人工智能变得越来越聪明

当然，数字营销人员仍然有工作。 但这不会是完全相同的工作，因为人工智能开始了它的“第二幕”。

是的，人工智能仍然擅长对海量数据进行编译、排序和分类。 只是现在，它越来越能够以前所未有的方式帮助创建内容。

您需要做的就是为 AI 应用程序提供特定的输入。 为我渲染一张 1920 年代黑帮用智能手机自拍的图像。 这项技术在 100 年前并不存在，但这张照片看起来确实令人信服。

人工智能已经发展，但现在如何使用它？ 您是否替换人员并使他们的工作自动化？ 让人工智能负责？ 还是让人工智能帮助人类？

需要是即兴之母

长期以来，人们一直承诺使用人工智能来创建视觉和书面内容。 “一年前，它无法做到这一点。 似乎它总是'到达那里'，”数字营销和搜索引擎优化公司 Creative Click Media 的所有者、创始人兼首席执行官亚当宾德说。

现在情况不同了，当需要调用时，Binder 遇到了一个现实。 “当我的人类作家不在时，我试图设定一个截止日期。” 他说。 谈到人工智能，Binder 做了所有必要的输入，以让应用程序进行一些文案。

他使用的应用程序是非营利性人工智能研究和部署公司 OpenAI 的 GPT-3。 它使用来自谷歌的现有副本和热门搜索选择作为原材料来生成其输出。 “书写工具创造了一种语气，”宾德说。 “它与[作者的副本]有多么相似，这太可怕了。”

尽管如此，“人工智能距离取代作家还有很长的路要走，”宾德说。 “它无法提出论文。” 他补充说，它无法进行比较和对比，也无法生成与《纽约时报》专栏文章相同水平的副本。

谷歌放下标记，宣布人工智能生成的内容违反了其网站管理员政策。 但是，Google 可能无法检测此类副本。 “人工智能写作是完美的，”数字机构 Farotech 总裁兼首席执行官 Chris Carr 说。 “人类会犯错误。”

让它唱歌

GPT-3 的输入来自谷歌搜索的前 20 页。 虽然它可以输出可用的副本，但它不是“最终的”，也不是可以打印的。 “你必须磨练它，”卡尔说。 “人类必须将其人性化。”

Carr 在采访中展示了 GPT-3。 在输入“如何使用锤子？”这个问题后，Carr 得到了一系列答案，分为一系列选项。 通过挑选反馈，Carr 能够在大约五分钟内拼凑出大约 600 字的副本。 一个普通的作家大约需要一两个小时才能产生相同的输出。

虽然人工智能可以制作副本，但它不能“让它唱歌”。 人工智能生成的写作平淡、真实，并针对选定的观点。 卡尔说，人工智能无法“连接点”或“显示个性”。 一个专业的作家可以写一个论点或添加一个词组来活跃文案，这是人工智能无法做到的。

如果您包含知名作者的书面内容，那么 GPT-3 可以模仿他们的写作风格。 但这仍然使副本需要编辑和润色。 “伟大的内容来自协同作用。 这是关于用一个伟大的论点来打动人们的思想，”卡尔说。

人工智能不应该做什么

可悲的是，人工智能很容易受到“GIGO”的影响——垃圾进，垃圾出。 询问像 GPT-3 这样的 AI 应用程序存在风险，即它会从最好保持原样和未读的内容中获取信息。 通信 PaaS 公司 Sinch 的机器语言和人工智能工程总监 Pieter Buteneers 警告说，它从中提取原始内容的互联网仍然充斥着厌恶女性和种族主义的内容。

“有些地方你不是从那里画画的。” Buteneers 指出，就像 Twitter 一样。 相反，应该从新闻网站或维基百科中获取信息。 “是的，那里有一些垃圾，但这是人为策划的内容。” 人工智能的关键是拾取模式，但无法判断它正在拾取什么。 “它没有常识，”Buteneers 说。

Carr 指出，另一个滥用的可能性是虚假内容——垃圾邮件或网络钓鱼。 “做坏事的力量是如此容易，这太荒谬了。” 他补充说，谷歌无法将小麦与谷壳分开。 一个很好的平行例子是使用垃圾电话，现在如此普遍以至于人们会让语音邮件屏蔽电话而不是接听电话。

在 Sinch 的案例中，该公司确实提供了一个“欺诈过滤器”，它的 AI 可以在其中对看起来“钓鱼”的内容做出判断。 “这可能是错误的，但最好阻止一个误报，而不是放开另一个 999。” 布特内尔斯说。 虽然可以标记可疑材料，但人类必须做出判断，是放手还是阻止它。

人工智能通常的任务是从 TB 级数据中寻找洞察力，但即便如此，人们也必须担心 GIGO。 企业 CDP Amperity 的 AI/ML 产品经理 Joyce Gordon 解释说，人工智能必须整合数据并解析身份，以最终实现以客户为中心的方法，在这种方法中，可以访问并充分利用更多数据。

“这必须在品牌开始使用人工智能做出判断之前实现——否则，他们会根据部分或不准确的数据做出判断。” 戈登说。 “该算法仅与用于为其提供动力的数据一样好。”

“所有人工智能模型都包含人类偏见。 因此，不可能驱除机器中的所有幽灵，”客户参与平台 Cheetah Digital 的企业战略总监 Paul Hebert 说。 “展望未来，我认为趋势将是使用 ML 处理任务，使用 AI 进行建议的判断调用，以及使用人类做出最终决定。”

Hebert 在这里引用了之前链接的 HBR 文章。 “正如 [Garry] Kasparov 所说，'弱的人 + 机器 + 更好的过程优于单独的强大的计算机，更显着的是，优于强大的人 + 机器 + 劣质的过程。'”

数字营销人员可以做什么

尽管存在局限性，但人工智能的能力会随着时间的推移而提高。 数字营销人员必须随时学习并尝试确定最佳用例。

Carr 向营销人员提供了这样的建议：“走出 [AI] 的前面，或者被它碾压。 不管你喜不喜欢，这即将到来。” 此外，了解 Google 的工作方式，以便您获得最佳结果和最全面的源内容。 有创造力的人是使内容坚持下去的粘合剂。

最后，Carr 透露了他最大的担忧：如果互联网被虚假内容和垃圾邮件所破坏，“搜索结果就会变成机器人的荒地”。

“先尝试小规模，”Buteneers 说，但要迅速从中学习。 从错误中快速学习。 “跳进去——一次一个脚趾。”

“所以，爬，走，跑，”赫伯特说。 “[M] 营销人员需要比技术慢，在道德允许的范围内尽可能快。 道德是人工智能引擎的调节器。”