从生产力的角度来看，与 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 中的 AI 编写美国华侨华人数据 内容相比，此博客的创建速度非常缓慢。手动编写此博客所花的时间本可以用来完成其他创收任务。
然而，这混淆了目的和手段。
人工智能编写的内容与人工智能驱动的内容
人工智能编写的内容 是许多营销人员和高管的梦想：“单击一个按钮即可生成完美文章”的解决方案。这项技术已经存在多年（ChatGPT 远非人工智能编写内容的第一次尝试）。在此之前，内容创建者使用“内容旋转器”来重新措辞和改写竞争对手的文章。
一些现代生成式人工智能产品确实符合“一键博客生成器”的要求。事实上，存在“批量生成器”，可以在十分钟内生成十篇 2,000 字的文章。你只需要输入每篇文章的标题。但这能实现什么呢？
是的，页面上有很多文字，甚至可能会吸引一些流量。如果你的整个商业模式都围绕着展示和广告，那么你可能就完蛋了。不幸的是，那些希望将读者转化为潜在客户和客户、投资于自己的思想领导力、希望确保提供真正价值和最佳内容的人，需要对人工智能能做什么和不能做什么有不同的看法。
人工智能编写的内容非常适合填满页面，但并不总是能带来很好的转化率。100 个博客的转化率为 0%，其价值还不如一个手动编写的博客，后者的转化率为 0.01%。话虽如此，完全手动的写作流程很快就会成为一种竞争劣势。这就是人工智能驱动 写作发挥作用的地方。
人工智能驱动的写作结合了生成式人工智能和人类的优势。它更像是机器和人类之间的反馈循环，而不是一键式博客文章。人工智能写作和人工智能驱动写作的主要区别在于谁负责最终草稿。人工智能写作的内容以人工智能作为质量的最终仲裁者，可能还有最终的编辑或校对。对于大多数企业或内容创作者来说，这不是一个好主意。
人工智能驱动的写作仍然非常高效，但也可以更有效。然而，除非你了解它的弱点在哪里，否则你无法充分利用它。我们将以臭名昭著的 ChatGPT 为例，但其中大部分适用于一般的大型语言模型。
GPTS 的问题
评论者喜欢将 ChatGPT 及其前身概括为“有趣的自动完成”或“随机鹦鹉”。他们指的是驱动大型语言模型的底层机制。
与自动完成功能一样，基于文本的生成式预训练 Transformers (GPT) 的目标是根据已学过的知识预测句子中下一个最有可能出现的单词是什么。与手机的自动完成功能不同，ChatGPT 是在万维网上的大部分内容上进行训练的，甚至更多（因此“大型语言模型”中的“大型”一词）。
如果要求 ChatGPT 完成一个以“Happy”开头的句子，它会根据模型计算出最有可能的下一个单词。其中一个首选必然是“Birthday”。当它看到“Happy Birthday”时，它会计算出下一个最有可能的单词，这个单词几乎肯定会是“to”，然后是“you”。
批评者说，这与真正的智能相去甚远，我们不应该太认真对待 ChatGPT 或它的同类产品。但如果这是真的，ChatGPT 是如何在律师资格考试中取得 90 分的成绩，并以优异的成绩通过沃顿商学院的MBA 考试的？这是因为称 ChatGPT 为“有趣的自动完成”与称计算机为“一堆 1 和 0”没什么不同。是的，这是真的，但它也确实低估了计算机可以完成的功能。
我并不是说 ChatGPT 展现了人类级别的智能，甚至具有人类的一点理解能力。从本质上讲，大型语言模型确实是刺激性的自动完成功能。它们没有“真相”、“情感”或“道德”的概念。它当
