当机器开始像人类一样思考、创作甚至超越人类在特定领域的能力时，我们正站在一个前所未有的历史节点上。

从 1956 年达特茅斯会议首次提出人工智能概念至今，这项技术历经多次兴衰，终于在生成式人工智能的推动下迎来爆发时刻。大语言模型与转换器架构的突破，让机器不仅能理解语言，更能自主生成内容；生成对抗网络的发展，则使高质量图像生成成为可能。

这些技术进步不仅重塑了人工智能的发展轨迹，更在商业营销等领域掀起了底层逻辑的革命。本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第一章（上），从技术演进视角，剖析生成式人工智能如何从人类智能的梦想走向现实。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

2:18 第一章:新风口--人类智能的起点时刻，让机器像人类一样工作一直是人类的梦想。

4:53 从1960到2023年人工智能的发展经历了多次的爆发和寒冬。

5:38 1956年的达特茅斯会议上人工智能叫AI这个概念首次被提出。

6:04 20世纪50年代后期，逻辑理论学家用程序展示了这一时刻的雄心和创新。

7:06 20世纪70年代的，人工智能研究迎来了第一次寒冬。

8:10 1975年，机器学习和大数据的技术推动人工智能到新高峰期。

8:30 20世纪70和80年代，科学家将专家级的知识编写成程序，以解决特定问题。

9:19 20世纪90年代中期开始，探索通过数据驱动的方法来实现知识和建构模型支持。

12:53 2012年开始深层次人工智能带来的人工智能的大爆发。

14:05 大语言模型的发展，是今天人工智能实现规模化应用的关键推动力。

16:27. 2018年，GPT首次亮相，就采用了单向转换器的架构，专注于文本生成任务。

19:29 深层对抗网络推高了高质量图像生成技术的进步。

人工智能演进的三幕史诗：从规则编程到数据涌现第一幕：基于规则的符号主义黄金时代（1956-1970s）

1956 年达特茅斯会议正式提出 AI 概念，开启了通过符号系统与逻辑推理模拟智能的探索。逻辑理论家程序成功证明数学定理，ELIZA 聊天程序实现基于规则的人机对话，这些突破建立在艾伦・图灵计算理论与初代计算机技术基础之上。

但这种 "人工编写规则" 的模式存在致命缺陷：1970 年代，AI 系统在面对动态环境时暴露出知识获取成本高、计算资源消耗巨大、系统脆弱性等问题，首次寒冬降临，AI 研究退回实验室场景。

第二幕：机器学习与大数据的拉锯战（1975-2010s）

1975 年机器学习与大数据技术推动 AI 进入新阶段，专家系统通过编码领域知识解决特定问题，如医疗诊断与工程设计。但这类系统依赖人工输入规则，缺乏自学习能力，1980 年代末再次陷入低谷。

1990 年代中期，支持向量机、贝叶斯网络与神经网络的应用带来第三次高峰，1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军成为标志性事件。然而数据标记成本高、统计方法解释性不足等问题，导致 AI 发展再次遇阻。

第三幕：深度学习引爆的生成式革命（2012 至今）

2012 年深度神经网络（DNN）突破，联合大数据与 GPU 算力，将 AI 带入爆发期。

2016 年 AlphaGo 通过深度学习与强化学习击败李世石，证明机器在复杂决策领域超越人类的可能；2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，模仿人类 "认知聚焦" 模式，实现长文本高效处理；2018 年 GPT-1 凭借单向 Transformer 专注文本生成，至 GPT-3 以 1750 亿参数实现多任务学习，生成式 AI 迎来规模化应用拐点。

与此同时，2014 年生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗训练，将图像生成质量推向新高度。

生成式技术的底层突破：从大脑仿生到计算范式革命

神经元模型与计算规模的仿生学突破

1943 年麦克洛克 - 皮茨神经元模型首次提出人工神经元概念，为神经网络研究奠定基础。人类大脑超 800 亿神经元的协作机制，在 GPT-3 的 1750 亿参数规模中实现计算层面的映射 —— 这种 "用规模模拟生物智能" 的思路，突破了早期模型无法处理非线性问题的局限。

Transformer 的注意力机制更直接复刻人类认知特征：如同大脑通过 "注意力手电筒" 选择性加工信息，AI 模型通过注意力权重分配实现长序列高效处理。

从 "规则编程" 到 "数据涌现" 的范式转移

传统 AI 依赖专家预设规则（如语法规则、医学诊断标准），而生成式 AI 通过海量数据训练实现 "规则自涌现"。

在自然语言处理领域，GPT 不再需要人工标记语法规则，而是从互联网语料库中自动学习语言规律；图像生成领域，GAN 通过对抗训练让模型自主掌握图像特征，无需人工定义 "人脸结构" 等先验知识。这种 "数据驱动而非规则驱动" 的范式，使 AI 突破特定领域限制，获得跨场景泛化能力。

多模态生成的技术协同效应

生成式 AI 的革命性还体现在技术融合上：大语言模型（LLM）与视觉模型的协同，实现文本 - 图像 - 视频的跨模态生成。2018 年 GPT 专注文本生成，2021 年 DALL-E 实现文本生成图像，2023 年多模态模型已能同步处理文字、图像、语音等信息。

这种协同效应源自 Transformer 架构的通用性 —— 注意力机制不仅适用于语言处理，也可扩展至视觉特征提取，形成统一的多模态建模框架。

生成式 AI 重塑营销：从效率工具到价值创造引擎营销技术底层逻辑的重构

技术始终是营销进化的核心驱动力，但生成式 AI 带来的不是工具升级，而是底层逻辑重构。传统营销依赖 "人工创意 + 数据分析" 的线性模式，生成式 AI 则实现 "创意生产 - 用户洞察 - 渠道优化" 的闭环自动化。

生成式技术正在成为商业运作的底层逻辑，其价值在于将营销从 "信息传递" 升级为 "价值共创"——AI 不仅能生成文案、设计海报，更能基于用户数据模拟消费场景，预测需求趋势。

生成式营销的三大颠覆性特征

• 个性化规模生产：基于大语言模型，品牌可针对每个用户生成专属沟通内容。如电商平台为不同消费者自动生成个性化产品描述，实现 "一人一策" 的精准触达，打破传统营销 "批量生产" 的局限。
• 多模态创意自动化：生成式 AI 覆盖文字、图像、视频全内容形态。广告公司可通过 AI 快速产出数百版营销素材，适配不同渠道与场景，将创意生产效率提升数十倍，同时降低内容制作成本。
• 实时互动智能进化：对话式 AI 结合生成技术，使客服、导购等场景实现自然语言交互。AI 客服能根据用户对话实时生成解决方案，甚至主动推荐产品，将被动服务转化为主动营销，重构用户体验流程。

技术与营销的深度耦合场景

在内容营销领域，生成式 AI 可基于产品数据自动生成差异化文案，如美妆品牌针对同一产品生成适合不同肤质人群的卖点描述；在用户运营层面，AI 能根据消费者行为数据生成个性化沟通策略，如电商平台为沉默用户定制专属召回方案；在广告投放环节，AI 可实时优化广告素材与投放策略，根据实时反馈调整创意方向，提升转化率。这种 "技术 + 营销" 的深度耦合，正在重塑商业价值创造的方式。

站在智能奇点的思考：当 AI 生成超越人类创意

从 1943 年人工神经元模型到 2023 年多模态生成模型，AI 用 80 年走完了人类大脑数百万年的进化历程。生成式技术的爆发不仅是技术奇点，更是商业思维的重构点 —— 当 AI 能自主生成创意、预测需求，营销人需要重新定义自身价值：从 "创意生产者" 转变为 "AI 训练师" 与 "价值校准者"，负责为 AI 提供优质数据、设定伦理边界、把控价值方向。

正如大脑神经元通过连接产生智慧，生成式 AI 正通过技术与商业的深度连接，开启智能时代的新篇章。理解这场变革的本质 —— 不是 AI 替代人类，而是人机协同创造新可能 —— 将成为企业在智能经济中占据先机的关键。

TAKEAWAY

1、1956 年达特茅斯会议首次提出 AI 概念，开启人类让机器像人一样工作的梦想。

2、人工智能发展历经多次爆发与寒冬，每次寒冬都为后续突破蓄积力量。

3、1943 年提出的人工神经元模型，奠定神经网络和现代人工智能研究基本框架。

4、2012 年深度学习推动人工智能进入黄金期，2016 年 AlphaGo 击败人类棋手成标志性事件。

5、2017 年谷歌 Transformer 架构引入注意力机制，革新自然语言处理技术。

6、2018 年 GPT 首次亮相，采用单向转换器架构专注文本生成，后逐步升级。

7、生成对抗网络（GAN）于 2014 年提出，推动高质量图像生成技术进步。

8、大语言模型是当前人工智能实现规模化应用的关键推动力。

9、生成式 AI 实现从 “规则编程” 到 “数据驱动” 的范式转移，无需人工定义过多规则。

10、生成式 AI 正重塑营销，带来个性化生产、多模态创意自动化等颠覆性变革。

思考点

1、人工智能发展经历了哪些关键阶段？各阶段的核心技术突破是什么？

2、生成式 AI 与传统 AI 的本质区别是什么？其底层技术逻辑如何实现？

3、生成式 AI 对营销领域带来了哪些颠覆性变革？未来还有哪些应用可能？