واشنطن – يظل الذكاء الاصطناعي التوليدي في مركز المحادثات في عالمي التكنولوجيا والإعلان، مع استمرار التقدم من عمالقة التكنولوجيا والشركات القابضة للوكالات والاستشارات التسويقية. على الرغم من أنها تسبب بعض عدم اليقين بشأن مستقبل الوظائف، إلا أن المسوقين ينظرون إلى هذه التكنولوجيا أيضًا على أنها بلسم للإرهاق ووسيلة لتعزيز الاستثمار في محتوى المبدعين.
وسط كل هذه التطبيقات والتجارب، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي يواجه مجموعة كبيرة من المشكلات القانونية والمزالق العملية التي يجب على المسوقين التغلب عليها أثناء دمج التكنولوجيا في عملياتهم. كانت هذه المخاوف موضوعًا للجنة في قمة IAB للسياسة العامة والقانونية يوم الثلاثاء (2 أبريل).
وأوضح المشاركون أيضًا بعض الفروق التعريفية التي يجب على المسوقين فهمها، خاصة وأن الوكالات ومقدمي تكنولوجيا الإعلان والمنصات الأخرى تسارع إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي مع إعادة تسمية العلامة التجارية وتسليط الضوء على وظائف الذكاء الاصطناعي التي كانت جزءًا من صناعة الإعلان لأكثر من عقد من الزمن.
قال ديرا نيفين، المدير الإداري لشركة “من المحتمل أنك كنت تستخدم التعلم الآلي والتعلم العميق لتقسيم جمهورك إلى شرائح، ولتطوير ميزانيات الإعلانات، ووضع الإعلانات، وفهم نوع المشاهدين الذي قد يكون أكثر استجابة لأنواع معينة من الإعلانات”. إف تي آي للاستشارات. “لقد تم استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق في صناعة الإعلان لفترة طويلة … والآن بدأنا نرى استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المحتوى.”
الطبخ مع الذكاء الاصطناعي
لفهم الذكاء الاصطناعي، اقترحت نيفين استعارة متحكمة حول الطهي حيث تكون الخوارزميات عبارة عن وصفات، ومدخلات البيانات عبارة عن مكونات، والمخرجات الناتجة عبارة عن طعام جاهز. في حين أن التعلم الآلي هو وصفة بسيطة، فإن التعلم العميق الذي يدفع نماذج اللغات الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي هو أكثر تعقيدًا بكثير. وكما هو الحال في المطبخ، فإن المنتج النهائي يكون بجودة المكونات فقط، والبيانات التي يتم تدريب الذكاء الاصطناعي عليها تحد من فعالية ودقة الإخراج.
وقالت نيفين: “لكي تفهم حقًا نوع الطعام الذي ستحصل عليه عندما تتفاعل الوصفات مع المكونات، فإنك تحتاج في الواقع إلى معرفة ما يوجد في المطبخ ومن يقوم بإعداده”. “ولكن غالبًا ما يكون هناك القليل من الشفافية وراء ما [recipe] هو أو ما هي المكونات. ومن دون أن تعرف ذلك، فإنك لا تعرف أي نوع من الطعام… سيخرج.”
يجب أن تهتم الوكالات والعلامات التجارية بالبيانات التي تدخلها كمطالبات الذكاء الاصطناعي التوليدية بالإضافة إلى المخرجات التي يتم إنشاؤها. عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT، تصبح تلك البيانات جزءًا من مجموعة بيانات الخوارزمية – سواء كانت سرية أو شخصية أو خاصة بأي شكل من الأشكال.
عند النظر في المخرجات، يجب على المسوقين توخي الحذر من المحتوى السياقي الذي يتم إنشاؤه عندما لا يفهم الذكاء الاصطناعي السياق، مما يؤدي إلى مخرجات يمكن أن تكون محرجة للعلامات التجارية. بالإضافة إلى ذلك، في محاولاته لمحاكاة السلوك البشري، يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقر أو “يتصرف” كبشر، مما يؤدي إلى مقاييس أو فهم غير صحيح للمشاركة.
أصبحت “الهلوسة” وسيلة شائعة لوصف المخرجات غير المتوقعة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، لكن نيفين تراجعت عن هذا المصطلح لأنه يعزو الخصائص البشرية إلى التكنولوجيا. تحدث ما يسمى بالهلوسة بسبب الرياضيات والاحتمالات الأساسية؛ فالتكنولوجيا تفعل ما صممت من أجله، ولكنها لا تملك القدرة البشرية على خلق أفكار أصلية.
“لقد جمع الإنسان بين مفهومين للتوصل إلى” Sharknado “. قالت: “لا أعرف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه فعل ذلك. لكن يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتوصل إلى أفلام Sharknado 2 و3 و4 و5 ذات مصداقية كبيرة”.
توليد الفرص
لقد تم التركيز في جزء كبير من العام الماضي على ناقلات التهديد للذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك المخاوف المتعلقة بالناشر وحركة الإعلانات، والتعويض عن إدراج المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر في نماذج اللغات الكبيرة وبروتوكولات الإشارة لتحديد ما ينبغي وما لا ينبغي السماح به للتدريب. نماذج الذكاء الاصطناعي، أوضح ديفيد كوهين، الرئيس التنفيذي لـ IAB، في مقابلة خلال القمة. ومع بدء الصناعة في حل هذه التهديدات، يمكن للعلامات التجارية والوكالات التركيز على ناقلات الفرص.
“كيف يمكننا استخدام كل هذا لتحقيق الكفاءة الإبداعية، وكفاءة سير العمل، وجعل أعمالنا أكثر مرونة وقدرة على التكيف وكفاءة؟ قال كوهين: “هناك أطنان وأطنان من العمل الجاري على الجانب الإبداعي”. “الفرصه [piece] هو ما ستبدو عليه الأشهر الـ 12 إلى الـ 24 المقبلة”.
بالنسبة للمسوقين، قد يتم تقديم بعض هذه الفرص بشكل أفضل من خلال النظر إلى عروض شركات التكنولوجيا التي تحمي سلامة العلامة التجارية بشكل أكثر فعالية من الأدوات التي تواجه الجمهور. على سبيل المثال، يمكن تدريب Adobe ومنصتها Firefly على أصول العلامة التجارية – بدلاً من البيانات المستخرجة علنًا – مما يمنح المخرجات صدى أفضل مع العلامة التجارية، كما أوضح مات سافاري، الشريك في شركة Lowenstein Sandler, LLP، خلال الجلسة. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت شركات مثل Adobe وGoogle وShutterstock عن خطط لتعويض المستخدمين ضد مطالبات الملكية الفكرية لأطراف ثالثة، وحماية العلامات التجارية والوكالات الصغيرة من المخاطر القانونية.
ومع ذلك، أوضح كوهين أن هذه الفرص قد تضطر إلى الانتظار بينما تقوم العلامات التجارية والوكالات بفرز المخاوف الأكثر إلحاحًا، مثل إيقاف ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية، واستراتيجيات بيانات الطرف الأول، ومقترحات Google Privacy Sandbox.
يبقى أن نرى ما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي سيفي في نهاية المطاف بالوعود الأسمى لأكبر معززيه ويكون قادرًا على إنشاء حملات إبداعية عالية المستوى. لقد أحدثت تقنيات أخرى ثورة في أجزاء كثيرة من النظام البيئي الإعلاني بطرق لم تكن تصدق من قبل، ويمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الأداة المعجزة التالية – يومًا ما.
“الجيل القادم سوف يفعل ما نقوم به بطرق جديدة للغاية، ولن أتفاجأ إذا وصلنا إلى الإعلان الدقيق [with AI] قال نيفين: “في مرحلة ما. أنا لا أعرف مدى سرعة حدوث ذلك”.
