探尋 AI 發(fā)展新航道：下一個 “S 曲線” 的突破點在哪？
在數(shù)英網(wǎng)這個匯聚廣告營銷、創(chuàng)意傳播前沿思想的平臺，我們始終聚焦行業(yè)動態(tài)，深挖趨勢背后的價值。當下，AI 技術的發(fā)展浪潮正深刻重塑著企業(yè)的運營生態(tài)，尤其是在內(nèi)容領域，變革正以前所未有的速度推進。今天，讓我們一同深入探討 AI 發(fā)展的下一個 “S 曲線” 究竟隱匿于何處，以及它將如何為企業(yè)帶來新的增長契機與創(chuàng)意變革。
在當今復雜多變的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)的經(jīng)營場景日益繁雜。每一家企業(yè)都積累了海量的內(nèi)容資產(chǎn)，這些內(nèi)容需要精準地分發(fā)到多元化的平臺之上。內(nèi)容的形態(tài)豐富多樣，從精美的視覺圖像到引人入勝的視頻，從富有感染力的文案到交互性的多媒體素材，應有盡有；內(nèi)容的觸點更是廣泛分布于線上線下各個角落，社交媒體平臺、電商網(wǎng)站、實體門店、移動應用等，無處不在；而且內(nèi)容更新的頻次也達到了前所未有的高度，需要持續(xù)不斷地輸出新穎且有價值的內(nèi)容，以吸引和留存受眾。
若用一張圖來直觀呈現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部每日內(nèi)容的流動軌跡，其復雜程度可見一斑。在過去，內(nèi)容管理往往依賴于人力，每一根代表內(nèi)容流向的線條背后，是一個人承擔著眾多內(nèi)容的管理重任。企業(yè)規(guī)模越大、渠道越豐富，內(nèi)容管理系統(tǒng)就愈發(fā)錯綜復雜，此時，工具賦能就顯得尤為迫切。特贊推出的內(nèi)容資產(chǎn)管理（DAM）系統(tǒng)，正是順應這一趨勢的創(chuàng)新產(chǎn)物。它就像一個智能中樞，將企業(yè)的內(nèi)容資產(chǎn)進行集中管理，并在頂層與各類分發(fā)平臺實現(xiàn)無縫對接。
DAM 系統(tǒng)底層依托強大的 AI 技術能力，能夠?qū)Ψ墙Y構化的內(nèi)容進行深度拆解與自定義處理。通過先進的算法，將圖片、視頻、文檔等內(nèi)容解析為詳盡的元數(shù)據(jù)，并結合多模態(tài)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化，極大地提升了內(nèi)容搜索的效率與精準度。想象一下，以往在海量的內(nèi)容庫中尋找特定素材猶如大海撈針，而現(xiàn)在借助 DAM 系統(tǒng)，只需輸入相關關鍵詞或特征描述，就能快速定位到所需內(nèi)容，大大節(jié)省了時間成本。同時，引入的 Agent 自動化內(nèi)容管理機制，借助大模型技術的強大力量，實現(xiàn)了內(nèi)容的智能歸類、高效流轉(zhuǎn)與精準檢測。原本需要人工耗費大量時間和精力進行的內(nèi)容分類、審核工作，現(xiàn)在能夠在短時間內(nèi)高質(zhì)量完成，顯著提高了整個內(nèi)容管理流程的效率和準確性。這一系列技術創(chuàng)新，為企業(yè)打造了一個高效、智能的內(nèi)容管理體系，為后續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)作與傳播奠定了堅實基礎。
AI 技術的發(fā)展歷程如同一條跌宕起伏的 “S 曲線”，這是科技發(fā)展的普遍規(guī)律。在經(jīng)歷了初期的快速上升階段后，不可避免地會進入一段平臺期，而后又會迎來新的突破與發(fā)展機遇。在每兩個 S 曲線的交匯點，往往孕育著創(chuàng)新的巨大潛能，成為推動行業(yè)變革的關鍵窗口。
以大模型的性能評估標準 MMLU（Massive Multitask Language Understanding）為例，自 GPT - 2 問世以來，其性能提升的幅度逐漸趨于平緩，這一現(xiàn)象暗示著大模型技術可能已步入平臺期，同時也預示著下一個 S 曲線的發(fā)展機會或許即將來臨。回顧過往，9 年前移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，為行業(yè)帶來了顛覆性的創(chuàng)新機遇，催生了無數(shù)新的商業(yè)模式和應用場景。而如今，大模型技術正引領著新一輪的創(chuàng)業(yè)熱潮，成為推動行業(yè)發(fā)展的新引擎。
在大模型技術出現(xiàn)之前，利用計算機視覺技術分析圖片內(nèi)容面臨諸多挑戰(zhàn)。即便采用先進的算法，其識別能力也相對有限，并且需要投入大量的數(shù)據(jù)進行模型訓練，過程繁瑣且成本高昂。但大模型的出現(xiàn)徹底改變了這一局面，它憑借強大的學習能力和泛化能力，能夠快速理解和處理復雜的圖像內(nèi)容，大大降低了圖像分析的門檻和成本。然而，我們也應清醒地認識到，當前信息挖掘的深度和廣度仍存在很大的提升空間。實際上，每一個企業(yè)、每一位行業(yè)專家手中都掌握著大量寶貴的信息資源，這些信息蘊含著巨大的價值，但遺憾的是，它們大多被禁錮在企業(yè)內(nèi)部，未能得到有效的留存和充分的流動。這不僅造成了資源的浪費，也限制了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。而這恰恰為我們指明了新的發(fā)展機遇所在，即借助 AI 技術打破信息壁壘，釋放這些潛在的價值。有了 AI 技術的加持，我們應致力于探索那些在傳統(tǒng)技術條件下無法實現(xiàn)的應用場景，這些場景不僅能夠充分發(fā)揮 AI 的優(yōu)勢，更能為企業(yè)帶來全新的價值增長點，我們將其稱之為 AI 原生場景。對于企業(yè)而言，敏銳洞察并抓住這些機遇，將在激烈的市場競爭中占據(jù)先機。
在當前的商業(yè)環(huán)境下，與企業(yè) CEO 們交流時，增長和收入始終是最為核心的話題。為了實現(xiàn)增長目標，企業(yè)紛紛將目光投向社交媒體和內(nèi)容電商等新興平臺，試圖從中挖掘潛在的市場機會。從最初的單一賬號管理，逐漸發(fā)展到如今每個門店、每個經(jīng)銷商都需要獨立運營各自的賬號，并每日發(fā)布高質(zhì)量、符合品牌調(diào)性的內(nèi)容，以此來提升品牌曝光度和轉(zhuǎn)化率。然而，隨之而來的是一個嚴峻的挑戰(zhàn)：如何滿足每日對大量視頻內(nèi)容的需求？
特贊提出了一種創(chuàng)新的解決方案，即利用 17 個智能 Agent，并結合企業(yè)原有的內(nèi)容資產(chǎn)來實現(xiàn)內(nèi)容的高效生產(chǎn)。具體而言，首先對大量的視頻進行學習和分析，從中抽取具有代表性的原型（Architype）。這些原型就像是內(nèi)容創(chuàng)作的模板，為后續(xù)的內(nèi)容生成提供了基礎框架。同時，企業(yè)還需要積累豐富的素材資源，包括品牌自有素材以及當下的熱點素材。這里的素材并非簡單的堆砌，而是經(jīng)過機器聚類處理，通過先進的算法分析，能夠清晰地識別出每種素材的類型和獨特賣點。例如，對于視頻素材，可以根據(jù)其主題、風格、情感傾向等賣點進行拆分，并通過人工訓練和標記，賦予其與行業(yè)和品牌高度相關的標簽。這些經(jīng)過精心處理的素材和標簽，就如同烹飪美食所需的優(yōu)質(zhì)食材，為后續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)作提供了豐富的原材料。
接下來，利用 AI 技術將這些 “原材料” 放入智能 “廚房”（內(nèi)容生成系統(tǒng)）中進行重新組合。通過對品牌風格和要求的深入理解，生成符合品牌形象的內(nèi)容。這些內(nèi)容并非千篇一律，而是根據(jù)不同的終端需求進行定制化生產(chǎn)，然后分發(fā)到門店、銷售團隊或員工等不同的終端。為了進一步提升內(nèi)容的差異性，從而在平臺上獲取相對免費或低成本的流量，特贊還專門設置了負責內(nèi)容排期的 Agent。這個 Agent 能夠根據(jù)平臺的流量規(guī)律、用戶行為數(shù)據(jù)以及內(nèi)容的特點，進行實時的排期調(diào)整，確保內(nèi)容在最佳的時間點發(fā)布，以獲得最大的曝光效果。當所有內(nèi)容排期完成后，會被分發(fā)到各大平臺，并通過一個專門的監(jiān)控面板實時展示最終發(fā)布的效果數(shù)據(jù)。這個監(jiān)控面板涵蓋了豐富的信息，包括超過 300 多萬次的播放量、30 多萬條視頻的傳播情況以及 3,000 個終端觸點的反饋數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)能夠及時了解內(nèi)容的傳播效果，發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化，從而形成一個良性的內(nèi)容生產(chǎn)與傳播閉環(huán)。這種基于 Content + AI 的創(chuàng)新模式，不僅為企業(yè)提供了一種高效、低成本的內(nèi)容生產(chǎn)解決方案，更重要的是，通過精準的內(nèi)容定位和個性化傳播，有效提升了品牌的市場競爭力，為企業(yè)帶來了實實在在的增長機會。
在 AI 技術廣泛應用的今天，我們常常強調(diào)其通用能力，但實際上，不同的 AI 模型在底層技術架構上差異并不顯著。真正決定 AI 應用效果的關鍵因素，在于設計一套科學合理的工作流程，以及企業(yè)所擁有的素材質(zhì)量。正如那句經(jīng)典的諺語 “Garbage in, garbage out”，形象地說明了優(yōu)質(zhì)的輸入是產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的前提條件。如果輸入的素材質(zhì)量低下、缺乏價值，那么無論多么先進的 AI 模型，也難以生成令人滿意的結果。
藤子 F 不二雄在其著作《創(chuàng)意書》中提出了一個饒有趣味的觀點。他將人腦類比為具備學習能力的電腦，隨著繪畫經(jīng)驗的不斷積累，人腦會逐漸形成一種類似方程式的思維模式。可以將其理解為一個 “藤子不二雄小模型”，當我們向這個模型中輸入豐富的素材時，創(chuàng)意便會自然而然地涌現(xiàn)。這一觀點深刻地揭示了創(chuàng)造力的產(chǎn)生過程，即先有大量的積累，然后通過一定的思維方式進行發(fā)散和收斂，最終抽取出獨特的創(chuàng)意。畫漫畫作為一種典型的創(chuàng)作活動，看似充滿了無限的想象空間，但實際上也并非無中生有，而是建立在創(chuàng)作者長期的生活積累、知識儲備以及創(chuàng)作經(jīng)驗之上。對于企業(yè)而言，將自身的內(nèi)容資產(chǎn)匯聚于內(nèi)容資產(chǎn)管理系統(tǒng)中，不僅僅是為了實現(xiàn)內(nèi)容的高效流轉(zhuǎn)和管理，更重要的是要思考如何讓這些內(nèi)容變得更具品質(zhì)、更有趣味、更富有創(chuàng)造力。
再以《教父》導演大衛(wèi)?科波拉的創(chuàng)作方法為例。在他的一個 10 分鐘紀錄片中，詳細展示了他對《教父》原著的解構過程。他將《教父》小說的原文逐頁剪下，貼在一個回字形的框架內(nèi)，然后在白色的邊框區(qū)域記錄下非常細致的筆記。這本 600 頁的手稿充滿了質(zhì)感，與冷冰冰的流程圖截然不同，它承載了導演對作品的深刻理解和獨特創(chuàng)意。大衛(wèi)?科波拉將這種創(chuàng)作方法稱為 “Prompt Book”，有趣的是，我們?nèi)缃裨?AI 領域所熟知的 “提示詞工程”（prompt engineering），與這個概念有著異曲同工之妙。幾十年前，電影行業(yè)就已經(jīng)在運用類似的方法來激發(fā)創(chuàng)作靈感，而如今 AI 技術的發(fā)展，為我們重新審視和運用這種方法提供了新的視角和工具。Sam Altman 曾指出，每一個具有創(chuàng)造力的成果，實際上都是過去經(jīng)驗和事件的重新組合，再加上瞬間的靈感閃現(xiàn)，最后乘以反饋的質(zhì)量和迭代的數(shù)量。他還特別強調(diào)，大多數(shù)人往往過于關注如何優(yōu)化靈感閃現(xiàn)的瞬間，而實際上，我們更應該注重優(yōu)化過去的迭代次數(shù)和反饋質(zhì)量。這一觀點為企業(yè)在利用 AI 技術進行內(nèi)容創(chuàng)作和創(chuàng)新提供了重要的啟示。通過結合 AI 技術和企業(yè)現(xiàn)有的內(nèi)容資產(chǎn)，企業(yè)不僅能夠降低內(nèi)容生產(chǎn)的成本，更重要的是，能夠獲得在 AI 時代之前無法實現(xiàn)的全新策略。這種策略使企業(yè)能夠更加高效地進行迭代和反饋，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新，同時還能為企業(yè)留出更多的時間和精力來深入思考創(chuàng)意本身，而不是將全部的資源都投入到繁瑣的內(nèi)容制作過程中。
特贊作為一家專注于內(nèi)容與 AI 融合的企業(yè)，致力于將 “內(nèi)容 + 人工智能” 這一理念貫徹到底。其英文名稱 “THE Content + AI Company”，彰顯了其在這一領域的雄心壯志，立志成為行業(yè)內(nèi)的領軍者。在數(shù)英網(wǎng)這個充滿創(chuàng)意與智慧的平臺上，我們期待與各位行業(yè)同仁共同探討內(nèi)容與 AI 融合的無限可能。如果您在內(nèi)容管理、AI 應用等方面有任何獨到的見解或企業(yè)級的需求，歡迎隨時與我們聯(lián)系，讓我們攜手共進，在 AI 時代的浪潮中探索創(chuàng)新之路，共同創(chuàng)造更多的商業(yè)價值和社會價值。
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