在数字技术飞速迭代的当下，生成式人工智能正以前所未有的力量重塑着营销领域的底层逻辑。《生成》第二章围绕 “新的推动力 —— 揭秘生成式人工智能” 展开深度探讨，为我们揭开了这项技术如何从原理层面向应用层面渗透，并最终重构营销范式的神秘面纱。

从大语言模型的海量学习、概率赋权到文本生成，从基于人类反馈的强化学习（RLHF）到适配企业需求的绩效反馈强化学习（RLPF），生成式人工智能的技术内核逐渐清晰。它不仅实现了内容的海量生产，更推动营销从 “工具升级” 迈向 “生产力革命”，催生出从生产到消费的全链条变革。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二章，深入解析生成式人工智能的工作机制、与企业的融合路径，以及它对营销范式的颠覆性影响，为理解这一 “新推动力” 提供全景视角。

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：

1:26   《生成》第二章---新的推动力揭秘生成式人工智能。

2:31    AI完成内容生成第一步：学习，通过海量文本训练语言模型。

4:37    AI完成内容生成第二步：赋权，计算词语之间的概率关系。

5:16    AI完成内容生成第三步：生成，基于输入词预测下一个最可能的词。

10:23   RLHF(基于人类反馈的强化学习)结合了人类反馈技术，优化人工智能表现。

16:01   RLPF绩效反馈会训练出一个符合企业需求的模型。

17:34   提示词本身是一个是人类与人工智能互动的一个方法。

21:30   人工智能需要用户尝试不同的措施才能得到满意。

27:05   重构营销范式本质上就是生产力的变革。

29:58   今天所有行业都在应用生成式人工智能

32:31  人工智能的第一把刀是砍了人工智能的创造者。

37:20  在不久的将来，人工智能负责所有，工作不是一种必须，而是一种选择。

41:27  成本越稀化了，它越来越普遍化和大量的供给了，就生产力的爆发。

43:33  创造就是整个世界充满了无限的可能性，你用AI去探索。

50:30  AI的生产力，它改变了这种就是我们过去的委托中介的这种模式。

52:14  内容在海量生产之中，筛选是未来企业做事情的一个点。

一、生成式 AI 的技术内核：从 "学习" 到 "生成" 的三阶跃迁

生成式人工智能的运作遵循着精密的逻辑链条，其核心工作流程可拆解为三个递进阶段，共同构建起与人类交互的基础能力。

学习阶段是技术的根基。以 GPT 为代表的大语言模型（LLM）通过读取海量文本数据，涵盖书籍、文章等多元内容，借助 Transformer 神经网络架构，捕捉语言中的复杂模式与结构规律。这一过程如同人类的 "广泛阅读"，最终形成庞大的语言知识库，为后续生成提供素材储备。

赋权阶段是逻辑的核心。模型通过计算词语间的概率关联，建立 "词与词" 的排序系统。借助深度学习中的反向传播算法，模型不断优化权重参数，从而精准预测句子结构的合理性 —— 这种能力类似人类说话时对 "下一个词" 的潜意识判断，是生成连贯内容的关键。

生成阶段是价值的输出。当用户输入提示词（Prompt）后，模型基于前两阶段的积累，预测下一个最可能出现的词，并通过 "温度（Temperature）" 参数调控输出风格：低温（接近 0）生成确定保守的内容，高温（大于 1）则呈现更多随机性与创造力，如同人类多巴胺分泌对思维活跃度的影响。

二、人机协同的进化逻辑：从 RLHF 到企业定制化训练

生成式 AI 之所以能贴合人类需求，核心在于 "基于人类反馈的强化学习（RLHF）" 机制。

这一过程通过三步闭环实现：模型生成多元答案后，人类评审员依据连贯性、易懂性、无害性等标准排序；基于排序结果训练 "奖励模型"，使其掌握人类偏好；最终通过强化学习算法持续优化，让 AI 输出更符合人类预期的内容。这种机制赋予 AI"讨好性人格"，使其如同人类沟通者般预判听众感受。

当技术下沉到企业场景，"绩效反馈的强化学习（RLPF）" 成为定制化关键。

如同新员工需通过绩效反馈融入企业文化，企业可将业务指标作为训练信号，让通用大模型进化为贴合自身需求的专属工具。这种从 "通用" 到 "专属" 的转化，正是 AI 落地企业的核心路径。

三、营销范式的重构：从 "工具升级" 到 "生产力革命"

生成式 AI 对营销的影响绝非简单的效率提升，而是引发生产关系变革的 "范式重构"，其核心体现在三个维度的颠覆。

生产侧的变革最为直观。过去一人一天产出 1 篇营销文案已属高效，如今借助 AI 可实现百篇级量产，这种生产力飞跃类似工业革命中 "从手工到流水线" 的转变。更关键的是，内容生产不再依赖专业团队，企业可通过 AI 快速生成广告创意、图文素材乃至视频内容，彻底打破创作壁垒。

消费侧的互动模式被重塑。传统数字营销依赖 "标签匹配 + 程序化投放"，而 AI 能根据用户实时特征生成个性化内容 —— 不再是 "千人一面" 的物料推送，而是 "千人千面" 的实时服务。这种从 "被动匹配" 到 "主动响应" 的转变，重构了品牌与用户的连接方式。

商业逻辑的颠覆尤为深刻。AI 催生了 "先生产后交易" 的新模式：创作者利用 AI 批量生产文化元素与品牌的碰撞内容（如青铜器汉堡创意），通过社交媒体测试热度后再对接甲方，彻底改变了传统 "委托 - 创作" 的中介模式。这种 "用生产力试错，用市场筛选" 的逻辑，让营销创新更具爆发力。

四、企业的破局之道：在海量生产中锚定 "筛选权"

面对 AI 带来的内容爆炸，企业的核心竞争力正从 "生产能力" 转向 "筛选能力"。当 AI 可批量生成千篇内容时，筛选出符合品牌调性、契合用户偏好、能转化为商业价值的优质内容，成为决定营销效果的关键。

这种筛选并非简单的人工判断，而是要建立一套融合企业价值观、业务指标与用户反馈的评估体系，如同 RLHF 机制中 "奖励模型" 的作用。

提示词工程（Prompt Engineering）则是提升筛选效率的工具。通过精准描述需求（如 "撰写小红书风格的环保文案"）、设定边界条件（如 "禁止虚构数据"）、预留交互窗口（如 "不清楚时可反问"），企业能引导 AI 生成更贴合需求的内容，从源头降低筛选成本。如今的提示词已从短句指令进化为万字级策略，成为人机协同的核心技能。

生成式 AI 正在书写营销行业的新篇章。它不仅是技术工具，更是重新定义生产关系、商业逻辑与竞争壁垒的 "新推动力"。对企业而言，理解其技术原理、把握其应用逻辑、锚定其核心机遇，才能在这场变革中实现从 "适应" 到 "引领" 的跨越。

TAKEAWAY

1、生成式人工智能通过学习、赋权、生成三步流程完成内容创作。

2、温度参数控制生成内容的随机性与创造性，类似人类多巴胺的作用。

3、RLHF（基于人类反馈的强化学习）让 AI 更贴合人类期望。

4、RLPF（绩效反馈的强化学习）可训练出符合企业需求的模型。

5、提示词是人机互动的关键，其工程正不断升级复杂化。

6、生成式 AI 重构营销范式，本质是生产力变革引发的连锁反应。

7、人工智能已渗透各行业，营销领域几乎所有流程都可应用。

8、未来工作可能成为选择，AI 或承担大部分生产任务。

9、AI 催生 “先生产后交易” 的新营销模式，颠覆传统中介逻辑。

10、内容海量生产时代，企业核心竞争力在于筛选符合自身需求的内容。

思考点

1、生成式 AI 的温度参数与人类多巴胺系统的相似性，对优化人机协作有何启示？

2、从 RLHF 到 RLPF 的演进，如何影响企业对 AI 工具的定制化路径？

3、内容海量生产时代，企业该如何建立独特的筛选标准以保持竞争力？