2023 年降低人工智能风险的营销人员指南

在过去的几个月里，ChatGPT 席卷了数字世界，自 2022 年 12 月推出公众使用以来仅一个月就积累了约 5700 万活跃用户（哥伦比亚广播公司）。 可以肯定地说，人工智能技术将继续存在。 从数据分析和客户服务到翻译和欺诈检测，各行业和职能部门的企业领导者对部署人工智能工具以获得可喜成果的前景很感兴趣，这些成果在提高流程效率、决策、人才管理和营销方面受到了吹捧。早期采用者。

尽管生成式人工智能有很多优点，但对该技术中嵌入的偏见和准确性的担忧已得到充分证明——例如，训练有素的人工智能创造了这张“白人奥巴马”头像的例子。 因此，各级管理人员需要熟悉该技术的用途，并设置护栏，以确保其以适合每个公司的舒适度和要求的方式工作。 这将使公司能够利用生成式人工智能来进一步实现其业务目标，同时在人们对人工智能技术的看法仍然褒贬不一的情况下保护公司对公众的信任。

应对营销中人工智能的复杂性

尽管生成式人工智能有多种应用，但营销可能是取得最大进展但仍容易受到最大风险影响的领域之一。

从好的方面来说，生成式人工智能对于严重依赖针对特定受众来优化营销活动效果的营销人员来说非常有用。 生成式人工智能模型可以生成个性化内容，并根据人口统计、兴趣和行为来定位个人。 然而，营销人员需要注意的是，有偏见的模式可能会延续歧视性目标或强化刻板印象，导致某些群体被排斥或不公平待遇。 确保定位的公平性和准确性对于保护有效和道德的营销实践至关重要。

生成人工智能有助于营销的另一个领域是客户体验和参与领域。 生成式人工智能创建个性化内容、聊天机器人和虚拟助理，以增强客户体验，并且比以往任何时候都做得更好、更快。 然而，如果这些人工智能系统产生带有种族刻板印象的虚拟代理或有偏见且不准确的响应，则可能会对用户满意度和参与度产生负面影响。 客户可能会感到被误解、歪曲或歧视，从而导致交易量下降和品牌忠诚度下降。 因此，提供准确且公正的人工智能生成的交互对于培养积极的客户体验至关重要。

由于生成式人工智能可能属于现有广告和消费者保护法的管辖范围，因此还出现了监管合规和法律考虑的新问题。 围绕人工智能技术的法律环境仍在形成中。 存在偏见和不准确的工具可能会导致遭受法律和经济处罚以及严重的声誉损害。

营销主管付出不懈的努力来创建和维护积极的品牌形象并赢得客户的信任，这并非易事，需要大量的时间和投资。 因此，当他们冒险进入生成人工智能领域时，掌握这项技术的优点和陷阱并学习如何负责任地使用它至关重要。 充分意识到与生成人工智能相关的好处和风险将使他们能够做出明智的决策并维护其品牌的完整性。

有哪些解决方案？

那么，即将采取什么措施来帮助营销人员和其他商业用户获得生成式人工智能的优势并降低其风险呢？ 参与各级生成人工智能的数据科学家正在努力改进工具内置的分类器和过滤器所训练的数据类型。 这项工作和以下方法为增强生成人工智能技术的影响并降低风险提供了有前景的解决方案。

1. 数据集管理和多样性：管理更​​多样化和更具代表性的训练数据集可以帮助减少偏差。 我们正在努力纳入更广泛的观点并确保数据平衡。 研究人员正在开发技术来识别和减轻训练数据中的偏差。
2. 算法改进：研究人员正在探索微调、迁移学习和对抗性训练算法，以减少偏差并提高准确性。 持续的算法进步和模型架构有助于打造更准确、更公平的生成人工智能系统。
3. 生成后验证和事实检查：正在开发技术来评估生成式人工智能输出的准确性。 集成外部知识源、利用自然语言处理以及与领域专家合作可以帮助验证生成内容的事实正确性，以识别和纠正不准确之处。
4. 可解释性和可解释性：使生成式人工智能模型更具可解释性和可解释性，有助于识别和解决偏见和不准确性。 了解这些模型的内部运作有助于利益相关者检测和解决与偏见相关的问题。
5. 道德准则和法规：认识到道德准则和法规的必要性，政府、组织和行业机构正在制定框架和政策，以促进负责任的人工智能实践。 这些措施鼓励采用道德实践，并使开发人员对偏见和不准确行为负责。

随着生成式人工智能的不断发展，商业用户（尤其是营销人员）需要了解其技术的功能，并努力确定潜在工具是否接受了可接受的数据集范围的培训。 与道德、多样性和语言学领域专家的持续监督和合作将有助于提高对潜在问题的认识，这些问题必须尽早在采用或更广泛的使用阶段予以纠正。

结论

有一天，生成式人工智能技术将像搜索引擎和手机一样广泛出现在日常生活中。 虽然这项技术非常有前途，而且我们尚未充分发挥其潜力，但它仍处于起步阶段，还存在缺陷和成长的烦恼，需要消除。

通过整理不同的数据集、完善算法、验证输出、提高可解释性和实施负责任的实践，可以最大限度地减少生成人工智能中出现偏见和不准确的可能性。 然而，必须认识到这一挑战是复杂且持续的，需要跨学科的研究人员、开发人员、政策制定者和利益相关者的持续努力。 透明和负责任的做法对于确保负责任地开发和部署公平、准确和包容的生成人工智能系统至关重要。