生成式人工智能的浪潮正以前所未有的力量冲击着营销领域的传统范式。当图灵测试不再是挑战，当 AI 绘画能斩获艺术大奖、AI 生成的摄影作品能骗过专业评委，当 GPT-4 在各类考试中超越绝大多数人类考生，甚至在高考中取得可上顶尖学府的成绩时，我们不得不直面一个核心问题：当人类在诸多能力上被 AI 超越，营销该何去何从？

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第三章，聚焦生成式 AI 带来的新红利与挑战，从 AI 能力边界的突破、营销创造力的重构、消费者态度的博弈到行业应对策略，解析 AI 如何从工具升级为企业智力资源，以及营销从业者应如何在这场变革中找到破局之道。

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：

1:23   《生成》第三章新红利--人类被超越时，营销该怎么做？

3:40    图灵测试对于深层次的人工智能已经不再是挑战。

6:15    人工智能在其他知识领域具备比肩甚至超过人类的全科能力。

8:16    从2024到2025年，AI的能力从文科生已经逐渐转变成为了理科生。

11:45   AI已经能够深刻洞察市场的趋势，并基于趋势来创造合适的广告方案。

14:53   人工智能新产品创意上，人工智能已经超越了顶尖商学院的工商管理硕士。

18:43   人工智能不止于生成内容，它能够表达情感、感受情感。

19:18   大众对于人工智能生成内容的态度存在算法厌恶的倾向。

24:37   AI推理的过程再加上混合专家模型，等效工作年限可能超过八年。

27:16   反驳是人类也是人类智慧进化的一个部分，AI也是同理。

31:31   AI有多模态识别的能力，看得懂你的视觉表达的效果，而且给效果准确的命名。

34:25   AI法律层面，工具不拥有版权，使用工具的人可以声称拥有版权，

一、AI 已突破智能边界：从工具到企业核心智力资源

图灵测试的本质是对机器 "类人交流能力" 的验证，但如今的生成式 AI 早已突破这一框架。2022 年 AI 绘画《太空歌剧院》斩获艺术大奖、2023 年 AI 生成摄影作品《虚假记忆电工》获国际赛事认可，证明在视觉创作领域，专家已无法区分人机作品。

这种 "不可区分性" 并非偶然 ——AI 的能力已从内容生成延伸至情感创造，既能表达温度，也能精准捕捉人类情绪，成为真正意义上的 "智力资源"。

这种转变的核心在于，AI 不再是被动工具，而是可与人力资源并列的企业核心资产。正如 GPT-4 在统一律师资格考试中超越 90% 应试者、在 SAT 考试中击败 93% 考生，其展现的知识储备与逻辑能力，已相当于顶尖专业人才。

2025 年国内 AI 大模型在高考理科卷突破 650 分的成绩，更印证了其从 "优秀文科生" 向 "全能型人才" 的进化。

二、营销创造力的代际更替：AI 已实现多维超越

在营销的核心创造力领域，AI 的表现呈现 "碾压式进步"：

• 广告文案能力：2023 年 AI 文案等效工作经验为 2.47 年，2024 年提升至 3.6 年，2025 年借助混合专家模型（MoE）技术，已接近 8 年专业水准。双盲测试显示，消费者完全无法区分人机文案，而 AI 作品在洞察市场趋势方面甚至超越资深从业者。
• 新产品创意：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的实验极具颠覆性 ——AI 生成的大学生群体产品创意中，前 16 名全为 AI 作品，目标用户购买意愿显著高于 MBA 团队。这意味着在 "创造用户真正需要的价值" 上，AI 已掌握更精准的密码。

这种超越的底层逻辑，在于 AI 实现了 "量与质的双重突破"：既能通过海量数据训练形成精准洞察，又能通过思维链推理、多智能体协作（Agent 化）模拟人类团队的共创过程，最终产出兼具创新性与落地性的方案。

三、消费者认知博弈：破解算法厌恶的关键路径

尽管 AI 能力卓越，但消费者对其仍存在 "算法厌恶" 的隐性壁垒。复旦大学研究显示，当消费者感知内容由 AI 生成时，购买意愿会显著下降，核心症结在于 "可信度质疑"。但这一困境存在破局点 ——人机协作模式能完全消除这种厌恶。

数据表明，标注 "人机共创" 的营销内容，不仅能提升消费者信任度，更能强化品牌的 "创新形象" 与 "效率感知"。这提示营销从业者：AI 的应用需兼顾能力释放与消费者心理，透明化人机协作过程，将技术优势转化为品牌资产。

四、行业应对策略：从被动适应到主动掌控

面对 AI 的加速进化，营销行业需构建新的能力体系：

• 技术层面：拥抱混合专家模型（MoE）与 Agent 化趋势。AI 已从 "单兵作战" 升级为 "多智能体协同"，能模拟消费者反馈、整合艺术专家与法律专家视角，实现广告片 "分秒帧级" 的优化，这要求从业者掌握 AI 团队的管理逻辑。
• 教育层面：院校需重构课程体系。正如 "汽车时代无需苦练奔跑"，营销教学应从 "培养创意生产者" 转向 "培养 AI 协作者"，开设 AI 工具应用、多模态内容优化等实战课程。
• 法律层面：明确权责边界是前提。当前法律框架下，AI 作为工具不具备版权，使用者需承担创作成果的全部权利与责任，这要求企业建立 AI 内容合规审查机制，规避侵权风险。

生成式 AI 带来的不是替代危机，而是营销行业的 "进化契机"。当 AI 能承担基础创意、数据洞察等工作时，人类的价值将向战略决策、情感共鸣、伦理判断等更高维度迁移。未来的顶级营销人，必然是那些既能驾驭 AI 能力，又能守住人性温度的 "混合体"。

TAKEAWAY

1、生成式 AI 已突破图灵测试，成为企业核心智力资源。

2、AI 在艺术创作领域，专家难分人机作品。

3、AI 具备全科能力，考试成绩超越多数人类。

4、AI 文案等效工作年限快速增长，逼近资深从业者水平。

5、AI 新产品创意受消费者青睐度超顶尖商学院人才。

6、消费者对纯 AI 内容存在算法厌恶，人机协作可化解。

7、人机共创内容能提升品牌创新与效率形象。

8、AI 呈现 agent 化趋势，多智能体协同能力堪比人类团队。

9、法律层面，AI 生成内容版权归使用者，责任由使用者承担。

10、行业需转型，聚焦 AI 工具运用与协作能力培养。

思考点

1、当 AI 在营销创造力上持续超越人类，营销从业者的核心竞争力应向何处迁移？

2、如何平衡 AI 生成内容的效率优势与消费者的算法厌恶心理？

3、人机协作模式下，营销行业的人才培养体系需做出哪些根本性调整？