人工智能是否应该尝试一切？

人工智能是一个奇妙的东西。 虽然它已经存在很长一段时间了，但最近它才真正开始以明显的方式进入我们的生活。 例如，Martech 平台正在推出允许用户产生活动创意的工具。

然而，这引出了一个有趣的问题：仅仅因为人工智能工具可以编写创意文案，它就应该总是这样做吗？ 当然存在一些人工智能伦理问题，但也有其他问题值得提出。

鼓、恐龙和鸭子

最近，我正在使用一个营销活动管理平台。 它提供了一种人工智能工具，通过该工具，人们可以提供一些关键字或提示来生成文本内容作为起点。

该工具使用公司客户过去开展的活动中的高性能材料中的最佳实践来提供建议。 这个工具给我留下了深刻的印象； 虽然这些建议并不出色，但也并不可怕。 这使得它成为集思广益和克服写作障碍的绝佳工具。

出于好奇，我决定通过输入与当前上下文没有太大关系的关键字来获得一些乐趣。 我想看看“鼓、恐龙和鸭子”的提示可能会产生什么酒店活动创意，该工具建议：

• “寻找独特的度假胜地？ 探索我们的主题酒店，里面有鼓、恐龙和鸭子！ 立即预订，享受难忘的体验。”
• “准备好迎接一场史诗般的冒险吧！ 探索鼓、恐龙和鸭子的完美目的地。 立即预订住宿，留下难忘的回忆。”

虽然我很欣赏这种努力，但结果并不真正有用。

深入挖掘：利用人工智能改善客户体验和客户旅程编排

无害但基本上无用

为了捍卫提出建议的工具，存在无数的场景，并且在某些边缘情况下，这些看似不相关的关键字可能具有相关性（例如田纳西州孟菲斯的皮博迪鸭队）。

此外，在酒店领域，一些顾客携带宠物旅行，需要宠物友好的住宿场所。 因此，虽然“鸭子”在绝大多数情况下可能没有意义，但像“猫和狗”这样的提示是相关的。

虽然这样的建议看起来无害，但如果这个工具在提供建议或提供指导之前对看似无意义的提示进行更多询问，效果会好多少？ 例如，如果提示中出现“鼓”，如果该工具响应为“查看我们的针对利基受众的指南？”会怎样？ 这样的响应可能会为用户提供更多价值。

对于一些提示来说装备不佳

考虑数据也很有帮助。 许多数据专业人士都会证明，未经训练的手中的数据可能会得出不明智的结论。 有时，一些数据落入未经训练的手中可能会导致灾难性的结果。 虽然在很多情况下，非数据专家也可以得出有效的结论，但情况并非总是如此。

在这种情况下，向人工智能工具发出它不具备处理能力的提示也可能会产生可疑的结果。 所以，这也值得考虑。 不要要求人工智能工具做一些未经训练的事情。

停下来想一想

我在职业生涯以及一般生活中学到的一件事是，有时退一步思考一些事情是明智的，无论它是一个问题、任务还是岔路口。 虽然提供快速答案并从待办事项列表中勾选某些内容感觉很好，但快速回答或决定并不总是明智的。

我认为这也适用于这里。 诚然，人工智能的“思考”速度比人类快得多，但也许人工智能系统应该经过训练，在产生输出时考虑的不仅仅是显而易见的事情。

正如上面的例子所示，也许在相关短语中插入随机单词并不是用户真正需要的。 因此，针对特定受众的指南链接比试图将几乎所有内容塞入示例活动文本中更有帮助，因为它可以。

真正的智能

将东西交给人工智能来看看会发生什么是简单而有趣的。 不过，发挥自己的真正聪明才智总是明智的。

这项任务真的适合这个人工智能工具吗？ 仅仅因为人工智能工具可以吐出一些东西，那么这个输出真的是我们所需要的吗？ 提出并回答这些问题似乎是明智的。

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