从预测个性化内容和客户行为，到机构使用它来优化广告活动，再到品牌训练适合其特定品牌身份的专有大型语言模型，人工智能在营销中的应用正在蓬勃发展。到 2030 年，人工智能在营销中的全球市场规模预计将达到 721 亿美元，比 2022 年增长六倍。

一如既往，很少有繁荣可以不冒财务和声誉风险而实现。例如，今年早些时候，安德玛 (Under Armour) 推出了一则广告，由英国拳击手安东尼·约书亚 (Anthony Joshua) 出演，该广告采用黑白快切蒙太奇手法，使用了之前广告的素材，引起了轩然大波。

批评者毫不意外地质疑重新利用旧作品的道德性。此外，还有许多品牌担心误发布侵犯版权的作品，或者担心将客户信息输入人工智能系统可能会帮助训练竞争对手的模型。

风险已经足够大，营销人员已经开始在代理合同中添加条款，禁止未经事先授权使用任何类型的人工智能。为了探索这类挑战，英国广告协会去年秋天明智地成立了一个人工智能工作组，旨在帮助英国行业应对人工智能的前景和风险。

不过，我想知道，我们是否看到了足够多的关注，即营销人员如何充分利用人工智能所能提供的最佳功能，同时避免人工智能固有的性别偏见和扭曲。偏见可能会扭曲人工智能为营销人员提供的见解和建议。如果我们没有足够快地采取行动并努力消除人工智能及其在营销中的应用偏见——这确实是一项艰巨的工作——我们是否会冒着看到我们行业在女性营销方面取得的一些最新进展失败的风险？

有可能产生的性别偏见

在生成视觉内容时，问题最为明显。许多人工智能图像生成模型都是基于从互联网上抓取的数据集进行训练的，而这些数据集往往会延续对女性不切实际的刻板印象。牛津大学赛德商学院营销学副教授 Rhonda Hadi 告诉我：“这些数据集经常过度代表年轻、传统意义上有吸引力的女性，并将她们描绘成性感或从属的角色。因此，当营销人员使用这些人工智能工具创建视觉内容时，他们可能会无意中强化有害的性别刻板印象。” （在此向多芬致敬，该品牌最近承诺不会在其广告和宣传中使用人工智能生成的图像来代表女性）。

人工智能作为一种工具既可以加深现有的性别偏见，也有助于缩小因性别歧视造成的关键数据缺口。

“数据偏差问题确实存在，”人工智能专家、顾问、前微软首席营销官 Candina Weston 补充道。“大规模利用人工智能技术的第一步必须是确保完成工作，将目标受众数据达到正确的水平，以获得正确的输出。这是一个持续的过程，永远不会是一次性完成的，无论有没有人工智能都是如此。”

这是一个挑战，因为如果你和我一样，认为太多本应代表当今女性的数据在最好的情况下是不完整的，在最坏的情况下是简化的，那么这意味着我们行业中人工智能的很多用途从一开始就是错误的。有点讽刺的是，也许纠正不存在的数据（例如在金融领域——请记住，直到 1975 年，英国女性才可以以自己的名义开设银行账户，因此大量有关女性信誉的重要历史数据缺失）的解决方案是合成数据——通过算法或模拟人工生成的数据，可用于训练机器学习模型。

显然，作为一种工具，人工智能既可以加深现有的性别偏见，也可以帮助缩小性别歧视导致的关键数据差距——这清楚地提醒我们，支持或反对人工智能在营销中的争论并不是黑白分明的。与许多同行一样，Haleon 全球首席营销官 Tamara Rogers 认为，营销与人工智能的关系应该是雄心与审慎之间的微妙舞蹈。

例如，虽然她的团队已经使用 CreativeX 等 AI 工具在数百种创意资产上大规模改进了营销评估和分析，但她表示：“这种丰富的洞察水平使我们能够确保我们的营销和广告投资集中在最佳领域，并在正确的时间、正确的地点与人们互动并产生共鸣。” 这一好处显然与 Haleon 推动全球健康包容性的雄心相符——Haleon 部署 AI 的活动部分是有限的。“例如，AI 很难复制原始的想法生成，这是人类的思想和技能在设计内容时可以带来的创造力的核心部分，特别是在需要反映当地文化背景和活动中的其他细微差别时，”Rogers 说。

在数据集完善且消除偏见之前，营销人员及其代理机构必须建立和提升的最终护栏是最后一英里的审计流程。

因此，从中可以看出，生成式人工智能尚未像一些创意机构所担心的那样构成大规模威胁，因此，我们的行业应该少花时间纠结于目前仍存在的问题，而应该花更多时间进行必要的对话，讨论目前许多营销人工智能工具所用数据中存在的真正偏见。这不仅是出于道德责任，而且如果我们能够解决这个问题，我们就离实现我们行业的圣杯更近了一步——能够在全球范围内为个人创建定制营销。

韦斯顿说：“改进数据可以让我们更接近超个性化——我认为这是还没有被充分讨论的部分，但它却至关重要，让我们能够停止不想要的东西，得到有用的东西。”

让我们面对现实吧，作为历史上服务不足和被忽视的目标群体之一，作为一个精神负担比我卧室柜子里闲置的哑铃还要重的职业母亲，我并不介意接受一些高度个性化、有益的营销方式。

在数据集完善并消除偏见之前，营销人员及其代理机构必须建立并提升的最终护栏是最后一英里的审核流程，即对直接面向客户的任何产品进行人工审核（假设这些人工审核不带有同样的偏见）。我还想认为，正如多芬所代表的那样，作为一个行业，我们已经足够进化，知道何时限制我们选择在营销活动中部署人工智能的领域。我们不能让人工智能的诱惑把这个行业引回到过去，破坏它为消除偏见和打破我们所做的和生产的一切所做的（和正在进行的）艰苦工作。

参考资料：Marketingweek《We mustn’t let the seductive siren call of AI lure the industry back in time》