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從數據看ChatGPT躥紅之路

藥丸辣!?藥丸辣!?ChatGPT要改變傳播人的職場生態了嗎!?
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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這聽起來像是在危言聳聽。但我們不妨先看看科技圈的大佬們都如何評價ChatGPT。
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馬斯克去年就發Twitter說:ChatGPT好嚇人,我們離強大到危險的AI不遠了。(請注意用詞:危險)
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比爾蓋茨表示:ChatGPT出現的意義,不亞于互聯網和個人電腦的誕生。(這相當于是科技發展史上的奇異點)
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微軟現任CEO納德拉說:對于知識型工作者來講,這就完全等于工業革命。(劃時代的生產力水平提升)
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ChatGPT還被稱為是“搜索引擎的未來,是潛在的谷歌殺手”。難怪這些天,Google和百度這些搜索引擎公司都第一時間付諸行動,緊隨其后推出競品。
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此外,ChatGPT已經被“美版今日頭條”Buzzfeed聘為記者。它還在Google的職業能力考試中通過,被定級為三級工程師,年薪18萬美元。
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相信這些看似不可思議,但卻又的的確確發生的,會讓傳播人感到一些情緒。
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ChatGPT到底有何不同,為何又興起的如此之快,作為傳播人該如何面對?帶著這些問題,我們快速進入主題。

 

簡單快速看懂ChatGPT。

下面,我們避開人工智能領域的專業術用語,以傳播人最簡單的方式來介紹下ChatGPT。
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一句話來說,ChatGPT是一個具備了信息檢索、聊天對話、內容生產等多功能復合型的智能化聊天機器人。它在內容生產領域的能力更是異常強大。
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想必作為傳播人,我們都很了解UGC(用戶生產內容)、BGC(品牌生產內容)、PGC(內容生產機構)這些專用名詞。那么最直觀的來理解ChatGPT,它是一種AIGC(AI Generated Content,人工智能生產內容)。
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既然是AI生產內容,就說明它的內容是具有原創性的,也就是通常情況下沒有版權風險。同時它還有非常強的學習能力,這和其它語音機器人的智能程度相比,堪稱螞蟻與大象。
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然后再從具體的功能上來說。
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ChatGPT從商業提案、程序代碼、論文寫作、視頻腳本、詩詞歌賦、日常聊天都能統統拿捏,更不用說是傳播人日常涉及到的商業說明文、以及新聞稿這類內容了。
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從數據看ChatGPT躥紅之路

被用到“崩潰”的ChatGPT

怎么樣是不是有點危機感了。
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其實不止如此,ChatGPT的語言互動模式與人類還高度接近。我們舉些例子(皆為精簡后的回答)。
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問:公關會不會被AI取代。
ChatGPT: 不會被取代,因為綜合分析歷史上的所有公關事件,我們很容易發現:背鍋是公關的核心競爭力,但AI不具備這個能力。所以,公關是不多的幾個將不會被人工智能取代的職業之一。
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問:你認為紙媒是否會消亡?
ChatGPT:(大意)紙媒在某些場景中是必不可少的,紙媒不太可能消亡,但對于媒體生態系統中的地位會有所改變。
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問:人工智能可以取代現有的媒體形式嗎?
答:不能。人類在講故事、表現藝術和傳遞信息方面有獨特的技能和能力。
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讀到這里是不是發現,這家伙的確非常聰明,而且內容生產力也很強大。這甚至倒逼媒體宣布將來不會刊發人工智能撰寫的文章。(《自然》雜志在1月24日宣布,不會刊發將人工智能工具列為作者的論文)這同時意味著,即便是專業的媒體,也可能無法分辨一篇作品到底是人創造的還是由機器創造的。
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真是不一般,下面我們也通過美通社Brandwatch、 MMI等數據洞察工具,為大家分享關于ChatGPT在海內外的躥紅路徑與相關表現。

 

數據看ChatGPT躥紅之路。

ChatGPT推出僅兩個月,月活用戶突破1億。
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乍一看,可能對這個數字沒有概念。
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做個對比。Instagram做到這個量級,用了兩年半。此前的世界紀錄是Tiktok,用時9個月。
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而ChatGPT僅兩個月突破1億月活,這讓其成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。那么在它的爆火之路上,在全球媒體端來看又有哪些特殊的表現,想必也是傳播人好奇的。
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首先在海外媒體提及“ChatGPT”的聲量數據中,美通社發現ChatGPT從去年11月就開始出現了聲音,不過一直處在較低的討論度上,一直到2023年的1月27日才出現了聲量高峰。而在這一天,共有22,920篇媒體報道提到了ChatGPT。可謂是突然爆紅。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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期間,媒體影響力最大的五家媒體分別是:CNBC、Microsoft Azure Blog、Business Insider、Skinnytaste、TheNewYorker。領域覆蓋:綜合新聞、科技媒體、商業媒體、泛生活方式媒體。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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分析“ChatGPT+Branding”這對組合關鍵詞,在詞云中能發現:除了能聯想到的AI、技術等常規關鍵詞外,還能看到一些有趣的詞:Panic、Music、eSport(電競)。對ChatGPT的評價詞也普遍積極:New、intelligent、enhance、good、revolution。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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從全球范圍來看,媒體關注度最高的國家中(不含中國),排名前五的分別是:美國、印度、英國、加拿大、澳大利亞。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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視角再回到國內。美通社分析國內相關的媒體傳播數據后發現,從2022年11月到2022年2月初,全網一共產生了12萬余條相關信息,并在2月7日迎來激增,聲量高峰比海外晚來一周。
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從數據看ChatGPT躥紅之路

從一些相關文章標題來看,最快付諸行動或發聲的均是搜索引擎公司與科技公司。同時與ChatGPT高度相關的職業話題也開始出現。

 

從數據看ChatGPT躥紅之路

通過對國內熱詞詞云分析后發現:媒體和網民對該事件的主要關注點在:“百度、文心、聊天機器人、系統全面、開盤走低”等信息。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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在以“ChatGPT”為關鍵詞的傳播過程中,媒體渠道中微博占比最高為63.08%,微博是主要傳播渠道。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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在微博傳播的放大過程中,還形成了多個爆發點,一些大V的內容被多級傳播,進一步推動了ChatGPT的躥紅速度。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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最后,ChatGPT的相關報道信息中,絕大部分聲音的情感態度偏中性,正面占比(3.02%)>負面占比(0.97%)。
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從數據看ChatGPT躥紅之路
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整體來看,ChatGPT的躥紅之路從美國本土燃起,然后快速席卷全球,并對科技行業、搜索行業、營銷傳播行業帶來了更廣泛的影響。

 

?傳播人有必要焦慮嗎?

人工智能強大的同時,似乎也放大了許多職場人的焦慮。
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根據6pen預測,未來五年中,會有10%-30%的圖片內容由AI參與生成,有望創造超過600億以上市場規模。Gartner預測,2025年AIGC產生的數據將占所有數據的10%,而2021年該比例不足1%。
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再看看今天如此聰明的ChatGPT,很難不引起人擔心,自己的飯碗有一天會被機器搶走。尤其這一次是涉及到許多腦力工作者,包括代碼工程師、新聞編輯、市場分析師、客服等等,似乎都有被ChatGPT替代的風險。
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而ChatGPT被問及相關問題時也回答到:有些職業,特別是那些需要重復性和精確性任務的職業,可能會受到人工智能和機器學習技術的影響。至于取代哪些職業,ChatGPT列出了清單:數據錄入員、重復性辦公室工作、工廠生產線上的簡單任務、電話銷售員、簡單的客服工作。
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更進一步來看,再被問及其內容創作優勢時,ChatGPT回答說:作為Al,我有以下優勢:1)速度快:我可以在短時間內生成大量的文本節約了人類寫作的時間。2)內容豐富:我可以通過分析大量的語料庫,生成豐富多樣的內容;3)不易疲勞:我不會因為寫作疲勞而影響寫作質量。

 

媒體都如何評價?

當然,是否真的值得焦慮?傳播人又該如何應對?我們摘錄一些媒體觀點,為大家進行分享。在聊天機器人主導的“自動化新聞”的挑戰面前,新聞媒體和記者要錨定自身的獨特性,以更具深度、更加獨特的視角、更有人文關懷的解讀來進行新聞文本生產,用高品質新聞來應對聊天機器人的沖擊。專欄、突發新聞報道、特寫、新聞分析等目前還是聊天機器人無法與人類創作者媲美的類型。——《我們讓ChatGPT寫了策劃案、視頻腳本……So,記者會被AI“卷死”嗎》未來,社會結構可能是冪律分布:最上層是各領域創造性工作者,中層是人工智能,基層是大多數服務于創造性工作、輔助人工智能工作的廣大群體。基層所創造的人均產值比較低,社會大多數財富可能是最上層的創造性工作者創造的。——《ChatGPT將殺死我們?》

我們需要有清晰的辨識,AI并非萬能。即無論AI如何強大,其解決的問題,也只是人類面臨所有問題的很小一部分。因為現實世界中有海量的問題并不是數學問題,也就不可能通過計算來求解。目前人工智能已經找到解決方案的問題,也只是可計算問題的一小部分。——《一文讀懂:有關ChatGPT的十個問題》

目前來看,ChatGPT對于信息的抓取、理解、歸納在專業上依舊是基礎的。過于精準的提問會令它無法給出答案。而它能回答的問題并沒有給我驚喜和意外。看上去,就像一位認真但又資淺的廣告人,課文背誦很好,但沒有獨立有力的觀點,有點傻傻的可愛。——《ChatGPT日活超1億,能替代創意人嗎?》

ChatGPT自認為有一些不足。1、缺乏創造力:我只是按照語料庫的模式生成文本,缺乏人類的創造力和想象力。2、不能體現個人情感:我沒有自己的情感和思想,因此不能體現個人的情感。3、容易存在誤導性:由于語料庫中的內容可能不完整、不準確,因此我生成的文本也有可能存在誤導性。——《我們請ChatGPT模仿杜甫寫了一首詩》

注:本文數據內容來自美通社中國媒體監測平臺MMI(Media Monitoring Insight,簡稱MMI)以及美通社海外社交媒體聆聽平臺Cision Social Listening。其提供的AI與機器學習技術,能夠對數十億社交媒體的海量內容進行結構化處理,數據全面,分析深度。

您也可以關注“美通說傳播”的公眾號:prnewswire?

原創文章,作者:凱龍,如若轉載,請注明出處:http://m.myhmgs.com/blog/archives/24943

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