2023 年降低人工智能風險的營銷人員指南

在過去的幾個月裡，ChatGPT 席捲了數字世界，自 2022 年 12 月推出公眾使用以來僅一個月就積累了約 5700 萬活躍用戶（哥倫比亞廣播公司）。 可以肯定地說，人工智能技術將繼續存在。 從數據分析和客戶服務到翻譯和欺詐檢測，各行業和職能部門的企業領導者對部署人工智能工具以獲得可喜成果的前景很感興趣，這些成果在提高流程效率、決策、人才管理和營銷方面受到了吹捧。早期採用者。

儘管生成式人工智能有很多優點，但對該技術中嵌入的偏見和準確性的擔憂已得到充分證明——例如，訓練有素的人工智能創造了這張“白人奧巴馬”頭像的例子。 因此，各級管理人員需要熟悉該技術的用途，並設置護欄，以確保其以適合每個公司的舒適度和要求的方式工作。 這將使公司能夠利用生成式人工智能來進一步實現其業務目標，同時在人們對人工智能技術的看法仍然褒貶不一的情況下保護公司對公眾的信任。

應對營銷中人工智能的複雜性

儘管生成式人工智能有多種應用，但營銷可能是取得最大進展但仍容易受到最大風險影響的領域之一。

從好的方面來說，生成式人工智能對於嚴重依賴針對特定受眾來優化營銷活動效果的營銷人員來說非常有用。 生成式人工智能模型可以生成個性化內容，並根據人口統計、興趣和行為來定位個人。 然而，營銷人員需要注意的是，有偏見的模式可能會延續歧視性目標或強化刻板印象，導致某些群體被排斥或不公平待遇。 確保定位的公平性和準確性對於保護有效和道德的營銷實踐至關重要。

生成人工智能有助於營銷的另一個領域是客戶體驗和參與領域。 生成式人工智能創建個性化內容、聊天機器人和虛擬助理，以增強客戶體驗，並且比以往任何時候都做得更好、更快。 然而，如果這些人工智能係統產生帶有種族刻板印象的虛擬代理或有偏見且不准確的響應，則可能會對用戶滿意度和參與度產生負面影響。 客戶可能會感到被誤解、歪曲或歧視，從而導致交易量下降和品牌忠誠度下降。 因此，提供準確且公正的人工智能生成的交互對於培養積極的客戶體驗至關重要。

由於生成式人工智能可能屬於現有廣告和消費者保護法的管轄範圍，因此還出現了監管合規和法律考慮的新問題。 圍繞人工智能技術的法律環境仍在形成中。 存在偏見和不准確的工具可能會導致遭受法律和經濟處罰以及嚴重的聲譽損害。

營銷主管付出不懈的努力來創建和維護積極的品牌形象並贏得客戶的信任，這並非易事，需要大量的時間和投資。 因此，當他們冒險進入生成人工智能領域時，掌握這項技術的優點和陷阱並學習如何負責任地使用它至關重要。 充分意識到與生成人工智能相關的好處和風險將使他們能夠做出明智的決策並維護其品牌的完整性。

有哪些解決方案？

那麼，即將採取什麼措施來幫助營銷人員和其他商業用戶獲得生成式人工智能的優勢並降低其風險呢？ 參與各級生成人工智能的數據科學家正在努力改進工具內置的分類器和過濾器所訓練的數據類型。 這項工作和以下方法為增強生成人工智能技術的影響並降低風險提供了有前景的解決方案。

1. 數據集管理和多樣性：管理更​​多樣化和更具代表性的訓練數據集可以幫助減少偏差。 我們正在努力納入更廣泛的觀點並確保數據平衡。 研究人員正在開發技術來識別和減輕訓練數據中的偏差。
2. 算法改進：研究人員正在探索微調、遷移學習和對抗性訓練算法，以減少偏差並提高準確性。 持續的算法進步和模型架構有助於打造更準確、更公平的生成人工智能係統。
3. 生成後驗證和事實檢查：正在開發技術來評估生成式人工智能輸出的準確性。 集成外部知識源、利用自然語言處理以及與領域專家合作可以幫助驗證生成內容的事實正確性，以識別和糾正不准確之處。
4. 可解釋性和可解釋性：使生成式人工智能模型更具可解釋性和可解釋性，有助於識別和解決偏見和不准確性。 了解這些模型的內部運作有助於利益相關者檢測和解決與偏見相關的問題。
5. 道德準則和法規：認識到道德準則和法規的必要性，政府、組織和行業機構正在製定框架和政策，以促進負責任的人工智能實踐。 這些措施鼓勵採用道德實踐，並使開發人員對偏見和不准確行為負責。

隨著生成式人工智能的不斷發展，商業用戶（尤其是營銷人員）需要了解其技術的功能，並努力確定潛在工具是否接受了可接受的數據集範圍的培訓。 與道德、多樣性和語言學領域專家的持續監督和合作將有助於提高對潛在問題的認識，這些問題必須儘早在採用或更廣泛的使用階段予以糾正。

結論

有一天，生成式人工智能技術將像搜索引擎和手機一樣廣泛出現在日常生活中。 雖然這項技術非常有前途，而且我們尚未充分發揮其潛力，但它仍處於起步階段，還存在缺陷和成長的煩惱，需要消除。

通過整理不同的數據集、完善算法、驗證輸出、提高可解釋性和實施負責任的實踐，可以最大限度地減少生成人工智能中出現偏見和不准確的可能性。 然而，必須認識到這一挑戰是複雜且持續的，需要跨學科的研究人員、開發人員、政策制定者和利益相關者的持續努力。 透明和負責任的做法對於確保負責任地開發和部署公平、準確和包容的生成人工智能係統至關重要。