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生成式 AI 改变了个人制作各种形式内容的方式——从书面内容到图像再到音乐等等。

请继续阅读，全面了解生成式 AI 在内容创作中的工作原理。我将介绍其形式、特定于行业的用例及其预计的未来影响。

AI 生成模型类型生成对抗网络变分自动编码器变形金刚 训练：生成式 AI 的燃料 生成式 AI 如何实际创建令 牌上下文注意力深度神经网络预测和概率 创意的未来 超越效率 道德景观 最后的思考 常见问题解答：如何利用生成式 AI 的功能始终如一地产生更高质量的内容创建结果？ AI 生成模型类型

在我们探索生成式 AI 的工作原理之前，探索几种生成式 AI 模型非常重要。请记住，这将是一个非常简单的概述。

生成对抗网络

生成对抗网络 （GAN） 可以理解为人工智能模拟中的两个竞争网络。

第一个称为“生成器”，试图产生虚假数据。第二个是“判别器”，它试图弄清楚什么是真实的，什么是假的。

随着生成器创建更好的假货，判别器必须变得更加锐利。这种持续的竞争有助于双方学习，这使得 GAN 在生成高度逼真的图像、视频和其他输出方面具有不可估量的价值。

Ian Goodfellow 在论文“Generative Adversarial Networks”中与他在蒙特利尔大学的一些同事一起描述了 GAN 架构。

自 2014 年构思以来，我们已经看到了大量的研究和实际应用。

变分自动编码器

VAE 或变分自动编码器的工作方式与 GAN 不同，使用称为编码和解码的过程。

编码器缩小了输入数据 - 将图像简化为最基本的元素。另一方面，解码器尝试根据压缩版本重建原始图像。

编码和解码过程使 VAE 能够熟悉他们接受训练的底层数据结构。这样，他们可以生成与训练数据相似但不完全相同的新数据。

该模型利用这些学到的知识来创造新事物。虽然支持 VAE 的图像生成速度通常更快，但它通常缺乏其他模型所能达到的细节水平。

变形金刚

Transformers 在生成式 AI 的工作原理中发挥着重要作用，尤其是在写作方面。他们擅长处理文本，并且能够记住单词之间的关系，即使是在较长的句子中也是如此。

它们使用 “attention”，这是模型专注于输入中与手头任务最相关的某些部分的一种方式。

例如，Transformer 推动了自然语言处理任务的兴起，从而为聊天机器人和语言翻译系统提供了动力。

它们还用于其他任务，例如图像生成、机器翻译和代码生成。

transformer 架构在 2017 年的一篇 Google 论文中首次描述，它迅速改变了我们对 AI 生成文本的看法。

训练：生成式 AI 的燃料

我们已经探索了生成式 AI 的各种形式，但它是如何学习的呢？这个过程称为训练，涉及向这些模型提供大量数据。

假设你向 AI 展示了大量的狗照片。当它分析这些图像时，它可以了解定义狗的特征和模式。

这使它能够生成一只全新的狗，一只实际上从未存在过的狗。

同样的原理也适用于文本生成：当 AI 被喂入书籍时，它可以开始预测句子应该如何流动以及字符应该如何构建。它最终试图模仿人类语言的复杂性。

生成式 AI 如何实际创建

现在您已经掌握了主要的一代 AI 参与者以及他们可以做什么，让我们看看生成式 AI 模型开始工作并生成内容时所涉及的步骤。

令 牌

首先，让我们看一个简单的文本提示。AI 不像我们一样懂英语，所以这个提示需要转换成它可以消化的东西。

这就是代币的用武之地。在这种情况下，AI 会将短语分解为单个单词、单词的一部分甚至标点符号。

这些词现在被视为代币，成为 AI 的原材料。可以为其分配数值或 “向量嵌入”，实质上是将提示转换为数字序列。

这个过程不仅仅是转换单词，还涉及对语言细微差别的更复杂的处理。

上下文

单词的含义取决于其上下文和出现的顺序。这就是构成一个连贯的句子的原因。

那么，生成式 AI 是如何学习的呢？AI 使用 “位置编码”。这就像以捕获标记之间关系的方式为每个标记附加一个小注释。

这使 AI 能够掌握语法流程，从而识别某些区别，例如“the mouse chased the cat”和“the cat chased the mouse”之间的区别。

AI 可以编写合乎逻辑、语法合理的文本，因为它理解两个或多个单词之间的顺序和联系。

注意力

一旦短语被转换为这种数字语言，奇迹就开始发生了。这就是我们进入 “注意力机制” 的地方。

transformer 中的注意力机制允许 AI 模型专注于序列中最重要的标记。

该模型不是平等地对待每个单词，而是根据不同的词元与上下文的相关性为其分配不同的权重。这有助于 AI 捕获句子中遥远单词之间的关系。

这使得产生笨拙的句子和连贯的写作之间有了很大的不同。

深度神经网络

深度神经网络由人工神经元层组成。当标记化数据通过这些层时，每个层都会根据之前的层执行转换。

这使模型能够学习抽象概念和依赖关系。随着数据在各层中前进，AI 会识别语法、关系和模式。

这种理解使其能够捕获抽象概念和依赖关系，否则这些概念和依赖关系将难以表示。

通过多个层传递这些简化的文本信息，AI 开始识别底层语法、关系和模式。

预测和概率

那么，AI 在处理这些数据时试图实现什么目标呢？预测。

最终目标是根据训练期间学到的模式生成内容。这可能涉及预测特定序列中的下一个单词。

例如，如果您输入“The cat sat on the”，则训练有素的模型可能会预测“mat”作为下一个单词。

通过检查单词一起出现的可能性（“概率”是这里的关键概念），AI 可以开始构建句子、旋律或图片。

这一切都基于统计数据、训练期间学到的规则，有时甚至还有一点点随机性，以确保每个创造都是新的。此过程允许 AI 系统生成原创内容。

当我们结合这些组件时——分词化、位置编码、深度神经网络和算法的使用以及概率计算——这就是生成式 AI 将我们的想法转化为输出的方式。

创意的未来

不可否认：生成式 AI 正在彻底改变整个行业。

各种媒体和娱乐行业的初创公司，例如 Netflix 和 Buzzfeed，开始将生成式 AI 完全用于多种营销目的。

这种采用是由 AI 自动化任务、提高效率和创建新形式的内容的潜力推动的。

这项技术将影响许多就业部门。一些人担心创意人员可能会因为机器人而失去工作。但是，许多人认为，这些新的 AI 工具提供了协作甚至赋权的机会。

生成式 AI 不会取代艺术家、音乐家、设计师或内容创作者。它应该被视为一个积极的合作者，其合作伙伴关系可以带来新的和创新形式的创意表达。

由于 AI 可用于集思广益、探索新风格，甚至克服创意障碍，因此人类创造力和 AI 辅助之间的这种合作有可能突破艺术、设计等领域的界限。

超越效率

AI 会取代工作，还是会创造新的机会？研究表明，商界正在热切关注。2023 年，Statista 数据强调了 AI 技术的采用。

截至 2023 年 11 月，23% 的全球 CEO 和 32% 的全球首席营销官确认已将 AI 集成到他们的运营中。

很大一部分人（43% 的 CEO 和 39% 的 CMO）表示明确打算调查 AI 的采用情况。

这种向 AI 支持的技术解决方案的过渡势必会对劳动力市场产生巨大影响，特别是围绕经常性任务的职位。

在技术历史的这个关键时刻，一场重大的技术转变将很快出现，需要我们仔细考虑其整合。

道德景观

与任何变革性技术一样，生成式 AI 也面临着挑战。每个人都在关注版权问题。

谁拥有使用 AI 模型创建的作品？是模型的开发人员、部署它的公司还是使用该技术进行内容制作的个人？

（相关新闻： 使用 AI 生成的内容进行 SEO 抄袭吗？— 我在 Search Engine Land 上的文章。

这些都是法律框架和整个社会正在努力解决的悬而未决的问题。

这给我们带来了一个更基本的问题：我们如何确保负责任地使用生成式 AI，而不是纵人们或欺骗他们？

这意味着要减少 AI 生成的假新闻或有偏见的输出等可能对现实世界产生非常有害影响的事情。

在 SEO 方面，一旦大多数企业为其网站转向 AI 内容，AI 生成的内容就有能力主导搜索结果。

如果执行得不好（例如没有按照 Google 准则进行编辑，例如 E-E-A-T、有用的内容和 AI 垃圾邮件政策），这可能会导致非常通用的搜索结果（最终损害搜索引擎用户）。

（相关阅读：当你使用 AI 工具处理内容时，如何在搜索结果中生存——我在 Search Engine Land 上的文章。

此外，企业可能会在搜索引擎处罚的另一端，并损害他们的 SEO 工作。

当我们采用 AI 时，我们必须弄清楚如何在鼓励创意进步、保持道德健全和在搜索结果中保持竞争力之间取得平衡。

最后的思考

AI 已经突破了内容创作的界限，超出了我们最疯狂的预期。它将改革无数行业以及我们个人生活的方方面面。

我们决定如何使用这些先进的工具——来改进、连接并希望造福整个人类——是主要问题。

常见问题解答：如何利用生成式 AI 的功能始终如一地产生更高质量的内容创建结果？

在不断发展的数字环境中，必须利用 AI 在内容创作方面改变游戏规则的优势。生成式 AI 是一种从现有数据生成新内容的人工智能，它极大地改变了我们执行内容营销、创建和开发的方式。

通过深入了解生成式 AI 的原则（包括神经网络和机器学习算法），内容创建者可以大量发布个性化内容。

这为以前无法实现的效率和质量大幅提高打开了大门。这项先进的技术不仅仅是吐出文字，它还提出了与上下文相关的叙述、表示和媒体，与各种各样的受众建立联系。

使用生成式 AI 的企业和个人都可能会注意到生产力的重大提高。这意味着创作者可以自动化最平凡的写作任务，例如大纲、编辑和校对，并将他们的脑力和时间用于更多创造性的追求。

有了 AI 作为您的助手，您可以在多种格式和许多平台上一致地制作内容。随着时间的推移，您可以使用这些工具逐步磨练每件作品的基调和风格，使其符合您想要的品牌标识。

最重要的是，人工智能软件可以利用当前趋势和分析来生成有意义并准备吸引目标受众的输出。

学习如何有效地使用生成式 AI 与选择合适的工具有很大关系。Google BERT、OpenAI 的 ChatGPT 等 AI 平台拥有一些惊人的优势。如果您选择一种能够补充您的内容目标和受众需求的模型，您就可以充分利用 AI 的潜力。

此外，了解如何使用高质量数据和精确说明来启动 AI 模型将改善内容结果。掌握提示和分割输入数据可以定制 AI 的输出，从而提高其相关性。

许多内容创作者面临的一个问题是跨多个接触点创建多样化但一致的内容。借助生成式 AI，可以解决这一挑战，因为这些模型擅长跨平台生成多样化但有凝聚力的叙述。

通过在与品牌价值一致的特定数据集上训练 AI，您可以在扩大覆盖范围的同时保持真实性。使用 AI 进行内容创作需要战略监督，确保 AI 生成的内容与人类创造力和谐合作，以保持独特的声音和观点。

在利用 AI 生成内容时，买家意图是一个关键的考虑因素。AI 可以分析用户交互中的模式以预测意图，从而允许内容创建者定制他们的消息以提高参与度。

了解买家意图背后的心理并利用该洞察生成直接满足消费者需求的内容将推动转化。因此，生成式 AI 不仅促进内容创建;它通过预测和满足受众需求来战略性地增强用户交互。

如果您正在考虑将 AI 更深入地嵌入到您的内容生态系统中，请考虑情绪分析和实时数据更新如何增强个性化。实现这一目标的一种有效方法是集成生成式 AI 工具，根据观众反馈提供动态、即时的内容调整。

AI 生成的叙事与用户交互之间的这种培养关系导致了强大、引人入胜和适应性强的内容，这些内容不断发展以满足用户期望。

一个关键的体验式洞察是通过使 AI 生成的内容人性化来吸引受众。通过将算法的才华与人类的同理心和创新无缝融合，确保输出与您的品牌声音和灵魂保持一致。

这包括积极审查和完善 AI 输出，结合对您的受众很重要的个人轶事或相关见解。因此，这些内容不仅给人留下深刻印象，而且相互联系并激发灵感。

总之，很明显，采用生成式 AI 进行内容创作需要战略眼光和适应能力。它为制作专为您的受众量身定制的新颖、引人入胜的叙述打开了一个充满可能性的世界。

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了解生成式 AI：了解 AI、机器学习算法和神经网络的基础知识。 建立内容目标：定义您希望为此目标实现的内容输出 - 博客文章、社交媒体更新和帖子、白皮书等。 选择合适的 AI 模型：探索 OpenAI 和 Google 的 BERT 等平台，并解释每个模型的优势。 符合品牌需求：确保所选的 AI 工具与您的整体营销策略和客户参与计划保持一致。 收集质量数据：编译用于 AI 模型训练的高质量数据集，以提高相关性和无差错内容创建。 优化提示：制作精确的提示，将 AI 的输出引导到高质量内容的预期方向。 实现和训练模型：使用数据训练选定的 AI 模型，以生成品牌声音的输出。 运行测试和评估：生成示例内容，然后评估质量、一致性以及与品牌声音的一致性。 整合人类创造力：将 AI 生成的内容与人类洞察相结合，以保持个性和相关性。 关注买家意图：利用 AI 功能来了解用户交互，并相应地指导内容策略。 针对各种平台进行优化：定制 AI 生成的内容，以适应各种媒体格式和特定于平台的受众。 应用情绪分析：使用 AI 监控反馈，根据洞察优化内容以保持参与度。 自动执行日常任务：使用 AI 管理结构、语法检查和内容分发等日常任务。 整合实时数据：通过实时分析和人口统计洞察调整内容策略。 监控 AI 性能：定期评估 AI 的输出与 KPI 和反馈循环的表现。 持续迭代：重新评估提示、数据质量和模型性能，以提高内容质量。 参与反馈循环：使用受众反馈来优化 AI 内容叙述并保持相关性。 扩展功能：不断探索新的 AI 模型和技术，以增加内容的可能性。 确保道德标准：保持合乎道德的 AI 使用，确保所有内容适当且准确。 人性化 AI 输出：将独特的视角注入 AI 输出中，以维持有意义的受众联系。 高效扩展工作：开发用于扩展内容的协议，而不会影响质量，因为需求会增加。 使用 AI 培训团队：为您的团队提供知识和实践，以便与 AI 技术一起有效工作。 评估行业趋势：随时了解 AI 发展和行业变化，并相应地调整策略。 保持专家监督：确保所有 AI作都由专家监督，以维护质量和相关性。