人工智能在经过2023年的草莽时代过后，在2024年迎来了飞速的成长。我们看到AI对创意行业的影响是多元化的，有点创意成功使用AI加大了生产效率，但也有品牌因不当使用AI而遭到攻击。控股公司也是如此，人们既可以看到不少公司在财报上对AI投入令人吃惊的数字，也可以看到有的公司以不使用AI作为亮点。

　　在业界对AI的态度暧昧不清之际，我们发出灵魂疑问：人工智能在业内到底取得了哪些有意义的进展？

　　2024 年被誉为人工智能成长的一年，终于摆脱了 2023 年那种兴奋的幼崽实验阶段。从纸面上看，它确实做到了。控股公司抛出的数字可能会让任何首席财务官都感到震惊，但深入挖掘，影响似乎没那么大。当你将这些数字分摊到整个劳动力队伍中时，你只剩下每人每天大约 4.90 英镑——这是一杯像样的咖啡的价格，而不是一场创造性革命。

　　2024 年真正发生改变的不是技术本身，而是人们的认知。客户仍然保持谨慎，但人们开始接受它：人们不再担心人工智能会威胁创造力，而是将其视为一种有用的工具。生成式人工智能已经巧妙地融入了故事板、总结和草稿开发等流程中。它帮助创意人员更快地完成工作，但不一定能做得更好。

　　尽管取得了进展，但局限性仍然存在。人工智能算法并不真正理解文化差异或情感背景；它们处理的是数字，而不是感觉。人工智能个性化活动等令人惊叹的用例确实存在，但它们仍然是新奇的例外，而不是规则。对许多人来说，人工智能仍然处于“有则更好”的范畴，而不是必备品。

　　20 世纪 90 年代发生了两件事，改变了我的生活：我家买了第一台电脑，几年后，我通过拨号上网将电脑连接到互联网。当时，我觉得电脑发挥了最大的作用——用于写论文、做电子表格、玩游戏——而互联网则用于在 BBS 或 ICQ 上与人聊天。如今，互联网几乎支撑着我们所做的一切，而移动设备已经取代了电脑来完成大多数日常任务。曾经看似次要的东西现在却成为了基础。

　　2024 年的人工智能与 20 世纪 90 年代的互联网非常相似——令人兴奋，但潜力尚未实现。经过 2023 年一年的试验，许多人希望人工智能能在 2024 年完全成熟。虽然我们已经看到文本、照片、视频和语音方面取得了很大进展，但人工智能更广泛的力量似乎还遥不可及。就像互联网需要更快的连接和更好的硬件一样，人工智能需要互补技术，例如强大的数据基础设施和更直观的工具。

　　企业仍在研究如何有效地利用人工智能——从互联网发明到亚马逊成立，已经过去了 10 多年。15 年后，互联网泡沫破裂，人们开始重新思考互联网企业的有效商业模式。生成式人工智能将发展得更快。但人工智能将需要类似程度的再创造。这不仅仅是自动化任务或生成内容——而是重新想象在人工智能驱动的世界中，创造力、决策和客户参与如何发生。

　　当然，2024 年人工智能取得了重大飞跃，但我相信我们仍处于这项技术的原始时代。我们偶然发现了燧石，但尚未充分利用火的全部威力。当我们通过人工智能的视角回顾 2024 年时，我们可能会想，这是多么古怪。它让我们玩耍、想象和假装。它帮助我们更快地学习——但有足够多的幻觉、错误、失误和概括，所以一切都……很好。

　　2024 年的真正转变不在于技术本身，而在于我们谈论它、弄清楚它以及辩论它的影响的程度。那才是真正的转变：那一年我们努力应对火花。

　　2023 年，人工智能感觉像是一种令人好奇的新奇事物——虽然前景光明，但有点令人生畏，难以完全理解。它是新的，在某些方面令人恐惧，而且对许多人来说，很难融入现有的工作流程。

　　快进到 2024 年，形势发生了变星空体育智能科技化。我们已经开始破解如何有效使用人工智能的密码，特别是在生成快速周转的概念方面，无论是针对图像、副本还是大型项目的初稿。

　　最显著的变化之一是我们越来越了解如何以某种方式提示人工智能生成有用且相关的内容。曾经感觉像是一项深奥的技能，但如今，制作完美的输入已成为创意工具包中可访问的一部分。

　　这使得人工智能能够在创意的早期阶段提供帮助，从而能够快速试验视觉或书面概念。现在，我们无需花费数小时进行头脑风暴或手动生成数十种变体，而是可以利用人工智能在短时间内生成初步想法，并且最大程度地减少对创意流程的干扰。

　　尽管 2024 年被誉为人工智能将彻底改变行业的一年，但其采用速度却比预期的要慢。尽管在生成式人工智能和其他技术方面投入了大量资金并取得了进步，但许多品牌仍不愿完全接受人工智能。个人人工智能的使用量激增，ChatGPT 每周有 2 亿活跃用户。然而，只有 35% 的公司将人工智能服务纳入其运营，推出有影响力的人工智能驱动计划的公司就更少了。

　　人工智能的采用面临诸多障碍。首先，数据管理问题仍然是一项重大挑战。许多品牌难以安全地整合专有数据和第三方数据，这限制了他们根据自身需求创建人工智能系统的能力。虽然人工智能可以增强数据安全性和可用性，但人们对隐私风险的怀疑和担忧仍然存在。

　　其次，官僚主义瓶颈和过时的政策扼杀了创新。过于谨慎的内部审批流程旨在降低风险，但往往导致长时间的拖延。这种僵化阻碍了团队尝试人工智能，导致许多企业对快速发展的形势毫无准备。

　　最后，对人工智能变革潜力的缺乏信心阻碍了品牌的发展。对通用大型语言模型 (LLM) 的关注以及对道德问题的担忧，以及可口可乐的人工智能广告和李维斯多元化运动等备受瞩目的失误，引发了人们的怀疑。许多人未能认识到人工智能与定制数据解决方案相结合时解决特定业务挑战的能力。

　　尽管存在这些障碍，但 2024 年已经证明了 AI 在创意和运营用例中的潜力。采用明确战略和路线图的品牌（例如通过 Rehab 的 AI Navigator 等创新冲刺）已经成功克服了这些障碍，并产生了有意义的影响。

　　“无论是代理控股公司还是大型科技公司，2024 年在人工智能方面的投入确实令人瞠目结舌。”

　　好吧，人工智能确实改变了 2024 年的资本支出预算！无论是代理公司还是大型科技公司，2024 年在人工智能上花费的资金确实令人瞠目结舌。

　　20 世纪 80 年代末，“生产力悖论”一词被创造出来，用来描述对“信息技术”的大规模投资与缺乏可衡量的生产力改进之间的差距。诺贝尔奖得主罗伯特·索洛因此打趣道：“除了生产力统计数据，你随处可见计算机时代。”我认为，我们在人工智能领域也处于类似的周期阶段。

　　从某种程度上来说，我认为 2024 年是期望变成现实的一年。我认为对于许多人来说——无论是在工作中还是在个人生活中——人工智能的局限性变得更加明显。2023 年——或者至少是 Sam Altman——承诺了一场新的哥白尼式革命，而 2024 年将工具交到了更多人的手中，而他们……却感到失望？演示可以让高管兴奋不已（首席财务官几乎对感知到的效率感到兴奋！）但事实是，对于所有 Gen AI 和 LLM 的聪明技术来说，它们都被设计用来寻找平均水平、显而易见和无害的东西——而不是例外。因此，虽然人工智能在某些领域能够提高底线，但它并没有提高上限。

　　尚待观察的是，2024 年各国在人工智能方面投入的资金是否会将 2025 年的人工智能体验转变为广泛而变革性的体验，而不是尝试性的、有点令人失望的体验。

　　一些品牌一头扎进去，准备拥抱新事物，在阳光下翩翩起舞。另一些品牌则持谨慎态度，他们正在努力应对道德问题、版权问题，也许最重要的是，他们害怕改变。然而，人工智能的发展如此之快，以至于很快，即使是那些犹豫不决的人也必须买票，以某种形式搭乘这列飞驰的列车。

　　作为 Made By Humans 的导演和联合创始人，Imagine This 的 AI 艺术家阵容，我理解这种紧张局势，但这不一定是一场拉锯战。人工智能不会接管一切（目前还不会）；它是一种补充和增强创造力的工具。它可以单独行动，支持真人项目，并开辟新的艺术可能性。

　　最终，现在、明年及以后，人工智能将依靠人类的输入而蓬勃发展：创造性视野、文化背景、个人经历，以及最重要的艺术家独特的审美和鉴赏力。

　　2024 年人工智能行业的进步在机构中形成了文化鸿沟。那些乐于尝试的人挥舞着魔杖来创造效率和创新。那些更加谨慎、或许更加深思熟虑的人则感到与这项技术疏远。

　　缺乏透明度和不愿分享人工智能魔术背后的诀窍，阻碍了其采用。Slack 的一项调查发现，在全球范围内，近一半的员工（48%）表示，他们不愿意告诉他们的经理他们在工作中使用人工智能。

　　“如果说 2023 年的人工智能还是个婴儿，那么到 2024 年，它就会成长为一个活泼的幼儿。这是取得巨大进步的一年，但更多的是为未来几年即将发生的事情奠定基础。”

　　如果说 2023 年的人工智能还只是个婴儿，那么到 2024 年，它就会长成一个活泼的幼儿。这是取得巨大进步的一年，但更多的是为未来几年即将发生的事情奠定基础。

　　由于人工智能被大肆炒作，一些人认为人工智能会比现在更快成熟，这并不奇怪。我认为 2023 年是吸引必要投资以点燃有意义势头的一年。但与任何重大颠覆一样，存在一些障碍，使进步的速度无法达到炒作的水平。但障碍最终会被打破。潜在的经济利益足够吸引人，以至于前所未有的努力和前所未有的资金涌入这一领域。互联网革命遇到了类似的障碍，例如带宽、数据存储和访问限制、数据中心硬件成本、数据安全不成熟等等。但最终它们都得到了解决。人工智能革命也是如此。2024 年发生的事情让我更加确信，在这里取得成功的意愿是不可阻挡的。

　　2024 年，人工智能已经成熟，不再是尴尬的、新奇的开端——想想早期模仿喝啤酒的 iPhone 应用程序。我们现在正处于实验阶段，越来越多的机构和客户将人工智能视为合作伙伴而不是竞争对手——或者至少是我们需要适应的必然趋势。

　　今年年初，我们以为人工智能最终会走向成熟并被广泛采用。尽管人工智能取得了显著的进步，但也凸显了行业对全面采用人工智能的准备程度参差不齐。是的，生成式人工智能在创意活动中引起了轰动：展示了其扩展个性化和创意的能力。我们看到品牌利用人工智能实时制作数千种定制广告变体，以适应高度细分的受众。

　　虽然这种转变带来了显著的效率，但往往缺乏真正的原创性。人工智能可能会产生引人注目的结果，但回顾过去，许多活动往往显得枯燥无味或可预测，显然缺乏强大的战略支撑。

　　在分析领域，人工智能的变革潜力更加耀眼。企业超越了传统指标，开发了描述性、预测性和规范性 KPI。这些人工智能增强的指标不仅能监控绩效，还能推动战略行动。但障碍仍然存在。数据隐私问题、人才缺口和固定的工作流程阻碍了许多组织在企业层面采用人工智能。

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