AIGCが蒔いた種は、さまざまな香りの花を咲かせた。

AI技術の発展が新たな波をもたらしました。現在、AIGC の応用範囲も非常に広範になっています。では具体的に、AIGC アプリケーションの実装はどの方向に分岐したのでしょうか?この記事では、AIGC の実装方向を分解して分析します。見てみましょう。

「ミャオヤが最近の友人関係を理解し​​ているかどうかは分からない。」

最近、「Miaoya Camera」と呼ばれるAIカメラミニプログラムが友人の輪の中で人気になり、友人の輪の中で「個人的な写真」を共有する波を引き起こしています。これは AI 顔認識をベースにした AIGC アプリケーションです。ユーザーは9.9元を支払って複数の個人写真をアップロードすると、専用のデジタルアバターを取得し、一連のシステムテンプレートに基づいて「個人写真」を生成できる。

しかし、鮮明な正面写真21枚をアップロードするという操作に対して、多くのユーザーから懸念の声が上がった。他人の写真をアップロードできるのか、その写真が他の用途に使われるのかなど、議論が相次いでいる。

過去 1 年間、私たちは芸術、管理ツール、文学創作、さらには医療の分野で AI が爆発的に成長するのを目撃しました。この波を受けて、大手企業はAI研究開発への投資を増やし、新たな「AI革命」の波を起こしている。一部の AI 技術は、徐々に C エンドに実装され始めています。執筆、絵画、ゲーム、プログラミング、オーディオおよびビデオ編集などの分野への AI の応用により、AI テクノロジーはユーザーにさらに近づきました。

現在、AIGC の応用範囲はますます広がっています。コンテンツ生成に加え、業務効率化やブランドマーケティングへの応用も成熟しつつあります。 AIGCはテクノロジーの推進により、徐々に相違点から抜け出し、争点もますます分散してきました。

1. AIGCとコンテンツ生成

MiaoYa カメラは、コンテンツ作成における AIGC の汎用アプリケーションです。 AIGC の本来の目的は、コンテンツ作成を支援することでしたが、これは現在最も主流のアプリケーション方向でもあります。

コンテンツの作成は常に人間の「特許」でした。古代の岩絵から詩や歌、そして今日のビデオ、音楽、写真に至るまで、コンテンツを作成する能力は、人間を他の動物と区別する重要な特徴です。 AIGC 技術の発展により、AI にこの人間の特性が付与され始めたようです。

2021 年以前は、AIGC は主にテキストを生成していました。現在、新世代のモデルは、テキスト、音声、コード、画像、ビデオ、ロボットの動作などの形式を処理できます。AIGC は、プロが制作したコンテンツ (PGC) とユーザーが作成したコンテンツ (UGC) に続く新しいコンテンツ作成方法と考えられており、創造性、表現、反復、普及、パーソナライゼーションなどの面で技術的な利点を十分に発揮できます。

2021年、OpenAIチームはクロスモーダルディープラーニングモデルCLIPを人々の注目を集めました。公開データによると、CLIP モデルはインターネット上で 40 億以上の「テキスト画像」トレーニング データを収集しており、これはその後の AIGC、特に入力テキストから画像やビデオを生成するアプリケーションの実装の基礎を築きました。 2022年以降、AIGCの反復速度は加速しています。ディープラーニング モデルの継続的な改善、オープン ソース モデルの推進、大規模モデルの商業的可能性の探求が共同で AIGC の加速的な開発を促進しました。

写真は[新経済ガイド]より

ディープコンテンツ生成の観点から、AIGC はクリエイターがインスピレーションを捉え、インタラクティブなフォームを革新するのに役立ちます。例えば、アニメ業界ではプロデューサーと美術スタッフの間でコミュニケーションによる誤解が生じることがよくあります。 AIGC を使用すると、設計の初期段階で大量のスケッチを生成することができ、それに基づいてプロデューサーとアーティストは互いのニーズをよりよく理解し、確認することができます。

同時に、AIGC は脚本やストーリーのアウトラインに基づいてストーリーボードを直接生成し、それを専門スタッフによって審査、処理、統合することで、ストーリーと画像全体がさらに改善され、専門的なコンテンツ生成の効率が総合的に向上し、大規模なコンテンツ制作のための増分スペースが生まれます。

一般的なCエンドクリエイターにとって、AIGCはコンテンツ作成をシンプルかつ便利にし、作成の敷居を下げます。 Clour は、日々の創作活動に AIGC を適用している数名のクリエイターにインタビューしました。 AIが生成したコンテンツは、クリエイターが素材を根本から集める際の困難を解決できると彼らは語った。特に、専門知識の蓄積と明確な論理的思考が求められ、娯楽性や個人的な感情的属性が比較的弱い知識ベースのコンテンツの場合、AIGC の利点を十分に発揮し、その弱点を回避することができます。

コンテンツ制作者の中にはクローリー氏に懸念を表明した者もいた。人間の創造は創造者の感性と想像力に基づいていますが、AI の創造は受けたトレーニングとデータに基づいています。長い時間をかけて形成された人々の嗜好、創作意欲、コンテンツスタイルは模倣できません。 AIGC 技術に過度に依存すると、クリエイターは一定のレベルの惰性に陥り、長期的にはコンテンツ作成から主観的な思考や独自の価値が失われることになります。

この点について、クラウレ氏は、現段階での AIGC は、クリエイターのニーズを理解した上で効率化ツールとして限定された補助的な役割を果たしていると考えています。最終的なコンテンツの決定と責任は、依然として人間が行う必要があります。 AI合成作品と個人のオリジナル作品の境界がますます曖昧になりつつある一方で、クリエイターの独自の思考や独自の価値がますます際立つようになってきています。

2. AIGCと企業効率の改善

コンテンツ制作に加えて、クラウド戦略、人工知能、エッジコンピューティングが企業の管理業務の変化を推進し、企業がビジネスモデルを管理し、管理効率を向上させ、ビジネスセキュリティを確保するのに役立っています。あらゆる分野が AIGC を受け入れ始めており、サービス プロバイダーも独自の業界モデルを立ち上げています。

例えば、今年6月、H3Cグループはプライベートドメインのビッグモデル「百葉霊渓」をリリースしました。これは、垂直産業や独占地域の顧客に、安全でカスタマイズされた独占的で成長するインテリジェントクラウドサービスを提供することを目的としています。先月、中国銀聯ビジネスは、生成AI技術に基づくマッピング製品「陰上天図」をリリースし、「天眼」と呼ばれるビッグ言語モデルアプリケーション製品と「天馬」と呼ばれるコード生成固有のビッグ言語モデル製品の開発を発表しました...

さらに、AIGC は最前線のミッション シナリオにも実用化されています。例えば、リード獲得の需要は高いが、オンライン接客機能が不十分なシナリオに対応するため、百度商務は独自のリードロボットを開発し、手動で設定した会話テンプレートシステムに代えて、数百億の会話から生成された大規模モデルを使用することで、複数のシナリオを自動的に切り替えるコンサルティング受付サービスを商店に提供しています。

企業の内部管理において、AIGC の最大の強みは、オフィスと管理の効率性の向上にあります。

AIGC テクノロジーは、企業の自動化されたプロセス管理を可能にし、企業がプロセス設計の効率を向上させ、オフィスのコラボレーション プロセスを最適化するのに役立ちます。これにより、企業はコアビジネスにさらに集中でき、面倒な作業への人的資源の投資を削減できます。さらに、自動化されたプロセス管理は、人的エラーを減らし、リスクを軽減するのにも役立ちます。

たとえば、情報管理の面では、AIGC テクノロジーにより、情報分類スキームを自動的に生成し、情報管理の効率を向上させ、その後の検索を容易にすることができます。これにより、社内のリソースをより有効に活用し、ビジネス プロセスを最適化し、オフィス全体のコラボレーション効率を向上させ、企業内のさまざまな部門間のコミュニケーションとコラボレーションを促進することができます。

しかし、B 側のアプリケーション シナリオでは、AIGC はまだ基本的な作業を処理する段階にあり、複雑な問題に直面したときにはまだ一定の欠点があります。複数の部門、複数の分野にまたがる知識、または複雑なビジネス ロジックが関係する問題の場合、AIGC では実際のニーズを満たすソリューションを提供することが困難な場合があります。この場合、企業は依然として手作業による意思決定と処理に頼る必要があります。

3. AIGCとブランドマーケティング

AIGC が適用され始めたばかりの頃、AIGC に関する多くの議論の中で、最もホットな話題の 1 つは「AIGC が検索エンジンに取って代わるかどうか」でした。マーケティングの観点から見ると、検索はプラットフォーム、広告主、ユーザーを結び付けます。検索が変化した場合は、マーケティングもタイムリーに調整する必要があります。

広告制作の観点から見ると、AIGC は理想的な条件下で、ターゲット意味抽出と関連性分析、コンテンツベースのクロスメディア分析と検索、意見と感情のマイニングなどの主要技術を通じて広告コンテンツ作成のアルゴリズムロジックを改良し、分類に使用できる大規模な広告コンテンツを制作できます。ユーザーの年齢、性別、地域、教育レベル、性格、趣味などに応じて異なる広告コンテンツを制作できるため、個人ごとにパーソナライズされた広告を実現できます。

同時に、 AIGC は写真やビデオなどのビジュアル コンテンツを生成できるため、一部のカテゴリではマーケティングを活用するための入り口となります。

美容を例にとると、AIGCはある程度メイクアップアーティストの役割を果たすことができます。これまで、各ターミナル店舗は、メイクアップアーティストやショッピングガイドに専門知識のトレーニングを提供するために多額の投資をする必要がありました。 AIGC は、標準化されたメイクアップ効果を真に提供し、消費者のプロのメイクアップアーティストへの依存を減らすと同時に、メイクアップサンプルの損失をゼロにし、店舗の日々の運営コストを削減するのに役立ちます。

ModiFace は、消費者が肌の改善効果をはっきりと確認できる FaceLift というアプリも開発しました。 20 種類以上のアンチエイジング効果をシミュレートし、肌の状態を改善するための提案を提供します。ロレアルは、WeChatミニプログラムで初のダイナミックなバーチャルメイクアップトライアルアプリケーションをリリースしました...インタラクティブな体験シーンがオフラインからオンラインに広がると、シーンの構築と体験の向上に加えて、ブランドは消費者にバーチャルメイクアップトライアルシーンを提供し、eコマースプラットフォームと製品アプリでマーケティングのクローズドループを形成できます。

さらに、AIがもたらした仮想世界の創造性は、消費者にとって「サイバーパンク」という概念を構築し、若い消費者にとって非常に魅力的です。たとえば、AI によって生成された仮想人間の画像は、ブランドイメージの構築や推奨の分野で広く使用されています。

たとえば、superX はかつて特別にパッケージされた 5 つの製品をリリースしましたが、そのうち 4 つは AI デザイナーによって作成されました。製品の発売後、同ブランドは、チューリングテストのインタラクティブな方法を使用して、4つの新製品が人間のデザイナーによって設計されたのか、それともAIデザイナーによって設計されたのかを推測するようユーザーに呼びかけ、製品に未来感とサスペンス感を加えました。 AIと人間が共同でボトルをデザインするという設定は、商品の魅力を高めるだけでなく、AIと人間の共存について考えるきっかけにもなり、若い消費者の注目を集めています。

しかし、ブランドマーケティングにおける AI の応用については、いくつかの論争もあります。まずプライバシーの問題です。 AI は学習して意思決定を行うために大量のユーザーデータを収集する必要があり、このプロセスで個人のプライバシーが漏洩するリスクがある可能性があります。 2つ目は、人工知能技術の不確実性です。 AI システムの意思決定プロセスは、多くの場合、意思決定の根拠を完全に説明できない「ブラックボックス」であり、ユーザーがブランドに不信感を抱く原因となる可能性があります。

将来、ブランドマーケティングにおける AI の開発方向は、パーソナライゼーションと感情化にさらに重点を置くことになります。 AIは消費者のニーズや感情状態をより深く理解することで、よりユーザー心理に沿ったサービスやプロモーション方法を提供できるようになります。

4. 最後に

宜蘭科技のCTOである陳希燕氏はかつてメディアのインタビューでこう語った。「現在、AIの能力は業界でますます認められつつあります。AIが行うことは決して些細な作業ではなく、精巧で創造的なことです。しかし、AIをさらに強力にするための前提は、AIの背後にいるオペレーターがより想像力と創造性を持たなければならないということです。」

AIGC はあらゆる分野に無限の「想像力」をもたらし、それを合理的に適用することで創造効率を向上させることができます。しかし、このような状況になればなるほど、コンテンツ作成においては人々の主観的なアイデアが重要になってきます。今後もAIGC技術のさらなる進歩と、より創造的で想像力豊かな方向へのコンテンツ制作の推進に期待しています。また、あらゆる分野におけるAI応用シナリオの出現と新たな商業空間の発見にも期待しています。

参考文献:

[AIGC はツールか、革新的な破壊者か? 】/新経済ガイド

【AIGC、AIの新たな飛躍でコンテンツ制作の新たなパラダイム】/若手記者

【AIGC時代のより良いクラウドサービスの提供】/ライブレポート

著者: ダケ

出典: TopKlout (ID: TopKlout)、見た目の美しさと有益なコンテンツを組み合わせたセルフメディアの生態観察アカウント