簡短回答： AIGC (AI-生成的內容)是generative公司製作的文本,圖像,音頻,視頻或代碼. AI 對於一個企業來說,有益的區別不是模型所能做的,而是哪些內容類型值得這樣做——高量、模板化、多市場的工作,其中每個資產的成本占主導地位,而且從一開始就仍然需要人手。 AIGC 何以如此重要,如何善用它
核心重點
- AIGC代表人工智能生成的內容:在AI模型的幫助下創建的文本,圖像,音頻,視頻和代碼.
- McKinsey 估計的基因 AI 能夠添加$2.6 減爲美元4.4 年產數萬億,投向全球經濟,主要集中在客戶服務,營銷和銷售,軟件開發,以及研究.
- Gartner預計,隨着人們轉向AI聊天機和虛擬代理直接回答,2026年傳統搜索量將下降25%左右.
- 人入評論是將快速AI草稿轉化爲企業實際能夠出版和信任的內容的一步.
- Lifewood 數據技術,成立於 2004,對子基因 AI 產出包括整個內容生命週期的人類驗證、質量保證和多語種審查。
AIGC實際上是什麼意思?
AIGC代表人工智能生成內容:任何內容,包括文字,圖像,音頻,視頻,或軟件代碼,都是在人工智能的幫助下創建的.
如果您已經要求 ChatGPT 起草電子郵件, 從一些輸入的字詞生成圖片, 或讀取軟件所寫的產品描述, 您已經看到 AIGC 正在操作中 。 基因AI 遺傳性人工智能 是它背後的模型類別——一個訓練有素的系統,可以製作新的文本,圖像,音頻或視頻,而不只是分類或檢索已有的內容. OpenAI的,因爲 ChatGPT, Google的,因爲 Gemini 財務報告和已審計財務報表 Microsoft 副駕駛編寫和總結文本; 圖像工具將句子變成藝術; GitHub 副駕駛等編碼助理幫助構建軟件。 模式是一致的: 您給出了普通指令, 即 AI 以秒計生成一個草稿, 並且有人在它出來之前審查它。
企業爲什麼關注AIGC?
企業採用AIGC,因爲它既改變了生產內容的成本,也改變了客戶最初找到公司的方式.
McKinsey 基因估計 AI 增加相當於美元的數額2.6 減爲美元4.4 大部分價值都落在了客戶服務、營銷和銷售、軟件開發以及研究上 — — 與大多數企業每天從事的同樣的工作。 與此同時,客戶發現公司的方式正在轉變:而不是通過搜索結果滾動,更多的人只是要求一個 AI 助手,直接回答一個問題 Gartner 期望傳統的搜索量會下降 。 25% 由 2026 當人們倚靠着 AI 聊天機和虛擬代理商,這樣 AIGC 不僅僅是生產力的詭計——它正成爲企業的新前門,這就是爲什麼 答案引擎優化( AEO),將內容結構化 AI 助手們可以找到並引用它,現在與傳統 SEO.
AIGC實際上如何生產?
良好的AIGC遵循可重複的過程:明確的目標,良好的輸入數據,AI草稿,人文評論,然後出版.
例如,在線零售商設定了一個目標(準確的產品描述),輸入其產品數據,讓AI一夜起草數千個描述,讓編輯們審查這些描述的準確性和語氣,並發表——將任何可疑的東西送回快速解決。 大多數人低估的步驟是第四個: 人工參與審核,在AI到達客戶之前通過受過訓練的人來引導AI輸出的做法. AI是快速的,但並不總是對的,經過訓練的審查者就是將粗略的草稿變成可以信任的內容.
AIGC的四大類型
| 類型 | 創造的 | 每天的事例 | 商業用途 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 文章、電子郵件、摘要 | ChatGPT 起草通訊 | 產品副本,支持答覆 |
| 圖像 | 圖片、設計、圖形 | 由文本提示製作的圖像 | 廣告創意、社交文章、模型 |
| 音頻和視頻 | 語音、剪輯、動畫 | An AI-解說視頻 | 培訓錄像、本地廣告 |
| 代碼 | 軟件、腳本、查詢 | GitHub 副駕駛建議代碼 | 更快的開發、自動化 |
AIGC實際帶來什麼好處?
AIGC的主要好處是速度,規模,成本較低,個性化和全天候可用,收益是可衡量而不是理論性的.
在一項控制的研究中,軟件開發者使用 GitHub 的 AI 助理,副駕駛,完成了編碼任務 55% 與沒有工作的人相比,工作速度更快,收益來自減少重複工作的時間,而不是切割角。 一個更大的例子是Fintech公司Klarna:在早期 2024 編號 AI 助理, 與 OpenAI,在第一個月,大約處理了三分之二的客戶服務聊天。 2.3 無數次對話, 做與工作相當的關於 700 用於全時代理。它縮短了平均分辨率時間。 11 分鐘後到 2 估計利潤將增加約1美元40 ——最清楚的真實世界跡象之一 AIGC 能夠做規模,同時 AI視頻製作管理 適用於需要成品資產而不是原始模型產出的企業。
AIGC帶來什麼風險,如何管理這些風險?
AIGC的主要風險在於AI可能自信地是錯誤的,實際的修補是讓人們負責判斷,而AI則處理大量起草.
令人自信地錯誤輸出的技術術語是: 幻覺 - 一個 AI 用它用來證實事實的同樣保證語氣來描述一些虛假的東西。 2024一家法庭在主要航空公司在 AI 聊天員給客戶提供了不正確的喪偶費信息;在錯誤到達客戶之前,人審員會發現錯誤. AI 也可以吸收其培訓數據中的偏差,錯過品牌的聲音,或在金融和保健等受監管行業中產生遵守問題——這類問題涵蓋在以下領域: AI 內容治理:披露和來源連克拉娜也從中吸取了教訓:到2025年,在AI與20%的談話困難掙扎之後,它悄悄地將複雜和敏感案件的人類特工帶回。 帶走的每個例子都包含在這裏:讓AI處理大量的工作,讓人們負責判斷,這種方法在本文中作了更詳細的闡述。 人性化審查實際上做什麼.
怎麼樣 Lifewood 支助 AIGC 生產?
Lifewood 數據技術結合 AI人類的專業知識的速度 在整個內容生命週期,所以 AI-製作的內容準確、符合要求,並可供真正的客戶使用。
20多年來,在數據處理、人類驗證和 AI 行動(有根據) 2004), Lifewood 管理數據收集、註釋、驗證、清理、質量保證、人員即時審查, RLHF,多語種審查和 AI 模式評價作爲連接步驟而不是單一自動通過。該組合是後面的組合 Lifewood的,因爲 AI視頻和內容製作管理,這就是爲什麼企業評估 AIGC 視頻製作商 尋找類似的一代和人類審查的組合,而不是僅僅尋找一代工具.
| Lifewood 服務 | 做什麼? | 業務影響 |
|---|---|---|
| 數據收集 | 收集各種相關培訓數據 | 改進模式覆蓋 |
| 數據註釋 | 精確的標籤數據供AI學習 | 型號精度較高 |
| 數據驗證 | 對照事實覈實AI的產出 | 少出錯和幻覺 |
| 數據清理 | 刪除錯誤、 重複和噪音 | 數據質量提高 |
| 質量保證 | 試驗性能和安全性 | 增強信任 |
| 人類的跳動 | 在主要檢查站審查專家 | 可靠、品牌內容 |
| RLHF | 人類的反饋訓練 更好的模式 | 更緊密的對齊 |
| 多語種審查 | 驗證各語文的內容 | 精確本地化 |
| AI 模型評價 | 試樣機在開始前就開始 | 自信、低風險發射 |
AIGC接下來要去哪兒?
AIGC正向多式聯運系統發展,代理AI採取行動,而不是僅僅產生草稿,圍繞AI產出進行更嚴格的治理.
內容正成爲多種模式,意思是單一系統可以一起處理文本、圖像和音頻——與團隊權衡相關 AI 視頻本地化的全球市場 將它作爲每個語言的一種工作流程而不是單獨的工具。 代理AI 軟件不僅產生內容而且能夠代表企業採取行動的系統; McKinsey 企業的下一個主要優勢是這一點。 KPMG研究發現,治理和人的監督是企業信任與否的最大因素之一。 AI 共同的線索令人放心,而不是令人震驚——如 AIGC 人性判斷變得更有價值 而不是更少 將自動化與監督相結合的組織 同樣的模式 Lifewood 應用通過 規模質量控制總是能繼續贏的