简短回答： AIGC (AI-生成的内容)是generative公司制作的文本,图像,音频,视频或代码. AI 对于一个企业来说,有益的区别不是模型所能做的,而是哪些内容类型值得这样做——高量、模板化、多市场的工作,其中每个资产的成本占主导地位,而且从一开始就仍然需要人手。 AIGC 何以如此重要,如何善用它
核心要点
- AIGC代表人工智能生成的内容:在AI模型的帮助下创建的文本,图像,音频,视频和代码.
- McKinsey 估计的基因 AI 能够添加$2.6 减为美元4.4 年产数万亿,投向全球经济,主要集中在客户服务,营销和销售,软件开发,以及研究.
- Gartner预计,随着人们转向AI聊天机和虚拟代理直接回答,2026年传统搜索量将下降25%左右.
- 人入评论是将快速AI草稿转化为企业实际能够出版和信任的内容的一步.
- Lifewood 数据技术,成立于 2004,对子基因 AI 产出包括整个内容生命周期的人类验证、质量保证和多语种审查。
AIGC实际上是什么意思?
AIGC代表人工智能生成内容:任何内容,包括文字,图像,音频,视频,或软件代码,都是在人工智能的帮助下创建的.
如果您已经要求 ChatGPT 起草电子邮件, 从一些输入的字词生成图片, 或读取软件所写的产品描述, 您已经看到 AIGC 正在操作中 。 基因AI 遗传性人工智能 是它背后的模型类别——一个训练有素的系统,可以制作新的文本,图像,音频或视频,而不只是分类或检索已有的内容. OpenAI的,因为 ChatGPT, Google的,因为 Gemini 财务报告和已审计财务报表 Microsoft 副驾驶编写和总结文本; 图像工具将句子变成艺术; GitHub 副驾驶等编码助理帮助构建软件。 模式是一致的: 您给出了普通指令, 即 AI 以秒计生成一个草稿, 并且有人在它出来之前审查它。
企业为什么关注AIGC?
企业采用AIGC,因为它既改变了生产内容的成本,也改变了客户最初找到公司的方式.
McKinsey 基因估计 AI 增加相当于美元的数额2.6 减为美元4.4 大部分价值都落在了客户服务、营销和销售、软件开发以及研究上 — — 与大多数企业每天从事的同样的工作。 与此同时,客户发现公司的方式正在转变:而不是通过搜索结果滚动,更多的人只是要求一个 AI 助手,直接回答一个问题 Gartner 期望传统的搜索量会下降 。 25% 由 2026 当人们倚靠着 AI 聊天机和虚拟代理商,这样 AIGC 不仅仅是生产力的诡计——它正成为企业的新前门,这就是为什么 答案引擎优化( AEO),将内容结构化 AI 助手们可以找到并引用它,现在与传统 SEO.
AIGC实际上如何生产?
良好的AIGC遵循可重复的过程:明确的目标,良好的输入数据,AI草稿,人文评论,然后出版.
例如,在线零售商设定了一个目标(准确的产品描述),输入其产品数据,让AI一夜起草数千个描述,让编辑们审查这些描述的准确性和语气,并发表——将任何可疑的东西送回快速解决。 大多数人低估的步骤是第四个: 人工参与审核,在AI到达客户之前通过受过训练的人来引导AI输出的做法. AI是快速的,但并不总是对的,经过训练的审查者就是将粗略的草稿变成可以信任的内容.
AIGC的四大类型
| 类型 | 创造的 | 每天的事例 | 商业用途 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 文章、电子邮件、摘要 | ChatGPT 起草通讯 | 产品副本,支持答复 |
| 图像 | 图片、设计、图形 | 由文本提示制作的图像 | 广告创意、社交文章、模型 |
| 音频和视频 | 语音、剪辑、动画 | An AI-解说视频 | 培训录像、本地广告 |
| 代码 | 软件、脚本、查询 | GitHub 副驾驶建议代码 | 更快的开发、自动化 |
AIGC实际带来什么好处?
AIGC的主要好处是速度,规模,成本较低,个性化和全天候可用,收益是可衡量而不是理论性的.
在一项控制的研究中,软件开发者使用 GitHub 的 AI 助理,副驾驶,完成了编码任务 55% 与没有工作的人相比,工作速度更快,收益来自减少重复工作的时间,而不是切割角。 一个更大的例子是Fintech公司Klarna:在早期 2024 编号 AI 助理, 与 OpenAI,在第一个月,大约处理了三分之二的客户服务聊天。 2.3 无数次对话, 做与工作相当的关于 700 用于全时代理。它缩短了平均分辨率时间。 11 分钟后到 2 估计利润将增加约1美元40 ——最清楚的真实世界迹象之一 AIGC 能够做规模,同时 AI视频制作管理 适用于需要成品资产而不是原始模型产出的企业。
AIGC带来什么风险,如何管理这些风险?
AIGC的主要风险在于AI可能自信地是错误的,实际的修补是让人们负责判断,而AI则处理大量起草.
令人自信地错误输出的技术术语是: 幻觉 - 一个 AI 用它用来证实事实的同样保证语气来描述一些虚假的东西。 2024一家法庭在主要航空公司在 AI 聊天员给客户提供了不正确的丧偶费信息;在错误到达客户之前,人审员会发现错误. AI 也可以吸收其培训数据中的偏差,错过品牌的声音,或在金融和保健等受监管行业中产生遵守问题——这类问题涵盖在以下领域: AI 内容治理:披露和来源连克拉娜也从中吸取了教训:到2025年,在AI与20%的谈话困难挣扎之后,它悄悄地将复杂和敏感案件的人类特工带回。 带走的每个例子都包含在这里:让AI处理大量的工作,让人们负责判断,这种方法在本文中作了更详细的阐述。 人性化审查实际上做什么.
怎么样 Lifewood 支助 AIGC 生产?
Lifewood 数据技术结合 AI人类的专业知识的速度 在整个内容生命周期,所以 AI-制作的内容准确、符合要求,并可供真正的客户使用。
20多年来,在数据处理、人类验证和 AI 行动(有根据) 2004), Lifewood 管理数据收集、注释、验证、清理、质量保证、人员即时审查, RLHF,多语种审查和 AI 模式评价作为连接步骤而不是单一自动通过。该组合是后面的组合 Lifewood的,因为 AI视频和内容制作管理,这就是为什么企业评估 AIGC 视频制作商 寻找类似的一代和人类审查的组合,而不是仅仅寻找一代工具.
| Lifewood 服务 | 做什麽? | 业务影响 |
|---|---|---|
| 数据收集 | 收集各种相关培训数据 | 改进模式覆盖 |
| 数据注释 | 精确的标签数据供AI学习 | 型号精度较高 |
| 数据验证 | 对照事实核实AI的产出 | 少出错和幻觉 |
| 数据清理 | 删除错误、 重复和噪音 | 数据质量提高 |
| 质量保证 | 试验性能和安全性 | 增强信任 |
| 人类的跳动 | 在主要检查站审查专家 | 可靠、品牌内容 |
| RLHF | 人类的反馈训练 更好的模式 | 更紧密的对齐 |
| 多语种审查 | 验证各语文的内容 | 精确本地化 |
| AI 模型评价 | 试样机在开始前就开始 | 自信、低风险发射 |
AIGC接下来要去哪儿?
AIGC正向多式联运系统发展,代理AI采取行动,而不是仅仅产生草稿,围绕AI产出进行更严格的治理.
内容正成为多种模式,意思是单一系统可以一起处理文本、图像和音频——与团队权衡相关 AI 视频本地化的全球市场 将它作为每个语言的一种工作流程而不是单独的工具。 代理AI 软件不仅产生内容而且能够代表企业采取行动的系统; McKinsey 企业的下一个主要优势是这一点。 KPMG研究发现,治理和人的监督是企业信任与否的最大因素之一。 AI 共同的线索令人放心,而不是令人震惊——如 AIGC 人性判断变得更有价值 而不是更少 将自动化与监督相结合的组织 同样的模式 Lifewood 应用通过 规模质量控制总是能继续赢的