我向这位CTO提了三个AIGC问题
ChatGPT的爆火、AIGC新技术的出现,正在掀起一场全新的行业变革大浪潮,它对未来商业的变革、对未来岗位和职业的影响将更为广泛和深刻。
见实前不久发起主题为《AIGC冲击、变化和想象》的新白皮书撰写。本文便是来自撰写过程中的一次深度对话,电话的另一端是行业某头部广告营销公司CTO许楠,深聊中,许楠指出了AIGC对个人、企业以及行业的冲击与影响,并回答了三个AIGC常见问题:
一是,企业怎么落地。市面上充斥着大量的AIGC商业产品,许楠特别关注到“企业自有模型”的做法,他认为,建立品牌自由模型难度大,成本高,品牌要想真正把ChatGPT用在实战中,其实通过向量数据库建立一套过滤机制更好。
【资料图】
二是,我会不会被替代。AIGC能力将成为未来职场的通用能力,正如Office那样,未来的区分就python是“会用AI”的人替代“不会用AI”的人。
三是,行业将去向何方。正如现在如火如荼的“企业数字化转型”那样,“企业AI转型”将成为行业未来新的风向标。
历史一次又一次证明,效率更高的组织在持续打压效率更低的组织。无论是个人还是企业,AIGC爆火都给整个行业带来了前所未有的危机感。
由于白皮书尚未发布,遂嘉宾我们作匿名处理,正式发布时,将在白皮书内公布。也欢迎大家与见实联系并参与《AIGC冲击、变化和想象》白皮书的内容共创中来,分享您对于AIGC技术所带来的新岗位、新工作和新服务的看法和建议。接下来,让我们回到对话现场,听听许楠的AIGC思考,如下,Enjoy:
01企业怎么落地?建立品牌自有模型并不究竟见实:回过头来看,AIGC对品牌的图文、直播、短视频等内容生产会带来哪些影响?
许楠:图文AIGC是最直接的冲击,而短视频AIGC的应用才刚刚开始,如,抖音剪映直接输文字,就可以帮你拼凑出来一条短视频,节奏还是不错的,只是还需要不断精细化和调优,下半年或者明年初可以看到直接商用化的成果。
直播AIGC更多是在谈虚拟人直播,绝大部分应用是在本地生活领域、才艺主播或者口播主播领域里。
虚拟人直播有两个常见问题:一是虚拟人和商品互动问题;二是虚拟人设问题,观众其实很轻松就可以辨别出主播是否是虚拟人,所以直接开诚布公和观众坦白,这是一场虚拟人直播即可,核心要看品类,如果商品是日用品且以价格折扣为主导,那虚拟人反倒更合适,可以大大降本增效;如果卖更加复杂的商品,比如,小家电或服装,需要展示衣服实物细节,这时就需要真人出镜了。
总得来看,品牌的跟进更多是创意营销思路,可以把它理解成一个更接地气的元宇宙,但这种做法只能在短期内带来流量的围观。
见实:行业中常见的帮品牌打造用户内容“小模型”,还要多久才能够实现?
许楠:自建模型难度是有多,如果你真正去了解品牌商,就会发现,绝大部分品牌商或许不用自己来搭小模型,大模型就可以支持。
如,大模型足足400T的内容数据,基因序列都能准确的预测,且准确率高达90%以上。
而让品牌犹豫的隐私问题也是一个伪命题,尤其是消费品行业,其实不存在特别隐私的部分,如,品牌希望GPT对客户讲化妆品的配方和产品公布的配方一致,但不透露核心专利配方或者化学方程式之类,然而用户根本就不关注背后的化学方程式是怎么得来的。品牌唯一能做的就是不公开不愿公开的信息,一旦公开就能被检索到,无非是精准度和效率问题。
如果非要控制和筛选GPT的回复,其实提前配置一个数据库充当过滤器的做法就挺好,这个过滤器会帮品牌判断这个问题应该传递哪些信息,在这个场景上面能给还是不能给,这个数据库是一个向量数据库,建立起来非常容易。
见实:数据在品牌开展AIGC的进程中起到怎样的作用?
许楠:AIGC 作为效率工具,现阶段不需要品牌提供历史积累的数据,我们无非就是把自己想做的事情转换成一条“文字指令”给到GPT,然后它来生成一个满足我们要求的内容,真正到数据反哺AI还是下一编程阶段的事。
未来如果真要做垂直行业的AIGC,可能就需要客户提供更多细分领域的内容了,如医疗、健康、药品的推荐, 用AIGC还是很难实现的,这就需要把历史上所有使用这个药的相关案例全都喂到AIGC里,同时,再建立一整套反馈系统,建立答复标准,这时可能就需要创建两个AIGC角色,通过AI与AI之间的对抗式问答辅以人工筛选来打造垂直行业AI。
02我会不会被取代?“会用AI”的人替代“不会用AI”的人见实:Chatgpt的产生对不同岗位造成了冲击,你觉得有失业焦虑的必要吗?
许楠:我觉得没UdcseiYOX必要,首先,不存在接入新技术就得进行大规模裁员,这一个自然淘汰的过程,如,会用 AI的员工一天可以写50篇文章,不会用的一天只能完成1篇,达不到正常标准的员工自然就会被淘汰。
如果拉长历史时间线看,过去电脑和office刚出现时,很多人也担心会不会被替代,因此,不掌握AIGC的人会被替代,掌握的人则不会被替代。
假设通过内部培训让所有员工都懂得如何使用AI,那公司的产能就会非常高,同时也就具备了抢占更大市场的优势。但是,我们还忽略了两个关键点:
一是,行业市场有上限,不可能一家独大。只是会有新的增长逻辑,核心看企业高层是选择在一个行业里做深做强,还是往上下游和产业链延伸,开拓业务的第二增长曲线。
二是,新技术离商用还有一段距离。在注重强逻辑的领域,AI并不一定擅长,如策划策略、商业策略、金融预测等问题,虽然GPT能给你一些策略,但这个策略是不是被现实环境所验证,是否符合现状,都是有待论证的。毕竟它的数据是固定的,2021年以前的数据显然已经过时了。
那什么行业又会被AIGC颠覆呢?内容创意行业首当其冲。不管是文案、图像还是视频,AIGC越来越接近我们的工作预期,因此,在内容创意岗位的人应尽早拥抱 AI ,让它成为你的效率工具。
见实:在 AI 的影响下,未来会新增哪些新职业,你现在有接触到或者有听到过吗?
许楠:提示词工程师最近比较火,但也只是未来3年左右的阶段性岗位,未来指令会越来越简单,且朝着交互式方向演进。
一方面,GPT3.5已经实现初步可交互,当我让他策划活动时,它会反问“你的活动信息太少,能不能再告诉我你的品牌或者产品或者市场面临的情况,我再帮你继续写东西。”
另一方面,最新的Auto GPT在交互方面更加智能强大,不仅具备对历史问答的记忆能力,还可以按照不同角色的决策方式采取对抗式验证。
同样是营销活动策划,Auto GPT会根据营销活动背景自动创建多个虚拟角色。首先,基于CEO的决策方式对营销方案提出建议,再将反馈意见唤起营销策划的人物角色进行修改,修正完后再从财务视角判定方案漏洞,整个过程完全不需要通过人UdcseiYOX工来反复调整提示词。
见实:从技术的角度看,AI 未来是否会降低创业门槛,有更多 AI 类或数字化创业的机会吗?许楠:我个人觉得AI 的出现其实是减弱了技术创业的可能性,互联网创业公司的产品其实非常趋同,且未来的代码能力,还可以通过类似GPT的大语言模型自主去完成。
因此,小型创业公司很难去做自己的核心AI模型,核心能力肯定是由大厂提供。未来,可能只有两种公司有机会:一是有钱有资源的大公司,二是研究型创业公司,有权威专家加持。
未来的创业并不是往底层 AI 能力的方向走,而是往 AI 和行业的深度结合方向发展。卖系统本身的能力,未来只会慢慢集中在大平台或产业手里,大多数创业者的机会存在于能被AI改造的各个细分行业中,正如现在“企业数字化转型”的刚需一样,未来“企业AI转型”依然具备很大的市场刚需。
03
行业去向何方?从“企业数字化转型”到“企业AI转型”见实:目前国内技术接入的成本有新变化吗?
许楠:GPT3.5可以稳定输出简单的文案和策略制定,大概相当于17岁人类的智商,使用成本较低,1000个token(指令)大约只需0.012美分;如果对创作要求较高,可以用GPT4,收费大约是GPT3.5的10倍,肯定比人工更便宜。
见实:国内GPT屡被封杀,是否意味着国内AIGC产业在落地上会面临更大的挑战?
许楠:封杀只是针对大型企业制衡策略,大公司的商业化与规模化访问需要层层授权,未来国外可能也只对国内巨头公司开放GPT3.5的能力,但也不会全封。
在实际应用中,GPT接入后的效果并不稳定,商业化应用是有风险的,真正落地还是要看国产大模型能否提供一个稳定可靠的应用环境。
见实:企业之间的信息差或技术差上逐渐被抹平,未来的公司经营会呈现怎样的状态呢?许楠:这个问题值得深度思考,传统的应用形态无非是ERP、 SCRM营销工具、营销活动、企业财务系统等,这些系统最核心的作用是帮助企业提升业务流、工作流以及后台处理的效率。如果这些功能模块有一个具备“通用性能力”的AI协助处理时,前端应用就会极度简单,数据可实现自动收集,后端客户数据分析与客户分配也都可以交给AI,基本上可以满足企业需求。
当AI 程度越来越高时,基础决策性内容,事务性操作,需要用到的人力也会越来越少,一个团队里最后就集中在几个最核心的人在做整体决策,企业将变得越来越轻量化。
如,一个电商品牌的总部可能只有两个人,一个人负责GPT输出图文内容,另一个人负责商务和产品,一个以AI为中心的公司MVP模型可能就能跑通了。
见实:行业服务商会面临哪些新模式的变革,哪类企业又会在这波浪中最终受益?
许楠:单看我们这个行业,当前绝大部分营销公司依靠高成本的人力赚取较低的毛利。而当新技术出现后,合作方式便转向了“策略+工具”的新模式。
未来我们或将会从一家“营销公司”发展为一家“营销科技公司”。营销公司的价值也不再是堆人,而是把时间放在更具有创造力的事情上,提供营销策略与咨询服务的同时,配合营销工具高效落地。
服务商企业将从一个低毛利空间的泥沼中挣脱出来,变成一个需要持续投入研发,通过技术取胜的营销科技公司。
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