IA générative : libérer la puissance du marketing automatisé

Si vous lisez cet article, vous avez répondu à un travail généré par l’intelligence artificielle (IA). L’invite entrée dans le terrain de jeu GPT-3 d’OpenAI était la suivante : « Rédigez un titre amusant pour un article sur l’IA générative et le marketing ». Une fois l’invite entrée, l’IA a mis environ cinq secondes pour fournir l’en-tête de cet article.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA, en règle générale, consiste à simuler, dans une machine, les mêmes processus cognitifs que ceux que nous observons chez les gens. C’est une façon de résoudre des problèmes. Et vous l’utilisez probablement déjà dans votre vie quotidienne sans même vous en rendre compte – comme lorsque votre smartphone améliore une photo mal prise pour en faire quelque chose de digne du Gram ou lorsque vous utilisez Google Maps pour trouver le chemin le plus rapide vers votre destination.

Génératif L’IA générative est un type d’IA qui peut générer du contenu en réponse à des invites – sous forme de mots, d’images, de vidéos et même de musique. Au lieu de taper une image dans la barre de recherche d’une bibliothèque d’images et d’obtenir un menu d’images déjà existantes, vous tapez une description d’image dans Dall-E 2 et il génère un menu d’images correspondant à ce que vous tapez. En d’autres termes, il ne trouver images, il fait les.

L’IA générative n’en est encore qu’à ses débuts, mais elle est sur le point de transformer le secteur du marketing, mais probablement pas de la manière dont vous le pensez. Voici ce que vous devez savoir.

1. L’IA doit être formée

De la même manière qu’un humain peut dessiner un bus dans sa tête parce qu’il a appris ce qu’est un bus et ce qu’il n’est pas, l’IA doit apprendre à générer un élément de contenu. Pour ce faire, elle absorbe des données – beaucoup de données ! Environ 2,3 milliards (ce n’est pas une faute de frappe) d’images légendées ont été utilisées pour entraîner le générateur d’images Stable Diffusion.

2. Le problème est que les données d’entraînement sont souvent biaisées.

L’IA ne peut apprendre qu’à partir de ce qui existe, et ce qui existe a tendance à être influencé par les préjugés humains. En fait, les problèmes de l’IA se résument presque toujours aux données d’entraînement. Nous avons effectué des recherches avec le générateur d’IA StyleGAN 3 de Lambda Labs, qui peut générer – de manière presque inquiétante – des images réalistes de personnes qui n’existent pas dans le monde réel. Nous avons constaté que l’IA parvenait à vieillir magnifiquement les hommes, mais que les femmes avaient une apparence de plus en plus masculine à mesure qu’elles vieillissaient. Lorsque nous nous sommes penchés sur les données d’entraînement, nous avons découvert que le problème ne venait pas de l’IA, mais du fait que les images de femmes adultes utilisées pour entraîner l’IA étaient largement biaisées vers la tranche d’âge des 20-40 ans, ce qui signifie que l’IA ne voyait pas assez de femmes âgées, par rapport aux hommes, pour pouvoir apprendre à quoi ressemblent les femmes lorsqu’elles vieillissent. Chez WPP, nous nous attachons à identifier et à éliminer ces biais.