想象力即生产力,AIGC 未来的边界在哪里

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随着 ChatGPT 在全球范围内爆红,有权威证券研报指出,AI 大模型的商业模式已成功跑通,并认为 AIGC 时代即将到来。

近年来,AI 大模型不断发展,算力成本也不断优化。训练和推理成本的不断下降,为 AIGC 的商业化应用提供了先决条件。到目前为止,AIGC 已经发展出数字内容孪生、编辑和创作三大核心能力,而从长远来看,AIGC 具备颠覆性的应用前景,将对 80% 以上的劳动者产生积极影响。

从 2018 年一幅 AI 绘制肖像画《埃德蒙·贝拉米画像》以 43 万美元被拍卖掉开始,AIGC 就开始频频颠覆我们的想象。相信很多人在看到画作署名落款—— min max Ex[log(D(x))] + Ez[log(1-D(G(z)))]——也是创作团队用来创建它的实际算法时,不免都会陷入沉思。

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面对受众日益增长的多样化内容需求,以往的 PGC 和 UGC 已经难以满足,而 AIGC 在低成本试错和高效率产出及迭代上,则具备更大的商业化应用优势,可支撑起企业的海量内容生态。

虽然 ChatGPT 等工具创造了现象级的消费类 AI 应用,让普通人使用 AIGC 的门槛逐渐降低,AI 的通用落地性大大提升,但 AIGC 在企业级的应用上,则因为数据安全、行业 Know-how 等问题,还需慢慢探索。

Whale 帷幄基于自身的 AIGC 能力,帮助品牌打造更数据可控、更懂企业营销场景的「私域」大模型。品牌可以基于「帷幄内容营销中心 Whale Harbor」沉淀自己的数据和内容资产,训练出自己的内容模型,再基于帷幄全新打造的「AGI 云 Alivia」,直接通过对话即可实现便捷的内容生产。

对「通用型」AIGC 工具下指令可能是这样的:

你的任务是帮助营销团队为 XX 产品写一则小红书种草推文。该文章受众群体是上班族 /白领女性。强调简约风格、舒适度。小红书的写作风格是一个吸引人的标题以及每段文字需要加上表情符号。推文最后需要加上相关内容标签。推文字数限制为 300 字以内。

而对 Alivia 下指令是这样的,只需要选择相应场景模板后,输入数个关键词即可:

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AIGC 让我们看到了全新营销模式的可能性,了解并熟练掌握「咒语」或许就能让内容焕发新生。未来,想象力即生产力,你对内容的想象边界有多广,AIGC 也许就能帮你实现多少,让想象力落地。

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