GPT-4掀起AIGC應用狂潮，從技術到產品，再到普及應用，在這個過程中 AIGC完全配得上“爆發”這個詞。
本文將從AI的局限性、以及如何正確調試AI入手，帶你揭開AI的神秘面紗。
與 AI 相關的概念有很多，容易讓人混淆，其中最主要的是 GPT、文本類 AIGC、人工智能。由下圖可知，這 4 個概念之間是逐層包含的關系。
首先要明確一點，AI只是時代賦予我們的新工具，AI并不“包治百病”，也存在很多局限性。
●?缺乏真正的創造性：AIGC 可以生成豐富的內容，但它只能根據已有的數據進行模式學習和內容生成，無法像人類一樣進行真正意義上的從?0?到 1 的創造。
●?很可能出錯：AIGC 非常強大，但它依舊會犯錯，而且不可控。有些錯誤很明顯，有些錯誤隱藏得很深。例如，AIGC 給出一個鏈接，這個鏈接可能是空的；AIGC 給出一個解釋，但可能是錯誤的。這類問題，從原理上不可能完全解決。
●?存在文化甚至種族偏見：這類問題的根源是訓練材料中隱藏著偏見，這個問題也很難從根本上解決。
●?版權風險：由于 AIGC 生成的內容是基于已有的數據進行學習后生成的，因此在使用這些數據時可能存在版權問題。另外，人類投入智力和精力生成的內容，很可能在我們不知情的情況下被服務商用作訓練大模型的素材，這就會進一步加大版權風險。
●?隱私和安全風險：大多數情況下，我們都是通過遠程的方式來使用 AIGC 服務商的服務的。服務商可以完全掌握我們提的問題、做的操作、生成的內容，這就會讓隱私和商業秘密面臨泄露的風險。
先了解它的局限性，才能更好地熟悉并掌握這個新工具，避免被AI生成的內容“欺騙”。
“ AIGC 這么強，為什么我還要學怎么用？直接問它不就好了？”這是初學者經常存在的疑問。
AIGC 確實強大，甚至在某些方面已經超過了人類。
但是?AIGC?無論多么強大，都不可能直接掌握用戶的獨特信息和精確需求。我們當前需要什么，有什么具體要求，必須清晰地告訴 AIGC。如果沒有清晰表達，AIGC 就只能去猜測或者用常規的需求來替代。
若是碰巧遇到了你想要的需求，那效果就很好，但若是沒遇到那你的體驗就會非常差。
怎么向AI準確描述你的需求，就是零基礎小白學習AI知識和使用AI工具的有效第一步。
在這里，給初學者推薦SWIFT 雨燕法。
第一步，描述場景。描述場景是生成優質文本的前提。描述場景包括角色身份設定、環境描述等。
新手總是迫不及待地提出要求：“給我寫一個營銷計劃”“給我列出本周的短視頻選題”“給我做一個品牌傳播方案”……卻不知如果沒有描述清楚場景，AIGC 根本無法給出合適的答案。
要初步掌握描述場景的方法，可以先做“一句話練習”。寫這句話時，只提供場景信息，不提需要什么內容，最好能夠結構化表達。告訴 AIGC 我是誰，我處于什么環境中，我有什么任務需要完成。
舉個例子：我是公司的小紅書賬號運營人員，公司新推出了適合全天穿著的瑜伽褲，我需要在小紅書上為新產品做宣傳。
第二步，表達需求。完成場景描述后，我們就可以表達需求了，也就是向 AIGC工具明確提出我們需要什么樣的文本。與描述場景一樣，我們對需求的表達也要清楚、細致，包括性質、用途、篇幅、樣式等多個維度的信息。
●?計劃書、合同、小紅書文章、短視頻腳本、JavaScript?代碼……這是性質。
●?用于某活動的宣傳，這是用途。
● 2000?字左右、15 秒左右……這是篇幅。
●?加 上 序 列 號， 用 表 格 形 式 輸 出， 用?Markdown?格式輸出……這是樣式。
這些詞匯從不同角度描述了對內容的需求，幫?AIGC?充分理解我們需要什么。如果沒有這些表述，AIGC 就會按自己的理解來“補齊”需求信息。
記住，AIGC?很可能犯錯，有些錯誤很明顯，有些錯誤隱藏很深。所以，對于驗收成果，人永遠不能放松警惕。經驗告訴我們，只要你一放松檢查，錯誤就可能發生。
第三步，進行驗收。對生成的文本進行驗收時，要根據我們的意圖來判斷生成內容的質量。驗收之后，有 3 種情況：
1）內容符合預期。若是對?AIGC?生成的文本基本滿意，就可以終止與 AIGC 的交互了。將文本導出，進入下一個工序。注意，這里所謂的“滿意”是打一定折扣的，要想盡可能接近我們的終極要求，往往需要與 AIGC 進行多輪交互。如何精確地控制 AIGC 輸出的結果，一直是一個難題。交互的次數太多會影響效率，但是太少又會影響質量。這時就需要我們有折中思想，有妥協意識。例如：我們用 GPT 生成一篇公眾號文章，經過多輪交互，已經很接近我們的需求了，這時我們就可以認為已經達到了“理想”結果。將文本導到公眾號文章編輯器里，再加上一個自己剛剛收集的案例，再調整幾處措辭和小標題，就可以發布了。后面這些動作如果一定要讓 GPT 來實現，反而會花費更多的時間。
2）方向不對，重新提問。有時我們會發現，AIGC?生成的文本和我們想要的方向完全對不上。此時我們可以直接放棄當前內容，重新提問。重新提問就是重新描述場景，重新提需求。剛開始使用文本類 AIGC 工具時，這種情況比較多。等到我們熟練了，掌握了更好的方法，大方向不對的情況就很少出現了。
3）方向正確，還想迭代。大方向是對的，但離理想的狀況還有較大差距。這時我們要做的就是繼續對話，根據需要補充或調整場景描述和需求描述，以便生成更優質的文本。
關于SWIFT 雨燕法的詳盡使用辦法，以及其他調試文本類、視覺類大模型方法，在《AIGC重塑營銷》一書有詳細表述，感興趣的讀者歡迎購書學習。
本文來源：綜合《AIGC重塑營銷》，圖片來源：原創
責任編輯：王瑩，部門領導：寧姍
發布人：呂重江
