AIGC抢了电商打工人的饭碗？

　　文螳螂观察
　　作者鲸胖胖
　　以ChatGPT、Midjourney、文心一言等为代表的AIGC产品，已经在全球掀起新一轮的AI技术变革新浪潮，再度刷新了人们对AI的认知，多个行业的商业模式和生态必然在未来会被彻底重构。
　　前不久，36氪就测使用ChatGPT等人工智能软件开出首家AI淘宝店卢咪微LumiWink。AI在取名开店、店铺设计、产品营销等全程动作展现出来的行云流水般的速度和效率，在让人惊呼其高效生产力。
　　随即，IBM首席执行官阿文德克里希纳在接受彭博社采访时，非常笃定地放言“五年时间里，30的后台部门岗位将被人工智能和自动化取代”。
　　对于电商行业来说，目前尚且在学习阶段的AIGC产品，展现出来的能力与效率，必然会带来新的行业想象力。但与此同时，的、“美工、运营、客服这些岗位都要失业了”的舆论声也甚嚣尘上。
　　从这个现象来讲，AI技术突破重塑电商行业的未来，必然是以不少基层岗位的“失业”换来的吗？
　　Prompt：驾驭AI的“咒语”
　　AIGC产品引发的技术讨论热潮与失业焦虑，来自于AI已经实现的两项突破，一是对语言的理解并生成内容，如ChatGPT；二是根据对语言的理解来创造图像，如Midjourney。
　　两者都是妥妥的生产力级别的技术。从目前大众对其的肯定与期待来看，AIGC未来的前景似乎不亚于蒸汽革命带来的“日月换新天”。
　　早在科技风潮从大洋彼岸刮过来之前，旧金山一家金融科技公司的产品设计经理，在不具备任何写作和插画技能的情况下，用ChatGPT和Midjourney，创作了一个儿童绘本，亚马逊KDP平台自助出版了这本书。
　　具体的过程，也成了从事电商视觉设计的希希，如今日常工作中的一个重要环节。
　　作为设计经理，希希负责了公司代运营的不少国际品牌的整体视觉设计工作，从设计提案，到具体的落地，ChatGPT和Midjourney贯穿始终。
　　比如在提案的PPT环节，希希先用Prompt让ChatGPT给出一个整方案，“虽然都是一些放之四海皆准的文字，但逻辑框架是我需要的，帮我省下了一些写结构的时间”。
　　对于希希来说，更实用的则是Midjourney为设计环节提高的效率。
　　“针对自己想要的风格，给Midjourney垫几张素材图，再用较为精准的Prompt丢进blend命令进行生成，效果图Duang一下就出来了，自己再拖进PS精修就行了。不满意的话，多刷几次，或者调整Prompt就行。”
　　可以看到，ChatGPT和Midjourney提升希希工作效率的关键在于，用Prompt驾驭这一颠覆社会的技术。
　　Prompt可以理解为控制AI的指令，在AIGC产品里，Prompt的价值在于引导其更为精准地生成自己想要的内容。
　　但是，对于设计来说，脑子里那些看不见摸不着的创意，要让Midjourney变成能直观呈现的图片，不仅需要一大串精准的Prompt，还需要不停地调试，将脑子里的抽象创意输出成喂养AI的Prompt。
　　有时候，一个Prompt的差异，Midjourney生成的图片都有着非常明显的差异。这也是为什么，伴随着对于AIGC的火爆，衍生出了PromptEngineering的说法。
　　无论未来AIGC领域能发展成什么样，起码在Prompt无法全自动化生成的现阶段，无论是ChatGPT还是MidjourneyPrompt还是其他AI产品，要真正发挥其威力，还无法离开背后投喂Prompt的人。
　　生产力，还是生产工具？
　　可以预见的一个未来就是，Prompt必然会随着AIGC的商业化进程而降低门槛，甚至能进化成如同日常对话一样直接与AI沟通。
　　就如同输入法的迭代，从最初需要背字根的五笔输入，到现在已经能够发一段语音就直接转换成文字了。
　　虽然“AI就是生产力”的期许，造成了电商行业众多基础脑力劳动者的失业焦虑，但在螳螂观察看来，无法技术发展到哪个阶段，AIGC产品永远无法直接成为带来电商生态大爆炸的直接生产力，只会是有基本功的人手里的生产力工具。
　　做了8年跨境电商卖摄影器材周边配件的个体户小王就表示，尝试过用ChatGPT做产品文案输出、竞品分析等工作，但“ChatGPT写的产品标题、文案，看着像那么回事，但实际转化很低”。
　　比如，小王想推荐一款碳纤维三脚架，要突出又轻又稳的特质，ChatGPT只会如实根据数据给出说明书式的文案，却无法写出类似“2瓶矿泉水的重量，能抗户外大风天”更具感知力的文案。
　　但这样的文案若要训练ChatGPT输出，需要给Prompt的那个人，本身就具备极高的文案素养。因而，在AI还不具备如此能力的现阶段，就如小王所言“有这个功夫自己早写完了”。
　　做宠物品牌的设计师凌凌，也深觉AIGC产品要真能抢走电商行业部分从业者的“饭碗”，还需要很长的路要走。
　　凌凌负责的品牌，经常要做根据不同品宣、促销等需求，做各种风格的插画。她表示，想借助Midjourney高效做出惊艳的图，前提还得看设计师本人的专业功底有多深，能给出多具体、多专业的Prompt。
　　如果想要得到一只可爱的猫咪实拍图，在很多普通人的想象中，或许直接告诉Midjourney需求就行了。但实际是，凌凌给出的Prompt，不仅会精确到如何构图布局，细节氛围，还会涉及到需要Midjourney模仿用什么相机、快门光圈数值等等。
　　这些，对于没有思维、没有创意能力的AI来说，即便通过无数大数据的投喂，也仍然无从抵达的彼岸。
　　当然，不管是小王还是凌凌，都十分肯定AIGC产品带来的效率提升，帮助他们从基础的重复工作中解脱出来，更好地去投入到只有人能做的创意工作中去。
　　这也是整个社会层面对AIGC产品大为追捧的最积极的意义。
　　搭上了ChatGPT快车的吉宏股份，就宣布过一组数据：自接入ChatGPT接口后，短短几个月的时间内，完成1w新品的上新，输出新的广告文案7W，处理图像素材2W，接手客户闲聊与安抚对话10W。。。。。。
　　这样的数据背后，真正有价值的选品、文案有多少虽然无法得知，但对各岗位业务人员工作效率的优化是一定具有提升作用的。就如同小王、凌凌等业内人士对AIGC产品的肯定一样。
　　或许，自每个新技术出现之前，都会有一批激进的新技术拥趸，会不遗余力地鼓吹技术对人类岗位的取代。从蒸汽革命之后的大机器出现，让无数体力劳动被替代之后，每一次科技的进步，都会伴随着对应领域的“失业焦虑”。
　　但实际上，无论日新月异的新科技如何精彩纷呈地改变了人类的生活，却从来没有真正从人类手中抢走过“饭碗”。马车夫消失了，但司机出现了；流水线上需要的劳动力越来越少了，但操作机器、计算机相关的岗位越来越多了。
　　有脑子、有智慧的人类，总能一次一次地进化成能驾驭新科技的“魔法师”。
　　而AIGC对电商基础岗位“抢饭碗”的论调，应该产生的最大焦虑，或许该是如何好好习得“咒语”。
　　“人性的35秒”
　　从现阶段的市场反应来看，对AIGC成为趁手工具的期望度很高。
　　比如国内最为完整的大模型百度文心一言，目前就吸引了以电商零售、媒体等行业为主的15万企业加入内测。其中，内容创作、智能客服、办公提效是高需求场景。
　　即便只是传导劳动的工具，AIGC产品想要真正助力生产力的提效，也还需要解决不少问题。
　　比如希希和凌凌所使用的Midjourney，都存在严重的版权问题。据她们了解，Midjourney目前用于训练的图库全部来自于互联网，并未登记作者和版权所有者。
　　正如凌凌吐槽的，在Midjourney，实现皮克斯、吉卜力、迪士尼等“画风自由”，成为梵高、莫奈、马蒂斯等大师，都只需要一秒钟。
　　在AI训练使用的图库知识版权尚不清晰，合法性存疑的情况下，目前使用相关产品产出内容，就等同于网络上所说的“AI就是强盗”。
　　即便图片产出了也还有一个十分复杂的问题，Midjourney生成的图，版权属于开发公司，还是喂养Prompt的用户？如果两个竞对品牌的设计师，用差不多的Prompt生成相似度非常高的图，只是根据不同的品牌调性人为做了少量修改，就能成为独立的作品吗？
　　AIGC产品在做数据训练的时候，存在的问题还不仅只是侵犯版权。泄露隐私、信息造假等也是会对社会造成不良影响的大问题。
　　因此，AIGC产品想要成为拉动生产力大跃进的趁手工具，亟须确立完善的法律法规立，确保其健康可持续的发展。
　　另一个不可忽略的问题则是，随着AI技术的不断进步迭代，被视为最客观、最理性、最有逻辑的这门新技术，会不会成为主导人类行为的准则。
　　根据真人真事改编电影《萨利机长》对这个问题已有过探讨。
　　有40多年的飞行经验的老机长萨利，将完全丧失了飞行能力的飞机，迫降在哈德逊河上功拯救了155条生命。但调查组却根据模拟器给出的结果，认为飞机本可以返回拉瓜迪亚机场，并不必在河上迫降，让全机人员处于等待救援的危险中。
　　虽然最后萨利提出要给出“人性的35秒”反应时间，而模拟器在多了35秒之后确实无法返回拉瓜迪亚机场，但在这个过程中，萨利经受的是一生的飞行经验，被不会出错的冰冷AI全盘否定，并主导调查组作为人类的行为。
　　这样的事件虽然在目前的现实生活中少有，但随着AIGC在商业领域的广发应用，作为一个能根据一直条件推导出“新内容”的跨时代新技术，很难不担心被话语权在握的人们拿在手里，当作审判技术背后打工人的尺度与武器。
　　历史的车轮谁也挡不住，世界欢迎AI的加入来创造更美好的生活，但没有人会允许车轮在人类的世界里随意碾压。
　　只有AIGC本身有了规范发展，抢电商行业或者其他别的行业的“饭碗”，这样的论调才能立得起来。虽然本身就是人类给“饭碗”的AI，可能永远都做不到。
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　　螳螂观察Focusingon新消费新商业新增长，这是消费产业新电商NO。337深度解读
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