1.1. 若说图像让内容变得鲜活生动，那视频便能令其大放异彩

1.1.1. YouTube平台人气的爆发式增长，正是动态影像持久影响力的有力证明

1.1.2. 优质视频内容的制作绝非易事，即便硬件成本不断下降

1.2. 文本生成视频（根据文字提示产出视频内容）

1.3. 视频翻译或语音配音优化

1.4. 智能视频剪辑

1.5. 人工智能虚拟形象

1.6. 人工智能语音助手

1.7. 可通过GPT系列应用（如ChatGPT套件）使用视频生成功能

1.7.1. Sora、Runway 和Synthesia等也是当前主流的高质量工具，能制作出拥有电影质感的视频作品

1.8. 尽管通过定制化训练模型，可实现开源模型的视频生成，但由于训练过程需要海量数据支撑，其成本往往十分高昂

1.9. Runway AI则更适合创意内容创作

1.10. 人工智能模型一直难以精准还原现实世界的物理规律，而这类新型模型实现了重大突破—能够生成“基于复杂物理规律的模拟场景，以及超写实的渲染效果”

1.11. 视频能显著提升用户与消费者的参与度

1.11.1. 建议先明确在当前客户体验流程中，哪些环节可通过视频优化，再选取几个适合人工智能视频发挥作用的场景进行尝试

1.12. 人工智能工具不仅能生成完整视频，还可大幅缩短那些烦琐耗时的剪辑工作所需的时间，从而为创作者节省精力

1.13. 主动向客户说明人工智能工具的使用场景与时机，是值得推荐的做法

1.13.1. 若用户在未被提前告知的情况下，发现视频中的人物实为人工智能生成的，可能会产生不适感

2.1. 呼叫中心员工都在为客户和更广义的利益相关者提供必要且至关重要的服务，但他们大部分时间都花在数据录入、信息查询和指引等琐碎任务上

2.2. 聊天机器人（本质上是基于文本的计算机实时交互工具）迅速成为了生成式人工智能主要的应用场景之一

2.3. 人们有理由担心人工智能是否会取代工作者的岗位

2.3.1. 这是一个切实存在的问题，而聊天机器人也正在证明这一点

2.4. 许多客服代表本可以为客户提供更高价值的服务，但当前的工作流程导致他们把大部分时间都花在了低价值的活动上

2.5. 不应以完美为标准来评判人工智能和自动化工具，因为我们当前的状态本身就并不完美

2.6. 可以基于某个开源大语言模型，利用你所在组织的训练数据创建自己的聊天机器人，但更大型的前沿模型提供了API接口，让你能根据自身需求定制聊天机器人，这种做法的优势更为突出

2.7. 品牌语调：为聊天机器人设定正式或非正式的交互语气

2.8. 预设回复：使其符合你偏好的沟通方式，这些回复通常用于对话的开头或结尾，或是在聊天机器人无法理解用户问题时使用

2.9. 个性化：通过存储过往对话，聊天机器人能结合与客户的历史互动背景，根据用户名、客户类别等信息定制输出内容

2.10. 知识训练：你可以用公司的政策、产品信息、指导手册等文档来训练OpenAI等模型

2.11. 语言翻译：实现多语言支持

2.12. 条件逻辑：根据给定条件创建对话流程

2.13. 动态链接：通过API连接其他有效的实时信息

2.14. 聊天机器人有助于提升客户体验，其作用在于确保人工互动出现在最具价值的环节

2.15. 根据企业自身运营环境定制聊天机器人，有助于提供更具个性化、符合品牌调性的服务

2.16. 请记得定期评估聊天机器人回复的准确性和客户满意度

2.16.1. 需要持续关注聊天机器人的长期表现

3.1. 人工智能语音助手并非新鲜事物

3.2. 随着生成式人工智能的兴起，其在提升生产力方面的潜力也得到了显著释放

3.3. 优化时间管理

3.3.1. 可以轻松设置闹钟、提醒、任务，并与日历应用同步，确保用户不会错过会议和截止日期

3.3.2. 时间管理领域具有超高的人气，这表明人们渴望更好地管理自己的生活

3.4. 辅助沟通

3.4.1. 用户可以借助语音助手在出行时拨打电话，尤其是通过免手持设备

3.4.2. 语音助手与应用程序的深度集成意味着它们现在还能检索电子邮件或个人消息中的特定信息，让多任务处理变得更加轻松

3.5. 提供个性化体验

3.5.1. 在生成式人工智能出现之前，语音助手会通过设置功能记住用户的偏好，如语言或语音风格

3.5.2. 随着新技术的兴起，它们能够更好地记住对话内容，并通过语境分析，深化对用户偏好的理解，从而提供更具人性化的互动体验

3.6. 提供多语言翻译

3.6.1. 在语言领域，最新一代人工智能最令人惊叹的发展之一是它们近乎实时的同声传译能力

3.6.2. 有助于打破沟通障碍，在正式会议甚至非正式交流中都具有广泛的应用前景

3.7. 提供即时情报

3.7.1. 完全可以让人工智能助手（它可能还在记录和转录会议内容）当场核实这个问题并给出初步答案

3.8. 与所有优秀的生成式人工智能一样，使用这类技术的关键方法是审视自身的业务运营，找出哪些环节可以通过特定技术实现优化

3.8.1. 客户服务并非唯一的应用领域

3.9. 将组织内的工作流程拆解成多个可优化环节，其中能够实现免手动输入数据的部分，便是最适合引入人工智能语音技术的环节

3.10. 生成式人工智能的发展，极大地提升了那些你或许在十年前就用过的语音助手工具的性能

3.11. 语音助手不一定非要听起来像人类，你可以将其调整得更具机械语音特质

3.11.1. 无论你做何决定，记住要向用户和客户坦诚告知你对人工智能的使用情况

4.1. 原型设计是成功创新的关键环节

4.1.1. 能够让你在执行的最后阶段前发现潜在问题，从长远来看节省了成本

4.1.2. 原型设计的成本普遍很低，但有时也会耗资不菲

4.2. 与其从想法直接跳到产品构建，不如在完全确定最终方案前，先设计原型，开发一个“最小可用产品”（Minimal Viable Product，后续简称为MVP）并邀请用户测试

4.3. 因为原型的设计成本、开发成本和时间成本都会被加入最终成本

4.3.1. 人工智能在这一环节也能提供帮助

4.4. 初步构思：人工智能工具具备较强的创造性，可以在你的头脑风暴流程中帮助生成并筛选出大量想法

4.5. 设计与模型制作：你可以借助人工智能工具将想法快速可视化，从基本的线框图到复杂的3D模型都能实现

4.6. 原型开发：人工智能最强大的新功能之一就是用最小的代价、最快的速度为你的MVP想法编写代码

4.6.1. 人工智能还能辅助内容开发，进而帮助完善原型

4.7. 用户测试：你可以借助人工智能开发可运行的原型，以便快速收集用户反馈

4.8. 可视化

4.8.1. 作为一款领先的原型设计工具，Figma现已开发出多款生成式人工智能插件

4.9. 逻辑测试

4.9.1. Figma在视觉呈现方面极具优势，这可以让开发人员深入理解设计师的意图

4.10. 人工智能实现快速设计、创建、测试和迭代的能力，是其最强大的用例之一

4.10.1. 尤其是在游戏领域—令人印象深刻的游戏在人工智能的帮助下被快速开发出来了

4.11. 原型设计是产品开发的关键环节

4.11.1. 不要在创建出MVP之前就急于着手开发完整产品

4.12. 人工智能可以极大地加快MVP的开发进程

4.12.1. 要确保自己有一个清晰的计划，明确在开发过程的不同阶段如何运用人工智能

4.12.2. 无须在每个环节都应用它，只需在你认为它能提供帮助的地方使用即可

4.13. 人工智能生成的代码并非总是完美无缺的

4.13.1. 在测试人工智能开发的MVP的功能时，请务必检查代码是否能按预期运行

5.1. 普通人每天的社交媒体平均使用时长超过140分钟

5.1.1. 位居榜首的巴西人每天平均花在社交媒体上的时间更是长达3小时49分钟

5.2. 社交媒体在很大程度上仍然是人们为了与他人进行互动而创作数字内容的平台

5.3. 了解用户：大语言模型特别擅长为你待发布的帖子推荐热门且相关的标签或关键词

5.4. 提高互动性：人工智能聊天机器人或工具可被整合到一些社交媒体服务中，通过游戏、测验和投票等形式提升用户体验

5.5. 扩大受众范围：语言翻译功能可以让新的受众群体接触到你的帖子

5.6. 内容创意：人工智能可在图片、视频和文案方面提供帮助，助力快速生成适合目标受众的优质内容

5.7. 社交媒体应始终以增强人类社交为核心

5.7.1. 需要明确自己的目标受众是谁、目标是什么，再反过来思考社交媒体能如何提供帮助

5.8. 热门社交媒体设计网站Canva利用大语言模型辅助生成帖子的建议内容

5.9. 软件服务平台Sprinklr借助大语言模型分析社交媒体上的对话，尤其是在情感分析任务中效果显著

5.10. 社交媒体管理工具Hootsuite在其各项功能中融入了人工智能，它在预测自动发帖的最佳时间以提高互动率方面表现尤为出色

5.11. 请记住你的最终目标

5.11.1. 只有在理解了这一点之后，你才应开始考虑人工智能可以如何提供帮助

5.12. 请注意许可费用和成本问题

5.12.1. 大多数社交媒体工具需要按月付费，而且如果你要使用人工智能工具可能还需额外付费

5.12.2. 虽然这些费用通常一开始不高，但你仍需要做好记录，避免支出不断攀升

5.13. 请务必确保你拥有在社交媒体上生成人工智能内容的合法权限

5.13.1. 一旦出错，你可能会付出高昂代价