Marteker .2024-02-28 09:38.阅读量.291「未来AI谈」是「Marteker营销技术官」联合「Digital Frontier首席数字官」共同发起的一档对话栏目，旨在探讨生成式AI的崛起对泛营销技术和营销自动化带来的影响，以期帮助全行业探索AIGC时代的新营销之路。
咖菲科技创始人兼CEO 石岚
Key Points:
1. AI对内容的创造和生产是模式颠覆。也许我们在去年还感觉不到采用AI和不采用AI的区别，但在明年以后，那些不采用AI技术的公司会被淘汰。
2. 我们现在处于很大的信息茧房之中。很多媒体内容，短视频算法的推荐，使得年轻一代的小朋友的思考力下降了。我们的思想很多时候在信息茧房里更加偏激。
3. 某种角度上来说，我们也被AI掌控了。技术利用了人性的弱点，不断投放受众想看的东西，或者它希望受众看到的东西，然后受众逐步上瘾。
4. 所有公司、所有的人应该参与到AI中，不应该是被动的接受者。只有你参与到这个游戏里，一起帮助塑造游戏的规则，提出你的要求，提出你的边界，那些技术公司、那些研发人员才会去做反应。这个过程中，每个个体应该发表自己的声音，而且那个声音应该是共同朝向一个正向的方向。
5. 客户不能只是被动接受，在产品设计的过程中是非常重要的力量。客户来提要求、提需求、提边界。所有的产品设计要基于用户需求来做反馈。如果用户不提需求，我们主导权就会更大，有时候也会走更多的弯路。这是大家相互配合、共创的过程。
6. AI对我们的最大影响，还不仅仅在工作内容和交付程度上，而是我们的思维上。
7. 营销场景恰恰是AIGC非常能够发挥的场景：它对结果的要求是开放性的，是创造性的，而不是只有唯一正确答案；它对风险容忍程度比较高。
8. 对于创业者或者从业人员来说，最关键的是人的能力。底层技术、算力和数据基本无法改变，但是人的能力可以有变数。
9. 大模型是一个宝藏，你能从里面有多少收获，和你自己的能力有很大关系。
10. 大品牌为了规避风险，需要培养另外一种能力，如何在合规创新和获得应用效果之间跑出闭环，某种角度上也是考验组织适应市场变化的能力。
11. 有的企业连数字化基础都没有的，无法凭空使用AI，首先要补上数字化基础这一课。
12. 从意识层面，到掌握基本的技术概念、理念边界，知道如何应用，最后拿到成果实现转化，都对营销人有能力上的要求。
下面是谈话实录：
问：您如何理解AIGC和大模型在2023年的爆发性增长？
石岚：非常重要的一点，OpenAI在这中间起到了绝对的引领性的作用，特别是它发布的ChatGPT，成为全世界第一款在最短时间内达到1亿用户的应用。让大家看到我们跟AGI通用人工智能没有那么遥远。这中间有非常多底层的能力，它也为很多大企业尤其是微软带来巨大的价值。无论是它的股价，还是各方面营收增长，技术能力的提升。不管是美国、中国还是全世界其它地方，有实力的技术公司、创业者都在卷大模型。所以我认为，这对我们每一个普通人、从业人员亦或创业者来说，都是好事情。
大家在卷技术投入的时候，应用的增长和爆发时间更加缩短，以咖菲科技为例，我们应用AI来帮助降本增效，并且将AI放在面向客户的产品设计中。将来我们能不能开发出AI原生的应用产品，都要基于底层大模型技术的进步。所以对我相信对每一个人来说，只要你加入潮流，都是好事情。
问：在营销场景应用中，AI营销与传统的营销方式相比，将有哪些革命性变化？将对营销技术和工具带来哪些颠覆？
石岚：最核心的变化是在内容，尤其是指营销场景，在内容的生产、创造和传播上，出现了质的变化。原来所有内容生产、创造和传播依赖于这些脑力劳动者或者知识创造者。
我们一度认为体力劳动或者重复性的劳动会被AI颠覆。AIGC和大模型爆发时候，我们却发现创造性的内容反而先被影响到。不管我们是生产广告内容，图文、视频还是多模态的，AI可以极大提升生产效率了。它提升的程度可能不太一样，有的只是在创造想法的阶段，能够更快缩短到达瓶颈点，甚至一直做到终点了，也就是说从想法一直到投放都由AI实现，中间会根据数据的反馈调整。每家公司应用的程度不一样，但是它对内容的创造和生产是极大的颠覆，不仅仅是效率的提升，实际上是模式颠覆。也许我们在去年还感觉不到采用AI和不采用AI的区别，但在明年以后，那些不采用AI技术的公司会被淘汰。就像当年参与电商和不参与电商的公司之间的区别一样。
在传播和触达和数据的反馈，也出现了一个质的变化。我们以前说千人千面，其实还是做不到真正每个人都不一样。现在有了AI大模型，如果我们在算力和大模型技术不断迭代，将来真的能做到为每一个人定制个性化内容了。而且内容可能甚至是实时生产。我在看短视频流推送的时候，我看到的内容、我的动作、我和短视频的交互来决定下一秒我又能看到什么。它是实时被生成的，我们是可以想象将来针对每一个人想看到的内容，或者是你想给他推送的内容，是完全量身打造的。
当然从另外一个角度来说，也是很可怕的事情。我们现在处于很大的信息茧房之中。很多媒体内容，短视频算法的推荐，使得年轻一代的小朋友的思考力下降了。我们的思想很多时候在信息茧房里更加偏激。某种角度上来说，我们也被AI掌控了。技术利用了人性的弱点，不断投放受众想看的东西，或者它希望受众看到的东西，然后受众逐步上瘾。这也是我们AI风险的其中的一个，就是AI如何更加是有道德、有价值，对人类的未来更友好。
另一方面，如果受众背后真有科幻小说里的那种Super Power，它对思想的渗透是不知不觉的。这也是为什么我们说所有公司、所有的人应该参与到AI中。你不应该是被动的接受者。只有你参与到这个游戏里，一起帮助塑造游戏的规则，提出你的要求，提出你的边界，那些技术公司、那些研发人员才会去做反应。这个过程中，每个个体应该发表自己的声音，而且那个声音应该是共同朝向一个正向的方向。
咖菲是一家营销技术公司，基于AI研发应用型产品给企业客户。但是我认为客户不能只是被动接受，选择要还是不要。其实客户在这个过程中是非常重要的力量，就是客户来提要求、提需求、提边界。它是相辅相成的，我们所有的产品设计要基于用户需求来做反馈的。如果用户不提需求，我们主导权就会更大，有时候也会走更多的弯路。所以我认为这是大家相互配合、共创的过程。
问：对于营销技术公司来说，AI改造后的技术产品与之前的产品相比有什么不同？
石岚：首先是效率的提升。原来我们在生产一条视频的时候，如果用传统TVC拍摄方式，一条视频的成本以秒来计算，每一秒可能要高达数千元。如果拍完了，说不行，中间要改一些，整个拍摄过程全部从头来。现在我们用3D模型，加上AI的脚本生成视频，成本是两个数量级的降低，比如说原来是1000元，现在只需要10元。而且调整非常方便，只需要在电脑屏幕上来回拖拽，调整角度或者切换画面，我不需要所有道具、灯光重新摆放，重新拍摄，所以绝对是成本上的降低。成本的降低，实际上带来可能性的增加。原来预算只能做三个方向，现在能试3000个方向，我把这3000个方向都投到市场上，再根据数据反馈，选择其中最好的30个，从而带来收益的增长。
AI对我们的最大影响，还不仅仅在工作内容和交付程度上，而是我们的思维上。我们非常敏锐感觉到这是「第四次技术革命」，在未来20年能够给财富创造极大的量级，对每家公司和个人的命运是一个转折点。如果你赶上潮流，就像10年前你拿到移动互联网的船票，20年前拿到了互联网的船票是一样的。作为营销技术公司，我们也在思考，现有的业务如何提升，已经有没有可能构造AI原生的、基于大模型技术、基于现有的API的逐步成熟的能力才可能有的产品。它可能不是我们今天的产品形态，但是能创造很大的价值。我们一直都在探索，在不断尝试。
问：您认为让AIGC发挥出它的能力，需要满足哪些条件？
石岚：营销场景恰恰是AIGC非常能够发挥的场景：第一，它对结果的要求是开放性的，是创造性的，而不是只有唯一正确答案，因为大模型是一定有幻觉的；第二，它对风险容忍程度比较高。如果我们把它用在医学或法律领域，它对风险容忍度比较低的，哪怕出了万分之一的差错，可能就是极大的风险。但在营销内容创造上其实没有这个问题。
中间要具备哪些关键因素，当然首先是底层模型本身的质量。GDP3.5、GDP4以及即将出现的GPT5，和国内中文大模型相比，内容创造能力有差距；其次是算力，现在算力成本比较贵，所以大家要算账，用AI生成和其它方式生成，用大模型和小模型的成本相比较，哪个更划算。只有当成本达到临界点之后，才可能有大规模的应用爆发。
再次也是最关键的一点，优质的数据。不论是在模型的训练层、还是给现有的模型作微调，有没有好的数据，能产生更好的结果，某种角度上也会影响使用成本。当你有非常优质的数据，把大模型和数据结合在一起，再做垂直的小模型的时候，你能拿到更好的底层技术。这就搭建在优质数据基础之上。这也是业界认为传统的手上有很多客户数据的企业更有可能成功，因为那些数据不是公开数据。
其实我们认为，对于创业者或者从业人员来说，最关键的是人的能力。底层技术、算力和数据基本无法改变，但是人的能力可以有变数。如果整个团队每一个人非常热爱学习，都认为AI非常重要，主动去用这些AI应用，所有技术迭代你都非常敏锐抓到，一直是正反馈、正循环，你就会是潮流中间的弄潮儿。
作为领导者，一定要有能力认知这个趋势，带动整个公司的组织和技术变革，同时让团队每个成员都拥有这样的能力，最后所有工作是团队一起做出来的。对于个人来说，必须时时刻刻都在挑战自己，不要重复原有的路径，不断挑战固有模式。例如对ChatGPT的提问能力，与你的知识边界和思考深度有很大关系。当你对某领域完全一无所知，不可能提问出相关的问题；你的思考深度不够深，也无法提问更深层次的问题；大模型是一个宝藏，你能从里面有多少收获，和你自己的能力有很大关系。
问：AIGC的出现让品牌面临哪些新的挑战？
石岚：从品牌的角度来说，首先的挑战是能不能让公司或品牌变成有能力用AI的公司或品牌。一个品牌所在的公司很庞大，人员也有不同的职能、不同的知识能力背景，要让大家都会用AI，这是第一个挑战。
第二，也是更具体的挑战，比如我们服务客户，很多一线的国际品牌，对最终出现的内容要求不能是AI创造的。因为现在知识产权的界定，IP的保护，有很多模糊地带，一线品牌对风险的管控更加严格。我们可能AI能力只用到前80%，最后出街的20%必须保证每一个都事出有源的，而且过程中所有用来训练的数据是不是合法，是不是得到足够的授权，是不是有风险？很多都是模糊地带。
大品牌为了规避风险，需要培养另外一种能力，如何在合规创新和获得应用效果之间跑出一个闭环，某种角度上也是考验组织适应市场变化的能力。企业面临技术变革，在法律边界还不可能马上那么清楚的时候，快速实现迭代变革的企业它就会有不同的结果。
第三，每一家公司、每个品牌积累的数据基础不一样，有已经有非常好的数字化基础，用户都打过标签，产品也都有标签，有素材库，在此基础上快速用AI生成很多东西，或者是触达不断获得反馈。有的连数字化基础都没有的，无法凭空使用AI，首先要补上数字化基础这一课。
问：AI技术在品牌营销中的渗透是否意味着市场营销人员需要更新其专业技能？市场营销人员该如何应对这个变化，以及建立适应未来的能力？
石岚：首先要意识到这是必须，不是说有就好了，你必须要学会这些技术，理解这些技术，才有可能去应用。也不是说找一个技术人员来配合就可以，如果自己完全不学习，连提问大模型的能力都不会很好。
其次需要一些基本功，起码知道什么是AI能做的，什么是AI不能做的，什么是AI擅长的，什么是AI不擅长的，边界在哪里？AI的能力达到什么程度？再知道如何跟技术人员或者技术服务商去对话，有效提需求。
第三，所有创造出来的成果，如何转化成ROI，让消费者、让我的老板能看到，明年才会有更多的预算投入。所以层层递进，从意识层面，到掌握基本的技术概念、理念边界，知道如何应用，最后拿到成果实现转化，都有能力上的要求。
问：经济下行对AI能力的普及产生怎样的影响？
石岚：某种角度上来说，经济下行反而推动了AI的发展。经济下行的时候，大家首先考虑的就是降本增效。AI是一种生产力，能替代各个环节上的生产能力，所以大家会首先从降低成本的角度，比如原来团队需要10个人手的，现在AI能替代两个人手，成本就降低了20%。所以首先从降低成本的角度，大家会采用AI。
另外，在经济下行的时候，很多人失业，或者很难找到工作，会选择成为超级个体。他可以选择AI帮助他成为一支队伍。这些因素推动了AI项目。
当然，采用一项新技术，公司肯定会有投入的，比如外部采购相关能力或服务，或者对现有的团队做改进和提升，也是需要一定成本的。企业在有充足预算的时候，会愿意尝试新技术；但是经济下行影响了预算，企业会对技术服务商提出更高的要求，必须见到效果，或者有充足的理由，才会采用新技术。
问：AI对元宇宙的发展带来怎样的影响？
石岚：在内容创造上肯定是好事。元宇宙很重要的瓶颈是没有足够多的内容。而AI能创造出更多的内容。尤其是元宇宙中很多内容是3D的，生产成本很高，很难靠普通用户或者专业人士生产，但是用AI的话是可行的。所以很多游戏公司用AIGC，因为他们最先见到成效，当然它不会像现实世界必须有非常清晰的边界。此外，AI能够帮助元宇宙更早到来，让中间有更多的经济系统可以跑通，对用户有激励。用户从2D进入3D，从离线状态变成永远在线，成本会增加的，那么回报是什么？AI可能带来更多的回报。比如我们和一些文旅项目做文旅元宇宙，会放置一些AIGC创造的纪念品或内容，由消费者或景区来买单，用户才愿意在元宇宙上做更多的投入。
