来源 / ToB行业头条 (ID:wwwqifu)
作者 / 晓晓 · 受访者 / Convertlab 联合创始人兼COO王琤
市场营销技术(MarTech)和人工智能(AI)的发展结合趋势,已经到了不可忽视的地步。随着以ChatGPT为代表的AI大模型技术与应用不断涌现,企业可以在短时间内生成大量高质量的文本、图像和视频等内容,为MarTech提供更加丰富多样的素材与创意。
然而,「生成式AI」并不是MarTech意欲结合进化的尽头,很少被提起的「合成式AI」才是今天AI技术与应用更大的价值所在。
为了回答:在AI影响下的MarTech会如何进化?「ToB行业头条」邀请到国内一体化营销云供应商Convertlab联合创始人兼首席运营官王琤,希望从他的视角去找到这个终极命题的回答。
01
人工智能迎浪潮高峰
新范式下产生新拐点
人工智能由来已久,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展,人工智能从1956年发展至今,经历了三次浪潮,而ChatGPT的出现,使它正身处第三个发展浪潮的高峰期。
全球人工智能发展历程
此时的AI给人们日常生活体验带来了空前震撼,加上“大力出奇迹”的空前投入,使得这种叫语言类的大模型技术(Large Language Model)规模也是空前巨大。
如果用模型参数量作为一个指标去衡量,GPT 3到GPT 4大概会是千亿到万亿,再到十万亿级别的一个提升。
另外,GPT模型是需要预训练的,训练一次GPT 3大概需要1万张GPU这样的卡组成一个特别大的计算集群,30 天才能做完一次训练,而且花费不菲(成本约1200万美金),因此这个事情只有少数公司才能做。
ChatGPT的前世今生
大模型有多大
对企业来说,ChatGPT背后的AI技术模型(LLM/大语言模型)新闻也是层出不穷。比对国内外第三方的大模型评测榜单,我们会发现,目前ChatGPT 4/ChatGPT 3.5依旧排名最高,这说明它的竞争非常踊跃。在未来,开源和闭源的大模型会互相占有一定的市场份额,我们会有很多选择,竞争也会非常激烈。
据Y Combinator中国创始人兼CEO陆奇硅谷演讲表示,ChatGPT的出现令我们步入了一个新的「范式切换」时代,而且正在范式切换的过程中。
陆奇演讲「范式切换」图示
上一个「范式切换」是1995到1996年的互联网,它解决了一个范式叫Information Everywhere(信息无处不在)。我们基本不用离家,只要打开电脑就可以获取到全世界的信息。1996年之后,该范式确立且被大家普遍接受,随后新的做法层出不穷。
时至2022到2023年,以Open AI的ChatGPT为代表产生了一个新的范式切换,叫KnowledgeEverywhere(知识无处不在/超低成本知识获得),就是我们问一下ChatGPT,它的答案不是信息,而是知识。这个切换我们现在还没完成,大家也都还没进入新常态,都还在切换过程中,因此,谁能在这个切换过程中早一点摸清何为新常态,就有机会占得有利先机。
02
ChatGPT4更像AGI的雏形
人与AI协同将开启Copilot模式
人工智能发展的终极态势是,它应该具有意识上的一个自制能力与自我行动。如今,行业共识了技术的线性演进已经到了「范式切换」过程,这肯定会带来很多颠覆性的和底层一些逻辑的改变。
一开始大家都比较喜欢AIGC(Artificial Intelligenc Genarative Content/人工智能生成式内容),即通过人工智能来产生内容,用一种非常聪明的方式产生文字理论、语言理论。但这个语言里面包含了太多可能性,还没有达到AGI(Artificial General Intelligence/通用人工智能),行业内也有很多人觉得再发展下去会有很大的可能性诞生。
我个人也认同的一个观点是,ChatGPT4还没有成为通用人工智能,它更像是AGI的一个雏形。它会有新的能力不断涌现,从GPT 3开始,包括GPT 4都已经获得了一些推理能力,而且它发生得让人类无法解释。整个AI行业还是会继续发展,从大练模型到专注练模型,现在再到大量打磨形式阶段,很多公司也还在投很多钱来做这些。
以Agent GPT举例,我给它写一句话,“我要出版一本有关火星的科幻小说”,然后它居然会不停思考、罗列提纲、设计角色,甚至去查询火星的环境信息……,某种程度上,它就代表了一个通用人工智能雏形的一种表现形式。通过这个形式,我们需要思考,它对我们的工作意味着什么,我们真的会失业吗……
AI大模型对基于“专业技术能力” 工作的冲击和颠覆
如上图所示,我们从下向上看,Open AI、百度等做基础大模型的企业像是在培养大学生,这使得一个具有通识能力的大学生水平的「数字化员工」可以以非常低的成本来提供,但其实这种通识能力在工作中并不太足够。
因此再向上一层,很多类似职业培训机构的企业会集中在这,把通用大模型这个有通识能力的大学生培养成一个个职业角色。比如定位对标内容营销岗位的国外软件Jasper,它基本上可以写与市场工作相关的大部分基础文案,包含Twitter的post/Instagram/Blog等等,在通识能力上加入专业技能,这样的应用已经非常多。
再向上一层还有一个问题,如果AI应用不知道企业情况,它就不能解决有些企业的问题,此时每个企业就会开始去获得懂自己业务的AI职能。
在此之后,我们的工作会发生三个阶段的变化(如下图)。
人和AI协同的三种模式
第一种叫AI Embedded(嵌入)模式。就是说原来的任务流不变,我们按部就班地执行,在中间的某个环节自己不做了,交给AI。
比如写短信或图文,标题会影响到文章打开率,感觉自己写不好的时候,就可以跟ChatGPT说出写文案的目的,让它帮忙想几个引人入胜的标题。
第二种叫AI Copilot(副驾驶)模式。微软office365有个广告提出了Copilot模式,就是在保持原来任务流顺序的情况下,AI提供一个捷径,一下子执行掉全部的任务流,且全过程透明,我们可以在中间任何一步去干预它。
第三种就是AI Agent(代理/托管)模式,这是会让很多人顾虑的一种模式。就是我们不用管任务怎么被执行,全交给AI去做。
但从大模型技术的现状、特点和限制来看,这种模式目前还不存在,或者说还不可靠,很多行业也都还在解决安全可靠的问题,所以它还没有到完全可以离开人控制的那一步。
我个人比较认可且更推荐Copilot模式,因为它会同时在安全可靠和效率之间获得一个平衡。人与AI其实是一个搭档关系,它并不是谁取代谁,而是一起完成一个任务。最终的控制权在人手上,但没有Copilot会变得低效甚至完不成任务。
Copilot模式会在未来1到2年成为主流,我们应该主动学习与AI协作,成为一个合格的pilot,升级为“超级个体”。每个公司也都会有意愿培养每一个员工尽快成为“超级个体”,企业整体的”AI Copilot化”程度最终会成为新的竞争力。
03
「合成式AI」助MarTech进化
市场营销人逐新竞争力
目前AI的很多应用被我们称为「生成式AI」,而「合成式AI」很少被提起,但「合成式AI」才是今天AI技术在MarTech领域可以发挥出更大的技能价值所在,将二者结合后,我们只需要告诉「合成式AI」一些信息,它就会帮我们做出数据洞察/决策判断,甚至来驱动特定工作流。
大模型价值示意:信息生成VS洞察到执行的自动化
市场营销团队+ AI Copilot示意
如上图所示,在市场营销的工作中,我们将AI Copilot与这一次的AI大模型技术相结合,可以把这些任务从原来的数字化水平进化到自动化水平,或者把原来已经自动化的水平进化到超自动化水平。
当所有AI Copilot布置完毕,就会有80%的工作进入AI或以一种Copilot的合作模式来完成,进而进化出很多人梦寐以求的“Growth Automation”模式。
回到职业层面,不仅仅是MarTech从业者/市场营销人,ChatGPT背后的这种AI大模型技术可能会对大部分的智力型、知识型工作(脑力劳动)岗位产生很大影响,而且是颠覆性的。它把知识能力进行技术普遍化,使得任何人都有可能通过AI去获得最基础的通用能力,而成本几乎接近于0。
但目前AI还不会取代绝大部分的脑力劳动岗位,但如果有一个人无法驾驭或采用AI结合自己的工作,那么他会面临这方面工作能力缺失带来的竞争力下降,换句话说,就是他不是不如AI,他是不如另外一个会应用AI的人。
作为一个新兴事物,所有人对ChatGPT的应用都还在摸索阶段,作为MarTech从业者/市场营销人应该多实践,但在实践之前应该有所认知,定位准确,并不是说我要比AI厉害我才不会失去竞争力,你应该和人比谁更懂得应用AI,把AI如何更好地与自己结合起来。在整个过程中,打破原有的工作方法和思维认知,这才更具挑战。
比如在你熟悉的工作中,你会因为原来就得心应手,便不会去问别人或者AI就马上开始做,现在你可能要养成一个问一下ChatGPT的习惯,AI有可能会告诉你一些你以前没有想到的点,新的思维和工作习惯会更进一步提升竞争力。所以,能否有效地跟AI协作将成为核心竞争力,这会是一个趋势,这种核心竞争力有可能拉大人和人之间的效率差距。
MarTech企业也需要将AI先打造成一个专才,相当于为一个有了knowledge的大脑匹配出对应的手脚。由此,再看MarTech领域,在工具层面和垂直领域经验积累方面有竞争力的公司,在下一步才会更有竞争力。
04
结语
比肩互联网时代开启,具有巨大意义的一个真正的AI时代已然来临。拥抱新技术,掌握新技能的趋势无法阻挡。
不要忧虑,尽享当下,我们应对自己还有能力抱有信念,也应该跳出现有生活与工作的固定模式,用新范式去看待事物的变化,进而找到更优的工作和生活模式。
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