Что такое AI-контент?

AI-контент — это революционный способ создания и улучшения цифровых материалов.

Узнайте о преимуществах контента, созданного искусственным интеллектом, для вашего бизнеса и посмотрите 10 примеров здесь.

Что такое AI-контент?

Контент ИИ — это текстовый, визуальный или слуховой материал, созданный с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Эти алгоритмы используют огромные объемы данных и сложные модели для создания контента, который часто отражает человеческие творческие способности и познание.

Что такое пример AI-контента?

Ярким примером является GPT-4 от OpenAI, большая мультимодальная модель, предназначенная для приема как изображений, так и текста, с последующей генерацией текстовых выходных данных. Примечательно, что GPT-4 демонстрирует производительность, эквивалентную человеческому, в различных профессиональных и академических тестах.

2 основные категории AI-контента

Существует две категории контента, созданного искусственным интеллектом:

• Генеративный контент: Это предполагает создание совершенно нового контента на основе заданных подсказок или параметров, например историй, статей или диалогов. Производительность GPT-4 в этой области, особенно при генерации текста, является образцовой.
• Трансформирующий контент: Здесь существующий контент модифицируется или улучшается, например, суммирование, перевод или даже преобразование изображений в текстовые описания.

Читать руководство: Лучшие авторы контента с использованием искусственного интеллекта

Как вы оцениваете качество AI-контента?

Качество контента, создаваемого ИИ, можно оценивать с помощью различных показателей, включая актуальность, управляемость и соблюдение заранее определенных границ. С использованием Оценки OpenAI, платформе с открытым исходным кодом, пользователи могут сравнивать и оценивать производительность модели ИИ. Этот инструмент облегчает выявление недостатков модели и помогает в ее усовершенствовании.

10 примеров AI-контента для бизнеса

Вот несколько популярных примеров контента, созданного искусственным интеллектом:

1. Автоматизированные новостные статьи: Такие инструменты, как Bloomberg и Associated Press, используют сложные алгоритмы генерации естественного языка (NLG) для автономного создания новостных статей. Используя структурированные данные, эти алгоритмы могут быстро преобразовывать количественные финансовые данные в связные текстовые отчеты.
2. Чат-боты для обслуживания клиентов, управляемые искусственным интеллектом: Платформы диалогового искусственного интеллекта, основанные на современной архитектуре Transformer, позволяют компаниям развертывать чат-ботов, которые могут понимать контекст, управлять многоходовыми разговорами и предоставлять соответствующие ответы, повышая вовлеченность и удовлетворенность пользователей.
3. Создание динамического SEO-контента: Такие платформы, как SEO.ai, используют расширенный семантический анализ и алгоритмы оптимизации ключевых слов. Они анализируют данные результатов поиска и намерения пользователей, динамически генерируя контент, который соответствует алгоритмам поисковых систем, обеспечивая более высокую органическую видимость.
4. Изображения, созданные ИИ: Изображение в этой статье, созданное с помощью Midjourney, является результатом генеративно-состязательных сетей (GAN). GAN состоят из двух нейронных сетей — генератора, который создает изображения, и дискриминатора, который их оценивает, — работающих в тандеме для создания реалистичных визуальных эффектов высокого разрешения.
5. Голос, управляемый искусственным интеллектом, для подкастов: “SEO-отчетВ подкасте используются передовые модели синтеза голоса, потенциально полученные на основе технологий, подобных WaveNet или Tacotron. Эти модели генерируют тембры, ритмы и интонации человеческого голоса, в результате чего создается голосовой хост с искусственным интеллектом, который плавно имитирует модели человеческой речи.
6. Сообщения в социальных сетях, созданные искусственным интеллектом: Усовершенствованная прогнозная аналитика и рекуррентные нейронные сети (RNN) позволяют компаниям прогнозировать оптимальное время публикаций и темы контента, улучшая такие показатели взаимодействия, как репосты, лайки и комментарии.
7. Персонализированные рекомендации по продуктам электронной коммерции: Модели глубокого обучения анализируют многомерные векторы поведения пользователей, обрабатывают историю посещений, модели покупок и даже время ожидания, чтобы выдавать персонализированные рекомендации по продуктам, повышая коэффициент конверсии.
8. Виртуальные помощники, активируемые голосом: Такие модели, как BERT или GPT, в сочетании с системами автоматического распознавания речи (ASR) лежат в основе голосовых помощников, таких как Alexa или Siri, позволяя им точно расшифровывать сложные пользовательские команды и реагировать на них.
9. Редактирование видео с использованием искусственного интеллекта: Сверточные нейронные сети (CNN), умеющие обрабатывать визуальные данные, помогают в создании видеоконтента, анализируя переходы сцен, оптимизируя цветокоррекцию и автоматически определяя ключевые сегменты видео, обеспечивая высокие показатели вовлеченности.
10. Предиктивные текстовые и электронные кампании: Модели «последовательность-последовательность», использующие сети долговременной краткосрочной памяти (LSTM), позволяют компаниям прогнозировать поведение или предпочтения пользователей, адаптируя коммуникационные кампании для повышения персонализации и воздействия.

Часто задаваемые вопросы об AI-контенте

Ниже приведены некоторые ответы на часто задаваемые вопросы о контенте, создаваемом искусственным интеллектом:

В чем разница между контентом искусственного интеллекта, контентом, созданным человеком, и гибридным контентом?

• ИИ-контент: Создано исключительно искусственным интеллектом, примером чему являются тексты, сгенерированные GPT-4.
• Созданный человеком контент: Создано людьми без помощи искусственного интеллекта, опираясь на человеческий опыт и творческий потенциал.
• Гибридный контент: Слияние ИИ и человеческого вклада, при котором ИИ помогает или дополняет создание контента человеком, обеспечивая точность, повышая творческий потенциал или автоматизируя повторяющиеся задачи.

Как алгоритмы ИИ обрабатывают визуальные и текстовые данные?

Алгоритмы искусственного интеллекта, особенно модели глубокого обучения, обрабатывают данные по слоям. Что касается текста, архитектуры Transformer, такие как BERT и GPT, анализируют последовательности, распознавая контекст и отношения между словами. Что касается визуальных эффектов, сверточные нейронные сети (CNN) разбивают изображения на карты объектов, обнаруживая шаблоны и текстуры, которые отличают одно изображение от другого.

Насколько безопасен контент, созданный искусственным интеллектом?

Контент, созданный искусственным интеллектом, хотя и является инновационным, может иметь подводные камни. Алгоритмы могут непреднамеренно создавать предвзятый или неточный контент, если они обучены на искаженных наборах данных. Существуют также опасения по поводу галлюцинаций ИИ, когда модель выдает информацию, не основанную на данных ее обучения. Такие достижения, как состязательное тестирование и итеративное согласование моделей, как это видно на примере GPT-4, направлены на смягчение этих рисков.

Каковы ограничения контента, созданного ИИ?

Хотя ИИ может отражать человеческие модели поведения, ему не хватает подлинной креативности, эмоций и понимания контекста. Он может создавать технически правильный, но контекстуально неуместный контент. Регулярные оценки с использованием таких инструментов, как OpenAI Evals, могут помочь выявить и устранить такие проблемы.

Как контент ИИ менялся с течением времени?

От базовых чат-ботов и наполнителей ключевых слов генерация контента с помощью ИИ превратилась в создание связных статей, изображений с высоким разрешением и имитаций голоса, близкого к человеческому. Этот рост объясняется более совершенными архитектурами нейронных сетей и увеличением вычислительной мощности.

Может ли ИИ-контент заменить создателей контента, созданных людьми?

Да, но в большей степени в совместной роли. Хотя ИИ может помогать и автоматизировать определенные задачи, связанные с контентом, люди все чаще будут нести ответственность за идеи, лежащие в основе контента, выступая в большей степени в качестве редакторов или стратегов.

Является ли контент, созданный искусственным интеллектом, экономически эффективным для бизнеса?

Да, предприятиям следует воспользоваться этой тенденцией уже сейчас, чтобы не остаться позади. Использование инструментов искусственного интеллекта, таких как SEO.ai, может улучшить качество контента, обеспечить поисковую оптимизацию и автоматизировать повторяющиеся задачи, обеспечивая более высокую рентабельность инвестиций.

Как работают GAN при создании изображений?

Генеративно-состязательные сети состоят из двух частей: генератора, создающего изображения, и дискриминатора, оценивающего их. Эти двое конкурируют, причем генератор стремится создать изображения, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных. Этот итерационный процесс со временем улучшает качество создаваемых изображений.

Каких будущих достижений мы можем ожидать в создании контента с помощью ИИ?

Ожидайте увидеть более персонализированный, контекстно-зависимый контент, достижения в области синтеза голоса, улучшенную генерацию изображений и видео, а также улучшенные меры безопасности и смягчения предвзятости в инструментах создания контента с помощью ИИ.

Что такое LLM и как они влияют на создание контента ИИ?

LLM или модели большого языка, такие как GPT-4, представляют собой тип модели искусственного интеллекта, обученной на больших объемах текста. Они могут генерировать последовательный и контекстуально релевантный контент в различных областях. LLM установили новый стандарт в создании контента с использованием ИИ, создавая результаты, которые часто неотличимы от контента, написанного человеком.

Чем генеративный ИИ отличается от других технологий ИИ?

Генеративный ИИ, часто связанный с такими моделями, как GAN или LLM, направлен на создание нового оригинального контента, будь то текстовый, визуальный или слуховой. Он контрастирует с дискриминативным ИИ, который фокусируется на идентификации и классификации входных данных, не создавая ничего нового. Уникальная способность генеративного ИИ создавать новый контент делает его неоценимым в таких областях, как создание контента, дизайн и искусство.