刘润团队内测ChatGPT：小润总早期以找灵感和咨询为主
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“期待、憧憬......”
这是刘润团队测试完ChatGPT后的最深感受。期待和憧憬的背后，是因为他们在测试中至少看到了AI和ChatGPT对团队两个方面的效率提升。
一是对内容团队的效率提升，从PGC到UGC再到AIGC，AI技术的使用对团队的内容创作帮助很大。如至少体现在以下几个方面：视频数字人、音频短视频、公众号AI插图、文章切入点和案例素材搜索。
二是对运营团队的效率提升，如在测试过程中，用“小润总”机器人在社群中回答用户大量咨询问题，解放运营人员时间。甚至可能使用在付费圈子中，用机器人回答基础通用型问题，让真人老师回答更多专业问题，提升学员和老师的效率。
虽然测试的体感更多是期待和憧憬，但还有一个现实的问题摆在团队面前：
使用ChatGPT的成本很高，大概是传统搜索引擎的1000倍，只有算出投入产出比后，才有可能真正投入到实际场景应用中。团队因此也在朝着这个方向做一些设想。
以上是我们和刘润团队中2位亲自测试过AI和ChatGPT的成员所深聊的内容，一位是润米社群运营吴婧娴，一位是润米私域企微运营张敏。
在测试过程中，他们还发现了两个问题，一是使用不稳定，二是在互动时可能会涉及到内容把控不够灵活的情况。但这些测试中遇到的问题，也给后续和第三方合作时提供了优化建议。
在见实3月23日的上，见实特别邀请刘润团队参与大会，现场聊聊他们在ChatGPT测试上的更多提效细节，欢迎扫码下方二维码或点击文末阅读原文参会。现在我们先回到和刘润团队的聊天中。如下，enjoy：
扫码参会线下面对面深聊
01内容提效从PGC到UGC再到AIGC
见实：你们的ChatGPT和AI测试，都测试了哪些场景？
婧娴：我们最近做的ChatGPT机器人测试，是一个名叫“小润总”的机器人，主要在私域社群里做小范围测试，可以帮我们回答问题。AI测试我们主要用在视频数字人、AI绘画等，会用在公众号、短视频、媒体场景更多一点。
见实：在内容和媒体的AI场景测试，具体测试了哪些细节？
婧娴：从媒体和内容这一块讲起，我们具体用在了以下三方面：
1）视频数字人。我们去年夏天开始尝试和了解，给了机器人之前的视频素材或语音素材，然后会生成一个刘润老师的数字人视频。我们现在视频号中的口播视频，基本都是用的数字人。
2）音频短视频。我们从去年年底开始尝试，目前测试了若干版本的文字驱动生成音频的产品，后续会慢慢在短视频制作中运用这一技术。感觉整体的逼真度很高，语音和真人差距不大。
3）AI插图。过去我们文章中使用的配图相对比较少，因为会涉及到版权或没有匹配的图片等情况。后来我们用第三方公司的软件做AI插图，图片和内容的匹配度就比较高。现在大多数公众号文章都能用AI配图，也让公众号文章的视觉更美观了一些。
张敏：我们公司是做内容为主的公司，内容由以前的PGC 转为UGC，再转为现在的AIGC。不管是AI绘画，还是AI 数字人，本质上都是AI，只不过是由不同的公司在做，本质上都是在用不同形式表达内容。
目前内容已经走到了AIGC的阶段，我们就要紧跟时代，成为用 AIGC 做内容较早的一批尝试者，所以我们会在不同的模块尝试很多东西。
刘润公众号AI插图
见实：测试后对效率的提升能有多少？
婧娴：数字人视频这一块，之前我们短视频同事每周要提前预定刘润老师拍摄时间，一周拍摄一次，一次需要至少2小时，过去一周发6-7条。现在可以直接用数字人生成，一周发10条左右，可以节省很多录制时间。
见实：ChatGPT的测试和内容有哪些结合的点？
婧娴：我们自己的内容团队也在使用，我们在内部群邀请了一位机器人。目前会用它“找灵感”为主，因为它还没有完全独立成文的能力。比如我们在微博上看到一个热点消息，可能问它关于热点消息的延展知识或者让它去讲命题故事，可以从这找到一些灵感，再进一步去找文章切入角度。
另外就是做通用性的检索很方便，比如你问它什么是管理者的绩效，它会回答得很清晰，不仅有内容，话语和我们也会有点接近。比如我们有些同事做电商直播，需要了解某款产品背后的故事、特点、使用场景等，就可以直接检索，机器人的检索能力很强。
见实：ChatGPT还可以在哪些场景上帮助内容创作者？
婧娴：比如写朋友圈文案、写短视频脚本等，我们也听说有些公司开始用机器人做主播，所以应用范围还挺广泛的。
短期来看，AI 确实能够提高工作效率，这也会激励我们去拥抱技术，不断迭代自己的能力。
见实：这种新的内容协作方式，会对接下来的内容生产方式有哪些挑战和机遇？
婧娴：如果从内容产出的角度看，它其实在倒逼我们去想更创新、更高层次的工作。AI会先替代掉撰写编辑、剪切口播类视频等纯技术类工作。
我们也在激励自己去做更有创造性的事情。比如一些优秀的视频编辑，现在可以去做创造性的故事类视频、动画类视频等，AI技术的发展可以让我们有余力去思考更多东西。
02运营提效私域场景商业化探索
见实：和ChatGPT结合的机器人“小润总”在社群运营的测试进行了多长时间？具体测试了哪些场景？
张敏：我们邀请了30几个企微群的用户来做测试，已经测试了2周，机器人主要在社群回答用户咨询的一些问题。“小润总”和Chat GPT的底层逻辑是一样的，只不过对外呈现出来的产品形式不一样。
我们想让用户和我们训练的机器人去提问一些专业、跟刘润老师IP相关的内容，一方面去看一下机器人训练到几级了，另一方面也想给用户体验新兴事物的机会。
并发现用户如果问比较通用型的问题，得到的回复满意程度就会高一点。比如问：做视频号怎么才能得到用户的喜欢？就会得到机器人很全面的回答。
见实：机器人的语料库你们日常是怎么训练的？
婧娴：还是交给第三方团队，把所有的语料交给他们来训练。我们日常使用时觉得回答好的提问和答案，也会同步给第三方，他们可以用来做筛选或反馈。目前我们的机器人已经更新到了第二个版本。
见实：新版本和之前版本相比，有明显的差别吗？
婧娴：没有特别明显，但有时出来的一些词挺符合我们风格和特点。通用机器人可能会回答你4个要点，但我们的机器人只回答一小段话，内容比较有逻辑和简略，回答的风格也会和刘润老师说话有点相近。
后续我们可能会慢慢给予它更多符合我们风格的特点，它慢慢会有自己不同的个性。虽然所有的机器人都在用以往的语料素材，但最后训练出来的结果还是不太一样的。
见实：从测试结果看，和你们的预期有出入吗？后续会正式投入使用吗？
张敏：其实我们作为公司内部员工，对训练出的机器人回答的东西还不太满意。但从外部表现看，我们读者的反馈是比较好的。
测试结束后读者反馈
我对 ChatGPT 的期望很大，但按照现在的成本，它后面要在私域商用的可能性较低，除非能找到一个很好的商业化道路。因为ChatGPT现在的成本是谷歌或百度搜索的1000 倍，如果你在百度浏览器搜一个东西，可本可能是 1 块，但ChatGPT 可能要 1000 块。
所以对我们来讲，在私域企微里聊天的场景，如果没有一个很好的可以把成本覆盖下来的方式，可能后续不太会用。但我非常期待它，因为它有时候的回答很完备，会让你感觉对面可能是个真人。训练后的机器人会更适合我们公司的场景，在回答问题的及时性、完备性上也会更好。比如你在群里@机器人，但没有问它问题，它会回复：没事别撩我。这种很有意思。
我们的企微用户规模会越来越大，如果人力不按企微用户的规模成正比，ChatGPT对我们来说就是一条解放之道。我主要负责做企微，更多时候希望有个人回答用户的咨询和反馈。但考虑到成本，目前可能不太成型。以及我们对机器人也没有做很针对性和具体性的训练，比如有用户问直播间中奖后怎么兑奖？对这种问题的回答现在还不具备能力。
婧娴：我们对ChatGPT的预想比较高，再加上我们也做了语料的训练，用之前公众号文章，刘润老师出版的书，进化岛上的问答语料等去训练它。我们当时觉得它会更贴近我们自己的话语，但它现在还没有那么智能，回答的问题还是有点像通用机器人。
见实：还需要多长时间，才会真正地把它应用到实际的社群运营当中？
张敏：说不准。比如我真的去买一个数字聊天机器人，估计要计算投入产出比才会买。
见实：商业化的探索目前有哪些可能的场景吗？
婧娴：我们也在考虑把机器人接到付费社群小程序“进化岛”里，同时提高真人回答问题的质量。
因为使用机器人是有成本的，用到免费私域场景的成本比较高。所以我们想针对付费用户提供，可以覆盖掉一些成本，这也是容易达成的一个商业化方向。
03测试体感有问题也有期待、憧憬及想象空间
见实：测试过程中，还有哪些让你们感到特别惊喜的体验？
张敏：之前我们用 AI 画了几张图，然后拼接起来做成了视频，这个尝试很棒，不仅降低了人力成本，对用户来说也有一定新奇度，减少了视觉疲劳。
AI 生成图片及视频
见实：ChatGPT结合到社群运营中，还有哪些值得期待的事？
张敏：如果第三方可以给我一些后台权限，教我怎么训练聊天机器人更好。这样我们就每天在后台不停调优机器人，在后台浏览它跟所有用户的聊天，然后根据用户满意程度进行调优，把机器人训练得更好，以后就可以大大减少人力回复问题了。
所以我对聊天机器人还是很憧憬的，工具对运营人员来说很有价值，它更像是个助手，可以帮助我进行运营工作，我也很乐意去训练调优机器人。
见实：未来还有哪些值得扩展或想象的场景吗？
张敏：可以让机器人写文案和生成图片，用在朋友圈会很方便。还有主播场景，比如做早间的新闻播报等，这种不涉及太多情感因素，用机器人主播也很方便。
见实：测试的过程中，有没有遇到过一些问题？
张敏：有的，我们因为测试有几个群被封了，因为有用户问了一些比较敏感的问题就被举报了。以及有时候会不太稳定，有些问题的回答我们希望是标准答案，但它有时会回答得乱七八糟。
见实：针对这些问题，你们和第三方团队交流时，有解决方案吗？
张敏：有一些方案。比如针对用户的敏感问题，当我们在后台看到类似问题时就屏蔽掉，让机器人对用户说：作为一个AI语言模型，我不会对任何政治或道德等敏感问题表达立场或态度……
针对不稳定问题目前还没好的解决方案。我觉得不稳定可能是个容量问题，因为机器人只有一个，但同时有几百人咨询时，它会去后台海量的数据里去抓取和组合答案，这时可能就不太稳定，当服务器不够大时就崩掉了，所以在回答同一个问题时，表现就不太统一。
见实：你们在和第三方团队对接时，需要多少人力配合去完成这件事情？
婧娴：其实投入并不多。比如在语料库训练中，我们主要提供语料，以及对测试反馈内容进行筛选。
见实：回到一开始测试的初衷，你们当时为什么会想到测试一下机器人？
张敏：其实是刘润老师牵头让我们做尝试的。刘润老师始终认为我们是一家内容驱动的公司，现在AIGC创作时代到来了，我们要紧跟时代。
见实：回顾这两周的测试，还会用什么样的词来形容你的感受？
婧娴：用一个词“期待”来形容。“小润总”可以覆盖掉一部分提问，把一些需要深入探讨的、更具体的案例问题交给刘润老师来回答，他也可以回答得更具体，更有侧重，这对圈子里内容质量的提升有很大帮助，也能保证每个人快速得到想要的答案。从内容生产的角度上来说，也大大节省了我的时间。
另外，我们可以从AI绘画那得到关于写作的启示。不同于日常绘画，AI绘画是从密密麻麻的噪点开始的，一层一层变精细。比如要画一幅村庄图，先是一片田野，一些房屋，但是形状还不规整；然后有了整齐的房屋、人像；再接着有了搭配舒适的色彩，有了更惊喜的人的动作。一层一层迭代，最后变成了我们看到的成品。
这对于我们写作的启示：好的文章不是写出来的，而是改出来的。第一步可能是粗糙的、语病百出的、流水账式的内容堆砌；第二步开始加上连词、修改语句；第三步站在读者的视角上重新审视文章，推敲用词、修改细节。很多时候，AI也给了我们日常工作中很多启发。
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