chatgpt无法取代的文案 如何看待ChatGPT的文案能力?

默认分类1年前 (2023)发布 admin
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哈喽,好久不见大家,前几天有朋友问我,咦,你的怎么不写了。

可能,没有写的原因也很简单,我找到了很多不能帮我完成的事项,特别是在法律服务行业,比如,昨晚和朋友的一次对话。

之前与大家分享了我对的观察与看法,以及在法律服务行业的部分使用逻辑与步骤,辅助我们更好的创造内容。

但是,今天想和大家聊聊,什么是无法取代的,而掌握什么可以在未来维持长久的竞争力。

01

所取代不了的

目前在文案创作上的表现,总结起来就是「短文案全是行货(正确但毫无亮点),长文案准确流畅但不出彩」。

虽然毫无亮点,但如果要求不高也能用,像极了我们在日常中朋友圈见过的那些最普通的宣传文案,平铺直叙,一眼忽略那种。

之所以是这样,主要原因是没有经过专门的文案训练,它学习的基本还是现实中最常见的文案材料,正确而平庸的那种,但这并不能代表文案能力的上限,更像是一个开源平台。

以法律服务行业为例,日后或许会有很多律所或法律服务公司进行垂直领域的开发,假如有个律所或公司想做一款专门针对常见合同审查的,让它学习海量的优秀合同案例,那也不排除可以写出更高水准的合同文案。

那时客户或许直接可以用生成需要的合同,要求更一高点,可以让法务部或常法律师,在的辅助下,输出之前成十上百倍合同的工作量。倘若如此,或许真的会出现取代基础法律服务的情况。

对于厚重的法律法规,成千上万的案例而言,一旦接通,将会进行无止境的调用和检索,但的底层逻辑决定了它无法突破固定模板的规范,只能在架构下进行学习,而无法像人类一样去创作,更无法像律师一样出庭,却能做好出庭前后的文字工作。

而如何在文字方面,让取代不了?具体可能是包含以下三个方面:

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A.打破常规

打破常规的运用语言,恰恰是文案的重要能力。文案需要参考现有作品,但拉开文案差距的,恰恰是打破那些固定范式,做出不一样的东西。

比如,“兑换时光”,“时光”怎么可以“兑换”呢?这种充满想象却严重反逻辑的“比拟”修辞,是无法理解并学习的。

B. 输出洞察

可以学习这个时代的所有知识,但永远无法感知时代背后的情绪,它可以轻松掌握一个人几辈子都看不完的内容,却无法真正体察人心的微妙。

我们可以让快速提炼一场案例研讨会议,它只能在功能表述上腾挪变换,但很难给你一句「“生前XXX头部有轻质量钝性外力作用”,这钝性外力究竟是怎样形成的,相关机关并未查明。」,因为它无法体会钝性外力对于这次案件的重要性。

C. 情感触动

可以准确输出卖点,但无法在情感层面带来精神的认同,这也是它最无力的地方——一个没有情感的大语言模型。从这个层面来讲,永远写不出下面这样的文字。

冤案都是相似的,而每个人都各有各的结局。即使如今马廷新、张高平、张辉得以洗冤,但正如文中警察所说,全国每年成千上万的冤案,谁又知道你马廷新谁又知道你是被冤枉的呢。而对于像袁连芳这样的”狱霸大哥”,制造了至少目前我们知道的这两起大冤案,他又该付什么责任呢?如果要追究袁连芳,那他背后的人也应当被追究,办了冤案要负责,而这样的责任又是多大呢。如果办了冤案都要负上沉重的责任,似乎得了快意又少了人性,公检法的办案人员都是普通人,出现冤案似乎是难免的。所以国家赔偿法对于冤案假案错案给予了补偿。可是,故意的冤假错案,是不是得负上该有的刑事责任?至少被追究失职,而失职是行为人的过失,是否应当有故意失职这样的责任?则应当是需要考虑的问题。否则,公检法为了追求破案率、起诉率、判决率等绩效,这又关系到工资奖金,是不是什么事情都做得出来?“如果没有好的法律和制度的保障,我们甚至我们的子孙后代,我们每个人,都徘徊在死刑的边缘”。

——朱明勇

02

的底层逻辑

A. 单字逻辑

看似能力强大,其实它的原理很简单,按照B站UP主的比喻,它就像是一只学人类说话的“超级鹦鹉”,它的工作原理总结起来就是:单字接龙。

chatgpt无法取代的文案 如何看待ChatGPT的文案能力?

生成的所有内容,无论短长,下一个字永远是由上文生成,生成的下个字,又会组成上文,如此循环往复,这个过程也叫「回归生成」,它构成了的基本功能。

B. 学习逻辑

如何让它知道下一个字该生成什么,就需要进行数据训练,给它大量的学习材料,例如百科、法律典籍、书籍文章、新闻报道、编程代码等各种人类语言材料喂养给它,如此不断丰富模型,让可以根据上文给出下文。

但这里也会有一个弊端,信息量太大,真真假假,难以规范。比如你输「锄禾日当午」,虽然它大概率给你回复「汗滴禾下土」,但也有一定概率给你回「真的好辛苦」…

C. 问答逻辑

在海量学习的基础之上,如何生成我们想要的回答,而不是胡言乱语?方法就是给到问答范文,把优质对话范例给到经过大量信息训练的,从而培养出更符合人类规范的回答。

如此一来,不仅掌握了前文的古诗填空,而且还具备了价值取向、识别态度、归纳思想、文章仿写甚至润色洗稿的能力。

D. 创造逻辑

此时的因为受到模板规范,很容易成为“鹦鹉学舌”的标准答案复读机。为了解决这一点,采取的办法是“好评机制”,像极了巴甫洛夫利用条件反射来训练狗。

对于随机生成的一些具有创造力的回答给予高分,引导它给到一些符合价值取向,但又小小超越模板的创新性回答,以防止它变得死板。

这就是关于使用AI工具的底层逻辑,虽然不够成熟,但是却大幅度的节省时间,提升效率,我们要去了解它的强大,也要了解它的局限,如此才能让它为我们所用,今天就与大家分享到这里。

如果你对内容对,还有更多的问题和想法,也欢迎添加我的名片。

当然也欢迎提供更多法律行业内的案例,我可以简单拆解,可能你抛出的问题与案例,正是下一篇文章的主题与内容。

如果你觉得,到具体的使用离自己还比较遥远,那么我们增长律的文章里也写过,AI工具怎么帮助律师朋友做好PPT。

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