企业 IT 如何落地 ChatGPT


ChatGPT 问世以来,AIGC 技术(AI Generated Content,指利用人工智能技术生成内容)日益火热,各类媒体更是铺天盖地的宣传。俨然,媒体已经忘记 2022 年他们对于元宇宙的狂热。

作为 CIO,一个企业的信息技术领导者,应该如何应对AIGC的来临呢?

冷静,冷静,冷静!重要的事情说三遍。当然,任何前沿技术,都是值得被关注的。但是,企业级IT团队,作为技术的应用者,应该冷静下来,仔细考虑新技术将如何影响企业的需求实现、技术路线。当任何一个IT团队如何轻易在被媒体裹挟,陷入一种狂热但是却不考虑落地的时候,这是不冷静的。

对于普通企业而言,AIGC 技术将首先在办公和营销两个业务场景给企业带来一定的帮助和收益。

市场营销场景

在人类创意作为一种核心资产的营销行业。如果AI可以替代营销人从事文案撰写、内容制作,并且在真实的商业世界中得到运用,那么人类的价值将表现在何处?

实际上,AI 是人的能力一种补充,而非绝对的替代。它是一种有效的降本增效工具。在现实的营销场景下,如果针对某个产品需要一百个策划,AI 可以在短时间内给出包含场景、平台、内容的方案。同样时间内,单纯依靠人工可能仅能出来十个创意。但是 AI 产出的内容,是较为分散的“点子”,在实践的过程中,仍然需要营销人员做出最终的判断,并拍板使用某一个方案。

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在需要大量创意、“脑暴”的场景下,AI 强大的信息读取、储存、接收和输出能力,拓展了人能力的边界。此时,人的核心价值,更加深刻地体现为,提出好的指令,并做出最终的判断和决策。当 AI 通过大量计算,描摹用户的喜好、生成内容时,它首先要得到一个清晰明确的指令:什么是好的内容,我们想要看到什么样的内容。换言之,营销人员要有高于AI对于内容质量和调性的判断。

从生产链的全局来解释这个问题,营销人的价值更集中地体现在头尾两端——前端,提出精准、符合“好内容”定义的指令;在后端,把控品质和调性。中间具体内容的生产则由AI来替代。这样,也可以有效避免,给同品类的不同品牌生产出相同的内容。

我们可以从 AI 技术的本质去思考人类与 AI 配合的逻辑。目前,营销行业内的 AI 技术的研发,都属于“小模型”的调试。也就是基于某个大模型(如 ChatGPT 等现有工具)不断优化模型,依据反馈持续迭代,最终目的是能够根据人的指令,更精准地给出大量的方案。

在一些相对重复性的工作上,人力可以被大大解放,应用在更需要主观能动性和创造力的地方。这是一种生产力的变化和释放。

AI 技术的应用,推动了营销行业的规模化生产。当前,AI 技术已经在投放、制作等领域得到了一定的应用。围绕投放效率、内容定制化和流量转化,多家广告公司都研发了自主系统。以利欧数字的泰坦、方舟为例,作为字节、快手、百度、360、小米、华为等多个媒体平台的重要合作伙伴,利欧数字与它们的合作体量已达百亿,而自主研发的面向不同媒体平台的数字化工具,在解放工作效率、提升人效比的同时,能够进一步促进创意内容和投放优化的协同作业,从而高效选出最优的创意素材,为行业带来更加创新的解决方案。据了解,原本需要50人做的事情,技术赋能后可以5个人来做;在双十一、618、春节等电商大促期间,广告投放的峰值优化操作频次超过380 TPS,颠覆了人类优化能力的极限。

办公场景

最近,微软发布 Microsoft 365 Copilot,重新定义 AI 赋能办公场景。这一应用将大型语言模型技术(LLMs)融入微软的应用 Microsoft Graph 和 Microsoft 365,为用户提供服务。

典型的应用场景包括:

1)根据语言描述,一键生成 word、ppt、email 内容;

2)根据语言描述,分析 excel 中的数据,并展示数据趋势、生成表格、模型;

3)Teams 会议中,实时抓取重要会议内容,便于回顾总结;

4)串联整个办公套件,从 email 会议通知、到 excel 分析数据、由此生成会议演讲文件 word、制作ppt、到利用Teams会议,会议中实时总结主要内容,并同时更新 dynamics CRM 重要信息。

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同时,Google 宣布将生成式 AI 功能用于 Google Workspace 中的各种应用程序,包括有谷歌邮箱(Gmail)、谷歌文档(Google Docs)、表格(Sheets)和幻灯片(Slides)。谷歌还宣布允许云平台客户使用谷歌语言模型PaLM 将聊天机器人功能编程到自己的应用程序当中。

其他场景,也在逐步探索中。从两大巨头的产品来看,模型能力+场景融合+庞大训练数据是AIGC真正实现变现、大规模应用的3大基础。


最近更新于 2023-04-02 孜孜不倦2023-04-02 发布, 已阅 681 次。