在数字化时代，生成式人工智能（Generative AI）正以其革命性的创造力，重塑我们对技术可能性的认知。从艺术创作到复杂问题的解决，Generative AI的应用范围正在不断拓展，它不仅改变了内容的生产方式，更在经济和社会发展中扮演着越来越重要的角色。

本期节目，我们将探讨技术趋势下生成式人工智能的变化以及应用场景，分析这些变化对消费行为和企业营销策略产生的深远影响。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长

吴康军 — M360 智库副总经理

SHOWNOTES

01:05 我们过去的 20 年的营销的发展背后最主要的技术的平台啊。这个底座是互联网跟大数据，因为有了互联网，有了媒体的全面的网络化，有了大数据，我们能够把大量的信息存下来。

02:20 实并没有今天一个最更新的技术，我们今天叫它深层式的人工智能的到来，它会变成未来 20 年整个在营销侧的一个特别重要的技术底座。

02:45  AIGC是一个非常小的概念，只是讲的说AI可以，它的全称叫 AI generated content，就 AI 生成内容。

05:06 我们人类就可能在生物学上就开启了一个叫涉及蛋白，涉及生命的这么一个结构。你其实可以看到生成私人工智能，也是未来生物学，甚至叫做大分子的化学，有很多科学家也就大分子的化学结构也可以做。

06:01 为有了生成式人工智能，我们做到非常非常的精细化、精准化，而且可行动。

06:48 一样深层次人工智能已经变成了这个我们这个市场上最普遍的一个技术的底座了。

07:26 未来现在正在发生的就有可能是我们生产的这个内容，跟着这个现状，跟着这个对人的沟通对象的理解，过去原本没有这个内容，没有这个广告片，没有这个素材，它只是在过程之中生产出来的而推送过去的。

08:15 AI这个概念在行业里面是目前处于什么样的状态？是比较普及的状态还是刚刚兴起？

08:21  这是个非常普及的概念，因为 AIGC 就确实在营销行业里面说就是叫生成内容，但 GAI 叫生成式人工智能，它的核心要素就像人的大脑的思考一样。

09:03 下一个阶段叫AGI，其实叫做是通用人工智能，就是说不仅仅我们能够像人一样思考。

11:12 今天的生成式人工智能有点像人一样能够发现事物背后的复杂关系，有洞察的能力，它能做创造性的事情，这种创造性就是市场上过去没有的。

12:51 这个技术的迭代，它一定是到另一个次元的，改变了整个传媒的形态，改变了整个广告营销的形态，今天的生成式人工智能的发展才刚刚开始。

14:52 人跟 AI 谁砍价的能力更强呢？

20:26 营销部门，它最终是人跟机的人，人跟机器的一个比例大概是多少呢？类似于一个普通的营销部门，它需要多少？同时配备多少 AI 助手？

21:16 确实在这一块企业内部的能力会增强，嗯，然后外包会减少。

24:34  仅仅改变这些叫做营销运营的流程，我们还会改变叫营销决策的流程，比如说 AI 做洞察、 AI 做创新、 AI 做战略。

24:52 今天的 AI 跟过去的大数据还有不一样点在于说它会改变员工的工作方式，所以在这个点上员工要被 AI 赋能。

25:39 未来 20 年的技术底座已经换了，已经变成了生成式人工智能。

26:23 怎么样才能成为超级员工？怎么样才能在企业里发挥最大的价值呢？

26:37 今天营销侧有很多人都干脆做艺人公司，因为我可以用 Web 3.0 的方式把大家组织起来，很多活我一个人都能干，我的知识库也能建立起来。

27:13 对于企业而言就是我希望做的是超级员工，一个普通人在我们的企业内部体系下更有生产力。

28:08 在这个分城市人工智能的一个时代上，怎么样才能在这个时代里面更好的去前行？

28:15 认知上，我们不要小看生成式人工智能，它已经跨越鸿沟了啊。这个跨越鸿沟是一个很著名的一个创新产品的应用的技术，一个理论啊。

29:38 关键点还要多用好场景，在这些各种场景里面去用好它，这个是不管是个人还是企业，这点都是必要的。

生成式人工智能的演变过程可以概括为以下几个阶段

初始阶段： 早期的AI研究主要集中在逻辑推理和规则基础上，缺乏自我学习和创造能力。

机器学习时代： 随着机器学习技术的发展，AI开始能够从数据中学习模式，并进行预测和分类。

深度学习革命： 深度学习的出现极大地推动了AI的发展，尤其是神经网络在图像和语音识别方面的成功应用。

生成式对抗网络（GANs）： GANs的引入是生成式AI发展的关键转折点，它通过生成器和判别器的对抗训练生成新的数据实例。

多样化模型发展： 除了GANs，变分自编码器（VAEs）和其他生成模型的发展进一步丰富了生成式AI的技术和应用场景。

分类：

文本生成： 利用自然语言处理技术生成文章、故事、代码等。

图像和视觉艺术： 通过深度学习模型生成新的图像、风格迁移和图像增强。

音频和音乐创作： 利用音频数据生成新的音乐作品或合成特定声音。

视频和动画： 生成连贯的视频内容或对现有视频进行编辑和增强。

应用：

生成式AI的应用正在多个领域展开：

内容创作： 为媒体、娱乐和广告行业提供新的内容创作工具。

产品设计： 加速新产品的设计和原型制作流程。

药物研发： 在医疗领域，通过生成新的分子结构来加速药物发现。

数据增强： 在数据稀缺的领域，生成合成数据以增强模型训练。

机遇：

生成式AI为创新和效率提升带来了新的机遇：

加速创新： 通过快速迭代新的设计和概念，加速产品开发。

个性化体验： 提供定制化的内容和服务，满足用户的个性化需求。

成本效益： 减少对专业创作者的依赖，降低内容生产的成本。

挑战：

生成式AI的发展同样伴随着挑战：

质量控制： 确保生成内容的质量和适用性是一个挑战。

伦理和法律问题： 涉及版权、知识产权和内容真实性的伦理法律问题。

技术滥用： 防止生成式AI被用于制造虚假信息或进行欺诈活动。

10点TAKEAWAY

1.创新驱动：生成式人工智能是推动创新的关键技术，它能够创造出前所未有的新内容和解决方案。

2.跨领域应用：Generative AI的应用跨越艺术、科学、商业等多个领域，其影响力深远。

3.个性化内容：生成式AI能够根据个人偏好定制内容，提供高度个性化的用户体验。

4.效率革命：自动化常规任务的生成式AI，显著提高了工作效率和生产力。

5.决策辅助：生成式AI通过分析大量数据，为决策者提供有价值的洞察和建议。

6.数据依赖性：生成式AI的性能依赖于训练数据的质量和多样性，数据隐私和安全性成为关键考量。

7.伦理考量：随着生成式AI的广泛应用，确保其决策的公正性和无偏见变得尤为重要。

8.技术融合：生成式AI与其他技术的结合，如物联网和大数据，能够创造出新的应用场景和商业模式。

9.持续学习：生成式AI的持续学习能力使其能够不断改进和适应新的任务和环境。

10.未来趋势：生成式AI预示着人工智能的未来趋势，它将继续推动技术和社会的快速发展。

生成式人工智能的快速发展正在重塑我们的工作方式和生活习惯。它为商业带来效率革命，为个人提供无限创造的可能。面对这一变革，企业和个人都需要适应新的趋势，把握AI提供的机遇，同时也要审慎对待可能出现的挑战。

对于企业，这意味着要探索如何整合生成式AI来提升产品和服务，同时也要确保数据的安全和合规性。对于个人，这要求我们持续学习，提升技能，以适应不断变化的就业环境和创新需求。