, w połączeniu z materiałami, na których narzędzia są „trenowane”, decyduje o jakości produktu.

Dlaczego warto zwrócić na to uwagę

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest wciąż w powijakach, nadal może być doskonałym źródłem nowych pomysłów. Pomyśl o tym jako o generatorze pomysłów, który zapewnia podstawę do twórczej pracy. Prosząc ChatGPT o 10 pomysłów na posty na blogu, możesz otrzymać 3-4 solidne pomysły (co oznacza, że ​​6-7 zostanie odrzuconych), ale to i tak jest szybsze i łatwiejsze niż burza mózgów, gdy zbliża się termin.

Innym sposobem myślenia o generatywnej sztucznej inteligencji jest punkt wyjścia do zadań, wiedząc, że to, co otrzymujesz, jest wstępem nawet do pierwszego szkicu. Ale jeśli wiesz, że wchodząc, narzędzie ma jedynie wyleczyć blokadę twórczą (w przypadku treści tekstowych) lub dać twoim ilustratorom lub projektantom przybliżone wyobrażenie o wizualizacjach, które masz na myśli.

Wreszcie generatywna sztuczna inteligencja zaczyna być wykorzystywana w kontekście personalizacji. Patrzenie na to jako na czysty silnik personalizacji jest wciąż trochę naciągane, ale istnieje kilka interesujących przypadków użycia w ramach ograniczeń.

Oparte na tekście generowanie spersonalizowanych odmian i oparte na obrazach, które ograniczają obrazy chronione prawem autorskim i elementy bezpieczne dla marki, są już wykorzystywane, przynajmniej w ograniczonym zakresie. Ten obszar może mieć największy potencjał ze względu na wygórowane problemy ze skalowaniem związane z tworzeniem treści wymaganych do hiperpersonalizacji.

Potencjał krótkoterminowy

Chociaż wciąż jest wiele do zrobienia, marketerzy mogą spodziewać się kilku rzeczy w (miejmy nadzieję) najbliższej przyszłości.

Używanie go jako generatora pomysłów lub jako punktu wyjścia dla kreatywnych treści daje niemal nieograniczone możliwości. Jest to jeden z powodów, dla których prawdopodobnie tak dużo słyszałeś ostatnio o generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ ChatGPT stał się również najszybciej wdrażaną platformą oprogramowania wszechczasów.

Większe możliwości personalizacji będą nadal dostępne, zwłaszcza że jakość wyników i możliwość ograniczenia określonego materiału źródłowego oraz zapewnienia bezpieczeństwa marki stają się coraz bardziej wyrafinowane.

Na co uważać

Generatywna sztuczna inteligencja jest obecnie prawdopodobnie najbardziej przereklamowanym rodzajem narzędzi sztucznej inteligencji. To powiedziawszy, jest dalekie od doskonałości i są pewne obszary, na które marketerzy i inni, którzy chcą z niego korzystać, powinni uważać.

Po pierwsze, istnieją łatwe do uniknięcia błędy, które generatywna sztuczna inteligencja może czasami wprowadzić do atrakcyjnego lub interesującego tekstu lub elementów wizualnych. Na przykład generowanie obrazów ludzi z czterema palcami lub w niemożliwych pozach sprawiło, że niektóre wczesne przykłady tego typu sztucznej inteligencji nie były jeszcze gotowe na najlepszy czas.

Chociaż narzędzia graficzne uległy poprawie i rzadziej powodują te błędy, są jeszcze inne rzeczy, na które warto zwrócić uwagę, które mogą być bardziej dopracowane. Mogą to być obrazy w tle lub anonimowi ludzie w tłumie z dziwnymi błędami.

Innym potencjalnie większym problemem są prawa do obrazów wykorzystywanych jako materiał źródłowy. Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja opiera swoje odpowiedzi na podpowiedzi na istniejących materiałach – zasadniczo na tym, na czym została „przeszkolona” – źródła tych materiałów mają ogromne znaczenie. Z tego powodu mogą wystąpić plagiaty i problemy z prawami autorskimi, jeśli nie zostaną podjęte starania, aby uniknąć używania obrazów chronionych prawem autorskim jako materiału źródłowego.

Widzieliśmy już kilka procesów sądowych w tej sprawie i istnieje potencjał na więcej.

Wniosek

Jak widać, generatywna sztuczna inteligencja ma obecnie kilka atrakcyjnych zastosowań i ma znaczny potencjał, ale marketerzy powinni również postępować ostrożnie przed jej hurtowym przyjęciem.

W następnym artykule z tej serii przyjrzymy się kolejnemu obszarowi, w którym sztuczna inteligencja może odegrać znaczącą rolę w marketingu: analityce predykcyjnej.