Руководство для начинающих по пониманию генеративного ИИ

По мере того, как мир становится все более цифровым, спрос на свежий, увлекательный контент стремительно растет. Искусственный интеллект сыграл значительную роль в предоставлении новых возможностей для идей, изменив нашу профессиональную и личную жизнь.

Для маркетологов крайне важно быть в курсе новейших инструментов и методов, в том числе самого последнего модного слова в области ИИ: генеративного ИИ.

Понимание генеративного ИИ

Технология генеративного ИИ не так загадочна, как кажется. Чтобы полностью понять его функциональность, вы должны не обращать внимания на шумиху и слегка запутанный жаргон. Во-первых, мы должны различать разницу между генеративным ИИ и машинным обучением.

Машинное обучение позволяет компьютерам учиться на основе уже существующих наборов данных, чтобы предоставлять ключевую информацию и прогнозировать вероятности. Эта модель ИИ анализирует и делает выводы на основе закономерностей, обнаруженных в данных. Однако генеративный ИИ выходит за рамки машинного обучения, используя большие языковые модели, чтобы не только учиться на данных, но и разрабатывать новый контент, имитирующий контент, созданный человеком.

Являясь частью новой эры искусственного интеллекта, генеративный ИИ представляет собой преобразующую технологию, революционизирующую многие отрасли, включая маркетинг. Хотя в концепции генеративного ИИ нет ничего нового, основные разработки начались только в 21 веке. Реализации генеративного ИИ стали чрезвычайно популярными, особенно после выпуска ChatGPT в ноябре 2022 года.

Одной из самых мощных возможностей генеративного ИИ является способность самостоятельно контролировать его обучение на основе существующих данных, поскольку он определяет шаблоны, которые позволяют ему генерировать различные виды выходных данных. Все, от изображений, музыки и видео до создания динамического контента B2B и целевых рекламных кампаний — приложения обширны и многообещающи независимо от того, насколько нишева категория.

Хотя генеративный ИИ может давать невероятные результаты, он по-прежнему требует взаимодействия с человеком на протяжении всего процесса обучения для достижения оптимальных результатов.

Как работает генеративный ИИ

Генеративный ИИ отличается от других моделей ИИ тем, что он опирается не только на обучающие данные, но и на алгоритмы для создания новых данных, подобных обучающим данным.

Подумайте о том, чтобы научиться рисовать собаку или любое другое животное, которое вам нравится (хотя мы неравнодушны к щенкам). Прежде чем взяться за перо, вы должны сначала увидеть, как выглядит собака, и ее отличительные характеристики, которые делают ее этим конкретным животным. Виляющий хвост, острые зубы и, возможно, несколько висячих ушей — все это черты, которые дают вам представление о том, что такое собака. Теперь вы можете придумать свой собственный вариант после просмотра достаточного количества примеров.

Та же идея применима и к генеративному ИИ.

Gen AI оснащен несколькими компонентами для эффективной генерации данных для конкретных задач. Эти функции включают в себя:

• Нейронные сети: тип алгоритма, предназначенный для обработки и анализа данных для создания нового контента, который демонстрирует человеческое творчество на основе входных данных.
• Входные данные: любая информация (данные), отправляемая в систему для обработки и обеспечения выполнения правильной задачи.
• Вариационные автокодировщики (VAE): тип нейронной сети, которая может научиться кодировать и декодировать данные, сжимая или возвращая данные в исходную форму. VAE можно обучать на широком спектре типов данных, включая изображения, аудио и текст.
• Модули пре- и постобработки: обеспечивают максимальную сжатость входных данных и уточнение сгенерированных результатов.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): другой тип нейронной сети, состоящий из генератора и дискриминатора, которые работают вместе для генерации новых данных, подобных обучающим данным.

Обладая обширными возможностями и почти безграничными возможностями, маркетологи должны учитывать преимущества и ограничения при использовании этой технологии.

Связанный пост: Обзор генеративного поиска Google с помощью ИИ

Риски использования генеративного ИИ

По мере того, как ИИ все больше внедряется в нашу жизнь, крайне важно понимать моральные и этические аспекты использования генеративного ИИ. Некоторые риски связаны с самой технологией, а другие все еще разрабатываются по мере развития поколения ИИ. Вот несколько ограничений генеративного ИИ, о которых вы должны помнить.

Качество контента

Хотя генеративный ИИ прошел долгий путь, качество создаваемого им контента может варьироваться в зависимости от его точности и связности. Генеративный ИИ может по-новому комбинировать существующие идеи в своих наборах данных, но имеет ограничения, когда речь идет об истинных инновациях и спонтанном творчестве, которые находятся в пределах человеческих возможностей.

В то время как генеративный ИИ добавляет уровень эффективности в вашу рутину, контент может быть тусклым. Вы не хотите быть тем, кто выпускает последовательный контент, который повторяется или, что еще хуже, не имеет смысла! Дополнительный человеческий контроль может помочь предотвратить плохое качество контента до того, как оно станет слишком плохим.

Ложная информация

Технология искусственного интеллекта склонна к галлюцинациям, то есть генерирует ложную информацию абсолютно убедительным образом. Поскольку системы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом обычно подвергаются менее строгим стандартам согласования, вероятность распространения дезинформации или неточных данных значительно возрастает. Ложная информация и пропаганда ИИ также могут повлиять на доверие вашей аудитории.

Это делает проверку фактов, созданных ИИ, еще более важной. Дезинформация может распространяться со скоростью лесного пожара, когда тексты, изображения и видео, созданные искусственным интеллектом, используются для обмана или введения в заблуждение. Компании должны проявлять осторожность в отношении развертывания своих технологий генеративного ИИ, чтобы не допустить непреднамеренного распространения ложной информации.

Предубеждения

Одним из основных этических соображений ИИ являются нерегулируемые предубеждения. Поскольку модели ИИ учатся на своих обучающих данных, они могут воспроизводить и усиливать существующие предубеждения, потенциально продвигая вредоносные идеологии, дискриминационные результаты и другой контент со злым умыслом.

Подобно ложной информации, предубеждения могут быстро распространяться без перепроверки информации. Снижение этого риска включает в себя сбор данных из широкого круга источников и обеспечение их сбалансированности и отражения различных политических и расовых точек зрения и групп.

Несмотря на ограничения, на которые следует обратить внимание, использование генерации ИИ не может быть таким уж плохим, верно?

Правильный! На самом деле это может быть выгоднее, чем вы думаете, особенно для маркетологов и их B2B-брендов.

Плюсы генеративного ИИ

Генеративный ИИ имеет множество преимуществ, которые можно использовать как в настоящее время, так и в будущем. Его способность автоматизировать задачи, генерировать реалистичные изображения и предоставлять ценную информацию позволяет компаниям получить конкурентное преимущество на рынке. Дополнительные плюсы включают в себя:

Повышение креативности

Генеративный ИИ предоставляет новые идеи, проекты и решения для усиления человеческого мозгового штурма. Этот свежий взгляд может быть особенно ценным, когда создатели застревают в колее или испытывают усталость от контента. Кроме того, генеративный ИИ может предоставить несколько сценариев, чтобы увеличить количество идей для различных ситуаций и добавить в ваш резерв резервных предложений.

Оптимизация производства контента

Генеративный ИИ может автоматизировать трудоемкие задачи и рабочие процессы в более широком масштабе, такие как создание контента или генерация данных. Люди могут сэкономить больше времени и повысить производительность благодаря способности ИИ сразу генерировать существенный контент. Это повышает общую эффективность, оптимизируя то, как мы работаем, и задачи, над которыми мы работаем.

Персонализируйте клиентский опыт

Помимо обработки и создания существенного контента, генеративный ИИ может создавать точный и актуальный контент, адаптированный для конкретной аудитории. Генеративный ИИ может использоваться во многих инструментах, помогающих компаниям поддерживать своих клиентов, включая чат-ботов и виртуальных помощников.

С конкретными входными данными системы могут создавать точные результаты, обеспечивая успех кампаний цифрового маркетинга.

Теперь, когда вы знаете общую картину мира генеративного ИИ, давайте рассмотрим, как его можно применить в реальном мире.

Генеративный ИИ в маркетинге B2B

Итак, что генеративный ИИ может сделать для вашего бренда? Как вы вообще начинаете? Что ж, внедрение генеративного ИИ в ваши маркетинговые стратегии может происходить разными способами, и все они позволяют компаниям трансформировать свою деятельность.

Аналитические данные, обогащенные данными, являются основным компонентом создания динамического контента, разработки целевых рекламных кампаний и улучшения взаимодействия с клиентами за счет персонализированного взаимодействия. Актуальный и высококачественный контент также повышает коэффициент конверсии — все дело в том, чтобы дать вашей аудитории то, что они хотят!

Что дальше для бизнес-лидеров и генеративной платформы искусственного интеллекта

Хотя генеративный ИИ продолжает развиваться, его будущее выглядит блестящим. И по мере того, как ландшафт цифрового маркетинга продолжает меняться, меняются и возможности генеративного ИИ.

Генеративный ИИ меняет правила игры, когда речь идет о контенте и маркетинге B2B. Предлагая возможность производить персонализированный контент в массовом масштабе, компании могут улучшить взаимодействие и повысить конверсию. Будущее контента и маркетинга будет по-прежнему меняться благодаря возможностям инструментов генеративного ИИ.

Потенциал генеративного ИИ предлагает бизнес-лидерам многочисленные возможности для инноваций в своей отрасли, выводя их компании на новый уровень.

Первый шаг в освоении сложной темы — понять, как она работает. Надеюсь, этот блог дал вам больше информации о том, как более эффективно использовать генеративный ИИ в маркетинге вашего бренда.

Если вы хотите улучшить свое понимание генеративного ИИ, посетите наши блоги, чтобы узнать больше.