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类Sora大模型,到底能给出海领域带来哪些红利?

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2024-03-08 12:30
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关键观点:
1、Open AI 的出现让「生成」真正走向实用化;
2、无论大模型的表达方式是文字、图像,抑或是视频,特点都可归结为内容边界拓宽与现实边界弱化;

3、营销工具属性当属大模型时代最重要的红利;

4、出海公司在大模型这一波的红利上可以重点关注3个方向和6个视角。




2017年,麻省理工的物理学家 Max Tegmark 出版了《Life 3.0 Being Human in the Age of Artificial Intelligence》(《生命3.0》),在这本书的引言中,他虚构了一个叫做欧米茄的团队,他们打造了人工智能普罗米修斯。一开始,普罗米修斯只是一个被喂养大量电影数据、制作各种小电影的生成式 AI ,然而欧米茄却通过普罗米修斯的输出逐渐控制娱乐行业、媒体行业,控制舆论风向,最终实现对世界的统治。

虚构的故事正逐字变成现实——佐证是两周前所发布的视频大模型 Sora ,欧米茄的具象化身无限接近 Sam Altman 所领导的 OpenAI

例如,当大家还沉浸在 Sora 所带来的现阶段技术极限,或在讨论谁将会被革命之时,OpenAI 在 TikTok 注册了账号,通过发布 Sora 所生成的视频,在不到两周的时间内涨粉 20 万粉,获得120 万点赞。

在人类世界中,类似的增长通常被称之为「现象级」。只是,真正让人类难受的并不止流量的暴涨,而是大模型 Sora 的训练素材也来源于视频平台,也即相当于从创作者们手里拿到帮助自身成长数据,又抢走创作者们的流量。

一个「完美」闭环由此产生。

特斯拉创始人马斯克对于 Sora 的评价是「gg 人类」(Good Games缩写,游戏术语,代指「打得好,我认输」,引申意思为「完蛋了」)。他还表示,有人工智能加持的人类,将会在未来几年之内创作出最杰出的作品。讽刺中带有一丝安慰。

一旦与商业相关,谁都害怕成为弃卒。

然而在早期阶段谈论「如何避免」并不现实,我们不妨换个思路,聊聊谁最有可能拿到来自大模型嘉奖。


01 

关于用户体验的生意经

从现实版欧米茄的两款王炸产品(GPT、Sora)出发,及回顾众多的人工智能产品,不难发现,无论大模型的表达方式是文字、图像,抑或是视频,特点都可归结为内容边界拓宽现实边界弱化

1、应用场景差异应用与内容的形式不再受控于认知

大模型的训练数据来自全世界各种平台,能够最大限度模糊掉人类的能力边界。比如,给一段 Prompt 给对应的 Sora,生成视频,而实际上给 Prompt 的人可以对视频剪辑一窍不通;

2、现实世界和虚拟世界的距离无限接近于零

尤其当大模型越发「逼真」(如,OpenAI 提到 Sora 是「世界模拟器」),现实与虚拟的边界会模糊掉,人和人在虚拟世界里能够交换的信息量会有飞跃式的突破。

比如,sora,所生成内容突破国界、人种、物种,基于数据,无需现实也能生成「现实」;比如,人工客服与人工智能客服对比,相比于人类的限制,后者是24h*7,拥有随时为用户提供看似真实,实则虚拟的服务。

虽然人工智能已经是电商领域最为常见的助手,但 Open AI 的出现真正把 AI 能力推到了一个新的阶段,让「生成」真正走向实用化。

从一些数据中也可以看到这一趋势,2023年,有33%的跨境公司使用ChatGPT,另有将近15%的公司预计将投入使用(AMZ123)。每一个营销场景都正以生成式 AI 的形式进行重构。

当然,正如 Wal-Mart CEO Doug McMillon 在去年 CES 展上所说的,技术应该以人为本,优先考虑到人,而不是把技术无限放大。目前大部分大模型都会把 NLP 作为基本能力,比如,只要能够用自然语言表达的语言命令,都是大模型可以为之扩展的领域,所以当我们把重点从技术本身抽离,其最显著的优势应该是用户体验的改变和提升

来看几个实战例子:

  • AI 文案策划助手:根据商家原始产品生成背景图,且面向不同受众和场景,生成的图片也不同;文案优化方面,商家只需提供文案原稿或 prompt ,助手即可据此生成多种不同的文本变体,并可突出商家所想要强调的特定关键词或短语,还可以面向不同人群展示不同内容(Meta)
  • AI 外贸助手:帮助出海商家实现多语种实时翻译和内容本地化问题。基于大模型语言理解生成能力,翻译是基础,其翻译能力实际上也能够应用于人工智能客服中,智能改写产品描述、一键生成适合各大海外社媒场景的内容等等都是已经实现的能力(阿里)
  • AI 语义搜索:语言重定向即在消费者打开网站时,检测其浏览器语言,支持语言重定向设置,自动将消费者重定向到已翻译的店面,提升消费者购物体验(Shopify )


大模型生成的文字、图像与视频,或许并不是马斯克口中的作品。但如果从用户体验的角度看,对于任何与消费者强交互的行业而言,这是摆在明面上的生意经——营销工具属性当属大模型时代最重要的红利。毕竟,营销作为触达消费者的最初环节,直接影响商品的点击率和购买率。

更进一步说,这一笔红利,可能会先落入出海公司的口袋里。


02

出海红利的3个方向和6个视角

这一局是关于「进化速度」 的比拼。谁能先通过 AI 来落地业务,谁就能先吃上红利。然而,与各种科技公司与平台所营造的紧迫氛围不同,现实中,有超过 21% 的企业从未使用过 AI / ML(Machine Learning,机器学习)技术(IDC),因此,现在的紧急重要事项是找对应用端进化方向,这里有 3 个方向:

1、关注「互动」场景

生成式 AI 驱动的生成功能,互动性极强,够无限放大「互动」能力,为生产力提效。

人与人之间的真实互动:在帮助表达与创造内容方面与互动对象建立、促进联系方面,帮助出海公司极大限度破除语言障碍或时差限制,例如如商品营销、售前导购、虚拟试用、安装指导、售后客服、客户反馈调研等。

比如,通过 GPT 支撑的人工智能客服完成对外服务与洽谈;通过 ChatGPT 分析红人的 Chanel 并撰写个性化的开发信;渲染或扩展虚拟使用场景,帮助消费者快速决策。

广告互动:帮助品牌主运行广告,品牌主基本上不需要提供太多的精力。比如,只提供原始产品图,AI 可根据不同受众和场景生成不同内容,如文案、图片,最后由 AI 系统对素材进行目标受众智能投放和广告预算的把控,并通过用户点击数据反馈完成自闭环;

决策互动:通过数据分析减弱模糊性态度对决策行为的影响,例如,早在2023年已经有不少跨境卖家通过ChatGPT对商品标签体系数据进行训练和丰富,帮助最终选品决策,摆脱拍脑袋及单一的平台数据提供的决策支持。

2、关注「内容」场景

AI技术推动下内容生产力将会大幅提升,从这一点而言,有两个角度:

降本增效:对于任何生意而言,成本永远是竞争优势中的关键。随着大模型将内容制作的过程变得简单,内容的生产成本、生产效率、生产门槛将逐步缩小,可以预想,未来的各种预算段的广告的差距可能不再是画面,也不再受制于预算。

以视频广告为例,视频生成大模型可通过 Prompt 完成跨空间、跨人种、跨物种的创举,场地、模特、道具等成本支出将会发生迁移甚至销售,比如,对于出海公司而言,无论出海目的地在哪,都可效率更高、成本更低地完成本土面孔、本土场景的物料制作。

内容出海:ReelShort是中文在线海外子公司的海外短剧App,2022年8月上线,2023年11月日下载量赶超奈非(2倍以上),截至去年11月净收入已超过2200万美元。海外拍摄总成本高昂,类 Sora 的视频生成大模型的出现将极大降低内容制作的综合成本,包括高昂的人力成本,如导演、演员、后期制作等,比如,通过AI换脸、AI语音等技术将国内微短剧转变为出海剧。内容出海有了更多想象力。

图源OpenAI

3、关注「数据」

大模型还是数据与数据之间的一次融合重生。

以 ChatGPT 为例,无论在架构还是在方法上都与以前的模型没有本质区别,最大差别在于数据量和模型参数量的提升。

OpenAI 一直主张的都是数据量和计算量的暴力美学,比如,GPT从一开始就是奔着「世界模型」去的,也就是说把世界上所有的知识压缩到模型里。DeepMind 的 Chinchilla 模型也表明,通过更多的计算(即更多的数据)可以显著提高性能,甚至无需增加参数。现在也确定了,模型训练可以使用合成数据,并不断提升效果。具体的例子是,市面上几乎所有的模型都会用ChatGPT 生产的合成数据做训练。

图源公众号 普通人的AI自由 

举个应用层的例子,某调研公司通过 ChatGPT 开源训练快消领域的消费者调研数据,最终呈现为客户可通过对话式 AI 应用获取更能吸引消费者的广告词。

而最近呼声极高的大模型 Claude 3,有一个特点是 Claude 3 特别选择金融、医学和哲学作为专家领域,也即专门利用垂域数据做训练。用特定任务或领域的数据集进行训练,通常具有更高的预测准确性。

所以,无论要布局 AI 还是作用于生意的数据分析,前提是有数据,大量的数据。

然而企业对数据的利用率,或者说对于数据的重视程度其实远不足以驱动业务进行。任重道远。

请尽量做好每一业务流程上的数据的留存与整合。

给大模型一个「载体」,数据会给我们一幅全新的生意图景。


03

结语

美国营销研究和营销科学领域学者 Frank M.Bass 曾经提出一个叫做 Diffusion of innovations (创新扩散)的理论,理论表示当一种创新在刚起步时接受程度比较低,使用人数较少,扩散过程也就相对迟缓,当使用者比例达到临界值后,创新扩散过程就会快速地增加。

而决定「临界值」的是「evaluation」(衡量),也即个人会衡量新事物是否符合需求。

图源网络 Diffusion_of_ideas

这一「临界值」或许很快就会出现在每一个中国出海公司中。当然,提前布局的人必然能够得到更多。

大至构建大模型,小至业务数据分析,不过都是试图发现真实世界的普适性规律。

于现阶段的中国出海公司而言,我们需要做的是重新定义场景,接下来的事情就交给现有的 AI 能力了。

非洲经济女学家 Dambisa Moyo 在《Dead Aid》一书中的结束语在此时也非常适合,「The best time to plant a tree is 20 years ago. The second-best time is now.」




参考资料

1、IDC FutureScape:2024年中国数据和分析市场十大预测

2、《AGI万字长文:2023回顾与反思》 普通人的AI自由

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特斯拉创始人马斯克对于 Sora 的评价是「gg 人类」(Good Games缩写,游戏术语,代指「打得好,我认输」,引申意思为「完蛋了」)。他还表示,有人工智能加持的人类,将会在未来几年之内创作出最杰出的作品。讽刺中带有一丝安慰。

一旦与商业相关,谁都害怕成为弃卒。

然而在早期阶段谈论「如何避免」并不现实,我们不妨换个思路,聊聊谁最有可能拿到来自大模型嘉奖。


01 

关于用户体验的生意经

从现实版欧米茄的两款王炸产品(GPT、Sora)出发,及回顾众多的人工智能产品,不难发现,无论大模型的表达方式是文字、图像,抑或是视频,特点都可归结为内容边界拓宽现实边界弱化

1、应用场景差异应用与内容的形式不再受控于认知

大模型的训练数据来自全世界各种平台,能够最大限度模糊掉人类的能力边界。比如,给一段 Prompt 给对应的 Sora,生成视频,而实际上给 Prompt 的人可以对视频剪辑一窍不通;

2、现实世界和虚拟世界的距离无限接近于零

尤其当大模型越发「逼真」(如,OpenAI 提到 Sora 是「世界模拟器」),现实与虚拟的边界会模糊掉,人和人在虚拟世界里能够交换的信息量会有飞跃式的突破。

比如,sora,所生成内容突破国界、人种、物种,基于数据,无需现实也能生成「现实」;比如,人工客服与人工智能客服对比,相比于人类的限制,后者是24h*7,拥有随时为用户提供看似真实,实则虚拟的服务。

虽然人工智能已经是电商领域最为常见的助手,但 Open AI 的出现真正把 AI 能力推到了一个新的阶段,让「生成」真正走向实用化。

从一些数据中也可以看到这一趋势,2023年,有33%的跨境公司使用ChatGPT,另有将近15%的公司预计将投入使用(AMZ123)。每一个营销场景都正以生成式 AI 的形式进行重构。

当然,正如 Wal-Mart CEO Doug McMillon 在去年 CES 展上所说的,技术应该以人为本,优先考虑到人,而不是把技术无限放大。目前大部分大模型都会把 NLP 作为基本能力,比如,只要能够用自然语言表达的语言命令,都是大模型可以为之扩展的领域,所以当我们把重点从技术本身抽离,其最显著的优势应该是用户体验的改变和提升

来看几个实战例子:

  • AI 文案策划助手:根据商家原始产品生成背景图,且面向不同受众和场景,生成的图片也不同;文案优化方面,商家只需提供文案原稿或 prompt ,助手即可据此生成多种不同的文本变体,并可突出商家所想要强调的特定关键词或短语,还可以面向不同人群展示不同内容(Meta)
  • AI 外贸助手:帮助出海商家实现多语种实时翻译和内容本地化问题。基于大模型语言理解生成能力,翻译是基础,其翻译能力实际上也能够应用于人工智能客服中,智能改写产品描述、一键生成适合各大海外社媒场景的内容等等都是已经实现的能力(阿里)
  • AI 语义搜索:语言重定向即在消费者打开网站时,检测其浏览器语言,支持语言重定向设置,自动将消费者重定向到已翻译的店面,提升消费者购物体验(Shopify )


大模型生成的文字、图像与视频,或许并不是马斯克口中的作品。但如果从用户体验的角度看,对于任何与消费者强交互的行业而言,这是摆在明面上的生意经——营销工具属性当属大模型时代最重要的红利。毕竟,营销作为触达消费者的最初环节,直接影响商品的点击率和购买率。

更进一步说,这一笔红利,可能会先落入出海公司的口袋里。


02

出海红利的3个方向和6个视角

这一局是关于「进化速度」 的比拼。谁能先通过 AI 来落地业务,谁就能先吃上红利。然而,与各种科技公司与平台所营造的紧迫氛围不同,现实中,有超过 21% 的企业从未使用过 AI / ML(Machine Learning,机器学习)技术(IDC),因此,现在的紧急重要事项是找对应用端进化方向,这里有 3 个方向:

1、关注「互动」场景

生成式 AI 驱动的生成功能,互动性极强,够无限放大「互动」能力,为生产力提效。

人与人之间的真实互动:在帮助表达与创造内容方面与互动对象建立、促进联系方面,帮助出海公司极大限度破除语言障碍或时差限制,例如如商品营销、售前导购、虚拟试用、安装指导、售后客服、客户反馈调研等。

比如,通过 GPT 支撑的人工智能客服完成对外服务与洽谈;通过 ChatGPT 分析红人的 Chanel 并撰写个性化的开发信;渲染或扩展虚拟使用场景,帮助消费者快速决策。

广告互动:帮助品牌主运行广告,品牌主基本上不需要提供太多的精力。比如,只提供原始产品图,AI 可根据不同受众和场景生成不同内容,如文案、图片,最后由 AI 系统对素材进行目标受众智能投放和广告预算的把控,并通过用户点击数据反馈完成自闭环;

决策互动:通过数据分析减弱模糊性态度对决策行为的影响,例如,早在2023年已经有不少跨境卖家通过ChatGPT对商品标签体系数据进行训练和丰富,帮助最终选品决策,摆脱拍脑袋及单一的平台数据提供的决策支持。

2、关注「内容」场景

AI技术推动下内容生产力将会大幅提升,从这一点而言,有两个角度:

降本增效:对于任何生意而言,成本永远是竞争优势中的关键。随着大模型将内容制作的过程变得简单,内容的生产成本、生产效率、生产门槛将逐步缩小,可以预想,未来的各种预算段的广告的差距可能不再是画面,也不再受制于预算。

以视频广告为例,视频生成大模型可通过 Prompt 完成跨空间、跨人种、跨物种的创举,场地、模特、道具等成本支出将会发生迁移甚至销售,比如,对于出海公司而言,无论出海目的地在哪,都可效率更高、成本更低地完成本土面孔、本土场景的物料制作。

内容出海:ReelShort是中文在线海外子公司的海外短剧App,2022年8月上线,2023年11月日下载量赶超奈非(2倍以上),截至去年11月净收入已超过2200万美元。海外拍摄总成本高昂,类 Sora 的视频生成大模型的出现将极大降低内容制作的综合成本,包括高昂的人力成本,如导演、演员、后期制作等,比如,通过AI换脸、AI语音等技术将国内微短剧转变为出海剧。内容出海有了更多想象力。

图源OpenAI

3、关注「数据」

大模型还是数据与数据之间的一次融合重生。

以 ChatGPT 为例,无论在架构还是在方法上都与以前的模型没有本质区别,最大差别在于数据量和模型参数量的提升。

OpenAI 一直主张的都是数据量和计算量的暴力美学,比如,GPT从一开始就是奔着「世界模型」去的,也就是说把世界上所有的知识压缩到模型里。DeepMind 的 Chinchilla 模型也表明,通过更多的计算(即更多的数据)可以显著提高性能,甚至无需增加参数。现在也确定了,模型训练可以使用合成数据,并不断提升效果。具体的例子是,市面上几乎所有的模型都会用ChatGPT 生产的合成数据做训练。

图源公众号 普通人的AI自由 

举个应用层的例子,某调研公司通过 ChatGPT 开源训练快消领域的消费者调研数据,最终呈现为客户可通过对话式 AI 应用获取更能吸引消费者的广告词。

而最近呼声极高的大模型 Claude 3,有一个特点是 Claude 3 特别选择金融、医学和哲学作为专家领域,也即专门利用垂域数据做训练。用特定任务或领域的数据集进行训练,通常具有更高的预测准确性。

所以,无论要布局 AI 还是作用于生意的数据分析,前提是有数据,大量的数据。

然而企业对数据的利用率,或者说对于数据的重视程度其实远不足以驱动业务进行。任重道远。

请尽量做好每一业务流程上的数据的留存与整合。

给大模型一个「载体」,数据会给我们一幅全新的生意图景。


03

结语

美国营销研究和营销科学领域学者 Frank M.Bass 曾经提出一个叫做 Diffusion of innovations (创新扩散)的理论,理论表示当一种创新在刚起步时接受程度比较低,使用人数较少,扩散过程也就相对迟缓,当使用者比例达到临界值后,创新扩散过程就会快速地增加。

而决定「临界值」的是「evaluation」(衡量),也即个人会衡量新事物是否符合需求。

图源网络 Diffusion_of_ideas

这一「临界值」或许很快就会出现在每一个中国出海公司中。当然,提前布局的人必然能够得到更多。

大至构建大模型,小至业务数据分析,不过都是试图发现真实世界的普适性规律。

于现阶段的中国出海公司而言,我们需要做的是重新定义场景,接下来的事情就交给现有的 AI 能力了。

非洲经济女学家 Dambisa Moyo 在《Dead Aid》一书中的结束语在此时也非常适合,「The best time to plant a tree is 20 years ago. The second-best time is now.」




参考资料

1、IDC FutureScape:2024年中国数据和分析市场十大预测

2、《AGI万字长文:2023回顾与反思》 普通人的AI自由

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