בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) שינתה את הדרך שבה יוצרים תוכן – החל מטקסטים, ועד תמונות, סרטוני וידאו ומוזיקה. בעמוד הבא ננסה להסביר איך הבינה המלאכותית פועלת בתחום יצירת התוכן, מה השימושים האפשריים שלה בתחום השיווק הדיגיטלי וההשפעה הצפויה שלה בעתיד.
סוגי מודלים של בינה מלאכותית יוצרת
שלושת הסוגים הנפוצים של מודלים ל-Generative AI:
Transformers
מודל זה מצטיין ביצירת טקסטים, תמונות או קוד באיכות גבוהה באמצעות ניתוח הקשרים בהיקף נרחב. המודל מבוסס על מנגנון תשומת הלב (Attention), המאפשר להתמקד בחלקים הרלוונטיים בקלט לפי ההקשר.
רוב כלי הבינה המלאכותית המוכרים לקהל הרחב מבוססים על מודל זה, בהם ChatGPT להפקת טקסטים מורכבים, DALL-E ו-Stable Difusion ליצירת תמונות מתיאורים מילוליים, ו-Whisper לזיהוי דיבור והמרתו לטקסט כתוב.
Generative Adversarial Networks (GANs)
מודל המורכב משתי רשתות עצביות: יוצר (Generator), המייצר נתונים חדשים, ומבחין (Discriminator), המנסה להבחין בין נתונים אמיתיים למזויפים. ה"תחרות" בין שתי הרשתות מובילה לשיפור מתמיד באיכות התוצרים. המודל נפוץ בעיקר בכלים ליצירה ועיבוד של תמונות וסרטונים. לדוגמה, סרטוני DeepFake רבים מבוססים על GANs.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs פועלים באמצעות תהליך של קידוד ופענוח. המקודד ממפה את הקלט לייצוג מצומצם המכיל את המאפיינים החיוניים ביותר, והמפענח משחזר את התמונה המקורית מתוך הייצוג המצומצם. תהליך זה מאפשר למודלים ללמוד את המבנה הבסיסי של הנתונים וליצור נתונים חדשים הדומים למקור.VAEs נפוצים בעיבוד תמונות ושינוי תכונותיהן, תוך שמירה על המבנה הכללי של הנתונים.
איך בינה מלאכותית לומדת ליצור תוכן?
תהליך הלימוד של הבינה נקרא אימון, והוא כולל הזנת המודלים בכמויות עצומות של נתונים מסוגים שונים (טקסטים, תמונות, קוד, קטעי אודיו ווידאו וכדומה).
לדוגמה, אם מזינים את המודל באלפי ציורים של ואן גוך, הוא ינתח את הציורים, ילמד לזהות את המאפיינים הייחודיים ויוכל ליצור ציור חדש שייראה כאילו ואן גוך צייר אותו.
עקרון דומה חל על יצירת טקסטים. בעקבות חשיפה לספרים ולטקסטים מסוגים שונים, הבינה המלאכותית לומדת לחזות את סדר המילים ומבנה המשפטים, ובסופו של דבר לחקות את המורכבות של השפה האנושית.
איך בינה מלאכותית פועלת?
אלה השלבים בעבודת העיבוד ויצירת התוכן של Generative AI:
- טוקנים: ה-AI מפרק את טקסט הבקשה (prompt) ליחידות קטנות כמו מילים, חלקי מילים או אפילו סימני פיסוק. היחידות האלה מוגדרות טוקנים והן משמשות חומר גלם בידי ה-AI. כל טוקן מיוצג על ידי ערך מספרי וכך למעשה מתרגם את הפרומפט לרצף מספרים. התהליך עצמו מורכב יותר מהמרת מילים למספרים ומתייחס גם לדקויות ולמורכבויות של השפה האנושית.
- הֶקְשֵׁר: בינה מלאכותית יוצרת לומדת על היחסים בין מילים והשינויים במשמעותם בהתאם להקשר ולמיקום במשפט באמצעות Positional Encoding. בתהליך זה, נוסף ייצוג מספרי לכל מילה או טוקן והוא מייצג את ההקשר בינה ובין מילים אחרות. כך, הבינה המלאכותית תופסת את כללי התחביר ולומדת להבחין בהבדלים שנוצרים משינוי סדר המילים. למשל, בין המשפט "הילד אכל תפוח" לבין "תפוח אכל ילד". בעזרת ההבנה הזאת, הבינה המלאכותית יכולה לנסח משפטים הגיוניים ותקינים דקדוקית.
- מנגנון תשומת לב: אחרי שכל מילה הומרה לייצוג מספרי, מופעל מנגנון תשומת הלב. המנגנון מאפשר ל-AI להתמקד במילים החשובות ביותר ברצף מילים. כלומר, במקום לתת משקל שווה לכל אחת מהמילים, המודל נותן משקל שונה לטוקנים שונים לפי ההקשר והרלוונטיות. כך, הוא קולט את מערכת היחסים בין מילים בטקסטים ארוכים.
- רשתות עצביות עמוקות: רשתות המורכבות משכבות של נוירונים מלאכותיים. כאשר נתונים שחולקו לטוקנים עברו דרך השכבות האלה, כל שכבה מעבדת ומשנה אותם לפי המידע שהתקבל מהשכבות הקודמות. ככל שהנתונים מתקדמים דרך השכבות, הבינה המלאכותית מזהה כללים תחביריים, קשרים ודפוסים. התהליך הזה מאפשר למודל ללמוד מושגים ולזהות דפוסים מורכבים.
- חיזוי והסתברויות: מטרת העל של הבינה המלאכותית היא חיזוי. המודל מנבא מה תהיה המילה הבאה במשפט לפי ההקשרים והדפוסים שנלמדו בתהליך האימון. באמצעות חישוב הסתברויות של מילים המופיעות יחד ושילוב כלים כמו טוקניזציה, קידוד מיקום, רשתות עצביות ואלגוריתמים, הבינה המלאכותית יוצרת תוכן חדש. התהליך הזה לרוב כולל גם אקראיות כדי לשמור על ייחודיות התוצרים.
בינה מלאכותית בשיווק דיגיטלי
הבינה המלאכותית כבר חוללה מהפכה בשיווק הדיגיטלי וצפויה להמשיך לשנות את הדרך שבה אנחנו עובדים, מתקשרים עם לקוחות ומחפשים מידע באינטרנט. כמה מהשימושים העיקריים:
- תוכן גנרטיבי: כלים כמו ChatGPT ו-Dall-E מסייעים ביצירת תוכן במהירות ולפי דרישה, כולל טקסטים, תמונות וסרטונים.
- פרסום מבוסס AI: פלטפורמות הפרסום המרכזיות, Google Ads ו-Meta, כבר משתמשות בבינה מלאכותית לשיפור המיקוד של הפרסומות, אופטימיזציה של תקציבים והגעה לקהלים חדשים.
טכנולוגיות מבוססות AI לקידום ממומן
- אנליזה מתקדמת: AI מאפשרת ניתוח מהיר ומדויק של נתונים, זיהוי מגמות וחיזוי התנהגות צרכנים, כלים התומכים בקבלת החלטות מבוססות נתונים.
- פרסונליזציה בקנה מידה רחב: בעזרת הבינה המלאכותית קל יותר ליצור תוכן שיווקי בהתאמה אישית לכל לקוח.
- אוטומציה: אוטומציה של משלוח מיילים, מענה באמצעות צ'אטבוטים וניהול קמפיינים ברשתות חברתיות יכולה לסייע בחיסכון בזמן ובמשאבים, ולאפשר לצוות להתמקד באסטרטגיה וביצירתיות.
- אופטימיזציה של קמפיינים בזמן אמת: ניתוח והסקת מסקנות בזמן ההרצה של הקמפיינים לשיפור מיידי של הביצועים.
- חיפוש מבוסס AI: מנועי חיפוש מבוססי בינה מלאכותית, כמו SearchGPT, המציעים תקצירי מידע ושיחות אינטראקטיביות במקום רשימת קישורים, צפויים לשנות את החיפוש באינטרנט – ואת האופטימיזציה למנועי חיפוש (SEO). אף על פי שהם עדיין לא מחליפים את החיפוש בגוגל, השינוי צפוי להשפיע על הדרך שבה יוצרים תוכן מותאם, ולשים דגש על חיפושים קוליים ומענה לשאלות מורכבות שיובילו לתשובות ספציפיות ומותאמות אישית.
רוצים להישאר מעודכנים בחידושים בעולם השיווק הדיגיטלי? עקבו אחרי הבלוג שלנו.
