今天分享的人工智能系列深度研究报告：《2023人工智能和市场营销的融合报告：创造性合作的新时代需要新的原则》。

（报告出品方：M&CSAATCHITHINKS）

报告共计：11页

生成型人工智能的兴起和重要性

生成式人工智能，特别是生成式预训练变形金刚 (Generative Pre-trained Transformers，GPT)，在大众中的人气迅速上升。浏览一下Google Trends就会发现，最近搜索兴趣呈爆炸式增长，这反映出不仅科技爱好者，企业和日常消费者也越来越认可这一点。

对AI对不同部门现有作用的影响的预测各不相同。然而，有一个共识，在创意，媒体和营销角色，一个有意义的比例，潜在高达75%的任务，可能会协助生成人工智能。

“在未来10年，创新型AI可能最终推动全球GDP年增长7万亿美元”。

现实是，今天，这一切都是对未来最好的猜测。也许生成型人工智能的潜力在于帮助人类创造难以想象的解决方案，而不是取代它们。

但是，人工智能在做什么?

作为这种变化的一部分，出现了一组新的首字母缩写词：LLM (大型语言模型)，GANs(生成性对抗网络)......还有更多。

如果你和市场营销领域的很多专业人士一样，你可能对这些专业术语并不熟悉。现在，随若ChatGPT的引入，我们有了一个更简单、更容易使用GenerativeAl的方法。

一开始，它可能看起来像廉法。在现实中，文本LLM模型只是在概率选词的基础上一次添加一个词。它一遍又一遍地这样做，以完成文本提示说明中指定的任务。Generative Al的影响力远远超出了文本，还包括图像、音频和视频。

GAN模型的工作方式不同于LLM模型。GAN模型是多个模型一起工作。一个处理文本提示，并尝试制作第一遍图像。鉴别器模型然后评估图像将生成的模式与底层图像数据集进行比较。这个迭代会进行很多次，直到图像足够好。

跨营销和通信领域的多个用例

从总结洞察到创建个性化内容，这些新工具为您这样的营销人员提供了丰富的探索空间。图像的混合、音频的创建，以及对用户需求的理解都是开创性的，为跨行业的创意和创新开辟了新的途径。

那么，这一切将走向何方

我们会迎来一个反乌托邦的未来吗还是会是乌托邦式的尽管这一趋势正以迅猛的速度发展，但现实情况是，生成式人工智能技术的广泛可用性仍处于非常早期的阶段。同样的法律法规，以前写的，还站得住脚。

古腾堡于1436年发明了印刷机。文字的分布从插图手稿转移到印刷品上。有了它，我们经历了知识的民主化间接地，我们也看到了文艺复兴时代在15世纪出现。

当我们展望未来的时候，我们有理由怀疑这是否会成为创造力的民主化。就目前而言，我们认为考虑“仅仅因为我们可以并不意味着我们应该”是件好事。

从酒店业的世界偷一个比喻，如果你是一个购物中心，你想自动打开所有的门，以有效地最大限度地提高客流量。如果你是一家五星级酒店，你最好有专人亲自开门，欢迎你的客人，提升他们的体验，并确保他们想经常回来。效率比较低，但总的来说，效率比较高。

GG 在性能媒体的世界里，高级自动化和AI不仅仅是附加组件;它们是我们如何操作的核心。借助最新的人工智能技术，我们能够更迅速、更大规模地开展营销活动，同时为我们的客户放大结果。像Google和Meta这样的公司正在快速地推出支持AI的工具，而我们的团队就在那里，掌握每一个工具来优化我们客户的媒体活动和结果。当我们审视整个创意过程时，将有机会提高效率，并优先考虑人类的判断，以提高生产力。

创造性合作的新时代需要新的原则

虽然我们不知道它将如何发挥出来，但我们可以自信地说，这是一个创造性合作的新时代。因此，我们认为创造性合作的新时代需要新的原则。

这些为像你这样的营销人员提供了一个指南，让他们在热情和有意识的行动之间找到平衡。对于那些相要接受生成式人工智能的人来说，以下原则可以最大限度地提高机会，同时最小化风险。

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