ChatGPT: 增强公关还是替代专家？
内容创作的发展在最近几年中已经加速，其中ChatGPT发挥了重要作用。这款由人工智能驱动的聊天机器人通过简单的提示生成各种格式的内容，引发了人们对其对就业和生产力的影响，特别是在公共关系部门。这种转变最近取得了重大进展。如今，文章、PowerPoint演示文稿和研究材料可以通过简单在聊天机器人界面中输入文本提示来轻松访问。
生成式人工智能是如何工作的？
聊天机器人作为一个概念已经存在很长时间了。Eliza 是第一个这种程序，由麻省理工学院计算机科学家 Joseph Weizenbaum 于 1966 年创建，旨在模仿与心理治疗师的对话。令人惊讶的是，与脚本互动时，程序引发了参与者的情感反应。这一观察到的现象引发了“Eliza 效应”一词；它指的是人们将计算机行为与人类行为联系起来的无意识倾向。
自那时起，许多生成式人工智能工具已经发布用于非营利应用，例如ChatGPT，以及用于商业用途——Google BARD和Google BERT。许多这些大型语言模型具有创作内容的能力——如博客文章、文章和社交媒体帖子、产品描述和评论、摘要和重写文本、翻译和校对内容。
聊天 GPT-3 是通过大量的句子和数据训练的，用来预测句子中后续的单词。根据 OpenAI，这种无监督学习过程使用了来自书籍、网页文本、维基百科、文章和其他在线资源约 570 GB 的数据。该系统具有 1750 亿参数，并已经以 3000 亿词作为输入进行训练。这种训练使得模型能够生成既连贯又与上下文相关的文本。尽管 OpenAI 没有透露聊天 GPT-4 的内部工作原理，专家现在认为可能采用了类似的方法。
谷歌领导的一项学术研究提供了对典型Transformer使用的机制的详细说明。基本上，语言模型依赖于“令牌”来理解和生成文本。一个令牌可以是一个单字符，也可以是一个整个单词。通过这种方式，模型解释用户的文本输入，将其分解成令牌并生成单词序列，以预测基于训练数据的最准确的响应。
企业传播中的人工智能挑战
虽然ChatGPT已展示出生成类似人类文本的印象深刻能力，但关于ChatGPT对劳动力的影响已经出现了讨论和预测。根据麦肯锡的研究，生成式人工智能和其他技术可能自动化60-70%的任务，特别是那些使用自然语言的任务，这些任务占工作时间的25%。这项技术，特别是将改善基于知识的工作，对需要更高教育水平和薪酬的角色将产生重要影响。
与此同时，美国和欧盟倡导对生成式人工智能实施更严格的监管，强调透明度和数据保护的必要性。因此，将像ChatGPT这样的技术整合到企业通信中的挑战更为重大。这是一个需要准确性、全面研究和恰当语调的领域，突出了潜在数据隐私侵犯所带来的障碍。用户可能会无意中向聊天机器人披露敏感信息，从而引发对信息存储和再利用以及如何影响ChatGPT学习数据库的担忧。这种不确定性也延伸到可能访问私密数据的第三方开发人员身上。
ChatGPT的输出可靠性也受到质疑。由于AI的知识来源于现有数据模式，可能会无意中产生不准确或误导性信息，必须进行严格的事实核查，特别是针对数据为中心的分析。数字权利活动家Samantha Floreani在《卫报》在线发表关于人工智能生成内容增加可能导致新闻标准降低的担忧。由于AI模型相互训练，可能带来“突变新闻”的前景，这凸显了利用人工智能进行内容创作对警惕和道德责任的紧迫需求。
ChatGPT对历史数据的依赖限制了它处理实时信息或私人内部公司细节的能力，导致可能过时或缺乏重要背景的回应。还存在剽窃的风险，因为人工智能可能会生成与受版权保护的材料极为相似但没有明确归属的内容。
AI的训练材料中固有的偏见可能会影响其回应，反映在源文本中嵌入的偏见。此外，ChatGPT倾向于冗长和重复，可能会削弱其回应的真实性和准确性，通常缺乏人类沟通中典型的情感共鸣和个人化的特点。
公司如何使用生成式人工智能
波士顿咨询集团进行的一项调查显示，高管对人工智能持谨慎乐观态度，大多数人预测至少需要两年时间才能走“超越炒作”的道路。尽管采用速度缓慢，仅约12%的美国公司声称正在使用人工智能，但商业领域的生成式人工智能景观丰富多样，预示着组织在创新和效率方面的方式出现了转折。
例如，辉瑞，世界上最大的制药公司，推出了一个名为Charlie的生成式人工智能平台，以公司的联合创始人命名，以大幅扩展辉瑞的内容创作能力和沟通效率。该平台旨在生成数字内容，起草针对特定受众的医学文章，以及事实核查和法律审查。Charlie与公司品牌的媒体分析集成，洞察主要竞争对手的见解以及来自各个网站的数据。根据辉瑞的客户参与平台和技术副总裁比尔·沃普尔的说法：“整个想法是如何加快我们的内容创作，从而创造出既能引起医疗提供者共鸣，又能引起患者共鸣的消息”。
生成式人工智能还有巨大潜力改变银行业，正如摩根大通银行部署了超过300个人工智能用例所证明的那样。同样地，凯捷集团通过使用谷歌云的生成式人工智能开发了超过500个行业用例的倡议，拜尔公司宣称拥有超过700个用例，突显了生成式人工智能解决方案的广泛适用性和可扩展性。
根据《福布斯》（7）的报道，《纽约时报》、《卫报》、BBC、彭博社和路透社等出版物都纷纷开始使用生成式人工智能来创作文章。此外，Netflix和谷歌也在利用这项技术加快内容的制作，包括个性化电影预告片和自动化新闻报道。
这股创新浪潮得益于一批新型工具制造商，如Synthesia和Writesonic，它们能以无与伦比的效率和定制化创作视频和文字内容。此外，流行的写作助手，包括Grammarly、Jasper、Hemingway App和ProWritingAid也已借助人工智能得以转变。这些工具已经超越基本的语法和风格检查，现在还包括能够适应甚至模仿用户个人写作风格的功能。
人工智能对公关的影响
当代公共关系领域正在逐步而预期地向整合人工智能方向发展。2023年5月对303名公关专业人士进行的一项Prowly民意调查发现，63%的人支持将人工智能纳入他们的工作流程，表明他们准备好管理数字革命。
根据公共关系特许学会（CIPR）的全面研究《如今比以往更需要人类》，目前人工智能(AI)支持大约40%的公关任务，在转录、媒体监控和新闻稿发布等领域提高了效率。不同工作领域的AI支持范围从20%到60%不等，其中数据分析和社交媒体管理从AI技术获得最高平均支持(分别为53.4%和53.7%)。相比之下，合作管理收到的AI支持更少(平均为13.4%)。值得注意的是，目前没有任何任务完全由AI自动化。
另一份有关AI在公关实践中潜力的CIPR讨论文件（10）确定了五个关键技术类别：简化工具，可简化公关流程；媒体和社交媒体监听和监控工具；自动化日常任务；用于结构化数据分析的AI应用程序；以及用于非结构化数据解释的AI。这些进步将允许对大量数据进行更深入的分析，从而促成理性决策。
例如，人工智能可以快速分析来自调查和社交媒体的大量评论，在几小时内识别主题。这些技术还有潜力进行实时情绪分析，借鉴了媒体和广告的技术，根据观众反应个性化内容。人工智能和自动化也可以帮助衡量沟通效果，如设计问题、监控和解释数据，并将沟通结果与更大的企业目标联系起来。虽然技术在沟通实践的推进中很重要，但人类的触感仍然是建立目标并将其与企业计划匹配的必要条件。
前路：更快速的手工制作
增加公关还是取代专家？写作思的CEO Sam Garg表示：“我们的目标是增强人类而不是取代他们。”
ChatGPT 的用途
当然不能完全依赖 ChatGPT 交付最终产品。但是，当作为克服写作障碍和产生新创意的工具时，它可以起到奇迹般的作用。根据苏黎世 Farner 通讯公司首席创新官 Daniel Jörg 的说法：“ChatGPT 可以让我们更快地进入制作阶段，这正是所有沟通魔力所在。”
与其将ChatGPT视为对通信专业人员的威胁，不如将其视为对他们工作的增强。没有人会批评会计师决定使用Excel公式而不是手动计算数百行。那么，为什么对于使用ChatGPT的通信专业人员，情况就应该有所不同呢？通过将例行任务委托给人工智能，专业人员现在可以专注于公共关系的战略、创意和更高层面的方面。在关键情况下，例如危机，人类的感触是不可替代的。人工智能无法复制经验丰富的公关专业人员与高级管理人员和媒体建立的关系深度，也无法匹敌经验丰富的专业人士的商业眼光。
主要收获:
- 你永远无法确认从ChatGPT获得的内容是否原创或准确。
- 建立人际关系，理解人类情感并与受众产生共鸣是公共关系的重要组成部分。尽管它们可以提高效率，但机器仍然无法完全理解和模仿人类情感。它无法真实地与受众互动，也无法与记者和高层管理层建立关系。
- 人类具备天生的创造力，这受我们的情感、经历和想象力的影响。这需要一定程度的创造力和独特性，人工智能无法比拟。
参考资料
(1) 科学图表，Research Gate https://www.researchgate.net/figure/Example-of-ELIZA-ELIZA-a-chatbot-was-designed-by-Joseph-Weizenbaum-to-imitate-a_fig1_348306833
从OpenAI的研究科学家撰写的学术论文。'语言模型是少样本学习者'
请访问以下链接以获取更多信息：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
(2) 谷歌研究科学家的学术论文。"注意力就是一切" https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf.
史蒂芬沃尔夫勒姆。'ChatGPT在做什么，为什么有效？'
在本文中，我们将探讨ChatGPT正在做什么以及为什么它有效的问题。请访问writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/。
打开AI。GPTs是GPTs：对大型语言模型对劳动力市场影响潜力的初步了解。https://openai.com/research/gpts-are-gpts.
(3) 麦肯锡，行业比较服务，牛津经济研究所。生成式人工智能的经济潜力，2023年6月，麦肯锡
请访问以下链接：https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#key-insights
(4) Partha Pratim Ray的学术研究。‘ChatGPT：背景、应用、关键挑战、偏见、伦理、限制和未来范围的综述’，Science Direct https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266734522300024X
Gina Nowicki。 chatgpt对公共关系的影响：我们的测试和展望https://prowly.com/magazine/chatgpt-for-pr
(5) 经济学家。企业实际上如何使用生成 AI
(6) Marty Swant。在’查理’的带领下，辉瑞正在为制药营销建立一个新的生成性人工智能平台，Digiday https://digiday.com/marketing/with-charlie-pfizer-is-building-a-new-generative-ai-platform-for-pharma-marketing/
(7) 福布斯。生成AI和内容创作的未来 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/11/30/generative-ai-and-the-future-of-content-creation/
许新易的学术研究。对Chat-GPT在媒体制作和传播中的应用进行研究。发表于国际全球政治与社会人文学术会议论文集，Research Gate https://www.researchgate.net/publication/375767861_A_Study_on_the_Application_of_Chat-GPT_in_Media_Production_and_Communication
公关和人工智能。人工智能将如何影响公共关系，2023年十月，Thumos
https://thumos.uk/pr-and-ai/
翻译成简体中文
从Mike. S. Schäfer的学术研究。在人工智能时代的科学传播，科学传播杂志。
布伦达·格拉塔斯。“你需要了解的50个ChatGPT统计和事实”，Invgate https://blog.invgate.com/chatgpt-statistics#:~:text=它是在一个,12。
一个来自ChatGPT的客座文章，回应Brendon Craigie的文章。'生成式人工智能和人类原创性'，Tyto PR https://tytopr.com/generative-ai-human-originality/
(8) 公关学院，信任困境 - 在生成式 AI 时代管理内容，特邀作者：Zarrion Walker，pracademy.co.uk/insights/the-trust-dilemma/
AI期刊，《公关专业人士为什么需要更好地了解AI工具？aijourn.com/why-do-pr-professionals-need-to-gain-a-better-understanding-of-ai-tools/》
(9) CIPR。人类如今比以往更需要（2023年）。这是全球第一份关于人工智能在公共关系工作中的应用及其影响的综合分析报告。作者：安妮·格雷戈里教授，哈德斯菲尔德大学，斯瓦蒂·维尔马尼博士，德蒙福特大学，珍·瓦林荣誉FCIPR。https://www.cipr.co.uk/CIPR/Our_work/Policy/AI_in_PR_/AI_in_PR_guides.aspx
CIPR评论，人工智能（AI）工具对公共关系实践的影响，www.cipr.co.uk/CIPR/Our_work/Policy/AI_in_PR.aspx
PR学院，公关中的人工智能简介，作者：理查德·贝利，pracademy.co.uk/insights/briefing-ai-in-pr/
(10) PR 学院。凯文·拉克，探索内部沟通：朝向知情员工发声。第17章：自动化和人工智能：实践的重塑。
