人妖 中国 大讲话模子怎么激勉告白创意: 探究互助样貌与用户教导的双重影响

发布日期：2024-11-29 12:25    点击次数：96

人妖 中国

编者按

大讲话模子怎么激勉创意后劲？——揭秘不同互助情势下的告白创作玄妙

本文为Management Science期刊论文，原文信息：

Chen， Z.， & Chan， J. (2024). Large language model in creative work: The role of collaboration modality and user expertise. Management Science.

原文概要总结如下：

自2022年12月ChatGPT发布以来，大讲话模子（LLMs）被连忙应用于匡助用户完成各种绽开性任务，包括创意职责。尽管LLM的多功能性为东谈主机互助拓荒了新的道路，但怎么最好期骗LLM耕种生意后果仍存在不细则性。本文张开了一项实验，专诚分析了东谈主机互助的两种情势对告白创作的影响：

情势一：“捉刀者”——让LLM承担内容生成的主力职责，为创意注入AI聪惠；

情势二：“响应板”——将LLM动作响应器具，对东谈主类编写的告白案牍进行纠正建议。

咱们通过应酬媒体告白的点击量来估计不同情势下告白的诱骗力。收尾发现，互助情势和用户教导的组合会带来权贵的不同效果：

“响应”情势耕种非群众表现：非专科的告白创作家在LLM响应的匡助下，创作出的告白点击量权贵提高，与群众创作的告白水平愈加接近。

“捉刀”情势对群众效果欠佳：当LLM全权“捉刀”，非但未耕种告白质料，反而在群众组中出现了告白效果下落的情况。

文分内析清晰，将LLM动作“捉刀者”会引发“锚定效应”，导致创作家过度依赖AI生成的初稿，法例了创意的阐发，导致内容趋于同质化。而“响应板”情势则匡助非群众缓缓优化内容，使他们的创作更接近群众水准。

你以为AI在创意行业中能否信得过替代东谈主类的灵感？宽容留言筹商！

1. 问题布景

大讲话模子（LLM）动作生成式AI的代表，通过展望文本生成通达天然的复兴，在告白案牍、创意任务等非例行职责中展示出惊东谈主后劲。2023岁首，生成式AI领域的投资总数达107亿好意思元，企业纷繁将LLM融入营销、告白等业务中。举例，好吃可乐与贝恩公司合作，引入ChatGPT来协助完成触及创意职责的市集营销。此外，Jasper和Copy.ai等公司也提供基于LLM的内容生成器具，匡助处理告白案牍等创意任务，并肯定这些AI器具可权贵加速任务完成速率。但是，这种AI力量究竟怎么最好地与东谈主类互助？不停者们紧迫想要了解不同互助情势的效果，以便让AI信得过成为创意职责中的“助燃剂”。

两种AI互助情势：捉刀与响应

为了找到谜底，咱们假想了一个实验，让参与者在三种不同的互助情势下为某破费居品撰写告白案牍：

捉刀情势：LLM负责生成初稿，用户进一步优化；

响应情势：用户孤独撰写内容，由LLM提供响应；

对照组：用户无AI补助，皆备孤独完成创作。

咱们使用告白点击量来界说告白质料，这是一种常用的告白效果估计尺度。为了取得对告白本色效果的客不雅评估，这些告白被投放在真实的应酬媒体告白行径中，捕捉每个告白的点击量动作因变量。

研究启示：怎么有用期骗AI耕种创意质料？？

收尾标明，LLM在耕种内容实践力上有彰着上风，但在创意性耕种方面效果有限。对于非群众而言，响应情势可动作耕种内容质料的“加速器”；对于群众而言，减少对捉刀情势的依赖，保持创意的私有性才是要津。这项研究为企业如安在创意职责中有用整合AI提供了实用指南，也揭示了AI对创意领域劳能源市集的潜在颠覆性影响

“响应”情势更得当非群众：当LLM动作“响应板”使用时，不错匡助非群众创作出质料接近群众水准的内容。这种情势下，AI对用户已有的创意提供建议，让非群众缓缓优化案牍，更有用地耕种质料。

“捉刀”情势可能法例创意：让LLM动作“捉刀者”负责初稿会产生“锚定效应”，即用户容易依赖AI生成的内容，导致作品枯竭新意，尤其对需要创意阐发的职责不利。群众在这种情势下表现反而不如孤始创作，而非群众受影响较小。

实践力耕种，创意性有限：AI动作“响应板”能匡助实践创意象法，但在创意性的耕种上效果一般。在告白质料上能帮非群众接近群众水准，但创意的种种性仍有欠缺。

建议：凭据用户教导无邪用AI：

非群众：得当用“响应板”情势，让AI对初稿建议响应，匡助优化内容质料，缓缓缩小与群众的差距。

群众：幸免让AI主导初稿，以孤始创动作主，更利于保留创意的私有性和种种性。

1.1 大讲话模子（Large Language Models）

连年来，大讲话模子（LLM）动作生成式AI的中枢时间，在文本生成领域引发等闲关注。通过对高下文的展望，LLM不仅能够生谚语法和语义连贯的内容，还在经济学和市集营销等领域展现出一定的“类东谈主念念维”才调。其种种化的应用——再行闻稿、约略通告到客户支撑，以致斟酌任务——揭示了LLM在多场景下的后劲，但不同互助样貌对其效果影响权贵。

现时对于东谈主机互助的研究约莫分为两类：一类专注于LLM对各种任务的增强效果，标明LLM在结构化任务中的补助才调，但在复杂斟酌任务中的作用有限；另一类则探讨不同的互助样貌，如子任务层面的东谈主机整合或胜仗将子任务交由AI处理，这些样貌带来的效果互异。

咱们的研究从另一个角度启航：不同互助样貌怎么影响最终后果？通过分析不同情势的绩效差异，咱们但愿明确不同互助旅途对LLM应用的下流效果，从而为不停者提供更具针对性的互助情势遴荐依据，使LLM在创意任务中的后劲得以更大化阐发。

1.2 创意任务（Creative Tasks）

创造力被以为是东谈主类智能的记号之一，亦然企业运营中一系列要津任务所需的才调。

创意职责常常包含两个主要要素。

构念念：这是创意的源流人妖 中国，触及转换的想法和私有的视角。非论是演义情节如故告白点子，惟有新颖的主见才能打动东谈主心。

实践：好创意还需要广泛的实践力，将想法从脑海带到执行。举例，精彩的演义情节还需精妙的翰墨抒发，而一则得手的告白则需言不虚发、词达意至。

在生意领域，告白是创意任务的“硬核玩家”。2022年，全球告白市集范围高达1800亿好意思元。优质告白能耕种品牌牵挂度、增多居品喜爱度，并激勉购买意图。但是，濒临信息过载的破费者，告白必须要从“竞争信息激流”中脱颖而出，需要极强的创意性和出色的抒发力。

这也证明了为什么大讲话模子（LLM）连忙成为营销东谈主员的新宠。以ChatGPT、Copy.ai和Jasper为代表的LLM，通过生成通达且浪掷真谛的文本，正在为告白创意提供有劲支撑——不仅让创意更无邪，更匡助企业在创意与实践之间找到最好均衡点。

1.3 锚定效应（Anchoring Effect）

AI确乎能为创意任务增色不少，但却带来了一个避讳的“罗网”——锚定效应。

锚定效应：指东谈主类的念念想、行径和决策容易被一个启动“锚点”影响。在AI互助中，这个“锚点”常常是AI的启动输出。东谈主类一朝被“锚定”，就容易围绕AI生成的内容打转，难以跳脱出来，去寻找愈加转换的处置决策。

具体而言，LLM模子会凭据输入展望最可能的词语，这天然让AI生成的内容通达连贯，但也容易让创作变得同质化。在告白创意中，出色的内容常常脱颖而出，突破成例。若是AI在创意经由中过于占据主导位置，用户便可能被“锚定”在AI的念念路上，最终导致创意“出炉”时枯竭私有性和诱骗力。

2. 实验假想

为了更好地阐明AI在创意任务中的互助效果，咱们在Prolific平台上招募了355名来自好意思国和英国的参与者，构建了一个创意告白实验。在实验中，参与者需要完成告白案牍创作任务，具体来说是为iPhone保护壳假想告白。这种破费品不需要复杂的行业学问，但功能充足丰富，能激勉参与者的创意后劲。

实验假想咱们接收了三种不同的实验组假想：两种“东谈主机互助”情势和一个对照组，分别由群众与非群众参与完成。咱们的假想标的是在不同互助情势下测试创意输出，确保收尾适用于不同布景的参与者。

群众vs.非群众：他们的创意有何不同？为了辞别营销“老手”和“外行”，咱们筛选了一部分在市集营销领域有教导的参与者，同期假想了一套问卷，进一步凭据他们的营销教导进行分类。被以为是“群众”的参与者要么现时在从事营销职责，要么领有至少一年的告白案牍创作教导。

后果估计：告白的诱骗力究竟怎么？为了测量告白的效果，咱们接收了一系列学术认同的评分主见，包括告白的信息性、正面热诚激勉（即居品深嗜深嗜）和购买意图。实验数据展示了一个道理的情状：在抑遏组中，群众的告白评分平均值比非群众卓越25%，这一差异为咱们提供了探索AI怎么协助不同教导层级参与者的珍摄洞见。

通过这些假想，咱们但愿揭示不同东谈主机互助情势怎么影响创意输出——是“东谈主机双打”更具上风，如故东谈主类孤始创作更胜一筹？

2.1 实验条目假想：三种互助情势的探索

在本实验中，参与者被随即分派到三种条目下：

AI捉刀情势：AI承担告白案牍的写稿任务。参与者不错提供指示，AI凭据要求生成案牍，参与者在吹法螺后提交。天然，AI并不“独占创意舞台”，参与者不错在提交前手动转机案牍。

AI响应情势：AI变身“创意参谋人”。参与者最初提交我方的告白草稿，随后AI给出响应意见，匡助优化案牍。在这种情势下，AI被假想为停止胜仗生成告白案牍，促使用户充分阐发创意。

无AI对照组：参与者孤独完成告白案牍创作，皆备不使用AI，确保在分析中取得更真实的基准数据。

咱们遴荐了GPT-4动作AI“助手”，并将其参数设为默许温度1.0，模拟群众用户的常用设立。每个AI界面经过严气魄试，确保用户央求不会触发“越界”内容。同期，所有用户与AI的互动纪录均被保留，为后续文分内析提供数据支撑。

在这种假想下，参与者不错目田决定与AI互助的深度，模拟了真实场景下东谈主机互助的无邪性。非论是捉刀情势的内容生成如故响应情势的创意优化，用户都能体验到AI在创意任务中的不同脚色。

2.2 预热顺次：让每位参与者都练习AI界面

为了让所有参与者在进展任务中都能熟练使用LLM，咱们设立了一个约略的磨练任务。每位参与者至少需与AI互动一次，练习各自的“AI助手”。即使是对照组参与者也在磨练阶段与AI互动，并随即分派到“捉刀者”或“响应板”情势，以确保所有东谈主都在同样的起始上进行主任务，摒除因磨练顺次带来的潜在影响。

2.3 激励机制：让创意告白成为赢家

为了激勉参与者的创作体恤，咱们设立了两层奖励机制：每东谈主取得5好意思元基础报答，同期凭据告白点击量表现，名次靠前的参与者还可赢得最高3好意思元的非凡奖励。这种激励假想不仅饱读吹参与者任重道远，还通过反复辅导让他们感受到告白创作的“竞争性”，强调仅有私有创意才能在这场告白对决中脱颖而出。

2.4 测量维度：自我评估与布景抑遏

在实验初期，咱们汇集了参与者的性别、年事、学历和营销商量教导，确保这些身分不会烦嚣告白表现的分析。任务完成后，参与者需用滑块评估我方的告白在所有参赛作品中的相对位置（从0%到100%），这种顺次常用于自我表现评估。咱们还设立了退出拜访，以进一步了解参与者的体验和响应，为后续分析提供更全面的数据支撑。

为客不雅评估告白案牍效果，咱们将参与者创作的告白分别在Facebook和Instagram上投放，每位参与者领有一个专属告白行径，告白案牍妥洽配有同样居品图片。为确保测试严谨，咱们将每则告白随即分派到不同的好意思国县区，幸免兼并不雅众战争多个实验告白。告白投放不息六天，掩饰职责日和周末，每天按同样数目和预算投放三种实验条目下的告白，确保所有案牍取得一致的曝光契机。

2.6 随即化与操控查验：确保实验假想

为了确保实验的刚正性，最初对年事、性别和学历水平进行光棍分方差分析标明，各处理组在这些东谈主口特征上莫得权贵差异（p > 0.1），标明随即化得手。然后手动审查了所有聊天纪录，证据参与者确乎按预期样貌与LLM互动，这也考证了咱们的互助情势操控假想有用，确保实验数据的准确性与可靠性。

3. 研究收尾

3.1 告白点击效果：AI加持如故创意减分？

告白的点击量是估计告白质料的中枢主见——用户点击次数越多，意味着告白越具诱骗力。咱们用告白点击量来判断案牍质料，以考证不同互助情势对告白效果的影响。

数据揭示了道理的双重交互效应：

非群众在“响应板”情势下从AI中获益权贵，告白点击量彰着耕种，而在其他条目下莫得这么的效果；

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群众则非论使用哪种AI情势均未权贵受益，以致在“捉刀者”情势下表现存所下滑。

这些收尾经过抑遏变量（年事、性别、学历）的线性回想和泊松回想考证，均一致标明AI互助在创意表现中的复杂作用。

3.2 自我评估：AI让用户更自信，但效果惟恐更好

分析标明，使用AI的参与者对我方的告白表现愈加乐不雅——“响应板”组和“捉刀者”组的用户分别比对照组卓越10.6%和9.3%的自我评估分数。但是，这种自信并未总能盘曲为更好的本色告白效果。这标明，AI似乎能耕种用户对创意后果的信心，但信心耕种与本色告白点击效果之间仍有一定差距。

3.3 探索机制：AI捉刀怎么法例创意，响应板怎么助力突破

咱们发现了东谈主机互助情势对告白质料的权贵影响，接下来进一步分析其背后的机制。

3.3.1 互助情势对语义差异性的影响

咱们发现，AI捉刀情势下的告白表现欠安，可能源于“锚定效应”的存在。AI生成的初稿成了用户的“锚点”，使他们在创作过程中更难跳脱出AI的念念路，收尾最终告白案牍和AI初稿语义上高度相似。这种情势让告白变得同质化，难以在不雅众目下“脱颖而出”。通过对告白的语义差异性分析，咱们量化了不同实验组的创意种种性。

收尾清晰：对照组（无AI补助）的告白差异性最大，内容最具种种性。捉刀者组的语义差异性最低，说明参与者在捉刀情势下生成的告白互相之间过于相似，法例了创意的阐发。响应板组则展现了法例的均衡。天然语义差异性低于对照组，但高于捉刀者组，标明AI响应的加入匡助非群众创作出更商量且更具创意的告白——既保持了新颖性，又具备了针对性。

3.3.2 互助情势对草稿修纠正程的影响

在告白创作过程中，锚定效应不仅影响用户的念念维，还体当今修改的积极性上。咱们对比了捉刀者组和响应板组的修纠正程，

收尾清晰：响应板组的参与者更乐于“打磨”他们的案牍，语义差异更大，比较之下，捉刀者组的修改则较少。

那么，是不是因为捉刀情势生成了更齐备的初稿，导致用户不需要大幅修改呢？为了考证这极少，咱们请新参与者对初稿的质料进行了评分。回想分析标明，即使初稿质料较高，互助情势对修纠正程的影响已经权贵：捉刀者组的修改量彰着低于响应板组。这进一步支撑了锚定效应的存在——在捉刀情势下，用户似乎更容易停留在AI生成的初稿上，减少了深化转机的意愿。

3.3.3 群众与非群众的告白案牍差异

LLM在经过海量采集数据磨练后，掌抓了营销与告白写稿的专科手段。对于枯竭行业教导的非群众来说，LLM的互助情势好像能让他们“借力”专科学问，写出更具水准的告白案牍。在此分析中，咱们将对照组的群众案牍动作“专科基准”，缱绻各实验组非群众与这些群众案牍的语义差异。表面上，LLM的补助能拉近非群众与群众之间的差距。

收尾清晰：响应情势让非群众的案牍与“群众级”案牍更为接近，比对照组非群众和捉刀者组非群众的案牍更具专科气质。这标明，当LLM动作响应板时，非群众能在AI响应的交流下创作出更接近群众水准的告白，已毕“专科质感”的飞跃。

3.4 案牍特征分析：什么样的告白更受宽容？

为进一步阐明互助情势对告白效果的影响，咱们分析了告白案牍的多种文本特征，包括：(1)热诚（分为正负极性和主不雅性），(2)可读性（用Gunning Fog指数估计，数值越高暗示可读性越低），(3)告白长度（词数/字符数），(4)神气标记的使用进程，以及(5)标签的使用频率。

通过回想分析，咱们探索这些特征与告白点击效果之间的联系，并得出以下论断：

客不雅告白更受宽容：含有更多个情面绪或主不雅抒发的告白点击率较低，这标明破费者更醉心信息胜仗、客不雅的告白。主不雅告白可能被视为不够竟然或信息不及。

长度适中效果最好：较长的告白点击率更高，但过长（70个词以上）后效果反而下落。这意味着，告白应顺应延展但幸免冗长，信息过载可能导致破费者冷漠。

少用神气标记：可读性较低或神气标记过多的告白效果欠安。神气标记可能让告白显得过于卤莽，以致不够专科，贬抑破费者的点击意愿。

捉刀情势的初稿包含更多神气标记（平均9个），且更长、标签更多——这些可能都源自LLM对采集数据（包括神气标记丰富的在线告白）的多数磨练。神气标记当今可能让告白显得不够竟然，雷同“横幅盲区”效应。破费者好像逐步将神气标记与低质料内容商量在一谈，从而贬抑了告白的诱骗力。

为了更好地阐明告白创作过程中草稿的演变，咱们比较了告白案牍不同版块的特征。

响应板 vs 捉刀者：

响应板组的用户在初稿和最终稿之间平均增多了26.2个词，增多了告白内容的丰富度和潜在诱骗力。对他们来说，LLM的响应让告白案牍更完善，从初稿的平均61.43词一齐加长，为告白效果加分。

捉刀者组则反其谈而行，用户在终末一稿中平均减少了30.27个词，修剪掉了初稿中的冗长内容，还减少了2.46个神气标记。但是，即使进行了删减，捉刀者组用户并未皆备拔除神气标记，这标明锚定效应让他们依赖于AI初稿中的原始气魄，难以透顶脱离启动元素的影响。

群众 vs 非群众：不同互助情势下的创作风气

群众在捉刀者组中表现出更强的修改理想，进一步镌汰了告白长度，并贬抑了复杂讲话的使用，耕种了告白的爽朗度和可读性。

非群众则更倾向于保留AI的启动气魄。这些差异标明，互助情势不仅影响告白的内容长度和气魄，还受用户自身教导的权贵影响。

3.5 告白案牍的创造性评价：LLM情势对创意有何影响？

咱们探索了不同AI互助情势对告白创意评分的影响，收尾揭示了一些出东谈主猜测的情状。在邀请新的评分者为告白创意打分后，咱们发现了两大亮点：

“响应板组”的告白创意评分并未卓越对照组。尽管AI参谋人未胜仗激勉更多创意，但它确乎匡助非群众写出了更具专科水平的告白——创意或好多了，但实践力耕种了。

“AI捉刀组”的告白创意评分反而垫底，以致低于皆备不依赖AI的对照组。这进一步支撑了咱们的锚定效应假定：在捉刀情势中，LLM生成的初稿似乎框定了用户的念念维，使告白气魄趋于同质化，创意权贵收缩。

这组发现标明，AI在告白创作中确乎有它的“创意鸿沟”。AI的参谋人脚色能够耕种告白实践力，而捉刀者脚色可能会扼制创意的阐发。

4. 总结

本研究通过在线随即实验，探讨了用户与大讲话模子（LLM）在不同互助情势下的创意任务表现，揭示了互助情势和用户类型在AI应用中的要津作用。以下是主要论断：

互助情势决定创意耕种：响应情势有用耕种了非群众的告白质料，使其更接近群众水准；而捉刀情势对群众反而有负面影响，贬抑了告白表现。

上限效搪塞群众的影响：LLM动作通用模子，由于磨练数据并非皆备聚焦于高质料告白内容，因此对已有高水平表现的群众未能产生非凡匡助，而非群众则受益于参谋人情势的响应。

创意与实践的双重作用：LLM对告白创意自身未产生胜仗耕种，但确乎纠正了创意实践层面。捉刀情势易引发锚定效应，法例告白内容的种种性和转换性。

企业在遴荐AI互助情势时应与职工的教导水平匹配。响应情势得当非群众或外行，使他们连忙达到群众水平；而捉刀情势需慎用，尤其是对有教导的职工人妖 中国，因为它可能让创意受到AI的“牵制”。建议企业提供AI使用指南，匡助职工阐明潜在的锚定效应，确保AI在创意过程中的合理当用。