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生成式 AI 與內(nèi)容創(chuàng)作前瞻

人工智能
我們將一同了解生成式AI在內(nèi)容生成領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生的實際影響,并探討隨著這項技術(shù)變得愈發(fā)強大,整個社會該如何適應(yīng)AI增強下的全新時代。

過去一年,生成式AI迎來一波驚人的爆發(fā)式增長。隨著ChatGPT的公開發(fā)布(沒錯,居然只是在短短一年之前),這項新技術(shù)如今已經(jīng)無處不在。順應(yīng)這波潮流,從Office到eBay,幾乎每一款應(yīng)用程序都在引入生成功能,越來越多的用戶也開始在日常工作和生活當(dāng)中發(fā)現(xiàn)它的妙用。

既然被冠以“生成”二字,內(nèi)容創(chuàng)作者自然深刻體會到它作為工具集中強大補充性方案的威力。營銷機構(gòu)、廣告創(chuàng)意、新聞機構(gòu)乃至社交媒體上的大V們開始成為最熱情的早期AI采用者。

盡管生成式AI為提高效率、自動化創(chuàng)造性工作中的重復(fù)元素帶來了巨大機遇,但同時也帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。在將其納入工作流程之前,專業(yè)人士還需要考慮版權(quán)、垃圾郵件、幻覺、算法設(shè)計公式化以及偏見等諸多問題。

以此為基礎(chǔ),我們將一同了解生成式AI在內(nèi)容生成領(lǐng)域內(nèi)產(chǎn)生的實際影響,并探討隨著這項技術(shù)變得愈發(fā)強大,整個社會該如何適應(yīng)AI增強下的全新時代。

AI技術(shù)如何應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作?

生成式AI通過研究數(shù)據(jù)、提取模式的方式掌握創(chuàng)造的奧秘。目前最常見的生成模型當(dāng)數(shù)大語言模型,例如支持ChatGPT的GPT模型家族,它們能夠生成語言和文本;此外還有擴散模型,可用于創(chuàng)建圖像和視頻。

以技術(shù)為重點的企業(yè)已經(jīng)迅速將其融入創(chuàng)意流程。例如:

  • Netflix正使用生成式AI制作更具吸引力的電影預(yù)告片,希望通過探索快速發(fā)布面向不同會員的個性化宣傳內(nèi)容。
  • Buzzfeed正使用AI創(chuàng)建個性化內(nèi)容,包括根據(jù)個人興趣量身定制的測驗。它還開發(fā)出一款生成食譜工具,能夠根據(jù)現(xiàn)有食材推薦膳食搭配。
  • 谷歌展示了一項專為新聞機構(gòu)設(shè)計的服務(wù),使其能夠自動創(chuàng)建新聞報道。《紐約時報》、《衛(wèi)報》、BBC、彭博社和路透社等媒體也都開始發(fā)表由生成式AI撰寫的報道。
  • 新一代工具開發(fā)商也開始興起。Synthesia能夠幫助企業(yè)根據(jù)文本創(chuàng)建出視頻,無需安排演員或工作室;Writesonic可以自動根據(jù)品牌形象定制宣傳文本,并據(jù)此構(gòu)建AI聊天機器人等。

增強創(chuàng)意工作流程

身為創(chuàng)意人員,在考慮如何將生成式AI引入日常工作之前,首先需要明確一點:AI的意義在于增強人的能力,而非徹底取代人類。

正如Writesonic公司創(chuàng)始人兼CEO Sam Garg所言,生成內(nèi)容本身往往比較普適、高度公式化,而且并不像人類創(chuàng)作的數(shù)字內(nèi)容那樣善于吸引受眾的注意力。

也就是說,雖然生成式AI工具已經(jīng)能夠編寫出文章、廣告腳本或者完整的宣傳視頻,但直接使用的話效果仍然略顯不足。

Garg表示,“我們的目標在于增強人類、而非取代人類。簡單來講,AI應(yīng)該是一種能夠提高人類生產(chǎn)力、與人攜手合作的智能工具,絕不是要取而代之。”

通過這樣的人機交互,即可確保內(nèi)容不致變得太過機械化、公式化。

我們當(dāng)然可以在創(chuàng)意過程中的幾乎每個步驟找到生成式AI的應(yīng)用方式——構(gòu)思、規(guī)劃、故事板、草稿、事件核查乃至內(nèi)容分發(fā)等等。

但優(yōu)秀的內(nèi)容往往離不開兩大因素:引入新鮮元素,例如新的想法;并與觀眾建立起情感聯(lián)系。

在這兩個領(lǐng)域,生成式AI往往表現(xiàn)不佳。它無法像人類那樣真正提供新的想法,而只是簡單重現(xiàn)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得的知識。此外,它也沒法像人類一樣真正理解情緒。

生成式AI的內(nèi)容創(chuàng)作陷阱

除了內(nèi)容太過平庸之外,生成式AI還帶來了其他需要考慮的問題。首當(dāng)其沖的就是版權(quán)問題,這具體又分為兩個方面。

  • 首先,AI生成的內(nèi)容到底歸誰所有一直沒有定論:是使用AI創(chuàng)建該內(nèi)容的人嗎,是該生成式AI工具的開發(fā)者嗎,還是說應(yīng)該歸最初用于訓(xùn)練AI的原始數(shù)據(jù)的創(chuàng)作者所有?
  • 其次,在成功避免被數(shù)據(jù)原作者起訴、推翻了AI復(fù)制其作品的嫌疑之后,我們又如何對自己的成果發(fā)起版權(quán)保護?對于使用AI創(chuàng)建專有資產(chǎn)和素材的企業(yè)來說,這顯然是個不容忽視的問題。

另一個事實在于,就目前的情況看,AI很容易出錯。這類問題被稱為幻覺,也就是大模型明顯是在捏造事實。很明顯,沒有哪家企業(yè)愿意發(fā)布這些有違常識、會嚴重破壞自身形象的信息。如今網(wǎng)上的虛假內(nèi)容已經(jīng)太多了,一旦AI也參與進來,后果也許將無法想象!

下一步將邁向何處?

盡管已經(jīng)席卷全球,但生成式AI的時代顯然才剛剛揭幕。在不久的將來,我們將看到更強大的工具,更重要的是,這些工具也將更易于操縱。

所以我們在文中討論的大部分挑戰(zhàn)——內(nèi)容平庸、缺乏情感共鳴和缺乏事實依據(jù)等,很可能會被逐一克服。隨著語言模型變得愈發(fā)強大和復(fù)雜,我們很可能會看到足以在創(chuàng)意和吸引力方面能夠與人類匹敵的生成工具。

但這一切,都會讓如何識別deepfakes偽造(專門用來愚弄人類的超寫實AI作品)、減少AI生成虛假信息的大肆傳播等問題更趨于失控。

這項技術(shù)的獲取門檻也會越來越低,意味著其力量將被更加多樣化的用戶群體所運用。這將產(chǎn)生更多以豐富經(jīng)歷和人類體驗為基礎(chǔ)的創(chuàng)作內(nèi)容。

就個人而言,我認為內(nèi)容創(chuàng)作過程始終需要人類的參與。畢竟我們天生就是講述者、創(chuàng)造者。而面對前所未有的、能夠以創(chuàng)造性方式表達自身思想和創(chuàng)意的工具時,誰能利用這些成果充分發(fā)揮自身潛能,誰就將在競爭當(dāng)中占據(jù)明顯優(yōu)勢。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 至頂網(wǎng)
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