คู่มือนักการตลาดเพื่อลดความเสี่ยงด้าน AI ในปี 2566

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ChatGPT ได้สร้างพายุให้กับโลกดิจิทัล โดยรวบรวมผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ประมาณ 57 ล้านคนในเวลาเพียงหนึ่งเดือนหลังจากเปิดให้ใช้งานสาธารณะในเดือนธันวาคม 2565 (CBS) กล่าวได้อย่างปลอดภัยว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะคงอยู่ต่อไป ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลและการบริการลูกค้าไปจนถึงการแปลและการตรวจจับการฉ้อโกง ผู้นำธุรกิจในอุตสาหกรรมและหน้าที่ต่าง ๆ รู้สึกทึ่งกับโอกาสในการใช้เครื่องมือ AI เพื่อรวบรวมผลลัพธ์ที่คาดหวัง ซึ่งได้รับการขนานนามในการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการ การตัดสินใจ การจัดการความสามารถ และการตลาดโดย ผู้รับเลี้ยงบุตรบุญธรรมในช่วงต้น

แม้ว่าจะมีข้อดีมากมายสำหรับการกำเนิด AI แต่ความกังวลเกี่ยวกับอคติและความแม่นยำที่ฝังอยู่ในเทคโนโลยีนั้นมีหลักฐานเพียงพอ เช่น ตัวอย่างของ AI ที่ได้รับการฝึกฝนมาไม่ดีซึ่งสร้างภาพศีรษะ "โอบามาสีขาว" นี้ ด้วยเหตุผลนี้ ผู้บริหารทุกระดับจำเป็นต้องเข้าใจการใช้งานเทคโนโลยีอย่างคล่องแคล่วและตั้งแนวป้องกันเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีจะทำงานในลักษณะที่เหมาะกับความสะดวกสบายและความต้องการของแต่ละบริษัท สิ่งนี้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถใช้ AI เชิงกำเนิดเพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจของพวกเขา ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความไว้วางใจของบริษัทที่มีต่อสาธารณะในช่วงเวลาที่ความคิดเห็นเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ยังคงสับสน

การนำทางความซับซ้อนของ AI ในด้านการตลาด

แม้ว่าจะมีแอปพลิเคชันมากมายสำหรับ AI เชิงกำเนิด แต่การตลาดอาจเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่มีการบุกรุกที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในขณะที่ยังคงมีความเสี่ยงมากที่สุด

ในทางกลับกัน AI เชิงสร้างสรรค์อาจมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักการตลาดที่ต้องพึ่งพาการกำหนดเป้าหมายผู้ชมเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลและกำหนดเป้าหมายบุคคลตามข้อมูลประชากร ความสนใจ และพฤติกรรม อย่างไรก็ตาม สิ่งที่นักการตลาดต้องพึงระวังก็คือ โมเดลที่มีอคติสามารถขยายเวลาการกำหนดเป้าหมายแบบเลือกปฏิบัติหรือเสริมสร้างการเหมารวม ส่งผลให้เกิดการกีดกันหรือการปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมของคนบางกลุ่ม การรับรองความถูกต้องและยุติธรรมในการกำหนดเป้าหมายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปกป้องแนวทางปฏิบัติทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพและมีจริยธรรม

อีกด้านที่ AI เชิงสร้างสรรค์จะมีประโยชน์ต่อการตลาดคือด้านประสบการณ์และการมีส่วนร่วมของลูกค้า เจเนอเรชันเอไอสร้างเนื้อหาส่วนตัว แชทบอท และผู้ช่วยเสมือนเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และทำสิ่งนี้ได้ดีและรวดเร็วกว่าที่เคยเป็นมา อย่างไรก็ตาม หากระบบ AI เหล่านี้สร้างตัวแทนเสมือนแบบเหมารวมทางเชื้อชาติหรือการตอบสนองที่มีอคติและไม่ถูกต้อง อาจส่งผลเสียต่อความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ลูกค้าอาจรู้สึกว่าถูกเข้าใจผิด นำเสนอผิด หรือถูกเลือกปฏิบัติ ส่งผลให้ปริมาณธุรกรรมลดลงและความภักดีต่อแบรนด์ลดลง การให้ปฏิสัมพันธ์ที่สร้างโดย AI ที่ถูกต้องและเป็นกลางจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการส่งเสริมประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า

นอกจากนี้ยังมีปัญหาที่เกิดขึ้นใหม่เกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและข้อพิจารณาทางกฎหมาย เนื่องจาก AI กำเนิดอาจอยู่ภายใต้กฎหมายการโฆษณาและการคุ้มครองผู้บริโภคที่มีอยู่ สภาพแวดล้อมทางกฎหมายเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ยังคงเป็นรูปเป็นร่าง เครื่องมือที่แสดงอคติและความไม่ถูกต้องก่อให้เกิดโอกาสที่จะถูกลงโทษทางกฎหมายและทางการเงิน ตลอดจนความเสียหายต่อชื่อเสียงอย่างมาก

ผู้บริหารฝ่ายการตลาดใช้ความพยายามอย่างไม่ลดละเพื่อสร้างและรักษาภาพลักษณ์ของแบรนด์ในเชิงบวก และได้รับความไว้วางใจจากลูกค้า ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่ายและต้องใช้เวลาและการลงทุนจำนวนมาก เมื่อเข้าสู่ขอบเขตของ AI เชิงกำเนิด จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่พวกเขาจะต้องเข้าใจทั้งข้อดีและข้อเสียของเทคโนโลยีนี้ และเรียนรู้วิธีใช้มันอย่างมีความรับผิดชอบ การตระหนักอย่างถ่องแท้ถึงประโยชน์และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับเจเนอเรทีฟ AI จะช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้และปกป้องความสมบูรณ์ของแบรนด์

โซลูชั่นคืออะไร?

ดังนั้น อะไรคือสิ่งที่จะช่วยให้นักการตลาดและผู้ใช้ทางธุรกิจอื่นๆ ได้รับประโยชน์และลดความเสี่ยงจาก AI เชิงกำเนิด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI เชิงกำเนิดในทุกระดับกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อปรับปรุงประเภทของข้อมูลที่ตัวแยกประเภทและตัวกรองที่สร้างขึ้นในเครื่องมือได้รับการฝึกอบรม การทำงานและวิธีการต่อไปนี้นำเสนอโซลูชันที่มีแนวโน้มในการเพิ่มผลกระทบและลดความเสี่ยงของเทคโนโลยี AI เชิงกำเนิด

1. การดูแลชุดข้อมูลและความหลากหลาย: การดูแลชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและเป็นตัวแทนสามารถช่วยลดอคติได้ ความพยายามกำลังดำเนินการเพื่อรวมมุมมองที่กว้างขึ้นและรับประกันข้อมูลที่สมดุล นักวิจัยกำลังพัฒนาเทคนิคในการระบุและลดอคติในข้อมูลการฝึกอบรม
2. การปรับปรุงอัลกอริทึม: นักวิจัยกำลังสำรวจอัลกอริธึมการปรับ ถ่ายโอนการเรียนรู้ และการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามเพื่อลดอคติและเพิ่มความแม่นยำ ความก้าวหน้าทางอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องและสถาปัตยกรรมแบบจำลองสามารถช่วยให้ระบบ AI กำเนิดมีความแม่นยำและยุติธรรมมากขึ้น
3. การยืนยันภายหลังการสร้างและการตรวจสอบข้อเท็จจริง: เทคนิคต่างๆ ได้รับการพัฒนาเพื่อประเมินความถูกต้องของเอาต์พุต AI เชิงกำเนิด การผสานรวมแหล่งความรู้ภายนอก การใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนสามารถช่วยตรวจสอบความถูกต้องตามข้อเท็จจริงของเนื้อหาที่สร้างขึ้นเพื่อระบุและแก้ไขความไม่ถูกต้อง
4. ความสามารถในการตีความและอธิบายได้: การทำให้แบบจำลอง AI เชิงกำเนิดสามารถตีความและอธิบายได้มากขึ้นสามารถช่วยในการระบุและจัดการกับอคติและความไม่ถูกต้อง การทำความเข้าใจการทำงานภายในของแบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตรวจพบและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอคติได้
5. แนวทางและข้อบังคับด้านจริยธรรม: ตระหนักถึงความจำเป็นของแนวทางและข้อบังคับด้านจริยธรรม รัฐบาล องค์กร และหน่วยงานในอุตสาหกรรมกำลังทำงานเกี่ยวกับกรอบและนโยบายเพื่อส่งเสริมแนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ มาตรการเหล่านี้จูงใจให้มีการปฏิบัติตามหลักจริยธรรมและกำหนดให้นักพัฒนารับผิดชอบต่ออคติและความไม่ถูกต้อง

ในขณะที่ AI เจนเนอเรทีฟมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ผู้ใช้ทางธุรกิจ โดยเฉพาะนักการตลาด จำเป็นต้องเข้าใจความสามารถของเทคโนโลยีของตน และขยันหมั่นเพียรในการพิจารณาว่าเครื่องมือที่มีศักยภาพได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่ยอมรับได้หรือไม่ การกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องและการทำงานร่วมกันกับผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม ความหลากหลาย และภาษาศาสตร์จะช่วยเพิ่มความตระหนักในปัญหาที่อาจเกิดขึ้นซึ่งต้องได้รับการแก้ไขโดยเร็วที่สุดเท่าที่จะนำมาใช้หรือระยะการใช้งานที่กว้างขึ้น

บทสรุป

วันหนึ่ง จะมีเวลาที่เทคโนโลยี AI กำเนิดจะแพร่หลายในชีวิตประจำวันเช่นเดียวกับเครื่องมือค้นหาและโทรศัพท์มือถือ แม้ว่าเทคโนโลยีจะมีแนวโน้มดีและเรายังไม่สามารถเข้าใจถึงศักยภาพของมันได้อย่างเต็มที่ แต่ก็ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นโดยมีความไม่สมบูรณ์และความเจ็บปวดที่เพิ่มขึ้นซึ่งจำเป็นต้องทำให้ราบรื่น

ด้วยการดูแลชุดข้อมูลที่หลากหลาย การปรับแต่งอัลกอริทึม การตรวจสอบผลลัพธ์ การส่งเสริมความสามารถในการตีความ และการดำเนินการตามแนวทางปฏิบัติที่มีความรับผิดชอบ ศักยภาพของความลำเอียงและความไม่ถูกต้องใน AI เชิงกำเนิดสามารถลดลงได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าความท้าทายนี้ซับซ้อนและต่อเนื่อง ซึ่งต้องอาศัยความพยายามอย่างต่อเนื่องจากนักวิจัย นักพัฒนา ผู้กำหนดนโยบาย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจากหลากหลายสาขาวิชา แนวทางปฏิบัติที่โปร่งใสและตรวจสอบได้มีความสำคัญต่อการพัฒนาที่รับผิดชอบและการปรับใช้ระบบ AI เชิงกำเนิดที่ยุติธรรม ถูกต้อง และครอบคลุม