Deepfakes 的應用：為什麼人工智慧影片是行銷的未來

人工智慧使媒體格局比以往任何時候都更加複雜。

觀看這一集《像偉人一樣創造》 ，我將深入探討人工智慧對我們所有人的影響：

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事情是這樣的——冒充、錯誤訊息和深度偽造給品牌、創作者、名人和整個行銷團隊帶來了嚴重問題。人工智慧的興起使得人們在網路上看到某些東西時很難相信自己的眼睛。隨著許多人所說的「深度造假」的興起，區分小說和非小說變得更具挑戰性。

那什麼是深度偽造品呢？什麼是人工智慧生成的影片？這些東西是如何製作的？它們為行銷人員帶來了哪些潛在的機會和威脅？我們將在本文中討論這些問題的答案以及更多內容。讓我們開始吧。

什麼是深度假貨？

Deepfakes 是一種合成媒體，其中一個人的肖像、聲音或動作被其他人使用人工智慧所取代。這項技術可以創建高度逼真的視頻，讓人感覺好像有人在說或做他們從未做過的事情。

什麼是人工智慧生成的影片？

人工智慧產生的影片不僅限於深度偽造。

深度造假通常關注個人，而人工智慧產生的影片幾乎可以代表任何事物。您可以製作人工智慧生成的汽車變成飛機或西紅柿田的影片。

人工智慧生成的影片是完全由人工智慧創建的任何視訊資產，涉及合成角色、場景、圖像、聲音和/或場景。這些影片是根據數據、腳本和用戶輸入生成的，在勞動力中提供廣泛的應用。

Deepfake 技術如何運作？

Deepfake 技術使用兩種相反的機器學習模型來運作。第一個模型稱為“生成器”，使用樣本圖像、音訊和視訊進行訓練，以創建新媒體或更改現有媒體以密切模仿樣本。

第二個模型被稱為“鑑別器”，經過訓練可以識別樣本中的特定特徵並檢測生成器創建的媒體中的任何不一致之處。然後，發生器使用該回授來校正其輸出。這種交互作用形成了一個稱為生成對抗網路（GAN）的系統。

它的工作原理如下：

1. 生成器和鑑別器演算法分析來自媒體樣本的數據。
2. 生成器創建或更改媒體以盡可能接近樣本，從而產生初始的深度偽造。
3. 鑑別器檢查 Deepfake 與樣本相比是否有不一致。
4. 生成器解決鑑別器辨識出的不一致問題，並重新提交 Deepfake 進行進一步評估。
5. 重複步驟3和4，直到鑑別器不再發現任何不一致之處。

透過這個迭代過程，生成器最終會如此準確地產生或修改媒體，以至於人工智慧和人類觀察者都很難區分深度偽造和原始媒體。

深度造假最常見的例子之一是內容創作者開發與名人換臉的影片。無論是隨機的人將自己的戶外影片變成湯姆克魯斯的戶外影片：

或者當喬丹皮爾 (Jordan Peele) 使用 Deepfake 技術製作 PSA 扮演美國前總統巴拉克奧巴馬 (Barack Obama) 時：

這項技術在媒體、政府和整個文化領域引起了廣泛關注。這是一項非常強大的技術，剛開始在社群媒體管道中定期出現並傳播到世界各地。

那麼，行銷人員該如何看待這些技術呢？它如何用於整個行銷和業務？讓我們深入探討一下。

人工智慧在影片內容中的作用

人工智慧技術，特別是生成對抗網路 (GAN)，正在極大地擾亂影片創作過程，包括廣告和 Instagram 廣告。

透過對大量資料集進行訓練，GAN 可以以最少的人工幹預生成高品質的視訊內容。這種自動化大大減少了視訊製作、人才招募、燈光需求、音訊團隊等方面的時間和成本。該技術使品牌能夠以傳統成本的一小部分製作更多內容。

Deepfakes 和其他人工智慧生成的影片的效率允許快速 A/B 測試，其中可以產生並測試廣告的多個版本，以確定哪些元素表現最佳。現在，您可以使用 AI 生成的模型製作 10 個影片廣告，並向受眾傳達特定訊息，而無需實際僱用內容創作者和影響者來完成這項工作。

最近，創作者開始透過將他們的圖像上傳到人工智慧影片創作服務並在使用時獲得分割來透過他們的肖像貨幣化。

這些技術可以根據個人用戶的喜好創建高度個人化的影片內容。舉個例子，我最近使用並回顧了 HeyGen ，這是一個人工智慧影片創作工具，並利用它向我的一些隊友發送了 30 個人工智慧生成的影片作為實驗。該視頻是我的深度偽造視頻，經過定制，可以說出收件人的名字和公司名稱。

GAN 具有巨大的創造性可能性，突破了影片製作的界限。它們可以產生全新的視覺風格、特效和富有想像力的場景，而這些可能很難或不可能手動創建。

這促進了創新，並允許創作者嘗試大膽的視覺概念，從而製作出更迷人、更令人難忘的廣告。例如，如果您希望開發視訊資產的模型以呈現給客戶，但沒有批准或預算來聘請團隊來製作規範工作，您可以利用 Deepfake 技術來接近在吸引創建高保真視訊資產所需的人才和團隊之前，先進行實際操作。

人工智慧技術減少了影片製作傳統的資源密集性質，使預算有限的小型企業也能進行高品質的影片創作。影片製作的民主化，加上為不同市場製作在地化內容的能力，代表了產業的重大轉變。

以下是一些總結如何使用該技術的高級想法。

AI影片的優勢

超個性化

人工智慧生成的視頻，特別是那些利用深度偽造技術的視頻，可以實現前所未有的個性化水平。透過創建直接與個人、品牌和行銷人員對話的客製化內容，可以顯著提高參與度和轉換率。這種超個人化的方法使得他們正在觀看的影片看起來像是專門為他們量身定制的。

成本效益

使用人工智慧生成的影片消除了對昂貴的製作元素的需要，例如拍攝、佈景和名人代言。透過利用人工智慧，公司可以以傳統成本的一小部分製作高品質的內容，從而允許更頻繁的更新和變化，以在不超出預算的情況下保持行銷的新鮮度和相關性。

我們知道，在進行人工智慧行銷調查後，行銷人員尤其對此優勢感興趣，並發現他們認為節省時間是最大的好處：

創意彈性

人工智慧生成的影片提供了無限的創意可能性，使品牌能夠重新構想他們的行銷敘事和視覺效果。 Deepfake 技術可以無縫整合任何場景、角色或場景，讓行銷人員能夠嘗試創新的想法和引人入勝的說故事技巧。

可擴展性和速度

人工智慧產生的影片可以快速、大規模地製作，輕鬆滿足大型行銷活動的需求。這種可擴展性確保內容可以跨多個管道和市場快速部署，在不犧牲品質的情況下保持一致性和覆蓋範圍。

適應市場趨勢

人工智慧可以快速調整影片內容，以反映當前的市場趨勢和消費者偏好。這種敏捷性確保行銷活動保持相關性和及時性，利用新出現的機會並更有效地與目標受眾產生共鳴。

雖然這些想法很棒，但現實是深度造假仍然令人擔憂。

以下是行銷人員和品牌需要注意的一些缺點。

人工智慧生成影片的缺點

道德問題和濫用

人工智慧生成的影片（尤其是涉及深度造假技術的影片）的主要缺點之一是可能被濫用。 Deepfakes 可以被操縱來創造誤導性或有害的內容，引發有關真實性和信任的道德問題。品牌必須謹慎處理這些問題，以避免損害其聲譽並削弱消費者的信任。

法律和監管問題

圍繞人工智慧生成影片的法律環境仍在不斷發展。版權、智慧財產權和隱私權方面存在不確定性。品牌必須隨時了解最新法規並確保合規，以避免法律後果。

技術限制和品質問題

儘管人工智慧技術取得了顯著進步，但它並非絕對可靠。人工智慧產生的影片有時會出現技術故障，例如不自然的臉部動作或同步問題。這些品質問題可能會降低整體觀眾體驗並降低行銷活動的有效性。

隱私問題

使用個人資料創建超個人化內容會引起嚴重的隱私問題。如果消費者認為自己的個人資訊在未經明確同意的情況下被使用，他們可能會感到不舒服或受到侵犯。品牌必須對其數據使用政策保持透明，並優先考慮消費者隱私，以維持信任。

工作替代

人工智慧在影片製作中的日益普及可能會導致攝影、剪輯和創意導演等傳統角色的工作被取代。這種轉變可能會導致這些領域的專業人員失業，並需要重新評估勞動力需求和培訓計畫。

總結

人工智慧生成的影片是現代行銷人員武器庫中的強大工具，具有超個人化、成本效益、創意靈活性和增強分析等顯著優勢。這些好處可以改變行銷活動，推動更高的參與度、更好的投資報酬率和可持續的內容創建方法。然而，這些優勢也帶來了一系列挑戰。

這是我的看法：

人工智慧影片內容將為行銷人員提供超能力。

我們將能夠創造出我們從未想過的東西。我們將看到人工智慧徹底改變電子商務。我們將看到人工智慧徹底改變播客。我們將看到人工智慧影響 B2B和 B2C。我們將能夠以更身臨其境和有效的方式來開發和講述故事。我們將看到人工智慧改變世界。但伴隨著這種力量而來的是巨大的責任——我們任何人都不應掉以輕心。