在《体育画报》因以虚假署名发表人工智能生成的文章而受到调查后，CEO罗斯·莱文索恩因此失业了。
关于谁应该为这些报道负责存在一些争议。《体育画报》的母公司Arena集团并未具体说明莱文索恩被解雇的原因。不过，这些文章的作者名字并不存在，而莱文索恩离职的时机似乎不只是巧合。
此外，还有内容公司Advon。根据Futurism的详细披露，记者发现Gannett和McClatchy等媒体使用了Advon生产的文章填充他们的出版物。
据Futurism报道，McClatchy使用了至少14名虚假作者的AI生成文章。
根据Futurism的调查，Advon最初雇用了居住在发展中国家的合同作家。为了节省更多成本，公司让这些作家批评由AI生成的作品。最终，AI训练得足够成熟后，Advon解雇了这些本已低薪的作者。
在Futurism的报道之后，McClatchy和Gannett删除了那些生成的文章，并将虚假作者归于数字虚无状态。
随着人工智能变得越来越强大和普及，一些高管将其视为取代人类创意工作者的更低成本选择并不足为奇。虽然AI可以取代一些创意任务，但AI生成的内容也可能降低质量，增加作品的通用感。更不用说AI完全失控的情况，比如谷歌的AI搜索建议在比萨上添加胶水以增强粘性。
我们将探讨人工智能在节省成本方面所带来的巨大诱惑，以及在内容生成方面人工智能的局限性所在，以及人工智能可以合法地帮助减少时间和成本，而不会牺牲原创性和质量。
人工智能的诱惑
在创意专业人员的薪酬方面存在广泛的范围。一些作家按件工作作为承包商，薪酬仅达到最低工资标准。其他人则有着六位数的年收入。其他创意专业人员的情况也是如此。但即使是薪酬最低的人，他们的成本通常也会让公司每周损失数百美元，每月数千美元。
管理上的诱惑是非常强烈的。如果你能削减五分之四的薪水（或相当于的合同支付），只保留一个专门负责操作人工智能服务的专业人员，那会怎么样呢？这些服务的总成本通常不到每月100美元。
在内容生成方面，人工智能的应用能力确实令人心动。
对于大多数组织来说，人力成本是最大的开支。用几个人工智能订阅取代人类工作人员，对于那些专注于成本核算的人来说，这似乎是圣杯般的存在。
对于那些靠创意专业谋生的人来说，被取代的前景是令人恐惧的。一些创意人员知道他们产生了足够独特的价值来证明他们继续被雇佣的必要性。但这些顶级技能对于雇主和客户来说，带来了更高的价格标签，这又构成了另一个诱惑的悖论。
对于内容质量是竞争优势的媒体来说，创意专业人员的成本是必要且合理的。对于内容农场和那些希望通过在网络上无处不在地发布联盟链接和糟糕的评论来赚大钱的人来说，人类内容创作者的需求似乎就不那么重要了。
这引出了一个根本性问题：消费创意作品的人更倾向于便宜还是优质？答案是两者都有。一些消费者偏爱高质量的作品，而另一些则很难区分人类创作的高质量作品和简单由AI生成的作品。
需要明确的是，并非所有人类创意作品都是伟大的杰作。人类和AI一样，有时候也会敷衍了事。同样，并非所有由AI生成的创意作品都是低质量的。
虽然生成式AI在表面上似乎承诺为每个人提供廉价内容，但使用AI轻松取代大量知识工作者存在成本、挑战和限制。
人工智能的成本、挑战和限制
现在我们仿佛真正活在未来：生成式AI内容的激增，用以取代或模仿人类创作，正在推动另一种AI的发展，用于对抗这一趋势。
我们正处在人工智能之战的时代。在这种情况下，我们讨论的是低质量大量内容生产者和垃圾邮件发送者不断升级的尝试，试图用赚钱的垃圾填满互联网，而谷歌则采取了重大措施降低自动生成内容的SEO价值。
谷歌在这方面的博客文章非常值得一读，不仅因为SEO非常重要，而且因为它展示了未来如何评判创意作品。
文章中提到：“我们的重点是内容质量，而不是内容的生产方式。” 谷歌的算法被调整为提升展示专业知识、经验、权威性和可信度的原创高质量内容。
尽管自动化可能在发布最新的天气数据或体育比分等方面发挥作用，但详细的分析更适合于人类的声音。当涉及到大量的AI生成填充内容，旨在提高SEO价值或触发联盟支付时，谷歌积极打击这种低质量内容和垃圾信息。
谷歌单方面对抗低质量内容的努力已足以让大多数组织深思。如果你希望在谷歌上有一个有影响力的存在，你的内容必须是优质的——这一点帮助保护了创意专业人员的工作。
除了谷歌SEO价值之外，还有其他限制因素。
一个最大的限制是，生成式人工智能并不擅长处理大型项目。
对于写作项目或者学术研究也是如此。
这与由研究生完成的真正文献综述有很大差距，后者需要深入阅读成千上万篇学术论文、期刊和其他文献，以创建一个精心汇总的现有研究概述。
此外，还存在责任和法律成本问题。
密苏里州的诉讼当事人乔纳森·卡尔伦的案例也非常引人注目。他因在提交给圣查尔斯县法院的法律简报中使用人工智能生成了数十个不存在的引用而被上诉法院法官罚款1万美元。他的法律文书不仅存在一些虚假引用，还有其他方面的错误、遗漏和格式错误。
“使用人工智能可能引发复杂的法律考量，包括但不限于知识产权和法规遵从，必须谨慎处理，以避免产生负面和可能带来巨大法律、财务和声誉后果。”数据迁移与保护公司Datadobi的首席技术官卡尔·德哈卢因如此表述。
我们已经多次讨论过：人工智能以最具权威声音的方式犯错。
这里的重点是，人工智能会犯错，就像人类一样。使用人工智能生成的内容很容易导致版权索赔以及更为严重的法律责任索赔。
但请放心，人工智能可以成为创意工作者的一种正能量。
创意工作者如何利用人工智能 让我们停下来思考一些术语：技能、创造力和视野。
技能是关于完成任务的能力。你能否通过串联视频片段在Final Cut中创建一个初步剪辑？你能否编写JavaScript程序将网页的名称和URL组合成浏览器书签？你能否为社交媒体帖子创建一个简单的图形？
所有这些都是关于以某种程度的专业知识和精度执行任务的能力。这些任务是做工作所必需的，而在某些工作中，它们就是工作。人类经常创造工具来帮助更快速、更精准地执行这些技能。
例如，现在我们使用基于软件的视频编辑器，但在过去，编辑人员是将实际的胶片片段剪辑在一起的。大多数木工使用电动工具来更快地完成工作，而一些纯粹主义者仍然喜欢用手工具完成所有工作。
人工智能在技能层面上，就像是另一种强大的工具。它可以更快速地完成工作，提高效率，减少重复性工作，并帮助技能较低的人产出更高技能水平的输出。
但是，创造力又是另一回事。创造力是思考新思路、新做法和新项目的能力。它更多地涉及想象力，跨学科思维的能力，以及将现有想法以有趣和新颖的方式结合起来的艺术。
视野是利用创造力看到结果路径的能力。它是选择目标、阐明使命并描述期望结果的能力。
如今，我们可以利用AI真正帮助技能的发展。例如，在Photoshop中去除照片背景依赖于AI技术，与手动指定贝塞尔曲线相比，它节省了大量时间。AI还可以帮助生成新的想法，甚至阐明视野。但AI并不真正能够决定什么对你或你的公司是好的。
“创意人员可以利用AI处理重复的数据创建、定制和管理任务，最终让他们能够更多地专注于艺术和创新，而不是行政职责上的工作。” Datadobi的D’Halluin表示。
你在职业生涯或创意旅程中越深入，AI可以为你节省的时间就越多。这是因为你越先进，越容易识别和定义可以委派的任务，而不是需要你独特的技能、视角和经验的任务。
在企业成本管理方面，真正的挑战在于管理者理解他们的市场、独特的产品和创意专业人员提供的竞争价值。
当然，AI可以减少初级员工的工作量，甚至接管一些本应分配给刚步入职场的工作。
虽然AI可以帮助更高级的专业人士，多年的经验和磨练才是关键的价值所在。如果你不能用刚从大学或艺术学校毕业的人取代一位资深的创意人员，那么你也不能用AI来取代这位资深的创意人员。
AI与创意工作的未来 据咨询公司麦肯锡的研究显示，大约有5000万美国人在2020年和2021年离开了他们的工作。其中很大一部分是因为疫情时期的人员流失，但仍有1000万个空缺职位。到本十年末，四分之一的美国人将达到或超过退休年龄，这个数字可能会增加。
虽然我从不认为一个目光短浅的会计会为了低质量的AI而解雇高效的员工，但这可能不是问题所在。AI可能有助于增强劳动力，使雇员能够在他们的雇主无法找到更多帮助时保持竞争力。
麦肯锡还估计，到2030年，今天工作的30%的工时可能会被自动化。这可能会提高员工的生产力，但也可能不成比例地影响那些工作更容易被自动化或增强的低薪工人。
与此同时，微软和LinkedIn在2024年进行的一项研究发现，78%的知识工作者使用自带AI（BYOAI）。换句话说，他们并不使用公司认可的AI服务，而是登录ChatGPT、Gemini或Copilot等平台。接近四分之三的员工在工作中使用AI，其中几乎有一半是在过去六个月内开始使用的。
在这项调查中，66%的公司领导表示，他们不会雇佣缺乏AI技能的人，而71%的领导则表示，他们会雇佣一个具有AI技能的经验较少的候选人，而不是一个经验丰富但不擅长AI的候选人。微软在这场竞赛中确实占据了一席之地，但投资如此之多于AI的部分原因之一就是这类指标。
就个人而言，我发现AI极大地节省了我的时间。
基本上，我认为公司用AI取代创意人员不会节省成本。然而，如果公司没有意识到创意人员通过增强其输出使用AI工具可以获得的性能和生产力优势，那它们就可能会错过一些机会。
来自Shutterstock内容战略高级创意制作人Alex Ambroziak提出了“生成AI悖论”的概念，在这里，那些看似最有可能被AI取代的创意人员，实际上可能是最适合使用它的人。
他说：“有一种误解，认为AI，尤其是生成式AI，使用起来简单，并能立即获得结果，但实际上，需要用于构图和设计的同样技能集，现在被赋予了超强的能力。”
至少在2024年，AI仍然是一个增强而非替代的生产工具。