2022年起成为行业内热的AIGC,逐渐渗入我们的生活和工作方式,给未来提供了无限的可能性。下面是笔者整理分享的一篇由设计师角度看待AIGC的内容文章,大家一起接着往下看看吧!
AIGC,自2022年开始迅猛兴起,成为行业热点。今天,我将以设计师的视角探讨AIGC。在深入讨论之前,让我们首先了解一下AIGC是什么?
一、AIGC,生成式AI是什么?
AIGC,生成式AI是一种人工智能技术,它可以通过学习大量数据来生成新的内容,如图像、音乐、文本等。它可以模仿人类的创造力和想象力,创造出独特的作品。生成式AI的应用范围广泛,可以用于艺术创作、电影制作、游戏开发等领域。它正在改变我们的生活和工作方式,为我们带来了无限的可能性。
二、AIGC的应用
生成式AI在许多应用领域都具有广泛的应用潜力,以下是一些主要的领域:
1. 自然语言处理(NLP)
游戏内容生成:生成游戏地图、任务、角色和故事情节。
中国AIGC布局
生成式AI在各个行业的应用如火如荼,特别是在今年上半年,涌现出了一系列备受瞩目的AI产品,包括ChatGPT、notion的Write with AI以及微软365的CoPilot。这些产品引领着AI技术的发展潮流,为各行各业带来了革命性的变革。
三、典型的AI产品
notion的 Write with AI,你的写作超能助手:
1. 从乱七八糟的文章笔记中,总结内容
如下所示,能够总结行动目标、提取摘要和要点。
notion官网截图
notion AI
2. 帮助提高写作水平
依照不同的使用场景提供内容:
ChatGPT,人工智能聊天机器人:
ChatGPT是一款多功能的人工智能聊天机器人,可用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。目前,ChatGPT的最新版本是ChatGPT 4.0,根据OpenAI官方的介绍:
发布会上演示了很多厉害的效果,比如,你可以画一个简单的网站草图,然后把照片上传给GPT-4,它会立即为你生成HTML代码;比如,让chatgpt4.0 描述或者点评一张图,来帮助快速理解图片等。
我自己使用较多的是ChatGPT3.5版本, 在此基础上,为了练习英文,我还装了一个Voice Control插件,可以练习口语对话。如下图所示,该插件还支持调节语速和语种。
ChatGPT
Voice Control
四、AI应用思考维度
在AI2.0时代,我们目睹了人工智能的快速发展,这不仅意味着将AI技术融入现有应用中,更重要的是对未来产业范式进行重新塑造。这个时代的技术革新要求我们重新审视现有应用,重新思考满足用户需求的方式是否最为合理和高效。这让我想起了一个经典的故事:
在100多年前,福特公司的创始人亨利·福特先生四处询问客户:“您需要什么样的交通工具?”几乎所有人的答案都是:“我需要一匹更快的马。”听到这一回答,很多人急忙前往马场选择最快的马匹,以满足客户需求。然而,福特先生却没有立刻走向马场,而是继续提问。
福特:“为什么您需要一匹更快的马?”
客户:“因为更快的马可以使我更快地到达目的地。”
福特:“那您为什么想更快地到达目的地?”
客户:“因为这样我可以更快地完成我的旅程。”
福特:“所以,您真正需要的是更快地完成旅程,对吗?”
客户:“是的,我需要更短时间内到达目的地!”
随后,福特先生发明了汽车,满足了客户的需求。
这个故事表明,用户需求是不断追求更快、更好、更高效的方式来实现目标。当新技术崭露头角时,我们可以重新审视当前需求,思考如何利用这项新技术以更好、更快的方式满足需求。新技术是实现这一目标的新手段,可以显著改善用户体验。
AI目前正以前所未有的速度渗透到各行各业,催生了生产力和创造力的新革命。在这个过程中,AI产业链的各参与者的角色、产品和生态系统都可能发生重大变化。
那么作为设计师,我对AI与产业场景应用有以下考虑维度:
1. 对已有需求场景的思考
随着技术的大规模更新,我们需要专注于提高效率的目标,重新审视那些需要改进的用户故事场景,以确定如何将现有需求场景与人工智能(AI)相结合的潜力。
尤其是在解决那些目前依赖低效人工执行的场景方面,例如人工客服领域。在这些场景中,人力资源有限,等待时间长,问题提问的准确性不高或问题难度较大,这可能导致难以提供准确的回答。通过引入AI,我们可以改善这些情况。AI可以支持对问题进行简单描述,即使只提供图片、语音或文字描述,都可以实现问题的输入。举例来说,用户只需提供一张描绘无法上锁或无法为充电宝充电的图片,无需冗长的文字描述,AI也能够理解并进行问题定位。
再以内容搜索效率为例,不论是在小红书、知乎或其他内容型产品上,用户经验贴的质量参差不齐,很难明确哪些内容是正确的或有价值的。有时需要仔细查看用户评论来判断内容是否可信。搜索效率相对较低,但如果能够整合用户生成内容(UCG),使用户在搜索后能够获得整合的、最全面的经验贴,将显著提高效率。需要强调的是,以上仅是针对用户搜索场景的思考,还需要进一步思考整个业务环节,同时需要更深入的洞察用户需求,以避免局限性。
2. 对潜在需求场景的探索
除了审视现有需求场景,还可以拓展潜在需求领域。这一探索可以在以下两个层面展开:
1)寻找需求缺陷场景:检视已存在的场景中的局限性,探讨AI如何改善这些限制。
2)探索边缘场景:结合不同场景的元素,探索新的需求点。
以Notion AI为例,虽然Notion作为一款写作工具的主要任务是文字创作,但Notion AI通过分析用户需求,识别写作中的缺陷,例如缺乏灵感或措辞简单等问题,并提供头脑风暴功能以激发创意,同时通过词汇修饰功能提升文本质量,进一步提高用户体验。这些改进是AI在原有需求场景中填补不足的表现。
此外,Notion AI还拓展非写作的边际场景,例如翻译和难词解释,这些功能在原始的写作场景中通常需要借助其他工具,导致用户体验不流畅且繁琐。Notion AI通过整合这些功能,为用户提供全面的解决方案,开辟了新的需求领域,进一步提升了用户满意度。
总而言之,在考虑AI与行业融合场景的潜力时,可以从以下两个维度展开思考:
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