כלים מבוססי בינה מלאכותית משנים את האופן שבו מיוצר תוכן כתוב, חזותי וקולי. מחוללי תוכן מודרניים יכולים ליצור תוכן “גנרטיבי” חדש מפקודות פשוטות (למשל, “כתוב סונטה על חתול”) או להמיר תוכן קיים (על ידי סיכום, תרגום או ניסוח מחדש של טקסט).

כלים אלה מבוססים על למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה. באמצעות טכניקות כמו עיבוד שפה טבעית (לטקסט) וראייה ממוחשבת (לתמונות), מודלים של בינה מלאכותית מנתחים מאגרי נתונים עצומים כדי להבין שפה ותמונות.

לדוגמה, מודלים גדולים מבוססי טרנספורמרים כמו GPT-4 לומדים דפוסי שפה כדי ליצור טקסט קוהרנטי ודמוי אדם, בעוד רשתות מתחרות גנרטיביות (GANs) יכולות לייצר תמונות ריאליסטיות.

ביחד, יכולות אלו מאפשרות לבינה מלאכותית לייצר באופן אוטומטי פוסטים בבלוג, דוחות, גרפיקה ואפילו קריינות לפי דרישה.

יצירת תוכן מבוססת בינה מלאכותית נשענת על למידת מכונה ולמידה עמוקה. עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת מאפשרים לבינה המלאכותית לייצר טקסט ותמונות.

לדוגמה, מודלים מבוססי טרנספורמרים (כמו GPT-4) לומדים דקדוק והקשר כדי ליצור טקסט קוהרנטי, ו-GANs מסייעים ביצירת ויזואליים ריאליסטיים. טכנולוגיות אלו מאפשרות לפלטפורמת בינה מלאכותית אחת לכתוב מאמרים, לעצב איורים ולערוך וידאו, ולשמש כעוזר יצירתי שמאיץ משימות תוכן רבות.

יצירת תוכן טקסטואלי

בינה מלאכותית משמשת רבות לאוטומציה של משימות כתיבה. היא יכולה לנסח תוכן ארוך (מאמרים, סדרות בלוגים) ו-ליצור טקסט שיווקי קצר (פוסטים ברשתות חברתיות, מודעות, שורות נושא במייל) המותאם לקהלים שונים.

לדוגמה, כותבי תוכן יכולים להנחות את הבינה המלאכותית לאסוף מאמר בלוג ממספר מקורות או ליצור כותרות מושכות, ולאחר מכן ללטש את התוצאה. IBM מציינת כי בינה מלאכותית גנרטיבית מסייעת “ליצור טיוטות במהירות כדי שהאנשים יוכלו להתמקד בלטישתן”. כלי הבינה המלאכותית מנתחים מילות מפתח, נושאים חמים ונתוני קהל כדי להציע רעיונות רלוונטיים וליצור טקסט מותאם SEO.

זה מזרז את הפקת התוכן תחת מועדי סיום צפופים ועוזר להתגבר על מחסום הכתיבה באמצעות סיעור מוחות של עשרות רעיונות. פלטפורמות פופולריות כמו ChatGPT של OpenAI, Jasper ו-Bard של גוגל מדגימות כלים אלו ליצירת טקסט, ומאפשרות לצוותי שיווק לחזור על תוכן מהר יותר משמעותית מאשר בשיטות ידניות.

תוכן חזותי ותמונות

בינה מלאכותית משנה את יצירת התוכן החזותי. מחוללי תמונות מודרניים (כמו DALL·E, Midjourney ודגמי Stable Diffusion) יכולים ליצור איורים מפורטים, תמונות או יצירות אמנות מפקודות טקסט קצרות.

הם מאפשרים ליוצרים לייצר גרפיקה ותמונות לפי דרישה בלי צורך במעצב מסורתי. לפי ניתוחים עדכניים, אנשים ייצרו מעל 15 מיליארד תמונות עם בינה מלאכותית בין 2022 ל-2023 – בממוצע כ-34 מיליון ביום – נפח שאף צוות אנושי לא יכול להשוות לו.

כלים חדשים כמו Adobe Firefly (שמשולב בפוטושופ) הגיעו ל-מיליארד תמונות שנוצרו בתוך שלושה חודשים מהשקה. חברות מנצלות טכנולוגיה זו: למשל, Meta (החברה האם של פייסבוק) שיתפה פעולה עם Midjourney כדי לקבל רישיון לטכנולוגיית יצירת התמונות של הבינה המלאכותית, במטרה להאיץ תכונות יצירתיות ולהוריד עלויות הפקת תוכן.

בינה מלאכותית משפרת גם את הפקת הווידאו: היא יכולה להוסיף אפקטים ריאליסטיים, ליצור קטעי וידאו פשוטים מתסריטים או לשפר תהליכי עריכה, ומאפשרת לעסקים ליצור תוכן חזותי מרתק מהר יותר.

אודיו ומוזיקה

הפקת קול ומוזיקה באמצעות בינה מלאכותית מתקדמת אף היא. מודלים מתקדמים להמרת טקסט לדיבור וסינתזת קול מייצרים קריינות טבעית, פודקאסטים וספרי שמע. היוצרים פשוט מזינים תסריט או מתווה והבינה המלאכותית מייצרת נרטיב שלם.

הבינה המלאכותית אף יכולה להלחין מוזיקה או פסקולים בסגנונות שונים. IBM מדווחת כי אודיו שנוצר בבינה מלאכותית כולל “קריינות, פודקאסטים וקטעי מוזיקה” עם קולות והלחנות ריאליסטיות.

זה מזרז משמעותית את הפקת האודיו למודעות, קריינות וידאו או אפליקציות מדיטציה. שוק הכלים הללו מתרחב במהירות: דוח תעשייתי אחד צופה כי שוק מחוללי הקול בבינה מלאכותית יקפוץ מ-3.0 מיליארד דולר ב-2024 ל-20.4 מיליארד דולר עד 2030, בהובלת הביקוש לדיבור מותאם אישית ועוזרי קול.

בפועל, יוצרים משתמשים כיום בשירותים כמו Murf, Resemble.AI ו-Azure Neural TTS ליצירת דיבור טבעי בכל נושא, וחוסכים זמן ועלויות אולפן.

שימושים נפוצים בתעשייה

כלי בינה מלאכותית ליצירת תוכן מיושמים בתחומים רבים. דוגמאות מרכזיות כוללות:

• שיווק תוכן ו-SEO: בינה מלאכותית כותבת פוסטים בבלוג, עדכונים ברשתות חברתיות וטקסט למודעות. היא גם אופטימיזציה של תוכן על ידי הצעת מילות מפתח, תיאורי מטה וכותרות לשיפור דירוג במנועי חיפוש. משווקים מסתמכים על בינה מלאכותית לתכנון רעיונות וטיוטות מותאמות לקהלים.
• מסחר אלקטרוני: קמעונאים מקוונים משתמשים בבינה מלאכותית ליצירת תיאורי מוצרים, ביקורות ומיילים פרסומיים באופן אוטומטי. על ידי ניתוח התנהגות והעדפות קונים, הבינה המלאכותית מתאימה המלצות ותוכן אישית, ומגבירה מעורבות ומכירות.
• שירות לקוחות: צ׳אטבוטים ועוזרים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית מטפלים בשאלות שגרתיות ותשובות נפוצות 24/7. הם מנסחים תגובות להודעות לקוחות ומאמרים למאגרי ידע, ומשחררים סוכנים אנושיים לטפל בנושאים מורכבים.
• חדשות ומדיה: ארגוני חדשות משתמשים בבינה מלאכותית ליצירת סיכומי חדשות מהירים, סיכומי ספורט או עדכוני מזג אוויר מנתוני פיד. הבינה המלאכותית גם מסכמת דוחות ארוכים. עיתונאים מוסיפים ניתוח והקשר להבטחת עומק ודיוק.
• בידור ומשחקים: תסריטאים ומעצבי משחקים משתמשים בבינה מלאכותית לסיעור מוחות על עלילות, דיאלוגים ודימויים. הבינה המלאכותית יכולה אף ליצור אמנות קונספט או פריימים ראשוניים לאנימציה. אולפנים משתמשים בה לפרוטוטייפים וליצירת תוכן משלים, ומאיצים תהליכים יצירתיים.
• תוכן טכני: מפתחים ואנליסטים משתמשים בבינה מלאכותית ליצירת קטעי קוד, תיעוד API או שאילתות נתונים. למשל, הבינה המלאכותית יכולה לכתוב ביטוי רגולרי או שאילתת SQL על בסיס תיאור פשוט. היא גם מתרגמת ומסכמת מדריכים טכניים, וחוסכת זמן במשימות תיעוד שגרתיות.

דוגמאות אלו ממחישות כיצד הבינה המלאכותית משמשת כ-עוזר רב-תכליתי ביצירת תוכן, מטפלת במשימות שגרתיות או מובנות ומאפשרת לאנשים להתמקד באסטרטגיה ויצירתיות ברמה גבוהה.

יתרונות של תוכן שנוצר בבינה מלאכותית

שימוש בבינה מלאכותית ליצירת תוכן מביא מספר יתרונות:

• מהירות ויעילות: הבינה המלאכותית יכולה לייצר טיוטות ראשוניות בשניות. היא מתגברת על מחסום הכתיבה על ידי יצירת מתווים, כותרות או כמויות גדולות של טקסט במהירות. צוותי שיווק מציינים מחקר וסיעור מוחות מהירים יותר, המאפשרים חזרה על רעיונות בקצב גבוה יותר.
• יכולת התרחבות: הבינה המלאכותית מטפלת בקלות בעומסי עבודה גדולים. משימות כמו כתיבת מאות תיאורי מוצרים או פוסטים ברשתות חברתיות שלקחו צוותים אנושיים ימים או שבועות, מתבצעות כמעט מיידית. זה מאפשר לחברות להגדיל את תפוקת התוכן בלי להגדיל את כוח האדם באופן פרופורציונלי.
• התאמה אישית: הבינה המלאכותית מנתחת נתוני קהל כדי להתאים תוכן לדמוגרפיות ספציפיות. היא יכולה להתאים טון וסגנון לקול המותג או להעדפות סגמנטים. זה מוביל ל-תוכן רלוונטי וממוקד יותר שמהדהד עם קוראים או לקוחות שונים.
• חיסכון בעלויות: אוטומציה של משימות כתיבה ועיצוב שגרתיות יכולה להפחית עלויות לעומת צוותים יצירתיים גדולים. רבים מהכלים מבוססי הבינה המלאכותית זמינים במנוי במחיר נגיש, ומאפשרים לצוותים קטנים לבצע עבודת תוכן ברמה של חברות גדולות.
• תובנות מבוססות נתונים: כלי בינה מלאכותית מגיעים לעיתים עם אנליטיקה שמראה איזה תוכן מהדהד. על ידי מעקב אחר מעורבות וביצועים, הבינה המלאכותית יכולה לחדד נושאים עתידיים ומילות מפתח ל-SEO. בקיצור, הבינה המלאכותית מעצימה צוותי תוכן עם מחקר מהיר יותר, התאמה אישית משופרת ואופטימיזציה טובה יותר.

בסך הכל, עסקים מדווחים על פרודוקטיביות ויצירתיות מוגברות כאשר משלבים בינה מלאכותית כשותף ליצירה. משימות שגרתיות מועברות לבינה המלאכותית, כך שיוצרים אנושיים יכולים להשקיע מאמץ בסיפור, עיצוב ואסטרטגיה.

אתגרים ושיקולים

למרות עוצמתה, לתוכן שנוצר בבינה מלאכותית יש חסרונות:

• איכות ודיוק: לבינה המלאכותית אין הבנה אמיתית, ולכן היא עלולה לייצר שגיאות או פרטים לא הגיוניים. טקסט שנוצר על ידה עשוי להיות שטחי או “גנרי”. IBM מזהירה כי הבינה המלאכותית “מתקשה בניואנסים, עומק ודיוק עובדות”, ולעיתים דורשת עריכה אנושית להבטחת קוהרנטיות. לכן, כל טיוטות הבינה המלאכותית צריכות לעבור סקירה מקצועית לפני פרסום.
• מקוריות וזכויות יוצרים: מאחר שהבינה המלאכותית מאומנת על יצירות קיימות, קיים סיכון להעתקה או להפרת זכויות יוצרים לא מכוונת. תיקים משפטיים כבר בוחנים גבולות אלו. בארה"ב, בית משפט קבע כי יצירות שנוצרו בלבד על ידי בינה מלאכותית ללא מחבר אנושי אינן זכאיות לזכויות יוצרים. חברות חייבות להיזהר בשימוש במודלים מאומנים ולבצע ביקורת תוכן למניעת הפרות קניין רוחני.
• הטיות ואתיקה: הבינה המלאכותית עלולה לשקף הטיות בנתוני האימון שלה. ללא פיקוח, תוכן שנוצר על ידה עלול לכלול סטריאוטיפים, הנחות לא הוגנות או שפה פוגענית. יש לבצע ביקורת שוטפת ולהנחות את הבינה המלאכותית בכללים אתיים כדי למזער בעיות אלו.
• נראות במנועי חיפוש: תלות יתר בבינה מלאכותית עלולה לפגוע ב-SEO. מנועי חיפוש מענישים תוכן דל, לא מקורי או ספאמי. IBM מזהירה שתוכן באיכות נמוכה שנוצר בבינה מלאכותית עלול לפגוע בדירוגים. ההמלצה היא להשתמש בבינה המלאכותית כנקודת התחלה וליצור תוכן ייחודי, מעמיק ובעל ערך אמיתי.
• השפעה על תעסוקה ופערי מיומנויות: קיימות חששות מפני החלפת משרות. מומחים רבים מציינים שבינה מלאכותית תשנה תפקידים יצירתיים, אך מדגישים כי המומחיות האנושית נשארת קריטית. כפי שבלוג בית הספר למנהל עסקים של הרווארד מציין, “העבודה שלך לא תילקח על ידי בינה מלאכותית; היא תילקח על ידי אדם שיודע להשתמש בבינה מלאכותית”. בפועל, צוותים נהנים ביותר כאשר אנשים מיומנים עובדים לצד הבינה המלאכותית.

הנחיות עבודה מיטביות לתוכן מבוסס בינה מלאכותית

כדי להשתמש בבינה מלאכותית באחריות וביעילות, מומחים ממליצים:

• מעורבות אנושית: תמיד יש לערוך ולסקור טיוטות שנוצרו על ידי הבינה המלאכותית. יש להתייחס לתוצר כ-טיוטה ראשונית וללטש אותה עם יצירתיות ובדיקת עובדות אנושית. זה מבטיח דיוק, מקוריות וקול מותג אחיד.
• שימוש מתאים: יש להשתמש בבינה מלאכותית במקומות שבהם היא מצטיינת – למשל, יצירת תיאורי מוצרים, פוסטים ברשתות חברתיות, מתווים או סיכומי נתונים – ולהיות זהירים באזורים שדורשים יצירתיות עמוקה או רגישות. לדוגמה, אפשר להנחות את הבינה המלאכותית ליצור מתווה לבלוג, אך לכתוב את המאמר המלא בעצמך אם נדרש פרספקטיבה ייחודית.
• קווי איכות: יש לפתח מדריכי סגנון ותבניות לעבודה עם הבינה המלאכותית. לקבוע מטרות מילות מפתח ו-SEO, להגדיר טון ולציין מקורות עובדתיים. לפי IBM, קביעת סטנדרטים ברורים ואמות מידה למותג מסייעת לשמור על איכות התוצרים.
• שקיפות: כאשר מתאים, יש לחשוף את מעורבות הבינה המלאכותית. אם הקוראים מצפים למחבר אנושי (כמו במאמרי דעה או כתיבה יצירתית), יש להיות גלויים לגבי השימוש בבינה מלאכותית. שקיפות בונה אמון ועומדת בציפיות אתיות.
• מעקב מתמיד: יש לבצע ביקורת שוטפת של מודלי הבינה המלאכותית והתוכן שלהם לאיתור הטיות או שגיאות. לעקוב אחרי רגולציות מתפתחות בנושא תוכן שנוצר בבינה מלאכותית, ולהכשיר את הצוות בנוהלי עבודה מיטביים. להשתמש באנליטיקה למדוד מה עובד ומה לא, ולהתאים בהתאם.

על ידי שילוב מהירות הבינה המלאכותית עם שיקול דעת אנושי, ארגונים יכולים למקסם איכות תוך השגת רווחי פרודוקטיביות.

מבט לעתיד

מבט קדימה, יצירת תוכן בבינה מלאכותית תהפוך למורכבת ומתקדמת יותר. מומחים צופים ב-בינה מלאכותית רב-מודאלית שמשלבת באופן חלק טקסט, תמונות, וידאו ואודיו לחוויות סוחפות.

לדוגמה, בינה מלאכותית עשויה ליצור קמפיין ממותג שלם – פוסט בלוג עם איורים מותאמים, קטעי וידאו חברתיים וקריינות קולית – כולם מותאמים לתחומי העניין של המשתמש. מודלי הבינה המלאכותית ימשיכו להשתפר בלכידת סגנון וניואנסים, מה שיקשה להבחין בין תוכן שנכתב על ידי מכונה לזה שנכתב על ידי אדם.

במקביל, מסגרות אתיות ומשפטיות יתפתחו. כפי ש-IBM מציינת, חששות בנוגע להעתקה, הטיות ו-deepfakes יובילו לרגולציות וכלים חדשים לאימות תוכן.

סביר להניח שיתפתחו “גלאי deep fake” ומעקבים לתוכן מבוסס בינה מלאכותית. ארגונים שיאמצו את הבינה המלאכותית כעת, תוך קביעת מדיניות ופיקוח ברורים, יהיו מוכנים היטב להצלחה.

>>> ייתכן שלא ידעת:

יישומי בינה מלאכותית בעסקים ושיווק

בינה מלאכותית בחינוך ובהכשרה

לסיכום, בינה מלאכותית משנה את יצירת התוכן על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות, מתן אפשרות להתאמה אישית והאצת תהליך היצירה. בשימוש מושכל עם הנחיה אנושית, היא מאפשרת ליוצרים להפיק תוכן מרתק, מבוסס נתונים ובהיקף רחב.

ככל שהבינה המלאכותית מתקדמת, הצוותים המצליחים ביותר יהיו אלה שישלבו אותה כעוזר עוצמתי—משלבים את היעילות של הבינה המלאכותית עם התבונה האנושית.