從偶然讀到《J Magazine》起初，我注意到了知玄。當很多營銷公司還在用直播賣貨、網(wǎng)絡名人引流、元宇宙的概念煽動客戶的時候，他們卻在寫劇本、出書、做雜志，這似乎有點“無所事事”。再一次在媒體上看到知玄，他們剛剛推出了一個基于人工智能大語言模型的創(chuàng)作系統(tǒng)。 –F.E.E.D，還有一個好聽的中文名字。 - “未語”。在近幾年市場不斷收縮的情況下，將業(yè)務方向鎖定在簡單的文字上，公司仍然保持穩(wěn)定增長。我走進北京總部知玄的辦公室，想聽聽公司合伙創(chuàng)始人張迪的回答，因為我對獨角獸企業(yè)和人工智能領域比較敏感，對他們的商業(yè)模式也很好奇。

筆名Eddie張迪. 非985、211外貿(mào)專業(yè)，文科生。早年，我在路透社和GettyImages從事市場推廣和投資合作，然后進入推廣和營銷行業(yè)已經(jīng)20年了。我們的對話始于斯坦福大學歷史系教授墨磊寧寫的《中文打字機:一個世紀的漢字突破史》。

下面是采訪內(nèi)容，經(jīng)編輯：

Q：巧合的是，我剛讀完這本書。沒想到，在過去的100年里，中外知識分子對文字的廢除和改革發(fā)生了如此激烈的爭論。就連像魯迅這樣靠寫作謀生的作家也說過“漢字永無止境，中國必死”的極端話語...

張迪:是的，據(jù)說中國是美國、前蘇聯(lián)和英國之后的第四個研究機器翻譯的國家，這實際上表明我們一直對中文有危機感。幾乎每一次都有新的技術(shù)，都會引起人們對中文的探索。這本書提到了當初中文打字機遇到的困難，今天到了大語言模型練習和研究開發(fā)階段也還存在。隨著人工智能的爆發(fā)，中文語言在應用方面的發(fā)展仍然面臨著許多問題。那就是為什么我們決定在一群開發(fā)大模型的開拓者背后，選擇做一個“拾荒者”。

Q：究竟有什么問題？具體一點可以說嗎？為何進行語言垂類模型應用？

張迪:從技術(shù)角度來說，每一項前沿技術(shù)的出現(xiàn)都是英語表現(xiàn)最好的。因為這些技術(shù)是在英語環(huán)境中誕生和實驗的。英語輸入簡單，漢字要克服語言學和工程設計的問題。像ChatGPT這樣的大語言模型主要是用英語“喂”的。網(wǎng)上公開的中文良莠不齊，廣告推廣內(nèi)容多，需要花費大量的精力去識別。

與英語模型相比，國內(nèi)企業(yè)的大模型除了算率之外，還有一個瓶頸就是高質(zhì)量的中文語料稀缺。有關機構(gòu)對此進行了統(tǒng)計，中文開源數(shù)據(jù)集的總數(shù)僅為英文開源的10%左右。大型技術(shù)屬于機器學習的范圍，要從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，對語料的需求是天文數(shù)字。然而，互聯(lián)網(wǎng)上能夠根據(jù)法律法規(guī)進行訓練的內(nèi)容和數(shù)據(jù)并不多，充斥著大量重復、空洞、單調(diào)、注重營銷的口號。一些高質(zhì)量的內(nèi)容需要適當?shù)目紤]和系統(tǒng)的規(guī)劃。我同意商湯科技張行程說的一句話:低質(zhì)量的語料材料除了內(nèi)容之外，還會帶偏大模型，在國際背景下成長為模型。由于漢語的特殊性和復雜性，許多本土化工作也需要進行。所以我們認為，是時候做些什么了。

Q：您怎樣理解人工智能，您認為這些技術(shù)會給企業(yè)傳播帶來什么變化？

張迪:人工智能一定是當前商業(yè)變革的主力軍。大模型已經(jīng)從學術(shù)角度轉(zhuǎn)變?yōu)榉勺稍?、客戶溝通和金融服務工具。世界上最大的上市咨詢公司埃森哲有一個預測，生成人工智能可能會影響大約40%的工作時間，可以提高近1000種不同類型的工作效率。

個人感覺殘片、流量、媒體、數(shù)據(jù)加上后疫情，企業(yè)面臨的機遇和風險與過去完全不同。在過去的幾十年里，一個企業(yè)形成的直覺幾乎無效，所以他們都面臨著新的戰(zhàn)略選擇。目前國內(nèi)很多公司都要求團隊用AI改變文檔，提高創(chuàng)意，分析對手，寫商務信函，潤色海報，發(fā)布社交媒體...每個人都在探索使用這些工具來獲得先發(fā)優(yōu)勢。另一方面，如果一個公司過于依賴大語言模型產(chǎn)生的內(nèi)容，忽視創(chuàng)新和審查，也會導致內(nèi)容同質(zhì)化，降低品牌個性和吸引力。所以模型需要不斷優(yōu)化以適應不同的傳播場景，同時也要保證內(nèi)容的安全性和準確性。

另一方面，雖然每個人都會被人工智能的概念所吸引，但并不是所有的新概念都會有明確的意義和目標。因此，任何公司的領導在面對新技術(shù)時，首先需要的是保持清醒的頭腦和開放的心態(tài)。

易中天說未來不可預測，現(xiàn)狀無法形容，一切皆有可能，我認為用這句話來概括當前的人工智能技術(shù)再好不過了。

Q：每個人都是一家咨詢公司，怎樣才能想到做垂直行業(yè)的技術(shù)應用？

張迪：2020年的疫情是我們業(yè)務的轉(zhuǎn)折點。當時顧客的需求量和預算都大大減少了，人們的日常生活也受到了不同程度的影響。我覺得既然文字內(nèi)容傳播是公司的“剛需”，寫作也是很多人的技能愛好，可以作為業(yè)務起點，不受時間和地點的限制。這一方向以內(nèi)容為主，也讓我們在過去的幾年里見證了各行各業(yè)的興衰和品牌的起伏。在我看來，做內(nèi)容最大的好處，就是能夠一直體會到當今時代的脈搏，與市場同頻共振。

2022年11月，ChatGPT大語言模型出現(xiàn)，我們意識到這將是對內(nèi)容創(chuàng)作的顛覆。這一次，人工智能不僅可以導出數(shù)據(jù)，還可以將每次傳輸?shù)膬?nèi)容轉(zhuǎn)化為下一個材料，從而形成創(chuàng)作的良性循環(huán)。通過AI的加持，內(nèi)容終于可以回歸到創(chuàng)作本身，不再受到個人風格、理解能力、認知天花板等“場外因素”的影響。

幸運的是，我們遇到了人工智能飛速發(fā)展的時代。由于語言模型可以最大限度地提高內(nèi)容創(chuàng)作效率，我們應該抓住這個機會。在后疫情時代，市場環(huán)境和公眾心理發(fā)生了巨大變化。我認為公司和個人都應該“改變生活方式”，改變生活方式的前提是找到正確的方法和目標。我想我們已經(jīng)找到了。

Q：畢竟人工智能模型屬于技術(shù)范圍，你這個文科生怎么理解AI大語言模型？？

張迪:有句話叫“大象看不見”，大模型技術(shù)打通了很多東西。我對這個領域特別敏感，因為我早年從事與新聞和傳播相關的工作。雖然我是文科生，但我認為正是文科才能真正充分發(fā)揮語言模型的價值。

利用人工智能解決實際業(yè)務問題的前提是讓AI長期學習，并將其作為持續(xù)的對話伙伴，反復改進。需要盡可能多地輸入與實際問題相關的數(shù)據(jù)。例如你的思維方式，過去的得失，產(chǎn)業(yè)政策，行業(yè)標準等等。這樣就需要很多從事過相關工作的“專業(yè)人士”。沒有行業(yè)經(jīng)驗和小步迭代的系統(tǒng)方法，想培養(yǎng)和訓練企業(yè)傳播模式，就像父母給孩子找了一個不合格的家庭老師一樣。

此外，人工智能有時反饋的信息并不嚴謹，準確的內(nèi)容需要訓練更高質(zhì)量的應用程序，并不斷加強才能逐漸獲得。在這個階段，與語言模型進行多輪對話，學會提問才是解決辦法。當數(shù)據(jù)越來越豐富時，管理這些“似是而非”和不準確的內(nèi)容將變得非常重要。

人與大模型是典型的遇強則強，遇弱則弱，需要反復“挑戰(zhàn)”AI，而且這也是我們業(yè)務存在的最大價值。在我看來，如果理科生是大語言模型的發(fā)明者，那么文科生就是這個應用的通道者。

Q：因為語言的運用是一種技巧，只要是技巧就有規(guī)律和捷徑，AI訓練時能否找到捷徑？

張迪：這是一個特別有代表性的問題。許多人在與模型對話后都想提煉出一個通用的“模板”，希望在以后的對話中直接運用到高質(zhì)量的答案中。這一想法實際上忽略了現(xiàn)階段語言類模型的限制，更忽略了特定領域所需的專業(yè)。需要考慮對話內(nèi)容的復雜性、前后文聯(lián)系的重要性以及溝通者的專業(yè)水平。經(jīng)過實踐，我們發(fā)現(xiàn)這種適合特定場景的模板根本不存在，可以產(chǎn)生高質(zhì)量的呼應。

語言模型本身的對話形式有一定的局限性，所以即使反復調(diào)整提示和微調(diào)模型，也未必能達到預期的效果。很多時候，人們不知道自己想要什么，需求往往很模糊，這就需要專業(yè)人士的參與。

雖然那些所謂的提醒技巧有一定的價值，但它們遠遠不能取代專業(yè)知識的學習和實踐。只有理解問題本身，我們才能正確表達，從而得到我們想要的答案。此外，除了了解專業(yè)，了解自己的需求，了解自己的環(huán)境，捕捉需求變化，比提示重要得多。

Q：每個人對大語言模型的垂直內(nèi)容導出有什么看法？

張迪:AI技術(shù)帶來的變化給品牌帶來了危機感。誰積累得越早，技術(shù)越適應，誰就能更快地傳播意識形態(tài)，從中受益。未來，贏得數(shù)據(jù)的人將贏得世界。

ChatGPT、像Gemini這樣的人工智能屬于通用系統(tǒng)。雖然可以解決不同的問題，但只有精確的垂直模型才是基礎上的建筑，才是具有服務屬性的學校、醫(yī)院、銀行的真正應用。只有通過專業(yè)培訓的垂直模型才更有意義，更能滿足個性化需求，適應更多場景。

大模型就像一個正在學習的少年，它的“學習”、“能力”與訓練語料材料的質(zhì)量有很大關系，需要廣泛和深刻。大型技術(shù)類似于人工智能基礎設施，具有很強的通識性。但是使用的時候要用專門精細的數(shù)據(jù)進行調(diào)試，也就是業(yè)內(nèi)常說的“對齊”。

本質(zhì)上，內(nèi)容行業(yè)的資源配置方式并沒有因為大語言模型的出現(xiàn)而改變，蛋糕還是那么大。但是現(xiàn)在我們正在讓人工智能的目標、價值觀和傳播者保持一致，努力讓系統(tǒng)的每一次學習都更有意義，讓客戶的每一次傳播都不再受到干擾。

團隊每天思考和實踐的是為模型提供高質(zhì)量、積極的數(shù)據(jù)。在降低潛在風險和不良影響的同時，我們必須確保產(chǎn)出的內(nèi)容符合品牌調(diào)性，遵守法律法規(guī)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，我認為大語言模型的垂直應用將在企業(yè)傳播、品牌建設和公共關系管理中發(fā)揮更重要的作用。

Q：談談你的F.E.E.D，我覺得這個名字還是挺形象的，她到底是什么？究竟能解決哪些實際問題？

我：這個名字不僅體現(xiàn)了人工智能大語言模型不斷迭代、自我進化的特點，而且每一個單獨的字母都有相應的含義。F、E、E、D分別代表過程(Flow)、執(zhí)行(Executing)、學習(Education)和規(guī)律（Discipline）它也是該系統(tǒng)所包含的一個重要概念和步驟。

先講流程。假定你是一個企業(yè)市場部門的負責人，要為大領導準備好在行業(yè)峰會上發(fā)言。只要登錄F.E.E.當D提出要求時，系統(tǒng)會總結(jié)你的想法，然后為創(chuàng)作者生成“創(chuàng)作指導”。這一形式可以幫助作者更好地了解需求。作者也可以在創(chuàng)作過程中隨時調(diào)用F.E.E.關于品牌、商品、權(quán)威媒體報道等與完稿有關的信息。通過知玄編輯團隊對這些信息進行早期選擇、輸入和分類，不僅可以保證材料的準確性，而且可以大大提高作者的信息檢索效率。內(nèi)容結(jié)束后，編輯會對你確定的“成品”進行分類總結(jié)，提煉總結(jié)后放入F中。.E.E.D，成為下一個內(nèi)容創(chuàng)作材料，形成良性循環(huán)。下一次系統(tǒng)將系統(tǒng)地記錄您之前對內(nèi)容的注釋和修改，以免再次犯同樣的錯誤。與此同時，您也不必擔心人員辭職、領導更換這些“場外因素”，因為每一次創(chuàng)作的內(nèi)容都會沿著原有的品牌傳播路徑，不會受到干擾。

下一步是執(zhí)行。而且由誰來執(zhí)行，作為實施者的作者成為了一個重要環(huán)節(jié)，他們常常決定稿件質(zhì)量的平均水平。只有通過溝通、試稿、糾錯、學習和反饋的全過程，創(chuàng)作者才有資格進入知玄F.E.E.D系統(tǒng)，成為我們的合作伙伴。即使作者有服務資質(zhì)，也要經(jīng)過系統(tǒng)的匹配和篩選，然后根據(jù)自己過去的經(jīng)驗、工作背景、專業(yè)領域和創(chuàng)作風格來安排任務，從而最大限度地保證每一次創(chuàng)作的質(zhì)量。不僅如此，F(xiàn).E.E.D也可以根據(jù)客戶每次對作品的反饋建議對作者進行綜合評價。該系統(tǒng)的目的是盡可能準確地匹配，降低溝通成本。作為下一次創(chuàng)作的重要提示，這些反饋也將被我們的編輯團隊同步捕獲，用于AI系統(tǒng)學習。

再次談到Education這個環(huán)節(jié)。除人員、內(nèi)容資料和完整的AI培訓外，部分權(quán)威媒體信息摘要也非常重要。今日獲取信息已不再困難，難的是在嘈雜的環(huán)境中找到具有真正意義和價值的內(nèi)容。我們的編輯團隊將國內(nèi)外多家專業(yè)媒體報道的內(nèi)容與客戶溝通相結(jié)合，提煉核心摘要和關鍵觀點，為創(chuàng)作者提供更高的視野，掌握宏觀信息，快速學習行業(yè)和重要素材引用的基礎。您可以想象一下，當作者將這些內(nèi)容應用于自己的創(chuàng)作時，對質(zhì)量的影響是否明顯？同時，所有內(nèi)容也將按照各級系統(tǒng)進行分類，成為單獨的“品牌百科”。如果您再次登錄系統(tǒng)，可以非常方便地搜索到您公司過去所有的品牌歷史、產(chǎn)品迭代和重要信息，使您傳達的內(nèi)容更加準確。

說到這里，其實上面所有的步驟和工具都是為了滿足創(chuàng)作規(guī)律而服務的。沒有系統(tǒng)的學習和積累，想要在短時間內(nèi)生成一篇達到傳播預期的內(nèi)容，成功的幾率相當于每次買彩票都能獲得一等獎。要產(chǎn)生合格的內(nèi)容，必須符合“創(chuàng)作規(guī)律”。這個中間工具，流程，數(shù)據(jù)，經(jīng)驗，團隊缺一不可，沒有任何一個環(huán)節(jié)都會差千里。公司的內(nèi)容和個人寫作以傳播為目的不同。后者是“獨角戲”，對自己負責；前者更像是“集體創(chuàng)作”，受到領導風格、品牌調(diào)性、產(chǎn)品特色、執(zhí)行者對需求的認知等各種因素的影響。在AI尚未普及的“史前時期”，內(nèi)容依賴于自身、經(jīng)驗和素材；有了大語言模型，專業(yè)人士、流程和系統(tǒng)成為這個時代創(chuàng)造的新三駕馬車。F.E.E.D正是那個為適應時代而誕生的“馬車夫”。最終再補充一點，F(xiàn).E.E.D的中文叫“無語”。我們選擇這個名字，既想體現(xiàn)“未雨綢繆”，又想表達“喂食語言”，因為這不僅是未來傳播的基石，也是品牌傳播的趨勢。

你可以把她理解為一個內(nèi)容創(chuàng)作的“生態(tài)”系統(tǒng)，包括客戶、服務、作者、專業(yè)編輯、創(chuàng)作內(nèi)容材料和基于語言模型的AI交互的學習過程。

說白了，只要企業(yè)對外發(fā)聲，就需要內(nèi)容，所有內(nèi)容的底層都是文字，文字的質(zhì)量會受到創(chuàng)作者能力、創(chuàng)作方法、工具、材料質(zhì)量、內(nèi)容審核等綜合因素的影響。F.E.E.D平臺充分利用人工智能的特點，考慮到影響創(chuàng)作的所有因素，確保每個內(nèi)容的質(zhì)量都能達到一定的水平，并不斷提高。

每次創(chuàng)作和傳達的這些內(nèi)容也可以作為下一次創(chuàng)作的素材來訓練AI。人們創(chuàng)造了內(nèi)容，內(nèi)容幫助系統(tǒng)進化。進化后的系統(tǒng)會幫助人們更好地完成下一次創(chuàng)作，形成穩(wěn)定的發(fā)展。不知道能不能說清楚，歡迎大家親身體驗一下這種人機交互，踩著對方的肩膀完成創(chuàng)作的感覺。

Q：聽到這些，我想F.E.E.D實際上是“AI加人工”，這種模式很多公司也在做，大家最大的區(qū)別還是核心理念體現(xiàn)在哪里？

張迪:AI加人工是目前很多公司都在探索的一種方式，每個人都面臨著相似的問題，那就是如何理解和控制人工智能，匹配什么樣的專業(yè)人士，產(chǎn)生什么樣的市場需求，推出的應用是否只是公司需要，未來有多大的市場前景...

這張圖片來自《哈佛商業(yè)評論》。 “The Best Leaders Can’t Be Replaced by AI“我在作者的基礎上加入了一個模塊，因為AI不能代替最好的領導者。個人覺得這部分應該是基于語言模型的應用，這也是F。.E.E.D存在的最大意義和價值。

F.E.E.D的主要區(qū)別是什么？首先，我們的OML（Optical Machine Learning）也就是提高機器學習的方法。這種方法是基于對咨詢和傳播行業(yè)的深刻理解，是對豐富經(jīng)驗的總結(jié)、總結(jié)和實踐應用；第二，我們公司的基因，讓團隊養(yǎng)成了回歸創(chuàng)作規(guī)律的工作習慣，全國近400名創(chuàng)作者進一步延伸了我們的創(chuàng)作范圍；第三，一系列迎合工業(yè)跑道和出路的做法。舉例來說，為新能源汽車等朝陽產(chǎn)業(yè)提供更多的服務，為許多新的生產(chǎn)力和獨角獸企業(yè)提供完善的品牌。最后也是最重要的，也是AI加人工的商業(yè)模式。為什么知玄能被注意到，很大一部分因素取決于這條賽道是否得到了市場的驗證，是否得到了客戶的認可，能夠創(chuàng)造更多的價值。我們現(xiàn)在每天做的就是讓機器再次學習已經(jīng)被客戶“支付”的內(nèi)容。這種學習不是簡單的按順序接受，而是根據(jù)行業(yè)屬性、品牌特點、產(chǎn)品情況進行分類整理。只有使用這種“愚蠢”的方法，系統(tǒng)才能變得越來越智能。

最終我想說的是，人工智能，AIGC、大語言模型...這是一個極其聰明的時代，但聰明只是一個表象。聰明的背后是不變的底層邏輯。只有播種、施肥、滅蟲才能長出果實。知玄在做這些看似“笨”的事情，但總要有人去做。當然，這里有一個前提，那就是這件事一定要有價值。

后 記

這次采訪的信息量有點大，這是我從業(yè)至今寫得最長的一次采訪。因為出身于新聞專業(yè)，提問一直是我的核心工作模式。好的問題就像杠桿，可以撬動思想通向無數(shù)的可能性。這種情況在某種程度上與我今天的受訪者所做的事情“不謀而合”。知道正確的問題比有答案要難得多。在當今AI掌權(quán)的世界里，學會更聰明地提問，將成為一種新的個人生存方式。張迪和他的團隊也是一群會提問的人，但他們不僅會提問，還會把這些答案“反饋”給回答問題的人，讓下一個答案更加嚴謹和令人驚訝。

從理解語言到敲代碼，AI的能力幾乎超過了人類各方面的基準線。世界已經(jīng)悄然從“答案很重要”變成了“問題特別重要”。如今，隨著人工智能的廣泛應用，他們有時是我們的同事，有時是競爭對手，有時是員工，有時甚至是老板...但無論他們是什么，AI都會繼續(xù)把自己嵌入一切，最終無處不在。

在采訪結(jié)束的那一刻，我突然意識到新技術(shù)賦予了每個人新的力量，誰越早結(jié)束，誰就越有可能贏。我理解了張迪最后總結(jié)的一句話:在一個聰明的時代，總有人要做一些愚蠢的事情…..權(quán)力的運作方式正在慢慢改變，這次我們終于有機會以不同的方式做事了。

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