近日刚完成了针对ChatGPT的产品顾问项目，加上行业现在特别火，所以我想梳理一篇文章对于这应用在业内的影响 (例: AIGC) 。本篇主要包含 ChatGPT可以使用于哪些领域，以及可能带来的影响；
AIGC 人工智能创造的内容 — 概论
• AI Generated Content (AIGC) 是现在很火的词儿，意即人工智能能够帮忙创造的内容，形式可以是文字、图片、影片、甚至是音乐。现在有非常多创业项目是针对这一块应用，我们可以期待在中长期后，创作者经济 (Creator Economy) 又会经历另一波改革。怎么理解这件事？相信大家甚至知道业内有 TTI (Text to image) 的应用，意即用户只要输入文字，应用端透过 NLP (自然语言处理技术) 理解文字，就可利用 AI 生成用户的语义之图片，风格甚至可以让用户自定义。大幅降低生成内容的门槛；
例：移动端应用 Facetune 与 Canva 的 TTI (text to image) 功能；
AIGC 人工智能创造的内容 — 图像
• 举一个AIGC图像的成功例子：Lensa 是一款让用户回传数张自己图片，帮助模型学习用户长相，然后帮助用户创造指定艺术家风格用户头像的工具，目前在西方市场日入百万美金，可以说是AIGC在图像应用上最成功的案例之一。它抓住了西方用户特别注重且欣赏艺术的特点，用良好的用户体验流程告知其功能价值，然后引导其购买订阅 (Subscription) 方案；这在C端的应用场景造成一股炫风，诸多西方用户使用Lensa产生的头像在他们的社交媒体上，某种程度上形成了病毒式营销，达成自然流量的自然增长。
Lensa 除了这个AIGC的功能应用，其他图像编辑功能也和AI扯上边，最小化用户人工操作的必要性。
AIGC 人工智能创造的内容 — 影片
• 目前影片的AIGC应用相对比较局限，但是可以想像到当在影片的应用也更加纯熟之后，可能发生几个比较关键的应用变革，针对用户自订义的影片：
(1) 字幕完全可以让AI帮忙生成，而且是可以加入翻译元素进行多语言翻译；
(2) 剪片编辑在这部分交给AI去生成，但因为AI在美感的判断需要更多技术沉淀帮助成熟，估计这块中期之内还是需要比较多人工的判断参与。但是长期来看，AI会逐渐学习到人类的美感的。
(3) 创意这件事可能还是AIGC比较难从人类身上学习到的，只是ChatGPT的应用也确实代表着影片领域会更加竞争激烈；对于AI自行生产的影片素材，大幅降低用户必须要有专业能力或器材才能创作影片素材的需求。
AIGC — 文字：Content Marketing 内容营销
• 在市场营销方面，ChatGPT肯定也是影响甚大。因为根据用户给定的指令，例如：请替我写一篇可能导致用户更愿意分享，针对分享微信的视频号功能的文章。ChatGPT可以去爬所有网上的分享文章，去分析他们的文章数据找出内容与数据的关系，透过深度学习技术写一篇可能数据会更好的文章。这意即对于Content Marketer可能掺杂人工判断的部分，会更加理性。但我们都知道，现阶段的ChatGPT，第一是中文的表达不如英文通顺，第二是还是需要人工监督，如果是写文章的部分。毫无疑问，ChatGPT对于 Content Marketing 是可以帮助提升产率。
AIGC — 文字：SEO (Search Engine Optimization)
• SEO与Content Marketing内容营销是强绑定的。但是ChatGPT可以帮助到什么？以往的工作型态是SEO专家透过工具去查询关键字的搜索量与相关数据，然后给到专业建议让内容专家思考怎么添加在内容中，现在ChatGPT可以透过自动化的方式去完成这些判断与行为，当然这是在平台上的相关数据打通而且ChatGPT都能获取与应用的前提之下；
Search Engine 搜索引擎
• 微软 (Microsoft) 搜索引擎Bing加入ChatGPT的应用，很大程度帮助了用户缩短判断的过程。因为传统式的引擎像是Google给到了特别多的网站选择，但是Bing将会可以分析用户搜索的语境跟意思去帮助用户判断，降低用户判断门槛，尽可能提供用户有价值的搜索结果内容。
ChatGPT的限制
• ChatGPT无法自我创新，这导致其无法更加深入的理解逻辑思维。再者，ChatGPT的技术路线与人脑学习原理有差，可能存在因算力资源有限和算法限制造成的瓶颈。此外，ChatGPT最大隐患在于缺数据，最后，ChatGPT想获得更广泛的数据或将面临隐私安全、经济、技术等一系列难题。受限于模型化的学习资料，ChatGPT不能保证答案准确性，可能会对使用者进行误导，若之后用在客服等领域，其回复的讯息真实性将可能导致法律风险。同时，文本、图像数据挖掘再创作涉及合规问题，AI生产内容是否侵权很难判定。当前国家层面的AI立法正处于预研究阶段，对AI领域的监管有待完善。
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