科技新創公司可能陷入的人工智慧內容陷阱
願意創業的開發者可能無法抗拒將內容生成委託給人工智慧的誘惑。這不是個好主意,這就是原因。
隨著我們繼續見證一場科技革命,人工智慧工具在各個領域似乎變得不可或缺。在科技新創公司的世界裡,許多程式設計師、軟體開發人員和其他人才都希望成長為獨立的企業家,人工智慧內容席捲了整個產業,改變了企業傳達訊息和與客戶互動的方式。
從自動聊天機器人到人工智慧生成的網站內容,人工智慧驅動的解決方案已成為尋求競爭優勢的新創公司不可或缺的工具。
我從事網路內容創作已經十年了。在為新創公司和小型商業公司撰寫文字時,我總是聽到關於人工智慧內容將如何到來並使所有網路作家失業的嗡嗡聲。
在過去的幾年裡,人工智慧終於從預測變成了現實,嵌入了我們生活的各個方面:
如今,人工智慧技術似乎改變了一切:從製造業到客戶服務,它為我們提供了自動駕駛汽車、虛擬助理、自動化機器,應有盡有!
人工智慧內容生成器也在這裡:
權威評論網站會檢查人工智慧寫作服務的有效性。隨著ChatGPT於2022年11月推出,關於它會讓作家變得多餘的討論又有了新的生命。
2023年,大多數內容行銷人員會考慮將人工智慧技術用於成本效益高的行銷活動,而去年這一比例僅為15%。 ChatGPT模仿人類語言的能力給他們留下了深刻印象,他們開始在它的幫助下產生文章。
沒有機會在內容創造、優化和推廣上投入大量預算的科技新創公司或小型企業也可能落入這個陷阱:
事實上,如果人工智慧能夠提供話題性信息,為什麼還要付錢給作家呢?
科技新創公司人工智慧生成內容的問題
人工智慧文字產生器看起來很有吸引力,可以加快內容創建過程,並為您的網站和用於線上推廣您的新創公司的其他管道自動執行此任務。
他們真的非常有幫助。
但有一個問題:
他們無法製作原創內容。相反,像ChatGPT這樣的生成器接受您提供的參數,並使用它們收集網路上已有的相應資訊。是的,這樣的內容可以欺騙抄襲檢查人員,但它沒有原始數據、見解和研究——這些對你的科技網站的專業性、權威性和可信度至關重要。
與經驗一起,你需要這些參數,你的網路聲譽和知名度的利基。
人工智慧產生的內容一般:正如人工智慧寫作工具評論者AcademicHelp所研究的那樣,這些內容可以創建簡單的文字或沒有高品質內容功能的初稿。然而,它不能分享觀點或創建思想領導文章。
此外,人工智慧內容仍然不能寫有爭議的話題:宗教、槍支法律、政治等(儘管對於那些製作科技主題內容的人來說,這可能不是一個選擇,但這仍然是一個需要考慮的事實)。如果你讓機器產生關於這些主題的內容,你可能會得到有偏見或不準確的文字。 (如果技術專家願意透過自己的新創公司來傳達真實性和客戶忠誠度,那就不好了。)
所以,長話短說:
人工智慧內容的核心是預先存在的在線信息,每個人都可以獲得。它不是原創的,如果所有的科技創業網站都積極地使用人工智慧工具進行內容創作,他們很快就會收到帶有任何新資訊的抄襲貼文。
人工智慧內容缺乏原創見解和最新證據,這對技術資訊的相關性和價值至關重要。這樣的文本不能為小眾討論添加任何新內容。
最後但並非最不重要的:
Google認為人工智慧內容違反了他們的指導方針,並將其與垃圾郵件和內容旋轉進行了比較。
以下是Google代表對此的說法:
利用人工智慧技術做好事
我並不是說ai生成的內容沒有存在的意義(或權利)。儘管存在上述缺點,但它仍然可以使行銷人員、內容創作者和技術網站所有者受益:
首先,回答「什麼是」的問題或陳述事實是完美的。如果你的網站有技術或常見問題頁面,可以用它來產生類似維基百科的文字。
其次,像ChatGPT這樣的工具可以幫助技術專家為他們的創業網站撰寫創意,為投資者提供推銷平台,在小眾會議上分享簡報等。人工智慧將產生一些可以作為內容大綱基礎的想法。
第三,對於沒有寫作技能的技術專家來說,這節省了時間,也節省了他們處理網站重複性任務的時間。網站管理面板中的標題和元描述,新技術文章的主題想法和概要,以及在線推廣新創公司的社交媒體帖子——人工智能可以在這裡提供幫助。
或者,一些人工智慧生成的工具對於分析外包專家為你的網站準備的現成文本非常有用:
#例如,我是Grammarly的忠實粉絲,我會檢查我的草稿是否有語法錯誤,並分享我的文字改進建議。雖然人工智慧作家要達到人類作家的水平還有很長的路要走,但它們適合自動化低工作量的內容創作,並節省更多與技術相關的任務的時間。
在你或你的科技創業團隊需要幫助的地方使用AI內容產生器。把它們當作助手,而不是你的內容相關任務的全職執行者。
技術人員不喜歡寫作和所有那些創造性的任務,但在處理啟動和推廣時,他們無法避免。所以請盡你所能正確使用人工智慧內容,它有可能提高開發人員作為許多人信任和選擇的技術專家的知名度和表現。
以上是科技新創公司可能陷入的人工智慧內容陷阱的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S
