理解生成人工智能的初学者指南

随着世界变得越来越数字化，对新鲜、迷人内容的需求猛增。 人工智能在提供新的创意机会、改变我们的职业和个人生活方面发挥了重要作用。

对于营销人员来说，跟上最新的工具和技术至关重要，包括人工智能领域的最新流行语：生成式人工智能。

了解生成式人工智能

生成式人工智能技术并不像看上去那么神秘。 要充分理解其功能，您必须忽略那些炒作和稍微令人困惑的术语。 首先，我们必须区分生成式人工智能和机器学习之间的区别。

机器学习使计算机能够从预先存在的数据集中学习，以提供关键见解和预测概率。 该人工智能模型对数据中发现的模式进行分析并得出推论。 然而，生成式人工智能超越了机器学习，它使用大型语言模型不仅可以从数据中学习，还可以开发模仿人类生成内容的新内容。

作为人工智能新时代的一部分，生成式人工智能是一项变革性技术，彻底改变了包括营销在内的许多行业。 虽然生成式人工智能的概念并不新鲜，但重大发展直到 21 世纪才开始。 生成式 AI 实现已经变得非常流行，特别是自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来。

生成式人工智能最强大的功能之一是能够自我监督从现有数据中学习的能力，因为它可以识别允许其生成各种输出的模式。 从图片、音乐和视频到动态 B2B 内容创建和有针对性的广告活动，无论该类别有多么小众，这些应用程序都是巨大且前景广阔的。

尽管生成式人工智能可以产生令人难以置信的结果，但它仍然需要在整个训练过程中进行人际互动才能达到最佳结果。

生成式人工智能的工作原理

生成式人工智能与其他人工智能模型不同，它不仅依赖于训练数据，还依赖于算法来创建与训练数据类似的新数据。

考虑学习如何画一只狗，或者任何你喜欢的动物（不过，我们偏爱小狗）。 在动笔之前，您必须首先了解狗的外观以及使其成为特定动物的独特特征。 摇动的尾巴、锋利的牙齿，也许还有一些松软的耳朵，这些特征都能让你了解狗的本质。 现在，在查看足够多的示例后，您可以想出自己的变体。

同样的想法也适用于生成人工智能。

Gen AI 配备了多个组件，可以有效地生成特定任务的数据。 这些功能包括：

• 神经网络：一种算法，旨在处理和分析数据以生成新内容，并根据输入数据展现类似人类的创造力
• 输入数据：发送到系统进行处理并确保执行正确任务的任何信息（数据）
• 变分自动编码器（VAE）：一种神经网络，可以学习编码和解码数据，将数据压缩或恢复为其原始形式。 VAE 可以接受多种数据类型的训练，包括图像、音频和文本
• 前后处理模块：确保输入数据尽可能简洁，生成结果精炼
• 生成对抗网络（GAN）：另一种类型的神经网络，由生成器和判别器组成，它们共同生成与训练数据类似的新数据。

由于具有广泛的功能和几乎无限的可能性，营销人员在使用该技术时应考虑其优点和局限性。

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使用生成式人工智能的风险

随着人工智能越来越融入我们的生活，了解生成式人工智能使用的道德和伦理考虑至关重要。 一些风险是由技术本身造成的，而另一些风险则仍在随着人工智能的发展而解决。 以下是您必须牢记的一些生成式人工智能限制。

内容质量

尽管生成式人工智能已经取得了长足的进步，但它所创建的内容的质量可能会因其准确性和连贯性而有所不同。 生成式人工智能可以以新的方式将现有想法与其数据集结合起来，但在人类能力范围内的真正创新和自发创造力方面存在局限性。

虽然生成式人工智能为你的日常生活增加了一层效率，但内容可能乏善可陈。 您不想成为发布一致内容的人，这些内容是重复的，或者更糟糕的是，没有意义的！ 额外的人工监督可以帮助防止内容质量变得太差。

虚假信息

人工智能技术往往会产生幻觉，这意味着它会以完全令人信服的方式产生虚假信息。 由于开源人工智能系统通常遵循不太严格的对齐标准，因此错误信息或不准确数据传播的可能性显着增加。 AI 虚假信息和宣传也会影响受众的信任。

这使得对人工智能生成的内容进行事实核查变得更加重要。 错误信息可能像野火一样传播，人工智能生成的文本、图像和视频被操纵以欺骗或误导。 企业必须谨慎对待其生成式人工智能技术的部署方式，以确保它们不会无意中促进虚假信息的传播。

偏见

人工智能的一项主要道德考虑因素是不受监管的偏见。 由于人工智能模型从训练数据中学习，它们可能会重现和放大现有的偏见，从而可能宣扬有害的意识形态、歧视性的输出和其他具有恶意意图的内容。

就像虚假信息一样，偏见可以在不仔细检查信息的情况下迅速传播。 降低这种风险需要从广泛的来源收集数据，并确保数据平衡并反映不同的政治和种族观点和群体。

尽管存在需要注意的局限性，但使用人工智能生成也不会全是坏事，对吧？

正确的！ 它实际上比您想象的更有优势，尤其是对于营销人员及其 B2B 品牌而言。

生成式人工智能的优点

生成式人工智能在当前和未来都有许多可以利用的好处。 它能够自动执行任务、生成逼真的图像并提供有价值的见解，使企业能够在市场上获得竞争优势。 更多优点包括：

增强创造力

生成式人工智能提供新的想法、设计和解决方案来增强人类的头脑风暴。 当创作者陷入困境或陷入内容疲劳时，这种新鲜的视角尤其有价值。 此外，生成式人工智能可以提供多种场景，以增加针对各种情况的构思，并添加到您的备用建议储备中。

简化内容制作

生成式人工智能可以大规模地自动化耗时的任务和工作流程，例如内容创建或数据生成。 借助人工智能立即生成大量内容的能力，个人可以节省更多时间并提高生产力。 这提高了整体效率，优化了我们的工作方式和工作任务。

个性化客户体验

除了处理和生成大量内容之外，生成式人工智能还可以生成针对特定受众的准确且相关的内容。 生成式人工智能可以为许多工具提供支持，帮助企业支持客户，包括聊天机器人和虚拟助理。

通过特定的输入数据，系统可以创建精确的结果，确保数字营销活动的成功。

现在您已经了解了生成人工智能世界的概况，让我们来看看如何将其应用到现实世界中。

B2B 营销中的生成式 AI

那么，生成式人工智能可以为您的品牌做些什么呢？ 你如何开始呢？ 好吧，将生成式人工智能应用到营销策略中可以通过多种方式实现，所有这些都将使企业能够改变其运营方式。

数据丰富的洞察是创建动态内容、开展有针对性的广告活动以及通过个性化体验提高客户参与度的主要组成部分。 相关且高质量的内容也会提高转化率——这一切都是为了给您的受众提供他们想要的东西！

商业领袖和生成式人工智能平台的下一步是什么

虽然生成式人工智能不断发展，但它的前景一片光明。 随着数字营销格局的不断变化，生成人工智能的能力也在不断变化。

在内容和 B2B 营销方面，生成式 AI 是游戏规则的改变者。 通过提供大规模生成个性化内容的能力，企业可以提高参与度并提高转化率。 生成式人工智能工具的力量将继续改变内容和营销的未来。

生成式人工智能的潜力为企业领导者提供了大量在行业内进行创新的机会，使他们的公司更上一层楼。

掌握复杂主题的第一步是了解它是如何工作的。 希望这篇博客能让您更深入地了解如何在品牌营销中更有效地使用生成式人工智能。

如果您想增强对生成式人工智能的理解，请查看我们的博客了解更多信息。