生成式人工智能是一种强大的能力，它将从根本上重塑内容的开发方式。
内容团队应该问自己想如何利用生成式人工智能。你可以将哪些内容生成任务委托给人工智能机器人？机器人能很好地完成这些任务吗？
内容生成可分为两种方法：增强生成和自动生成。我们将了解它们的区别，以及熟悉这些概念有何帮助。
在 Kontent.ai，我们相信 AI 应该让您完全控制您的内容。您应该决定适合该任务的控制量。生成式 AI 提供了许多实施方案。选择正确的方案将确保您能够控制您的内容。
增强内容生成和自动化内容生成有何不同
为了理解人工智能如何帮助创造内容，让我们考虑另一个使用人工智能的领域：汽车导航。在过去十年中，汽车制造商一直在研究如何提供自动驾驶汽车。
当然，如今还没有哪辆汽车是真正意义上的无人驾驶汽车。虽然完全自动驾驶是最终目标——让我们在前往目的地的途中可以看电影或小憩一会儿——但实现这一目标的进展是分阶段衡量的。标准机构和监管机构将自动化分为六个级别，从零（无）到五（完全）。
将自动化视为一个连续体 山东省手机号码数据库 可以帮助您的团队评估如何进行内容生成。下表显示了自动驾驶汽车的自动化水平以及内容生成的相应自动化水平。
自动化程度 自动驾驶汽车 内容生成
0 - 无自动化 司机决定一切 完全手动创建内容
1 - 驾驶辅助 设置巡航控制等单个任务都是自动化的 自动单词建议等单一功能
2 - 部分自动化
结合车道居中和自适应巡航控制等任务
自动文本完成和建议改写等组合任务
3 - 条件自动化 可以在交通堵塞等特定情况下接管驾驶 现有内容的变体内容生成
4-高度自动化 没有方向盘，但使用仅限于某些环境 根据特定、可预测的数据输入自动生成内容
5 – 完全自动化 在任何条件下在任何地方导航 通用内容生成能够适当地回答任何请求
广义上讲，当机器人接管决策过程时，自动化就被激活了。有了自动化，任务就完全委托给机器人了。当人们需要对机器人的建议做出决定时，人工智能的帮助可以增强人类的能力。
1-2 级得到增强——个人用户在所有情况下决定所有事情，即使在机器人的帮助下。
3-5 级自动化程度不同——在某些或所有情况下，机器人都会决定生成什么，而无需个人用户监督。
决策完全自动化有多实用？无人驾驶汽车在可预测的环境中可能可行，但在流动的环境中自主导航会变得更加复杂。同样，当环境不是常规和可预测时，内容生成也会变得更具挑战性。
虽然增强内容生成和自动化内容生成之间的概念区别看似学术，但它们却具有实际意义。它们概括了两种利用人工智能的不同方法。你是希望人工智能帮助个人完成任务，还是希望人工智能在无需人类参与的情况下完成任务？
与内容策略的任何维度一样，生成内容会提出有关如何处理内容的问题：
您希望使用生成式人工智能实现哪些目前无法实现的目标？
考虑到您的设置和环境，什么是实用的？
最佳点是能够提供实用且可实施的有用结果的用例。
平衡雄心与可行性
何时使用自动内容生成
您现有的内容开发流程和例行程序将提供线索，说明内容是否可以自动生成。常规且不需要多人提供反馈或质量检查的内容更有可能成为自动生成的候选内容。
询问您当前的内容开发流程：
需要多少人工审核？是简单的检查以确保包含关键陈述，还是需要从不同角度进行解释性判断？所有内容都需要审核，还是抽样检查就能显示质量？
当内容需要由内容创建者以外的人进行审核时，标准是什么？在发布之前审核内容时需要谁参与？
如果新创建的内容不需要外部审核，那么自动化就更有可能实现。团队可能会决定某种内容类型的所有内容都可以自动生成。例如，只要事实数据可用且准确，关于具体事实主题的内容开发就可以轻松实现自动化。当前的审核可能只是为了检查事实的准确性，确保在重新输入或粘贴来自其他地方的数据时没有出现任何乱码。自动化将消除这些质量问题，使人工审核变得没有必要。
成功实现内容自动生成需要输入和输出都是可预测的。在实施提示后，团队通过测试知道输出是可靠的。一旦设置好，人们通常不需要检查它。可以设置一个单独的任务，使用大型语言模型 (LLM) 对 LLM 生成的输出进行评分或评估，从而提供额外的检查。如果输出未通过测试，则可以将其标记为异常，以供人工审查。
自动内容生成是自主内容生成的前奏，无需规划——预先训练的大型语言模型知道它需要的一切，无论人们如何提问或提出请求，它都能清晰、准确、简洁地传达这些信息。这是 5 级能力，就像完全无人驾驶的汽车一样，目前还无法实现。
当某些内容需要定期外部审核时，团队应记录管理现有审核流程的参数，例如需要哪些专业知识以及审核期间应用哪些标准。这些参数将被转化为机器人要遵循的规则。
何时使用增强内容生成
在大多数情况下，人们仍然需要积极参与内容开发。在人工智能术语中，这被称为“人机互动”。
尽管增强内容生成需要人们手动完成某些任务，但与手动内容开发相比，它仍然可以节省时间并提高质量。麻省理工学院研究人员在《科学》杂志上发表的一项针对 400 多名专业人士的新研究发现，“ChatGPT 大大提高了生产力：平均所需时间减少了 40%，产出质量提高了 18%。” 生成式人工智能工具可以帮助各种员工。技能较差的作家大大提高了质量，而技能熟练的作家则大大加快了产出速度。
通过增强内容生成，机器人可以充当副驾驶或合作者，提出建议和问题，但从不指示如何创建最终的内容。
增强内容生成比自动内容生成提供了更大的灵活性，但它需要更多地考虑如何将其纳入作者、编辑和其他用户的工作流程。自动内容生成可以绕过用户的参与。相比之下，增强内容生成则积极地与用户互动。用户体验成为成功采用的关键因素。没有人愿意使用提供不合时宜或有针对性建议的烦人的侵入式机器人。
增强内容生成工作流程
用户可以在与机器人的协作中扮演不同的角色，充当发起者或响应者，以各种方式参与输入和输出：
提示（请求）可能是由其他人预先确定的，由机器人根据上下文信息建议的，或者完全由用户编写的。
完成（内容输出）可能是最初由机器人起草的，也可能是随后由机器人重写。
当用户收到建议时，他们可以选择接受或拒绝，或者他们可能会得到多个选项。他们可能有权完全忽略建议并做出自己的选择。
增强内容生成可以关联一系列工作流程。这些工作流程反映了轮流的不同顺序。机器人可以准备内容供人们审阅，也可以批评或重新制作人们准备的内容。人类可以编辑机器人的输出，机器人也可以编辑人类的输出。
决定在不同的内容生成场景中何时调用人工智能。机器人决定何时提供帮助，还是用户向机器人寻求帮助？
机器人可以在内容开发的开始、中间或结束时参与。可以使用三种工作流程和交互模式。
机器人发起：机器人可以通过生成初稿或提出第一张图片来开始内容开发。然后，编辑可以检查输出并在必要时进行改进。如果机器人在创建所需输出方面取得了很大成功，它将负责大多数决策，这些决策由与机器人一起工作的人确认。
人类发起：作者或设计师开发初始内容，然后由机器人检查并可能进行改进。在这种模式下，机器人扮演编辑的角色。人类负责与内容开发相关的大部分决策，但机器人将根据定义的标准确认这些决策，并可能提出更改建议。
人机协作：这种模式涉及角色平衡，人类和机器人都会做出影响内容生成方向的决策。人工智能聊天机器人允许编辑与他们进行对话，使他们能够对提示和输出提供持续的反馈。例如，作家可以要求机器人自动提供开始提示的建议，以构建要解决的问题，然后选择看起来最有希望的问题。通过迭代反馈，作家可以慢慢构建反映其意图的输出。
生成式人工智能也开始被用于视频开发，无论是在前期制作（帮助定义叙事和脚本）还是后期制作（序列和声音编辑、标题和图形）。在更具体的用例中，生成式人工智能用于将文本转换为视频，其中图像或合成头像表达口头文本叙述和音乐。
生成式 AI 内容开发流程可能涉及 AI 机器人和编辑者之间的大量来回沟通。当 AI 机器人参与人力密集型任务时，AI 工具必须适应创作环境。尤其是对于高频任务，拥有原生 AI 功能（而不是集成的第三方插件）将提供更无缝的体验。
