✍️ Изначально эта статья была опубликована как часть моего нового информационного бюллетеня Substack Marketing Mind Meld. Подпишитесь на еженедельные маркетинговые новости!
Эта статья также относится к модели машинного обучения под названием GPT-3, которая набирает популярность в мире технологий - настоятельно рекомендую прочитать эту разбивку из блога Technically, если вы хотите получить краткое руководство.
Когда я учился на втором курсе IBM, я экспериментировал с инструментом аналитики в нашем офисе, который позволял вводить простые предложения и анализировать тон этих предложений.
Этот инструмент, созданный на базе IBM Watson - суперкомпьютера IBM, предназначенного для понимания человеческого языка, побудил меня добавить обратную связь, которую я хотел бы дать своему коллеге, и вернул тон этой обратной связи.
Отчасти из любопытства, а отчасти для того, чтобы подшутить над системой, я добавил что-то в просторечии положительное, которое я бы сказал своему коллеге: «Я бы убил, чтобы Кевин снова стал моей командой».
Как и ожидалось, система вышла из строя. Ужасный тон. Очень отрицательный отзыв.
Ему приучили коннотацию вокруг слова «убивать», и он действовал так, как и следовало ожидать, но с самого начала он преподал мне очень важный урок: Всегда есть причина для здорового скептицизма по отношению к искусственному интеллекту.
Что такое GPT-3 и почему это волнует людей?
Если вы были в Твиттере или следили за новыми технологиями, возможно, вы слышали немного о GPT-3, новом инструменте машинного обучения, выпущенном в бета-версии лабораторией разработки искусственного интеллекта OpenAI. Инструмент разработан для создания высококачественного текста и кода с небольшими вводными данными, что сводит с ума некоторые возможности.
Возьмем, к примеру, этот - вы можете описать макет, и GPT-3 буквально создаст для вас стилизованный веб-сайт.
Это становится еще более странным - я читал статью в блоге об Open AI и GPT-3, в которой, как выяснилось, был такой поворот сюжета:
Признаюсь: я не писал вышеупомянутую статью. Я не проводил подобных экспериментов, размещая сообщения на bitcointalk (на самом деле, я не пользовался этим форумом уже много лет!). Но я сделал это в собственном блоге! Эта статья полностью написана GPT-3. Вы смогли его распознать? Вчера я получил доступ к OpenAI API и публикую невероятные результаты в твиттере. Это сообщение в блоге - еще одна попытка показать огромную чистую мощь GPT-3.
Автор просто сделал краткую биографию с несколькими небольшими примерами и скормил ее модели. Благодаря функции, известной как обучение с несколькими выстрелами, практика обучения с очень небольшим объемом обучающих данных, модель сделала все остальное 🤯
При оценке 175 миллиардов параметров текста GPT-3 на данный момент эффективно поглотил большую часть того, что было написано в Интернете - и определенно немного странно думать, что некоторые из того, что мы могли бы прочитать через несколько лет, может быть полностью написано изучая модели.
Итак, люди несколько взволнованы. Испуганный. Оптимистичный. Скептически настроен. Твиттер изобилует самореализующимися пророчествами об ИИ. Назовите эмоцию, скорее всего, ее спровоцировал GPT-3.
Итак, хотя это легко вызвать эмоции по этому поводу, чего оно на самом деле стоит в маркетинге?
Может ли GPT-3 действительно изменить маркетинг?
Сейчас я работаю в сфере маркетинга и, вероятно, далеко не в силах говорить о машинном обучении. Я даже не могу начать рассказывать вам, как делать листы Excel, которые выводят генеративный текст.
Но когда люди кричат об апокалипсисе роботов и замене людей, это заставило меня задуматься о мире маркетинга. Подвержены ли риски какие-либо маркетинговые вакансии? Усиленный? Удаленно возмущены?
Во-первых, важно осознавать ограничения такой модели, как GPT-3. В статье о модели команда выложила много:
- Образцы GPT-3 все еще иногда повторяются, начинают терять связность в достаточно длинных отрывках, противоречат сами себе и иногда содержат предложения или абзацы, не являющиеся последовательными.
- В тех случаях, когда модель на самом деле не знает, GPT-3 может попытаться заставить случайные ответы, которые грамматически правильны, но на самом деле не имеют смысла.
- Языковые модели, такие как GPT-3, не основаны на других областях опыта, таких как видео или физическое взаимодействие в реальном мире, и, следовательно, не имеют большого количества контекста о мире.
- Он сохраняет предвзятость данных, на которых его обучали, - предубеждения в данных, которые могут привести к тому, что модель будет генерировать стереотипный или предвзятый контент.
Как отметила Анн-Лор Ле Канфф в своем блоге о GPT-3 и производительности, GPT-3 не может отвечать на вопросы, которые никогда не задавались в Интернете, и не может предлагать инновационные решения, требующие уникальных мыслей.
Это возвращает меня к маркетингу - генеральный директор Reforge Брайан Бальфур опубликовал в Linkedin интересный пост о вариантах использования в маркетинге и продукте, в котором всплыло множество первоначальных вариантов использования, которые я имел в виду:
- Сообщения в блоге и создание контента (в 10 раз больше SEO!)
- Краткие объявления
- Исследование аудитории
- Создание целевой страницы
- Мозговой штурм (слоганы, темы, текст объявления и т. д.)
Но ограничения сразу же усложняют доверие к большей части маркетинга, генерируемого ИИ, который распространяется на людей - любой текст, созданный GPT-3, приведет к собственной цепочке вопросов и головной боли при копировании:
- Учитывает ли этот текст динамический характер всех сегментов аудитории?
- Учитываются ли в этой копии новые входные данные о демографических данных?
- Учитывает ли эта копия реальные проблемы, с которыми сталкиваются люди?
- Случайно ли эта копия использует аналогичный язык или плагиат?
- Действительно ли эта копия интересна?
Вспомните вышеупомянутое сообщение в блоге, написанное GPT-3, и прочтите его.
Возьмем, к примеру, это предложение:
Недавно я смотрел подкаст о том, как OpenAI построил свою последнюю языковую модель, и это заставило меня задуматься, что можно сделать с такой системой. Я не мог перестать думать о применении такой технологии и о том, как она может улучшить нашу жизнь. Я думал о том, как круто было бы создать сервис, похожий на Twitter, где единственными постами будут выходы GPT-3.
Люди на самом деле так говорят?
Кому-нибудь нравится читать полные предложения, которые начинаются с повторяющегося синтаксиса?
Стоит ли жертвовать реальным человеческим голосом из-за экономии производительности и потенциального увеличения трафика благодаря горному быстрому контенту?
Некоторое время назад я видел видео с несколькими композиторами из диснеевских фильмов , где Алан Менкен делился историями о написании заглавной песни для Красавицы и чудовища. Все композиторы задумались (1:08) над следующей лирикой в бридже:
«Разве это не потрясающе? Это моя любимая часть, потому что - вы увидите. Здесь она встречает Прекрасного Принца, но не узнает, что это он…
Лин-Мануэль Миранда вставляет: «В этом нет смысла. Компьютерная программа не могла этого написать. Но он расскажет вам все, что вам нужно знать о Белль. Она не может дождаться, чтобы сказать тебе ».
Эта цитата была у меня в голове, когда я писал о GPT-3 и маркетинге.
Человеческое взаимодействие должно звучать искренне. В нем должны быть промахи, оплошности и идиосинкразии, которые могли бы быть у нормального человека. В маркетинге очень много внимания уделяется личности, пониманию и воплощению изобилия, несовершенства и рассеянных мыслей, которые компьютер просто не мог понять, когда обучался искусству совершенствования языка.
Хотя GPT-3 является многообещающим в будущем, я скептически отношусь к его использованию в маркетинге.
Нет лучшего способа узнать о недостатках человеческой аудитории, чем быть настоящим человеком.
В настоящее время я работаю специалистом по маркетингу в Livongo из района Залива и с удовольствием делюсь своими мыслями о росте, карьере и личными анекдотами. Еще я люблю бессмысленные споры (посмотрите рейтинг лучших фри в фастфуде) и трачу дни на поиски лучшего супербуррито в Сан-Франциско. Все мнения мои собственные. Свяжитесь с нами здесь или через @kushaanshah в Твиттере.
Получите доступ к экспертному обзору - Подпишитесь на DDI Intel
