原文：
www.kdnuggets.com/integrating-generative-ai-in-content-creation
图像由 Ideogram.ai 生成
我知道创作内容有多么困难，尤其是要吸引观众的注意力。
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无论我们使用什么媒介，书面、声音还是视觉，每一种都需要深思熟虑和策略来为内容提供价值。
然而，只有一些人有足够的时间来生成优质内容，尤其是像我这样兼任内容创作者的上班族。工作和个人生活可能会成为障碍。
近年来，随着生成性人工智能变得越来越主流，情况发生了变化。这是因为如果有效使用生成性人工智能，它有很大的潜力来提高我们的内容质量和效率。
生成性人工智能，如 ChatGPT，能够让内容创作变得更加轻松。你可能会想，“为什么不让工具完全生成我们的内容呢？” 实际上，我的个人经验告诉我这是一个不好的主意。未经筛选的、完全生成的人工智能内容质量实际上很差，需要重新加工。这就是为什么我建议我们使用工具来帮助我们创建内容，而不是替代这些工作。
本文将讨论我们如何将内容创作与生成性人工智能结合。让我们一起学习吧。
当我们谈论生成性人工智能时，它指的是能够生成类似于人类生成内容的新内容的工具。
许多工具都属于生成性人工智能类别。例如，ChatGPT 是一个可以生成文本内容的生成性人工智能工具，或 Midjourney，它可以生成图像内容。随着时间的推移，这些工具已经进化到能够生成比以往更接近人类的内容。
我们将学习如何将生成性人工智能工具融入我们的内容生成流程中。我们会将其分为两个部分：文本和图像。
文本生成的生成性人工智能是一种可以从我们提供的输入中生成类似人类的文本的工具。人工智能模型可以非常接近我们输入提示的意图。例如，生成电子邮件、创建内容草稿、规划社交媒体日程等。
在内容创作中，文本生成模型可以在很多方面帮助我们。以下是该模型如何帮助你创建内容的一些方式。
假设你是一位特定领域的内容创作者，例如数据科学、数据工程、机器学习等，并且需要新的创意来吸引观众。你可以使用生成式 AI 模型，如 ChatGPT，来生成新想法。
例如，我使用 ChatGPT 生成内容创意，使用的提示是：
“我是一名数据科学内容创作者，我想发布关于数据科学对业务重要性的内容。”
给我生成 3 个可以发布的内容创意。
结果是一个内容创意列表，解释如何处理这些内容。列表示例如下：
-
数据驱动决策的案例研究
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数据科学在提升客户体验中的作用
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数据科学和商业智能中的新兴趋势
实际结果包含了更长的说明，关于如何创建内容以及我们应该包含哪些内容。
ChatGPT 在这里促进创造性思维，因为我们并没有直接要求 ChatGPT 创建内容。它作为一个伙伴来激发想法和验证我们的思路。
生成式 AI 工具不仅能够生成创意，还能帮助我们创建更详细的大纲。
虽然需要更多验证，但拥有一个大纲可以节省一些创建内容的时间。
例如，我请 ChatGPT 使用以下提示创建一个博客大纲：
“写一个关于为什么数据科学家应该学习数据工程的 300 字博客草稿大纲。”
结果是一个草拟大纲，供我们填充。以下是我用上述提示得到的结果：
标题：弥合差距：数据工程对数据科学家的重要性
介绍（50 字）
正文
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数据科学基础（60 字）
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增强合作与沟通（60 字）
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增加自主性和创新性（60 字）
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职业发展与多样性（60 字）
结果还包含了我们应该写些什么以及如何写的更详细说明。
作为内容创作者，我们获得的最佳建议之一就是重新利用我们的内容。
有时，我们的内容已经足够好，但新的发展使我们之前的内容过时。
或者我们现有的内容没有足够的参与度，因为缺少了一些东西。
无论你以前有什么，它仍然是足够好的内容，我们可以在下一个内容中再次使用它。然而，我们仍然需要更改一些东西以提高其质量。
这就是生成式 AI 介入以帮助增强我们之前内容的地方。通过使用该工具，它们可以通过阅读和理解我们的内容，带来之前内容中缺失的新视角和结构。
例如，这里有一个可以使用的提示模板，假设的结果来自 ChatGPT。
我的内容在下面的文本中：
##插入内容##
你能分析一下它们的问题，并提供详细的改进建议，以提高观众的互动吗？
结果如下：
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增强标题：使标题更具吸引力和引发好奇心。
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改进引言：包含一个引人注目的事实、问题或轶事。
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融入现实世界的例子：在机会部分使用案例研究或示例。
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提供挑战的解决方案：讨论正在进行的努力和应对挑战的解决方案。
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添加视觉效果和信息图：使用图表、视觉效果和信息图来说明关键点。
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加强结论：以强有力的号召性用语结束，让读者采取行动。
正如你所见，ChatGPT 可以提供有关为什么我们的内容未按预期工作以及如何改进的详细信息。
与文本内容不同，图片内容依赖于视觉效果来吸引观众。
使用生成式 AI 工具来生成内容对一些人来说可能有争议，但它仍然是帮助我们与观众互动的有效工具。然而，图片内容通常成为与文本内容配合的辅助内容。这就是为什么我们通常会在图片内容之前准备好文本内容。
让我们看看生成式 AI 在图片内容中的几个使用案例。
你可以使用生成式 AI 做的最简单的用例是开发一张适合文本内容的图片。
在社交媒体上，包含图片的内容通常会有更多的互动，并提供观众可能忽略的额外细节。通过无尽的社交媒体滚动，图片可能会让观众停留在你的内容上。
使用生成式 AI，你可以用提示生成适合你内容的图片。
在下面的示例中，我使用 ChatGPT 和一个提示，执行 DALL·E 进行图片生成。
“我想发布关于数据科学家的内容。你能生成一张适合我将要发布内容的简单图片吗？”
使用 DALL·E 3 生成的图片
结果是一张数据科学家在多个屏幕前工作的图片。这是一张简单的图片，但我们总是可以进行调整以满足你的需求。
说到调整，我们将讨论生成式 AI 如何帮助个性化图片内容。
个性化的内容比标准图片生成能够创造更多的互动。这是因为你为每个内容都针对个体的某些方面进行定制。你甚至可以为电子邮件营销或客户礼品提供更个性化的图片内容。
例如，你想发送内容以庆祝你最有价值的观众，Charlie。你可以生成一张反映他个性的惊人图片，以显示你对观众的重视。这里是一个使用 Ideogram.ai 生成的示例提示和图片。
“排版 ‘生日快乐，Charlie’ 的背景是图书馆书籍和猫咪玩耍。”
图片生成自 Ideogram.ai
当然，个性化程度因内容创作者而异。你希望每个人都获得个人化的还是稍微更通用的图像？选择权在于你。
作为内容创作者，有时内容创作可能会变得单调，并且花费大量时间。通过生成性 AI，我们可以通过将任务委托给模型来提高工作效率。
在本文中，我们了解了生成性 AI 如何通过帮助我们改进文本和图像内容来融入我们的内容创作。生成模型可以帮助我们提升或使用现有内容作为头脑风暴的平台。
Cornellius Yudha Wijaya** 是数据科学助理经理和数据撰稿人。在 Allianz Indonesia 全职工作的同时，他喜欢通过社交媒体和写作媒体分享 Python 和数据技巧。Cornellius 撰写各种 AI 和机器学习话题的文章。**