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| 編輯推薦： |
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本书使用大量实战案例，将AIGC和增长相结合
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| 內容簡介： |
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增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的入门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的最新技术进展的读者；第3部分包含AI的基础知识、基础模型，并从实战应用角度介绍作为应用开发者如何高效上手与利用最新的开源技术与API，适合有一定技术基础的读者。
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| 關於作者： |
范磊，美国石溪大学计算机科学博士，人工智能与数据科学领域知名专家，十余年人工智能理论研究、产业应用与中美头部互联网科技企业中高层管理经验。
黄志坚，中国人民大学硕士，曾就职于赫美集团、国人通信、A8新媒体集团、南方银谷等上市公司。
王山雨，哈尔滨工业大学硕士，BAT人工智能与算法专家，十余年人工智能领域从业经验，先后就职于阿里、百度和腾讯，参与凤巢等平台的算法模型，对知识问答、图文关系计算、广告创意生成、视频内容合成等机器学习算法和研究经验。
杨永强，西南交通大学硕士，人工智能与机器学习算法行业知名专家，15年BAT从业经验，对机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域有深入研究。
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| 目錄：
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001 认识篇
002 第1章 什么是AIGC
002 1.1 源起达特茅斯会议
005 1.2 人工智能三大流派
012 1.3 裹挟其中的AIGC
015 第2章 用户增长与演进
016 2.1 什么是增长
018 2.2 演进1：获客—以获取客户为中心
028 2.3 演进2：留存—精细化用户运营
036 2.4 演进3：盈利—追求可持续增长
040 2.5 增长实践案例
045 第3章 AIGC增长新范式
045 3.1 增长主要模型
053 3.2 内容困局
058 3.3 AIGC—数字内容新范式
067 3.4 增长新范式
071 应用篇
072 第4章 AIGC×产品
073 4.1 从概念到产品
076 4.2 产品市场定位
077 4.3 工业设计
078 4.4 质量提升
079 4.5 功能升级
080 第5章 AIGC×用户理解
080 5.1 什么是用户理解
080 5.2 传统用户理解：用户访谈和问卷调查
083 5.3 现代用户理解：用户行为流水理解及画像、语音输入的实践应用
084 5.4 未来用户理解：全新的用户信息获取和表达与提升用户体验
091 5.5 AIGC在用户理解中面临的挑战
093 第6章 AIGC×营销创意
093 6.1 营销创意的价值
094 6.2 AIGC重新定义创意生成
103 6.3 AIGC颠覆广告投放模式
105 6.4 AIGC重构SEO内容创作
107 6.5 营销创意案例：阿里鹿班（鲁班）
110 第7章 AIGC×客户服务
110 7.1 客户服务—筑牢盈利基本盘的护城河
112 7.2 客户服务的发展新趋势
116 7.3 客户服务自动化—企业降本增效的必然趋势
121 7.4 AIGC—让自动化客服更智能
129 技术篇
130 第8章 AI技术入门
130 8.1 机器学习基础
151 8.2 AIGC技术的重要基石
164 8.3 自监督学习与预训练模型
180 第9章 AIGC技术入门
180 9.1 文字生成文字—大语言模型
196 9.2 图像生成模型
208 9.3 跨模态模型技术
221 9.4 未来研究方向
222 第10章 AIGC技术实战
222 10.1 手把手玩转ChatGPT
242 10.2 手把手玩转Stable Diffusion
261 10.3 企业级大模型解决方案
273 展望篇
274 第11章 未来与挑战
274 11.1 AIGC技术未来的发展方向
275 11.2 AI技术面临的挑战和担忧
279 11.3 增长的挑战与展望
280 第12章 结束语
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| 內容試閱：
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“我们总是高估未来两年的变化，低估未来 10 年的变革。”
—比尔·盖茨
从2022年11月美国OpenAI公司发布ChatGPT这一划时代产品以来，全世界人民无不为它令人惊艳的表现叹为观止，ChatGPT也成为人类历史上最快达成1亿用户的产品（如图1所示）。同时，关于通用人工智能、人类第四次工业革命的讨论从未如此强烈，人类似乎又一次站在了技术大爆炸之前的奇点前，而这一次似乎所有人都相信会是通用人工智能点燃这轮技术大爆炸。
图1 最快达成1亿用户的产品时间对比
人工智能（Artificial Intelligence，AI）的起源可追溯到20世纪50年代，当时一些科学家和研究人员开始尝试用计算机来模拟人类的思维过程。1956年，达特茅斯会议被认为是人工智能领域的开端，会议聚集了一批顶尖的计算机科学家和数学家，他们共同探讨了如何将人类的智能引入计算机程序。在这个阶段，研究者们主要关注基于符号操作的人工智能。他们构建了一些基于规则的系统，如GPS（通用问题求解器）和Eliza（模拟心理治疗师的对话程序），这些系统在某些特定任务上表现出了一定的智能，但它们受限于计算能力和知识表示的瓶颈。
20世纪70年代，人工智能研究的重点逐渐转向了知识工程。在这个阶段，研究者试图通过将大量专业知识编码到计算机程序中，来提高系统的智能，这导致了专家系统（Expert Systems）的诞生，如MYCIN（用于诊断感染性疾病的专家系统）和XCON（用于配置计算机系统的专家系统）。 虽然专家系统在某些特定领域取得了令人瞩目的成绩，但它们在处理大规模、复杂的问题时仍面临困难，同时知识工程的规模和维护成本也使得这些系统的普及受到限制。
自20世纪80年代开始，随着计算能力的提高和统计学习理论的发展，人工智能研究逐渐转向了机器学习。机器学习的核心思想是让计算机从数据中自动学习规律，而无须进行显式的编程。这个阶段的研究成果包括决策树、支持向量机和神经网络等一系列机器学习算法。这些算法的出现，为后续的深度学习和其他先进技术奠定了基础。
如果说之前的人工智能都是预演，那么深度学习的发展则带来了真正的革命。深度学习是指使用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）进行学习的一种方法。神经网络的基本概念可以追溯到20世纪40年代，但由于计算能力和数据的限制，在很长一段时间里，神经网络并没有取得显著的突破。然而，在21世纪初，随着大数据和计算能力的爆炸式增长，深度学习开始崭露头角。特别是在2012年的ImageNet竞赛中，AlexNet（一种卷积神经网络）的出现使得计算机视觉任务的准确率大幅提高，这标志着深度学习时代的到来。自那以后，深度学习在各个领域取得了惊人的成果，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别和游戏等。例如，谷歌的AlphaGo战胜了世界围棋冠军，证明了深度学习在复杂任务上的优越性。
深度学习的高速发展带来了人工智能技术在产品和商业领域的快速普及，推荐系统、人脸识别、机器翻译这些高度依赖人工智能技术的产品功能成为了人们的日常，而这一切都还局限于特定复杂任务的完成，人工智能似乎困于训练数据在特定任务上的统计结果而无法产生像人类一样的创意、推理与意识。不同于传统的判别式人工智能系统只能作用于单一任务，以大语言模型为代表的生成式人工智能带来了改变—大语言模型通过在大量文本数据上进行预训练，学会了丰富的语言知识，从而能够在多种任务上取得优异表现，如文本分类、命名实体识别和问答。OpenAI的ChatGPT、Dall·E 2等产品在创意发挥、内容生成上展现出的惊人效果给了人们关于这一技术如何深刻影响人类社会无穷的想象空间，如图2所示。
图2 OpenAI内容生成
站在人类第四次工业革命的奇点前，我们旨在根据自己多年在互联网广告、电商、增长营销领域与人工智能技术领域的从业经验，来剖析人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）将如何重塑广告、增长营销领域。本书作者不代表任何谷歌、亚马逊、优步、腾讯、百度官方，而是以个人身份写作此书，但书中凝聚了多年工作经历所带来的经验、教训与对行业、技术发展应用趋势的洞察。
本书除作者外，贾力、贾子涵、林宜蓁、李佳鸿、谢子维、熊运三、陈例圆、贺山也参与了部分编写，非常感谢他们对本书的投入和贡献，在编写过程中，我们参阅了大量的相关资料，也得到相关AI平台、开发专家以及诸多人工智能领域的学者和专家的大力支持与指导，在此一并表示由衷的感谢！
由于作者水平有限，以及人工智能发展速度较快，书中难免出现疏漏之处，恳请广大读者批评指正！
作者
2023年3月于北京
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