人工智能生成内容的拐点已经到来？

在过去的 18 个月中，人工智能支持和人工智能增强的内容创建能力已经开始蓬勃发展，并且正在接近转变内容创建和内容扩展的拐点

人工智能技术已经在各行各业的业务流程中得到广泛应用，身在在建筑和医药等复杂行业，也能自动执行重复和枯燥的任务。但这些人工智能应用程序通常在后台运行。而时下热门的人工智能内容生成工具则处于前端，因为企业试图跟上对原创内容不断增长的需求。但是，创建内容需要时间，并且定期制作高质量的内容极为困难，人工智能生成内容（AGC）为内容营销等创造性业务流程提供了解决此类问题的新方法（本文题图即为人工智能技术生成）。

IDC 对话式人工智能和智能知识发现研究副总裁 David Schubmehl 表示：人工智能可以有效地针对目标受众实施个性化内容营销。

“使用预先存在的数据，人工智能算法用于确保内容符合目标人群的兴趣和愿望，”舒布梅尔说。“这种人工智能还可以用于就人们可能最感兴趣的内容提供建议，无论是产品、信息还是体验。”

人工智能不仅可以帮助回答观众的问题，还可以帮助与消费者建立联系、产生潜在客户、建立联系，进而获得消费者的信任。现在，这些优势正在部分地通过使用人工智能内容生成器工具而成为可能。

Forrester 分析师 Rowan Curran 表示：“在过去的 18 个月中，人工智能支持和人工智能增强的内容创建能力已经开始蓬勃发展，并且正在接近转变内容创建和内容扩展的拐点。”

AI 内容生成器的工作原理

AI 内容生成器通过自然语言处理(NLP) 和自然语言生成 (NLG) 方法生成文本。这种形式的内容生成有利于提供企业数据、根据用户行为定制材料和提供个性化的产品描述。

算法组织和创建基于 NLG 的内容。此类文本生成模型通常通过无监督预训练进行训练，其中语言转换器模型从海量数据集中学习并捕获无数有价值的信息。对如此大量的数据进行训练使语言模型能够动态地生成更准确的向量表示以及带有上下文信息的单词、短语、句子和段落的概率。

Transformers 正迅速成为 NLG 的主要架构。由于梯度消失的问题，传统的递归神经网络(RNN) 深度学习模型难以应对长期建模环境。当深层多层前馈网络或递归神经网络无法将信息从模型的输出端传播回模型输入端附近的层时，会出现梯度消失的问题。结果是具有多个层的模型在给定数据集上训练或过早地满足于次优解决方案的普遍失败。

随着语言模型随着数据和架构规模的扩大，Transformers 克服了这个问题，Transformer 支持并行训练并捕获更长的序列特征，为更全面和有效的语言模型让路。

如今，像GPT-3这样的AI 系统旨在生成与人类创造力和写作风格相似的文本，而大多数人类通常无法区分这些文本。这种人工智能模型也被称为生成人工智能，即可以为广泛的用例创建新颖的数字媒体内容和合成数据的算法。生成式 AI 的工作原理是生成对象的许多变体并筛选结果以选择具有有用目标特征的对象。

人工智能内容生成用例

人工智能有多种方式帮助企业创造伟大的内容，其中一些是：

• 语音助手：在 NLG 的帮助下，人工智能内容生成工具可用于构建语音助手，准备好回答我们的查询。Alexa 和 Siri是公司如何在实际应用中使用该技术的例子。
• 基于用户的个性化：人工智能擅长通过利用客户数据开发定制内容来针对每个客户。目前正在通过从多个来源（例如社交媒体平台和家中的智能小工具）获取数据来改进这一点，以进一步了解客户的需求和愿望。
• 聊天机器人：聊天机器人是市场上最常用的服务之一，因为它们可以在几秒钟内回答大多数请求。这些人工智能驱动的机器人使用语音生成器根据真实的人类对话生成预编程信息。
• 广泛的内容创建：目前，内容生成主要局限于中短文，例如新闻通讯主题行、营销文案和产品描述。然而，在未来，人工智能内容制作预计会写出冗长的章节，如果不是整部小说的话。

顶级AI内容生成工具

以下是广泛使用的内容生成器列表——根据 Search Engine Journal、G2、Marketing AI Institute 和其他机构的评论信息汇编而成：

• Writesonic：Writesonic建立在 GPT-3 之上，并声称该机器接受了使用该工具的品牌所生产的内容的培训。该生成器基于促进营销文案、博客文章和产品描述。生成器还可以提供内容创意和大纲，并为不同类型的内容提供一整套模板。
• MarketMuse：MarketMuse通过使用 AI 和 ML 协助制定内容营销策略。该工具会向您显示要针对哪些关键字在特定主题领域进行竞争。如果您希望拥有特定主题，它还突出显示了可能需要定位的主题。人工智能驱动的 SEO 技巧和这种口径的见解可以在整个过程中指导您的整个内容开发团队。
• Copy AI：Copy AI包含 70 多个用于各种目的的 AI 模板。它的人工智能创造了高质量的材料并提供了无限的使用选择。Copy AI为各种内容类别提供模板，包括博客、广告、销售、网站和社交媒体。该生成器还可以翻译成 25 种不同的语言。
• Frase IO： Frase使用AI 和 ML构建各种搜索查询的概要简报。它还包括一个人工智能驱动的响应聊天机器人，它使用您网站上的材料来回答用户查询。聊天机器人使用自然语言处理 (NLP) 了解用户查询，然后在您的网站上显示提供合适回复的内容。大纲可以通过自动总结文章和收集相关统计数据来帮助您加快内容开发。人们还可以利用响应机器人编译的用户问题来帮助您决定接下来要写什么。
• Jasper AI：Jasper是一个 AI 写作助手，可以编写高质量的内容、博客文章、社交媒体帖子、营销电子邮件等。Jasper 了解超过 25 种语言，内容是从头开始逐字构建的。Jasper 已经根据现实世界的示例和框架学习了 50 多种技能，以帮助完成写作任务，例如为虚构故事编写电子邮件主题行。

人工智能内容生成的优缺点

企业可以使用 AI 内容生成器工具建立有效的内容营销策略。Fortune Business Insights的一项研究预测，到 2027 年，基于人工智能的内容技术市场将达到 2670 亿美元。根据数据，使用这些系统的组织比不使用这些系统的组织获得更多的流量和更高的转化率。

人工智能内容技术对企业来说比人力资源更有价值，因为它们的投资成本和时间要低得多。人工智能内容的生成速度要快得多，因为计算机可以在比人类更短的时间内处理大量数据. 这些 AI 内容生成器还可以在输入很少的情况下生成无限的片段，使其成为需要一致的新材料的企业的理想选择。

Curran 指出，业界才刚刚开始看到这些工具和技术在内容创建方面可以做什么，但从根本上说，它仍然是关于人工智能增强人类的能力。

“在接下来的几年里，我们可能会看到人工智能支持的内容生成的不同应用程序、用例和方法的寒武纪爆炸式增长，因为这项技术进入了更广泛的热心用户手中，”Curran 说。

但是，使用 AI 内容生成器也有一些缺点。首先，将生成器设置为适合您的内容的语气可能具有挑战性。生成器可能会生成写得不是特别好或不恰当的 AI 文本，因为 AI 有时缺乏判断力来给出意见，也无法提供明确的答案。虽然人工智能很聪明，但写作取决于上下文并触发正确的情绪，而人类在这两方面仍然更胜一筹。

“人工智能可以成为生成大量文本的强大工具，但输出有时会缺乏情感和常识，”舒布梅尔说。“发生这种情况是因为人工智能作家无法像人类作家那样阅读字里行间，并且可能使用不一定是作者所想的词语。”

Schubmehl 还指出，基于 AI 的内容生成器（NLG 程序）并不真正理解正在生成的文本，因为创建的文本仅基于一系列算法。

“虽然自然语言生成的文本可以提供越来越准确的摘要，但仍有一些偏好领域，如品牌声音、语气、同理心等，难以编程到人工智能算法中，并且在内容创建过程中将继续需要人工干预，“ 他说。“随着时间的推移，我们预计基于数十亿行文本的大型语言模型将使用无监督机器学习来更好地创建基于人工智能的内容。”

机器生成的内容不能是主观的，无论使用结构化数据进行的机器学习训练有多么出色。人类写作反映了我们丰富的主题知识，并具有机器无法匹敌的表现力。

只有人类内容专家才能解决这些灰色区域。因此，开发一种可以完全替代人类同时匹配人类作者的人工智能工具需要时间。