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這是一篇寫給非技術(shù)崗的產(chǎn)品經(jīng)理/運(yùn)營的文章，闡述了AIGC和Generative AI（生成式人工智能）的概念及關(guān)系，并總結(jié)了AIGC對產(chǎn)品經(jīng)理的影響。

一切要從一張AI“名畫”說起……

2022年8月，美國科羅拉多州。游戲設(shè)計(jì)師杰森·艾倫（Jason Allen）借助Midjourney（一款A(yù)I繪畫工具）創(chuàng)作了一幅名為《太空歌劇院》的畫作，最終獲得了這次藝術(shù)博覽會數(shù)字藝術(shù)類別的冠軍。

這幅畫作獲獎后，引發(fā)了藝術(shù)界的廣泛爭議，同時(shí)也讓AI繪畫受到了前所未有的關(guān)注，成為了AI繪畫發(fā)展歷程中的一個(gè)標(biāo)志性事件。

這也是AIGC的又一次出圈。

那什么是AIGC呢，在聊AIGC前，我們想先聊聊Generative AI，也就是生成式人工智能。

01 生成式人工智能（Generative AI）是什么

1. 什么是人工智能

在說生成式人工智能之前，先問大家一個(gè)問題，什么是人工智能？有人可能會說，啊，《流浪地球》里那個(gè)MOSS就是人工智能，有人可能會說，額，我覺得可以幫我做家務(wù)的機(jī)器人就是人工智能，也有人可能會說，什么，我以為現(xiàn)在流行的ChatGPT就是人工智能。可以看到其實(shí)每個(gè)人對于“人工智能”這件事其實(shí)有不一樣的想象。

其實(shí)人工智能并沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義。如果我們打開wikipedia，上面對于人工智能的定義非常寬泛。

Artificial intelligence (AI), in its broadest sense, is intelligence exhibited by machines, particularly computer systems. It is a field of research in computer science that develops and studies methods and software that enable machines to perceive their environment and use learning and intelligence to take actions that maximize their chances of achieving defined goals. Such machines may be called AIs.

翻譯：人工智能，從廣義上來講，指機(jī)器，特別是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)表現(xiàn)出的智能。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)研究領(lǐng)域，主要開發(fā)和研究能讓機(jī)器感知周圍環(huán)境，并利用學(xué)習(xí)和智能采取行動，最大限度地實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的方法和軟件。這些機(jī)器可能可以叫做人工智能們。

一句話簡單概括，就是由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能，它不是一個(gè)單一的技術(shù)，更像是一個(gè)目標(biāo)。因?yàn)槊總€(gè)人對于機(jī)器做到什么程度才算是“智能”可能都會有自己的理解。

2. 什么是生成式人工智能

回到我們的問題，那什么是生成式人工智能（Generative AI）呢？是不是聽起來就和人工智能有千絲萬縷的關(guān)系~ 同樣我們打開wikipedia，來看下他們對Generative AI的定義是什么。

Generative artificial intelligence (generative AI, GenAI or GAI) is a subset of artificial intelligence that uses generative models to produce text, images, videos, or other forms of data.These models often generate output in response to specific prompts . Generative AI system learn the underlying patterns and structures of their training data , enabling them to create new data.

翻譯：生成式人工智能是人工智能的一個(gè)分支，它使用生成模型來生成文本、圖像、視頻或其他形式的數(shù)據(jù)。這些模型通常根據(jù)特定的提示生成輸出。生成式人工智能系統(tǒng)從它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)潛在的模式和結(jié)構(gòu)，從而讓它們可以創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)。

注意！關(guān)鍵詞，如果用擬人化的方式來說，就是機(jī)器學(xué)會了“創(chuàng)造”！TA就像一個(gè)“學(xué)徒”，如果想讓TA畫一幅畫，TA會先觀察各種大師的畫作，學(xué)習(xí)他們的技巧和風(fēng)格，然后嘗試自己創(chuàng)造。

我還看到另一種我認(rèn)為比較容易理解的說法，生成式人工智能就是讓機(jī)器生成復(fù)雜且有結(jié)構(gòu)的東西。有結(jié)構(gòu)很好理解，比如文本是由一串文字組成，圖像是由一堆像素組成。那所謂復(fù)雜是指復(fù)雜到什么程度呢？指沒有辦法窮舉。

舉個(gè)例子

今天我和ChatGPT說，幫我寫一篇中文詩歌，名字叫“秋天的顏色”，100字。人工智能在背后做了什么事情呢？如果你要寫一篇100字的詩歌，而詩歌又是由一堆文字組成的，那么想象一下，要把各種各樣的中文字組成100字的詩歌，有多少種可能性？

這是一個(gè)排列組合問題，假設(shè)常用中文字有3000個(gè)，那就是3000乘以100次，即3000的100次方。這個(gè)數(shù)量有多大？可能你很難說出到底有多大，但我相信你一定覺得這已經(jīng)大到不可思議了。我們打開科學(xué)計(jì)算器，它顯示，無窮大。

換句話說，機(jī)器要從幾乎無窮的可能中找到一個(gè)適當(dāng)?shù)慕M合。

3. 什么不是生成式人工智能

作為產(chǎn)品經(jīng)理，一個(gè)重要的技能就是同時(shí)用正面和反面來說明一件事情，以確保大家的理解一致。同樣，我們說明了什么是生成式人工智能之后，也說一下什么不是生成式人工智能，讓我們的理解更加準(zhǔn)確。

舉例來說，分類（Classification）就不是生成式人工智能，因?yàn)樗亲寵C(jī)器從有限的選項(xiàng)中做選擇。

例如判斷一封郵件是否是垃圾郵件，就是一個(gè)分類問題，這封郵件要么是垃圾郵件，要么不是垃圾郵件，機(jī)器只是在有限的選項(xiàng)中做選擇。

例如在一個(gè)水果分類的應(yīng)用中，需要識別圖片中的水果是蘋果、香蕉還是橙子，這也是一個(gè)分類問題。

4. 總結(jié)

如果說人工智能（AI）是一個(gè)寬泛的目標(biāo)，那么生成式人工智能（Generative AI）就有一個(gè)更具體的目標(biāo)（讓機(jī)器創(chuàng)造出復(fù)雜且有結(jié)構(gòu)的東西），只要你告訴它你想要什么（比如一篇散文，比如一張風(fēng)景畫），它就能根據(jù)你的要求創(chuàng)造出來。

順便說一下，今天的生成式人工智能大多以深度學(xué)習(xí)達(dá)成。之后有機(jī)會另寫一篇文章來介紹生成式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系。

02 AIGC是什么

了解了生成式人工智能（Generative AI）之后，AIGC（AI-Generated Content）就非常好理解了。

AIGC是生成式人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的具體應(yīng)用，是一種利用人工智能技術(shù)來自動生產(chǎn)有用內(nèi)容，這個(gè)內(nèi)容可以是文本，可以是圖片，可以是視頻，等等等等。

所有的AIGC都是基于生成式AI，但是不是所有的生成式AI都是AIGC，因?yàn)樯墒紸I還可以用于其他領(lǐng)域。

舉個(gè)例子，Midjourney是生成式人工智能（以生成圖片為目標(biāo)），利用AI生成圖片就是AIGC。

再舉一個(gè)大白話的例子，

比如，你有一個(gè)才華橫溢的音樂家朋友，他可以根據(jù)不同的風(fēng)格或者情緒創(chuàng)作出全新的音樂。如果我說，我想聽一首關(guān)于秋天的歌，因?yàn)榍锾斓念伾容^深沉，所以這首歌最好是輕音樂風(fēng)格。他就為你即興創(chuàng)作了一首優(yōu)美的曲子。生成式人工智能（Generative AI）就像這位才華橫溢的音樂家。AIGC更像是一本樂譜，這本樂譜里收錄了這個(gè)音樂家創(chuàng)作的各種樂曲，你可以用這本樂譜來演奏這些曲子，也可以根據(jù)樂譜中的旋律演繹出屬于自己的曲子。

03 內(nèi)容生成的四個(gè)階段

其實(shí)在利用AI自動生成內(nèi)容還沒有這么火爆之前，即使都是由人來創(chuàng)作內(nèi)容，也經(jīng)歷了幾個(gè)不同的階段，每個(gè)階段也有各自的優(yōu)勢和應(yīng)用場景。

1. PGC（Professionally Generated Content，專業(yè)生成內(nèi)容）

概念：由專業(yè)人士或團(tuán)隊(duì)為商業(yè)目的創(chuàng)作的內(nèi)容

特點(diǎn)：專業(yè)制作、內(nèi)容質(zhì)量把控嚴(yán)格、商業(yè)導(dǎo)向

例子：好萊塢電影、《國家地理》雜志、CCTV新聞報(bào)道、Coursera的課程等

在這個(gè)階段，創(chuàng)作者需要投入大量的人力、物力和財(cái)力，且創(chuàng)作周期較長，這在一定程度上限制了內(nèi)容的多樣性和創(chuàng)新性。

2. UGC（User Generated Content，用戶生成內(nèi)容）

概念：用戶在互聯(lián)網(wǎng)上自發(fā)創(chuàng)作并分享的內(nèi)容

特點(diǎn)：創(chuàng)作主體是普通用戶、內(nèi)容多樣化、互動性強(qiáng)、傳播性強(qiáng)

例子：Wikipedia、YouTube、Facebook、TripAdvisor酒店/旅行評價(jià)等

在這個(gè)階段，雖然生成成本降低了，但是內(nèi)容質(zhì)量參差不齊，有些時(shí)候需要平臺設(shè)計(jì)規(guī)則加以約束或遴選出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

3. PUGC（Professional User Generated Content，專業(yè)用戶生成內(nèi)容）

概念：將UGC和PGC相結(jié)合的一種內(nèi)容生產(chǎn)模式

特點(diǎn)：結(jié)合UGC和PGC的優(yōu)點(diǎn)（多樣性&專業(yè)性）

例子：喜馬拉雅、嗶哩嗶哩等

在這個(gè)階段，相比UGC內(nèi)容會更加專業(yè)，但又能夠滿足更多個(gè)性化的需求。

4. AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）

2022年底，ChatGPT的發(fā)布進(jìn)一步推動了AIGC的熱潮，與前面三個(gè)階段相比，AIGC代表了一種全新的內(nèi)容創(chuàng)作方式。以自動化和高效率為特點(diǎn)，可以讓我們大規(guī)模、快速地生成內(nèi)容。AIGC同樣也結(jié)合了PGC和UGC兩者的優(yōu)點(diǎn)，以較低的成本和較高的效率滿足個(gè)性化需求。

想象一下，你要舉辦一個(gè)聚會，需要做一些蛋糕來招待朋友們。要么需要請一個(gè)專業(yè)的蛋糕師做一個(gè)精美的蛋糕（PGC），要么自己親手做蛋糕（UGC），可能專業(yè)的蛋糕師做一個(gè)蛋糕要提前3周預(yù)約且只能在特定的樣式中選擇或基于某一款蛋糕做小調(diào)整，但是自己做又覺得費(fèi)時(shí)費(fèi)力還有點(diǎn)拿不出手。有了AIGC后，你擁有了一個(gè)會做各種各樣蛋糕的智能機(jī)器人，你只要告訴TA你想要什么樣的蛋糕，包括形狀，顏色，怎么裝飾，多少人吃等等，這個(gè)機(jī)器人會根據(jù)你的描述自動設(shè)計(jì)并做出一個(gè)蛋糕，不需要你親自動手，也不需要去找專業(yè)的蛋糕師預(yù)定，還滿足了你的個(gè)性化需求。

這就是AIGC的神奇魔力，它能夠自動生成你想要的內(nèi)容，無論是文本、圖片、音樂還是視頻，不僅速度快、質(zhì)量高、成本低，還提供了定制化服務(wù)。

內(nèi)容生成的這幾個(gè)階段意味著創(chuàng)作方式的不斷演進(jìn)和創(chuàng)新，但隨著技術(shù)的發(fā)展，它們之間的界限也會越來越模糊，互相之間的協(xié)作和融合也會越來越普遍。從PGC到UGC，從UGC到PUGC，再到AIGC，每個(gè)階段都為內(nèi)容創(chuàng)作帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

04 AIGC對產(chǎn)品經(jīng)理的影響

AIGC正在迅速的改變各行各業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作方式，從媒體出版到廣告營銷，從教育到娛樂，從醫(yī)療到科技，AIGC不斷的推動創(chuàng)新以及提升效率。

那么對產(chǎn)品經(jīng)理意味著什么呢？

1. AIGC 讓曾經(jīng)“不可能”的產(chǎn)品變成“可能”

有時(shí)候，當(dāng)產(chǎn)品有了一個(gè)設(shè)計(jì)方案，可能因?yàn)榧夹g(shù)的限制，可能因?yàn)楫a(chǎn)品內(nèi)容本身的限制，即使這個(gè)方案應(yīng)對了行業(yè)的痛點(diǎn)，符合了客戶的需求，并且客戶也有采購意愿，也需要產(chǎn)品經(jīng)理調(diào)整方案讓這個(gè)產(chǎn)品可以真正的推出。

舉例： 在以前，如果我們要做一款學(xué)習(xí)產(chǎn)品，希望這個(gè)學(xué)習(xí)產(chǎn)品可以根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)情況自動推薦下一個(gè)學(xué)習(xí)內(nèi)容，甚至如果搭配測試的時(shí)候，我們想要根據(jù)學(xué)員的測試情況提供一個(gè)最適合用戶的學(xué)習(xí)路徑，這不僅提升了學(xué)習(xí)效率，也會有更好的學(xué)習(xí)效果。這有個(gè)專有名詞叫“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”。但是在PGC階段，我們需要依賴內(nèi)容專家或者教學(xué)專家來產(chǎn)出相關(guān)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，極有可能因?yàn)閯?chuàng)作時(shí)間長，創(chuàng)作成本高，甚至內(nèi)容專家可能都沒有辦法創(chuàng)作出我們希望的自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品所需要的內(nèi)容量，從而放棄這個(gè)設(shè)計(jì)。但有了AIGC，AIGC可以輔助內(nèi)容專家提升創(chuàng)作效率，甚至是通過具體的目標(biāo)、格式、要求等自動生成內(nèi)容。

2. AIGC 讓分析更全面高效

產(chǎn)品經(jīng)理的很大一塊工作其實(shí)在做分析，因?yàn)橹挥蟹治龅轿?，你的產(chǎn)品才有可能成功。無論是商業(yè)模式的分析、行業(yè)的分析、市場的分析、客戶/用戶的分析、競品的分析等等，你會需要閱讀大量的行業(yè)報(bào)告、行業(yè)數(shù)據(jù)、政府政策等，同時(shí)你也需要找不同類別（核心競品、一般競品、外圍競品）的競品以及相關(guān)信息，并整理成冊。這會花費(fèi)你大量的時(shí)間，尤其有些信息可能還不都是中文的情況下，這可能是很多高級產(chǎn)品經(jīng)理的至暗時(shí)刻。

舉例： 在以前，如果要做行業(yè)數(shù)據(jù)分析，你可能會去易觀、艾瑞咨詢、Gartner等各個(gè)網(wǎng)站去搜索你要的信息，有了AIGC后，你可以讓AIGC幫你提煉關(guān)鍵信息，做文章比較，從而提升閱讀效率。

3. AIGC 讓迭代和匯報(bào)有理有據(jù)

我們都知道產(chǎn)品怎么迭代并不是拍腦袋決定的，無論是通過用戶的實(shí)際反饋，還是客觀數(shù)據(jù)論證，都需要做大量的數(shù)據(jù)分析，而這些數(shù)據(jù)分析動作重復(fù)性高，讓人疲憊于數(shù)據(jù)分析本身，而不是通過數(shù)據(jù)討論并得出洞察/結(jié)論用于后續(xù)的迭代支持。

舉例： 網(wǎng)站上需要一個(gè)產(chǎn)品體驗(yàn)的入口，這個(gè)入口的目標(biāo)是可以吸引用戶注冊并體驗(yàn)我們的產(chǎn)品。用戶的注冊率和用戶的體驗(yàn)深度是我們的衡量指標(biāo)，當(dāng)產(chǎn)品發(fā)布后，一旦沒有達(dá)到相關(guān)衡量指標(biāo)，就需要不斷的迭代產(chǎn)品以達(dá)到產(chǎn)品目標(biāo)。由于這個(gè)過程要觀察的數(shù)據(jù)很多，比如有多少用戶到達(dá)這個(gè)頁面，停留了多久，有多少用戶注冊了，有多少用戶體驗(yàn)了，他們怎么體驗(yàn)了，都是體驗(yàn)到哪個(gè)步驟流失的等等等等。我想做過這類功能的產(chǎn)品經(jīng)理都懂這其中的苦，每次發(fā)布之后的一段時(shí)間都需要分析大量的數(shù)據(jù)從而調(diào)整我們的產(chǎn)品，有時(shí)候產(chǎn)品調(diào)整可能很容易，可能只是因?yàn)槟硞€(gè)按鈕沒有那么明顯，或者某些產(chǎn)品亮點(diǎn)沒有讓用戶理解到。但是要得到相應(yīng)的調(diào)整決策需要分析大量的數(shù)據(jù)，這個(gè)動作重復(fù)性非常高。有了AIGC后，AIGC可以幫助我們完成這些重復(fù)性的工作，讓我們可以用有限的時(shí)間做價(jià)值感更大的事。

4. AIGC 讓產(chǎn)品支持變的更簡單

產(chǎn)品上線后，無論是GTM、產(chǎn)品發(fā)布會，還是產(chǎn)品操作手冊。很多時(shí)候都需要產(chǎn)品經(jīng)理的文檔工作是必不可少的。如果是一場重要的發(fā)布會，可能你的發(fā)布稿需要改上二三十遍（相信我，我經(jīng)常還不止這個(gè)數(shù)，尤其碰到一個(gè)完美主義的市場部搭檔）

舉例： 如果你要寫一篇新品發(fā)布會的文章，在以前，你不僅要自己對著發(fā)布會目標(biāo)反復(fù)思考，修改，還需要把稿子給到市場部搭檔做調(diào)整、潤色等等。有了AIGC后，你不僅可以讓AIGC給到你調(diào)整建議，甚至可以讓他扮演不同的角色給到你不同的調(diào)整建議。比如可以讓他扮演一個(gè)專業(yè)人士給到你建議，比如可以讓他扮演一個(gè)聽眾小白看是否可以聽懂你要介紹的產(chǎn)品，甚至給他一些目標(biāo)用戶的畫像信息，聽聽這個(gè)產(chǎn)品對他的吸引力是什么樣子的。

5. AIGC 讓產(chǎn)品創(chuàng)新變得不那么遙不可及

很多企業(yè)都要求產(chǎn)品經(jīng)理有創(chuàng)新能力，或者可以推動產(chǎn)品創(chuàng)新。無論是產(chǎn)品中的單點(diǎn)創(chuàng)新，還是包裝創(chuàng)新，甚至是商業(yè)模式創(chuàng)新，都希望產(chǎn)品經(jīng)理來搞定。但是創(chuàng)新這個(gè)能力其實(shí)滿玄乎的，有時(shí)候你想創(chuàng)新的時(shí)候找了很多資料都沒有任何靈感，但是洗完澡準(zhǔn)備睡覺突然靈感大爆發(fā)。有時(shí)候特地舉行了一場頭腦風(fēng)暴沒有任何好的idea，但是中午和同事一起吃飯瞎聊的時(shí)候就有了一個(gè)很好的idea。

舉例： 在以前，如果想要創(chuàng)新，要么自己學(xué)習(xí)，無論是參加研討會還是自己找資料學(xué)習(xí)，要么組織頭腦風(fēng)暴。有了AIGC之后，你不僅可以讓TA扮演不同的角色告訴你對于產(chǎn)品的想法，你也可以直接把自己的觀點(diǎn)或目標(biāo)告訴TA，并讓TA提供一些不一樣的角度，很有可能就會給到你一些新的靈感。

6. AIGC 讓客戶訪談有了新的形式

如果是B端產(chǎn)品經(jīng)理，無論我們在做一個(gè)產(chǎn)品之前，還是在研發(fā)產(chǎn)品過程中，或者產(chǎn)品發(fā)布后的驗(yàn)證迭代，及時(shí)讓客戶和用戶參與反饋都非常重要。

舉例： 在以前，如果我們要做客戶分析，我們可以上門拜訪客戶，我們也可以讓不同的客戶過來做焦點(diǎn)小組，但無論是什么方式，客戶分析也是一個(gè)花費(fèi)大量時(shí)間的步驟，不僅要準(zhǔn)備訪談的內(nèi)容，也要保證訪談客戶的分布。非常的費(fèi)時(shí)費(fèi)力。有時(shí)候可能因?yàn)槟承﹨^(qū)域某些行業(yè)的客戶很難找，或者時(shí)間的限制，要么就放棄這類客戶的訪談，要么就是花錢買數(shù)據(jù)。有了AIGC后，你可以讓TA扮演不同的角色，不僅可以彌補(bǔ)之前客戶分布有限的問題，還能夠在有限的時(shí)間內(nèi)輔助真實(shí)客戶得到更完整的反饋。

05 結(jié)語

AIGC不僅提升了我們的工作效率，還為創(chuàng)作帶來了更多可能性。

但這個(gè)過程中，尤其AIGC的特性，作為產(chǎn)品經(jīng)理，還是要特別注意數(shù)據(jù)隱私管理及倫理道德的考量。無論是確保數(shù)據(jù)合規(guī)，還是制定相應(yīng)的規(guī)則和策略來避免倫理道理相關(guān)問題以符合社會倫理和法律法規(guī)。

隨著技術(shù)不斷發(fā)展，AIGC的潛力也會越來越大，期待可以給產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)崗位帶來更多的正向影響，讓我們專注于更有價(jià)值的事情，做出更好的產(chǎn)品！