AIGC创作底层原理区别营销作业迎来人机时代

机器解放了体力劳动者，未来AI写诗，AI作曲，AI绘画，人工智能会替代脑力劳动者吗。

　　机器学习的原理是通过海量的数据训练机器，让机器能更好地预测概率，基本遵循的是统计概率逻辑，尽管我们现在可以利用计算机，互联网获取，存储和运行海量数据，但核心围绕统计和概率的，凭借统计概率，解决已被解决过的问题，不能解决的，则是创造新的事物，总结规律，解释世界的问题，AlphaGo可以参考天下古往今来所有的棋谱，但下不出没见过的棋谱，NovelAI可以参考所有的小说，但不会用没见过的词组和表述。

由于文字描述往往是整个图片的内容，因此AI深度学习的结果会对整体图片结构和光影的把握比较良好，而相对的在细节上就会失准，但细节往往是决定画家艺术风格和水平的决定性因素之一，画家作为个人，他的感受，心境乃至成长历程，教育背景等都发挥了影响，这些数据量之庞大都是AI所无法计算的，另一方面，真正的创作过程在于打破某些规则和逻辑，很多时候画家自己下笔之前都不知道会发生什么。

机器人的出现取代了大量重复性体力劳动，同时也让生产作业更加精细化，福特T型车成功背后，便是流水线的精细化分工，并从而衍生了一套生产管理理论，推动了现代管理学的深化发展。

而ChatGPT的出现，或将替代大量重复性的脑力劳动，这显然会释放营销内容创作生产力，尤其是对于电商，投流等目标性单一的内容素材创作形成冲击，在替代这类基础性营销创作者的同时，也提升了营销产业效率。

同时，营销内容创作将真正进入人机协作时代，创意人，策划人，设计师都需要借助AIGC工具来辅助创意内容产出，正如他们如今都需要通过百度等搜索引擎进行信息搜集，素材收集一样，未来他们可能借助AIGC工具的能力产出创意。