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随着ChatGPT的爆火，AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术生成内容）也得到了市场的高度关注。
有人曾在去年利用AIGC制作了一幅名为《太空歌剧院》的画作，该作品随后在美国科罗拉多州的艺术博览会上一举夺冠。在更早的2018年，AIGC也曾引起过各界的关注。当时，AIGC创造的画作在佳士得拍卖行以 43.25 万美元成交，成为世界上首个出售的人工智能艺术品。
总的来看，AIGC已经是不可不关注的前沿科技。本期产投家科技沙龙邀请到了蓝色宇宙首席架构师厉天强，分享对AIGC的真知灼见，包括AIGC的发展逻辑，给营销行业带来了哪些影响，营销行业今后的发展会有什么变化，以及蓝色宇宙在这方面的布局等内容。
嘉宾介绍：
厉天强：蓝色宇宙首席架构师
五年阿里巴巴高级大数据运营，历任天猫、手淘、阿里云大数据产品运营，服务多行业数千商家开启消费者大数据运营、淘系新零售跨端消费者运营大数据产品商业化、为大型央国企提供数字化转型中交付大数据平台和分析能力。
十年蓝标从业经历，从传统公关人转型成为数字营销专家，到CRM运营管理专家，到蓝标集团KA首席技术营销官。全面丰富的整合营销战略和实践经验，善于利用技术和数据驱动的数字营销能力，解决研产供销服中的营销传播问题。
AIGC已从实验室走入了大众生活，国内的优势在于应用层面
产投家魏宇奇：AIGC为什么会在2022年、2023年取得这么大的进步？
厉天强：AI其实是长期以来就存在的技术，很多互联网产品和服务都用到了AI。
为什么大家今年开始关注？我觉得是因为他的语言大模型跟大家见面了，以前大家如果用AI或者用算法，你得有一定的代码能力，否则你没办法去了解AI能干什么。而今天的AI可以画画、可以写文章，在他可以做很多事情之后，大家都觉得这件事终于和我有关系了，所以才开始关注。
产投家魏宇奇：AIGC在国内外都发展了很多年，与国外相比，国内的企业目前处于一个什么样的阶段？
厉天强：从底层来讲，AI训练需要三个基础能力。
首先是数据。不管你是什么行业的数据，可能Open AI目前用的量大，他用自生自长的方式做了大量的对话训练。得到微软的投资之后，他又引入了很多搜索引擎的数据，做这类技术的公司，底层上必须是个大数据公司。
其次，需要有足够的计算能力，包括云计算能力、浮点运算能力等。就是说你有了数据之后，你还要有运算和训练的资源。
还有一点就是需要有一个很清楚的使用场景。比如快消行业、汽车行业、金融行业，到底是用他当一个拐棍，还是用他创造一些新的场景？一些新的场景能让我们提效，还是说能让我们颠覆以前的想象，创造出一种新的体验。
说到国内外的对比，我觉得国内国外的差异恰恰是我们的机遇。这个机遇来自中国的互联网特性和特征，这些特征就是海量的数据存储在像百度、阿里、京东、腾讯这样的大厂中。他们如果同时也是云厂商，就会出现像文心一言（注：百度研发的大模型）和通义大模型（注：阿里巴巴研发的大模型）这样的成果，这些都是基于他们在各方面的数据训练出来的。
当然有了AI其实只是完成了一部分，还有发展的空间。举个例子，我们能不能在淘宝上通过AI买东西？大家都知道双11的时候我们算优惠券非常麻烦，未来的双11能不能出现一个AI助手，我给你下个需求，你帮我找到最好的最便宜的商品，你的速度更快，不需要我去抢券，不需要让我去秒杀。
比如说像腾讯有游戏、广告、社交场景，是不是能用AIGC让社交更简单，让我们在玩游戏的时候匹配到更好的玩家，而不是跟一大堆小学生玩王者荣耀，类似这样的场景其实有很多想象力。
基于此，我觉得国内的互联网的这种使用习惯的迭代，远远超过西方的很多国家。所以我觉得虽然现在国外有一些先发优势，但是由于我们是全民的参与互联网的状态，我们在应用迭代这一层上，还是有机会超过他们的。
李开复老师之前提到了AI 2.0，我们现在还处于第一阶段。大家大概知道AI是个什么东西，我们处于相对来讲被动接受AI的过程。当AI从局部的自动化到全部的自动化后，我相信应用层可以反推AI的发展。
产投家魏宇奇：阿里和阿里云之间的关系，是不是符合刚才您说的这个逻辑？
厉天强：阿里云相当于达摩院的一个计算和训练资源的提供方，大家昨天也都看到了阿里的巨大变化（注：阿里巴巴进行了“1+6+N”变革，阿里云被分拆为独立公司）。如果达摩院和阿里云还是两个部门，在一个大经济体内去互动的效率依然会很低。
当然只有云的场景是不够的，一定要跟他的线上电商场景和线下的本地化场景衔接，才能真正出现以商业来推动AI做行业方向训练的事。如果只做这种聊天的AI，我觉得商业化的场景还是比较少的，还是要结合一个能提升消费者体验且能够卖出钱来的场景，对大家才是有意义的。
AIGC对营销行业有重大影响，蓝色宇宙将从三个方面为客户提供服务
产投家魏宇奇：蓝色光标和蓝色宇宙的基因偏品牌营销服务，您结合行业可以讲一讲AIGC带来了哪些改变，公司有没有这方面的规划？
厉天强：AIGC已经让营销行业处于集体动员的一个状态了。蓝色光标的业务其实还是个人力密集型的业务，做大量的营销服务，需要有很多的人力投入去做创意，包括美术、落地执行等。
我们其实在考虑用AIGC去替代大量简单重复性的劳动，但是人的作用还是不可或缺的，我们是希望能够让人释放出来，去做真正该去思考的判断，以及目前的AIGC还做不到的事。
举个例子，我们都说做虚拟人难，为什么难？因为存在巨大的审美差异，包括我们在做虚拟人的过程中，我们先要做2D的原画到3D的建模，从白模到渲染、驱动，整个过程是非常复杂的。我们以前面对客户，就像我们以前拍过的广告片一样，是一个穷举审美的过程，需要大量的人和时间干这个事，我们也可以用AIGC来提高效率。
比如Midjourney（注：AI绘画工具）或者Stable Diffusion（注：AI绘画工具）这样的软件，我们就可以通过很快的方式，可能一两个同学加一两个美术就可以完成以前几十人需要花几个月才能完成的事。他们会从几百张几千张上万张非常内卷的图中找出一张比较好的，通过这样的方式跟客户确定一个方向。
当然，AIGC在商业化过程中也会遇到一些问题。比如说知识产权的问题，比如说科技伦理的问题、法律法规相关的边界问题。我们目前只是把他当做我们整个服务链路中的一环，如果完全用他取代整个服务链路，就会碰到我刚才说的那些问题。
回到行业，蓝色光标也好，客户也好，合作伙伴也好，我们希望能有一个多方共赢的方式。说实话大家都不是为了玩，而是为了商业化。所以在商业化的利益分配和链条方面，我们目前还是用人工+AIGC的方式做。
说到营销传播行业，因为基于元宇宙，我们做营销以前就是所谓的品效合一，现在我把一个真正的虚拟物品和现实物品，通过虚拟空间、虚拟人，包括在里面有各种各样的营销运营方式，更快地结合在一起。
以前大家可能只看过在平面上的直播，未来的直播会比这个东西做得更好。但直播有一个痛点，就是主播如果永远都是一个人，观众就会有审美疲劳。比如说是某个大号，或者像薇娅这样的主播，有人会喜欢，有人会看烦。
未来我们的AIGC可能会基于我们品牌自己自建的用户数据系统，解决这个问题。比如通过系统看到用户以前在什么地方买过什么东西，得出他的购买逻辑，判断用户喜欢什么样的主播，喜欢什么样的语气，可以基于一套AI用千人千面的方式去打造主播。
我们还在想怎么跟客户说，你的消费者运营的预期，你的产品销售的预期，你未来基于AIGC或者AI本身，对于你业务的反馈，对于你研发整个供应链的反馈，这些其实都是对于我们和客户，以及产业和行业来讲都是全新的。
我们现在第一步希望先把所有的一些市面上的AI，有可能被训练的，接入蓝色光标的人货场的元宇宙的业务逻辑。
第二，寻找很多能够基于一些局部的一些训练方向的一些合作伙伴，对行业的一些知识，行业的一些交流，进行针对性的训练，并且推出基于训练的行业解决方案。
在配合上，我们已经有虚拟人、虚拟空间和NLP的一些藏品的内容。营销可能就是一张图，一个人一个故事一个产品，但今天通过AI的千变万化，我们有机会对无数个消费者说无数种内容，卖无数种东西，但其实背后都是一样的商业逻辑。
从业人员都在想哪种商业逻辑是我们的客户最能理解的。因为现在很多客户不明白我们要卖的是什么，他也不明白自己要买的是什么，也不明白自己要花多少钱，用什么样的标准来衡量我买东西是好是坏。所以这个是我们培养客户，培训消费者，培养整个行业的整体过程，我相信一定会变得以前更有想象力，会比以前更快速地达成价值。
产投家魏宇奇：我们了解到蓝色宇宙有三块业务，分别是虚拟人、虚拟空间、虚拟物，可以介绍一下这三块业务？同时是怎么来满足客户需求的？
厉天强：从最基础的方面讲，我们是做所谓的业务元宇宙化，就是你现有做的事情要把他变一种形式，以前是比如说移动互联网的方式，现在用元宇宙的方式，比如用虚拟人替换的那些出问题的明星。
AIGC让我们在文化场景、博物馆场景中，有了很多延展性的东西。大家以前逛博物馆的时候，要么是凭自己的理解去看东西，要么是租一个讲解器，不知道大家是不是期待，比如说有一个历史老师带着你，用一边走一边讲历史的方式为你讲解景观，他不是那种照本宣科的感觉，而是从文物切入讲背后的故事，帮你串联起文物跟时代、人物、其他文物之间的关系。
另外一种可能就是基于一个真正的古人。比如说今天我去一个博物馆里看到了杜甫的诗，能不能把杜甫召唤出来？你写过这么多首诗，这首诗跟你的个人生平，跟你的其他的诗之间，包括跟你的人生经历是不是有很多的关系，你当时怎么想的？当然这个内容肯定跟当时会有点不一样。不过如果可以基于我们的输入和训练，让他可以定向地沟通，就能大幅提升体验。
大家也看到了百度的文心一言和WPS的合作，我们天天跟office相关的工具打交道，天天死磕，如果未来通过AI提升Word、Excel、ppt的效率，对我们来说也是有意义的。
AI会改变内卷的节奏
产投家魏宇奇：从刚才的分享中我联想到了一词，就是内卷，这本质上是无效的竞争太多了，大家都在提倡反内卷，AIGC或者AGI（注：通用型人工智能）或许可以帮助我们打破内卷？想请教两个问题，第一个是AIGC给您带来了哪些启示，第二个是结合所在的企业和行业，AIGC会带来什么新变化。
厉天强：我感觉未来一定是越来越卷的情况，只不过这个卷可能是一个过程，还不是一个结果。
他本来是有一个技能的人，现在他的技能更加完备，自己可以形成小闭环，自己能干以前一个组才能干的事。当AI让大家会做更多的事情之后，可能大家就有更多的机会去选择。我现在只能做一个程序员，我没有办法去做其他事情，当AI给了你更多选择后，你可以选择干其他事情，只不过这个时代还没有到来，这中间可能会经历几代人的时间。我觉得这个卷是被AI带起了节奏，是AI带着你起飞的卷，不是我们以前的那种躺平的卷。
说到AIGC对行业的影响，最近在参加行业的一些会议的时候，发现其实很多的企业，已经在做人员调整了。比如说技术美术这个行业，这是一个比较分裂的行业，他要有对于程序的数理化方面的理性思维，又要有基于美术审美的感性的思维。现在引入了AIGC后，从业者就不用这么分裂了。
以前做策略的人，他比较关注长期价值和短期的结合，现在他可以用AI来做很多的预测。我不知道大家听说过没有，有人在外国让AI来出一个商业计划书，然后说做一个几万亿美元的一个公司，真的就有人投到资了，这个过程被全程直播了。
类似这样的互动，相当于我们可以在一个AI环境中去模拟一个东西，人成为了AI的计算大脑和现实中的一个接口，就是人帮AI去实现他的规划或者预测，然后我们来落地很多事情，然后反推这个AI是不是ok的。有点像一个实验室，从一个容器或者云环境中建立了一个现实社会。
当然除了我们的策略之外，创意、文案、媒介等很多岗位，都在因AI到来而发生变化。人的精力是有限的，AI不会疲劳，他还有传承思维。比如说，以前我可能教别人写PPT，教了之后我还是不知道这个人能把PPT写成什么样。但我今天把这个AI训练完之后，我就非常清楚地知道他后面生成的图是什么样。我们人类以前没有突破的知识和技能的传承，现在AI做到了。
这可能也会对我们的教育模式产生影响，大家先通过AI传承一些东西，你父辈会干的事情，你老师会干的事情，你可以不用去重复了，但是也在一个固定的、好的方向上立刻浮现出来，你在这个基础之上再去训练AI或者去训练自己，达成一个更好的结果。
产投家魏宇奇：感谢厉老师的分享。如果大家对这个话题有兴趣，可以联系产投家，我们长期关注科技、新能源、消费以及企业数字化四大产业，会定期邀请一线投资人、创业者做客节目，与我们分享。如果您对这四个方向感兴趣，或者说有创业的想法，亦或是已经身在其中了，您可以通过扫描下方的二维码联系我们。
