AIGC撒下的种子，开出了不同香气的花

AIGC撒下的种子，开出了不同香气的花

AI技术的发展迎来了新的浪潮，现在，AIGC的应用也十分广泛，那么具体来看，AIGC应用的落地走向了哪些分岔的方向？这篇文章里，作者就对AIGC的落地方向进行了拆解和分析，一起来看看吧。

“不知道妙鸭都不懂最近的朋友圈了。”

最近，一款名为“妙鸭相机”的AI相机小程序在朋友圈走红，引发了一轮朋友圈“个人写真”的分享热潮。这是一款基于AI人脸识别的AIGC应用，用户花费9.9元上传多张个人照片后就可以获得一个专属的数字分身，生成一套系统模板下的“个人写真”。

然而面对上传21张清晰正面照片的操作，许多用户也表示了担忧。能否上传他人照片、照片是否会有其他用处等争议相继出现。

过去一年来，我们见证了AI在艺术、管理工具、文学创作，甚至是医疗领域的“爆炸式”增长。浪潮之下，大厂纷纷加码AI研发，掀起了新一轮的“AI革命”。一些AI技术在C端开始逐渐落地，AI在写作、绘画、游戏、编程、音视频编辑等领域的应用，让AI技术与用户之间的距离更近了一步。

如今AIGC的应用越加广泛，除了内容生成外，在工作提效、品牌营销领域的应用越发成熟。AIGC在技术的驱动下逐渐走出了分岔路，争议点也越发分散。

一、AIGC与内容生成

妙鸭相机是AIGC在内容创作方面的普适化应用，AIGC诞生的初衷就是为了助力内容创作，这也是当下最主流的应用方向。

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

查看详情 >

内容创作一直以来都是人类的“专利”行为，从远古时代的岩壁绘画到诗词歌赋，再到如今的视频、音乐、图画，能够进行内容创作是人类区别于其他动物的重要标志。而AIGC技术的发展，似乎开始将这一人类的特性赋予了AI。

2021年之前，AIGC生成的主要还是文字，如今新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。

2021年，OpenAI 团队将跨模态深度学习模型CLIP带到了人们的视野中。据公开数据，CLIP模型搜集了网络上超过40亿个“文本图像”训练数据，这为后续AIGC尤其是输入文本生成图像、视频应用的落地奠定了基础。2022年以来，AIGC的迭代速度加快，深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，共同促进了AIGC的加速发展。

图片来源于【新经济导刊】

站在深度内容生成的角度，AIGC可以帮助创作者捕捉灵感，创新互动形式。例如在动画行业，制作人与美术工作人员经常因为沟通产生理解误差。通过AIGC，可以在设计初期生成大量草图，在此基础上制作人与美术人员可以更好地理解并确认彼此的需求。

同时，AIGC能够根据剧本或故事大纲直接生成分镜画面，之后再由专业的工作人员进行筛选、处理、整合，并将整个故事和画面进一步完善，全面提升了专业内容生成的效率，为规模化的内容生产构建可挖掘的增量空间。

对于普通的C端创作者而言，AIGC使得内容创作变得简单方便，拉低了创作的门槛，克劳锐采访了多位将AIGC应用于日常创作的创作者，他们表示，AI生成内容可以从根源上解决创作者在素材积累上的难题。尤其是知识类内容，这类内容需要的是专业知识储备和清晰的逻辑思维，娱乐、个人的情感属性相对较弱，可以充分发挥AIGC的优势，扬长避短。

一部分内容创作者也向克劳锐表达了他们的隐忧。人类创作是基于创作者的感性和想象力，而AI的创作是基于它所接受的训练和数据。人的品味、创作意图、长久以来形成的内容风格是不可模仿的。过于依赖AIGC技术，会让创作者陷入一定的惰性当中，长此以往内容创作会丧失掉主观的思考和原创价值。

对于这一点，克劳锐认为当前阶段的AIGC充当的是一个助手角色，仅限于在理解创作者需求的基础上成为一个效率工具。最终的内容决策和责任人还是得由人来承担。即使AI合成的作品和个人原创的边界正变得越来越模糊，但越是如此，创作者的独立思考和原创价值也就越发凸显。

二、AIGC与企业提效

除了内容制作外，云战略、人工智能、边缘计算正在推动企业管理业务的变革，帮助企业管控业务模式，提升管理效率，并保障业务的安全性。各行各业开始张臂拥抱AIGC，服务商也纷纷推出了专属的行业大模型。

例如今年6月，新华三集团发布了私域大模型“百业灵犀”，旨在为垂直行业和专属地域的客户，提供安全、订制、独享、生长的智能化云服务；上个月，银联商务发布了基于生成式AI技术的绘图产品——“银商天图”，并宣布研发一款名为“天言”的大语言模型应用产品和一款名为“天码”的代码生成专用大语言模型产品……

此外，针对一线的任务场景，AIGC也相继出现了落地的应用。例如，针对线索获取需求强但在线客服能力不足的场景，百度商业自研了线索机器人，利用百亿对话生成大模型取代人工配置的对话模板系统，从而为商家提供多场景自动切换的咨询接待服务。

对于企业的内部管理而言，AIGC的核心优势在于办公与管理的提效。

AIGC技术可以赋能公司的自动化流程管理，帮助企业提高流程设计效率，优化办公协同过程。这使得企业能够更专注于核心业务，减少人力资源在繁琐工作上的投入。此外，自动化流程管理也有助于降低人为错误，减少风险。

例如在信息管理方面，AIGC技术可以自动生成信息归类方案，提高信息管理效率，方便后续检索。这有助于企业内部资源的更好利用，实现业务流程的优化，提高整体的办公协同效率，促进企业内部不同部门之间的沟通与协作。

然而，在B端的应用场景中，AIGC目前还处在处理基础工作的阶段，在面对复杂问题时，依然存在一定的短板。如对涉及多个部门、跨领域知识或复杂业务逻辑的问题，AIGC可能难以给出满足实际需求的解决方案。在这种情况下，企业仍需依赖人工来进行决策和处理。

三、AIGC与品牌营销

在AIGC刚刚开始应用的阶段，在关于AIGC的诸多讨论中，有一个热议的话题就是“AIGC是否会代替搜索引擎”，从营销的角度看，搜索将平台、广告主和用户三者相连，搜索发生变化，营销也需及时调整。

从广告生产的角度，AIGC在理想状态下能够通过目标语义提取和关联分析、基于内容的跨媒体分析和检索、观点和情感挖掘等关键技术提炼广告内容创作的算法逻辑，再制作可供分类使用的大规模广告内容。根据用户的年龄、性别、地域、文化程度、性格、爱好的不同，制作不同的广告内容，从而实现千人千面乃至一人千面的个性化广告投放。

同时，AIGC生成图片、视频等视觉化内容的能力，给了部分品类借势营销的切入点。

以美妆为例，AIGC能够在一定程度上扮演彩妆师的角色。以往，每个终端店需投入大量成本对彩妆师、导购员进行专业知识培训，而AIGC能够将标准化上妆效果真实呈现，降低消费者对专业彩妆师的依赖，同时还可以实现彩妆样品零损耗，帮助门店降低日常的经营成本。

ModiFace公司也曾经开发了一款能让消费者清楚看到皮肤状态改善效果的APP——FaceLift，可以模拟呈现出20种以上的抗衰老效果，并提出改善皮肤状态的建议；欧莱雅上线微信小程序端的首个动态虚拟试妆应用……当交互式体验场景从线下蔓延到线上，品牌商在这个过程中除了搭建场景和提升体验外，他们给消费者提供的虚拟试妆场景能够在电商平台，以及产品APP中形成营销闭环。

此外，AI所带来的虚拟世界的创造力，为消费者构建了一个“赛博朋克”化的构想，这对于年轻消费者而言极具吸引力。例如AI生成的虚拟人形象，已经普遍应用于品牌形象建设及代言领域。

例如勇闯天涯superX曾发售过五款特别包装的产品，其中四款由AI设计师创作。产品发售后，品牌邀请用户猜测四款新产品究竟出自人类设计师还是AI设计师，以图灵测试的互动方式为产品增添了一份未来感和悬疑感。AI与人类共同设计瓶身的设定不仅让产品更有噱头，也引发了AI与人类共生共存的思考，吸引了年轻消费者的关注。

然而，在AI应用于品牌营销过程中也存在一些争议。首先是隐私问题。AI需要大量收集用户数据来学习并做出决策，在此过程中可能会涉及到个人隐私的泄露风险。其次是人工智能技术的不确定性。AI系统的决策过程往往是“黑盒子”，无法完全解释其决策依据，这可能引发用户对于品牌的不信任。

未来，AI在品牌营销中的发展方向将更加注重个性化和情感化。AI可以通过更深入地了解消费者需求和情感状态，提供更加贴合用户心理的服务和推广方式。

四、写在最后

一览科技CTO陈锡言在接受媒体采访时曾经表示：“目前AI的能力越来越被行业承认，它所做的绝不是一些琐碎工作，而是一些精致、具有创意的事，但让AI更加强大的前提，是它背后的操作者要更有想象力和创造力。”

AIGC为各行各业带来了无限的“想象力”，合情合理地应用能够带来创作效率上的提升。但越是这样，人在内容创作中的主观想法就越重要。我们期待AIGC技术持续进步，并推动内容生产向更有创造力、想象力的方向发展，也期待各行各业都能涌现AI的应用场景，发掘新的商业化空间。

参考资料：

【AIGC 是工具，还是创新颠覆者？】/新经济导刊

【AI 能力新突破下的AIGC：内容生产新范式】/青年记者

【AIGC时代，提供更好的云服务】/Live Report 现场