(營銷AI顯示:9集)SEO專家會談AI用例和職業發展

集9:布蘭妮穆勒,數據101年Sci,搜索引擎優化的關鍵AI用例

在本周的節目中,節目主持人保羅•Roetzer坐下與布蘭妮穆勒(@BritneyMuller創始人)數據科學101並與Moz SEO前高級科學家。布蘭妮是一個原型,我們稱之為下一代推銷人員與智能技術的人懂得什麼是可能的。的人都知道,為了現代消費者的需求,提供個性化的體驗營銷必須變得更聰明。它必須成為營銷人員+機器。布蘭妮開始在公關領域,並在機器學習是完全自學。

集,穆勒談到機器學習從她的角度來看,和不同的工具和資源可以幫助應用人工智能在其他職業。伟德bv885她還討論了:

• 搜索引擎優化的具體AI用例。

• 人工智能的影響在營銷和搜索引擎優化專業人員在未來3 - 5年。

• 建議營銷者隻是開始使用機器學習和人工智能。

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免責聲明:這轉錄是由人工智能,感謝深,。

(就是)保羅Roetzer:好吧。歡迎來到營銷AI。我今天加入到布蘭妮穆勒,數據Sci 101的創始人和前任高級Moz SEO科學家。在這節課中,我們將討論什麼是機器學習特定的用例SEO和工具和資源可以用來理解和應用人工智能在你的職業生涯。伟德bv885歡迎布蘭妮。

(00:00:26)布蘭妮穆勒:謝謝你邀請我,保羅,

(00:00:28)保羅Roetzer:我真的很期待這個。我們要開始談論你的起源的故事,但是我想,你知道,我,我之前告訴過你我們開始記錄,就像我們的觀眾研究所主要是初級到中級的理解很大程度上人工智能技術和非技術。

[00:00:46]所以我知道你是一個公關戰略溝通,主要的明尼蘇達大學。我隻是,我覺得你是我們的觀眾,你這個人想出了這個文科學位,並以某種方式找到你的方法(00:01:00)形成一個人工智能思想領袖和搜索引擎優化的科學家。告訴我們一點關於你的旅程。

[00:01:05]如何,你是怎麼進入公關和如何引導你到SEO和人工智能嗎?

(00:01:10)布蘭妮穆勒:是的,這是一種奇怪的,發生了一連串的違規事件。真的。我畢業於公關程度和我開始了醫學預科,我的父母,我也是。我失敗了。我失敗了醫學預科前八周。是的,我的父母幾乎拽我的大學。

[00:01:30],就像,就像,但是是的,我繼續,但,是的,我很興奮很喜歡地中海路線,但是我的父母,我記得我爸爸叫你星期一。我的意思是,布我們不看到你7年來在實驗室。喜歡在一個地下室裏,你要喜歡,去做有趣的事情。

(00:01:51)保羅Roetzer:我隻是喝了八周,,沒有一個選擇。

(00:01:54)差不多,我的教授說,ACE最後你不會通過這門課。和[00:02:00]我想,好吧。我想是時候換一份工作。所以,所以醫學預科然後你必須去找其他事做。所以你怎麼在公關和溝通的?

(00:02:12)布蘭妮穆勒:是的,所以我申請了新聞學院,這對我來說是有趣的,他們有兩個跟蹤。

[00:02:19]他們廣告跟蹤然後公關戰略司令部的軌道。我隻是認為公關的東西很吸引我,我真的可以用我的頭包圍strategy-wise和玩得開心。我絕對喜歡它。但發生了什麼事,所以大學畢業後,我不想實習。

[00:02:42]我感到自信。我知道如何做這些事情。我申請這些工作上麵我的技術水平,不能找到一份工作。我仍然有文件夾。我想與我所有的壁紙拒絕信天,我的目標和我的[00:03:00]未來的家。嗯,是的,卻不能找到工作。

(00:03:03),就像開始一樣,非常的窮困潦倒了。嗯,我一直喜歡滑雪。我跟我的父母是最好的,爸爸,為什麼我們不公正。你知道,你為什麼不這樣做呢?為什麼我們不喜歡收拾你的車,開車去科羅拉多和找到一個地方供你生活嗎?

[00:03:24]所以我爸爸和我開車去了科羅拉多,讓朋友。布萊金瑞奇在酒吧的一個晚上,我們出去,和他們一同聚會,掛一個,嗯,女孩需要一個室友,其餘的是曆史。

(00:03:34)保羅Roetzer:噢,我的天啊。

(00:03:37)布蘭妮穆勒:很隨機的。我將像一百天在山上有如此多的樂趣。服務生,我做了因為我就像15歲。

[00:03:48]這很快變老之後大學學位和你有點像,等等,我應該做一些我可以連接在Twitter上與當地的房地產經紀人。所以我為他寫這些當地上市。他是驚人的。呃,局,他把我介紹給皮特Deininger SEO。第二個我告訴你保羅第二次我學會了。

[00:04:10],你可以研究和識別搜索一個月有多少人做的東西。我的生活就像,這是所有我能想到的。這將是粉末的一天,它會消耗我的什麼,布列塔尼槍的數量。喜歡的數字是什麼,你知道,有多少次人們搜索呢?

(00:04:30)就像我,我成了這種強迫性的,嗯,對搜索引擎優化研究。我創建假的話,你很快就知道,我可以讓他們等級。嗯,不用說,這讓我介紹,顯然像HTML,我進入基本腳本,凱蒂黑客,這真的很滑稽的一段時間。

(00:04:49)保羅Roetzer:腳本凱蒂黑客嗎?

(00:04:51)布蘭妮穆勒:是的。所以在黑客世界,就像,這對我來說是非常重要的自我識別不是一個真正的黑客。

[00:04:57]我是複製和粘貼,像Tor包裝腳本黑客打印機和wifi連接和愚蠢的東西。但是是的。嗯,是的,第二我得知你可以操縱搜索結果。我的意思是,我隻是瘋了。我花了7個月準備為伯頓排名第一,美國公開賽事件的日期。

[00:05:20]和我上麵排名burton.com和他們的營銷部門打電話給我。我想,這是你如何找到一份工作。我有一個節目。然後他們邀請我共進晚餐,問我所有這些偉大的問題。我告訴他們的一切,你知道,我不知道。真的很高興認識你。所以在那之後,你知道,我開始一個機構。

[00:05:41]我們非常成功的營銷空間。嗯,有超級燒壞了,有被Moz挖走,絕對喜歡它。嗯,有趣的事情發生在2014年,我曾認為SEO的東西[00:06:00]。你知道的,沒有很多改變世界的SEO,我餓了,再次的動量和感興趣,我能非常熱情和好奇。

(00:06:11)在進入機器學習是21世紀的最性感的工作。我記得不知道,你知道,任何事。我記得,技術網站是什麼網站,我知道,我可以查找機器學習的嗎?我唯一能想到的是我記得Git中心將Git中心沒有線索,我在做什麼,在機器學習類型。

(00:06:33)和後幾頁的看不同的回購,我發現109年數據科學課程,我不認為人們應該找到它。和他們釋放他們的類。每一個,我記得那是每個星期二和星期四,我像海綿一樣吸收它們。我失去了我的心靈,我不騙你。

[00:06:55]我所有的家庭作業。我甚至發郵件給助教沒有哈佛的電子郵件地址的問題幫助了我。就像,我覺得很感激。我偶然發現了這些資源。伟德bv885在很早的時候我得到了令人難以置信的支持。和隻是著迷於這個想法你能養活一個機器的數據,讓它識別模式,你知道,大部分的時間是在識別人眼或人類的大腦。

[00:07:26]所以,嗯,是啊,隻是去了。都在。

(00:07:31)保羅Roetzer:太棒了。是的。它是如此有趣。我的意思是,一個醫學預科。我也試圖進入新聞學院,沒幾年。所以我在公關專業我認為你和我是喜歡,最終像連接這個播客。

[00:07:44]我不知道我們的背景是如此相似。然後和你一樣,我的去探索的道路。我,我,你知道,最終發現課程通過Coursera和Andrew NG的課程,我認為你已經。嗯,是的。,它隻是一種自學和我,你知道,這就是我想要的潛水和你在這節課中。

[00:08:02]我,你知道,我認為你,你顯然比平均技術營銷人員,但一般來說,你是我們的聽眾,像,你知道,這個公關溝通,文科背景,找到一個對AI的熱情。發現的這條路。Self-teach因為你不能在大學學習。喜歡大學的東西,尤其是在2014年都是技術。

(00:08:25)喜歡你上課不像,你知道,為營銷大學人工智能。即使在今天它是非常有限的,這是教以外的,你知道,嗯,在技術方麵。所以這部分對機器學習的熱情,因為你走這條路的發現。喜歡,為什麼對你如此重要的份額,與搜索引擎優化社區和社區營銷在更大的程度,但是,你看到的是什麼機器學習讓你興奮現在是可能的和前進?

(00:08:57)布蘭妮穆勒:噢,我的天啊。有很多東西。我,我認為這是一個我所意識到的更強大的技術。我早就發現的東西。瓶頸和人工智能,它不再是硬件,它不再是數據。人,就是人。這是,有一個很小的子集的人願意並且有能力做這些事情。

(00:09:25),我認為這是一個巨大的不幸。不同的社區,不同的領域專家,無論是醫療或非盈利空間或營銷。我看到如此多的潛力,這些模型,我可以玩一整天。之一的一件事,真正開始激起我的興趣,我會找到一個模型,做了一件非常好。

(00:09:50)舉個例子,我年前我遇到了。莎士比亞模型所有莎士比亞和它創造了新的戲劇,新內容,新角色,新的故事情節,所有的東西。我想,好吧,如果我吃別的東西嗎?對吧?如果我就換出莎士比亞和投入的營銷內容?

[00:10:10],它會,當時我把碧昂絲的歌詞,跑魚,但喜歡SEO饒舌和歌曲,學會了如何押韻,令人驚奇的是它需要如何學習這些東西。這完全出乎我的意料,當我走進變壓器和如何,你知道,你可以做這些事情,但是。

(00:10:30)再一次,回到你說的對我沒有正式訓練。完全自學的我覺得這猴子看到猴子做的。我發現和我頭大電流模型做的很強大的東西,我隻是讓他們做其他的事情。你知道,很多時候我在YouTube上,從字麵上看有人,隻是,我複製,複製它。

[00:10:53]和我換出不同的東西。我做很多事情在Google代碼實驗室,或他們走你通過循序漸進的,這是超級好。和它給你信心,然後自己再做一次不同的實驗,有樂趣。但我認為。嗯,你知道,我希望更多的人感到興奮的空間,願意試試。

[00:11:16]這是最有趣的事情,我遇到的這個領域是,你知道,我認為這是很容易興奮,看到很有趣的機會,但很少,很少有人在我看來願意按返回鍵或隻是打開終端並試著下載蟒蛇,你知道,這裏有。

[00:11:38]有一個有趣的障礙。更多的技術方麵的行動,我想打破。

(00:11:46)保羅Roetzer:是的。這很有趣。有一個,我認為這叫跑道毫升。我隻是看看。是的。洛杉磯在2019年首屆AI營銷會議,麥孔和對我開口說話,就像如何成為一個AI的先驅。

[00:12:00所以最後我所做的是完全的你在說什麼。所以這個跑道毫升這些pre-trained模型和其中一個是把任何藝術作品成為經典。就像,呃,畢加索莫奈,莫奈。所以我畫了一個角色。我的女兒創造了它叫做超級女孩的一切都是超級英雄,有充分的權力和我來喂它,圖像。然後我把它變成一個畢加索莫奈。我在舞台上展示了三分鍾後,我在電腦上下載的功能,上傳圖片。這是我女兒的工作想象的控製台。

(00:12:36)一樣,我是讀心。像太酷了一個非編碼器能夠把一個模型。所以,對於每個人,像一個模型是什麼樣子,讓我們,讓我們退一步說,第二個機器學習是什麼?你如何定義它?然後一個模型是什麼?讓人們了解我們的意思當我們說,是的,隻是找到一個模型,重新。

(00:12:56)布蘭妮穆勒:是的,這是個很好的問題。呃,那麼機器學習,最好的方法,我想描述它是傳統。電腦,你知道的,我們項目的網站,為你的名字,和編程需要文字程序要做什麼數據來讓這事發生,讓這個歸宿機器學習,交換。

(00:13:21)你看看最後的結果你的欲望。你移動的數據。你的訓練在數據模型中。創建項目的培訓。所以它周圍的互換,我們現在可以做的,你知道,無人監督的監督你喂,你知道,一個著名的例子是舊金山房價模型。

[00:13:49]這是一個很好的例子,因為你考慮住房和預測房價。你有所有這些腳,所謂的特性,家裏的大小,臥室的數量,位置,麵積,胡說,之類的。你重申在這些所謂的模型,他們正在尋找。

[00:14:14]將重量分配給每個特性,但不僅如此,他們做了很多的工程在深度學習和自己的特性。所以他們可能會提出新的指標。如圖,也許他們,你知道,臥室/浴室。你知道的,在那裏,他們做這些更複雜的分析數據。

[00:14:36]的結果相當準確的測試和訓練新數據。這是最大的事情是你想玩玩模型和足夠舒適的過程。這我覺得我沒有解釋的很好,但是,實際上這個迭代過程你訓練一個機器學習模型來複習一次又一次的數據,以不同的方式。然後測試,結果新的訓練數據,看看它如何執行。如何準確的信息嗎?在哪裏,所謂的損失或損失損失曲線?嗯,這是一種機器學習的一種概括。然後模型是一旦你滿意它的性能,這是最終的結果,您將使用在一個網站在預測預測模型和文本生成器,你的名字,但最重要的部分,以及整個新領域新興的ML行動,幫助創建可見性的模型後,成為這個靜態模型,因為。開始出現漂移的數據錯誤。偏見開始流行起來。 You have to, it's not just a one and done process.t should be very iterative and kind of. Um, monitored continuously.

(00:16:05)保羅Roetzer:很難知道它為什麼做了一個預測或建議或原因,你知道的,允許其做出決策,為什麼它使自己的決策。因為,是的,我的意思是,這就像一個著名的例子進入SEO空間,我的意思是,穀歌多年來一直在使用機器學習,告知什麼搜索結果出現。

[00:16:22]很明顯了,你知道,這是進化而來的。但作為一個營銷人員,作為一個搜索引擎優化專家,你總是不知道為什麼它決定什麼是決定。有各種各樣的因素。在一天結束的時候,喜歡它的,它喜歡它的機器學習模型,試圖學習最好的結果給你。

[00:16:40]預測你的意圖是什麼,試圖說明它認為是最好的結果。多年來,營銷和搜索引擎優化,這樣的人。我們被極大地影響到機器學習。我們隻是不知道它是什麼或怎樣稱呼它。

(00:16:57)布蘭妮穆勒:完全正確。

(00:16:59)保羅Roetzer:然後,是伯特?

[00:17:00]我知道這就像一個,一個大的變化在最近幾年在搜索那裏有更多的上下文。你其實是喜歡,這是考慮到介詞和實際使用自然語言理解不要隻看關鍵字,但是,實際的意圖被問的問題和搜索進行?

(00:17:18)再一次,我覺得。對於很多人來說,想要出現在搜索結果中。我們需要了解底層技術,人工智能驅動。再一次,作為一個產業,我們真的不知道那是什麼意思。

(00:17:34)布蘭妮穆勒:完全正確。這是一個很好的方法去做。我愛。

(00:17:38)保羅Roetzer:那麼一些其他的喜歡你,你知道的,我看過你的一些談判就像,你知道,你的白板會議和事情,我認為你做的很好給了非常實用的用例在SEO領域。

[00:17:50]當你考慮一個SEO專家,再一次,就像我們的觀眾大約42%的觀眾說他們參與搜索引擎優化。我們會問人們喜歡哪個地區的營銷你參與。所以很公平。他們可能不是專家,但他們,他們有一些負責網站的排名,關鍵詞是如何出現的。

(00:18:09)嗯,什麼樣的交通是通過有機。那麼什麼是你考慮的一些關鍵用例SEO的今天,人們應該使用嗎?或者他們可以肯定會開始探索人工智能在這些地區的潛力。

(00:18:24)布蘭妮穆勒:是的。我看到了人工智能和機器學習。利用搜索引擎優化在大型網站具體來說,僅僅因為在規模,它幾乎不可能占每個斜和襯衫顏色和你的名字。

[00:18:45]就用一點機器學習,它可以是非常寶貴的自動化的標題標簽。元描述的寫作。哦,還有很多有趣的工作的完成,你知道,自動化三個哦一個重定向和自動化這些基本麵,我們已經認識並跟隨多年,這樣我們就可以基本上水平,專注於更高層次的戰略,更高層次的思維隻要我們想要搜索引擎優化工作。

(00:19:25)嗯,我最近也變得相當癡迷,呃,統計數據,實現多糟糕營銷人員一樣,我們是可怕的。我是可怕的。這簡直是瘋了。哦,這真的很令人羞辱的,嗯,最近統計數據的科學,這麻省理工學院課程。和一件事出乎我的意料的是,你知道,他們不開始你的模型,他們開始你隻是理解數據。和能夠描述它,對吧?所以能夠把大量的數據,無論是從穀歌搜索控製台或穀歌分析和統計,101年隻是一個幹淨的數據更好地識別如何分布來描述更清晰、更準確,客戶想知道為什麼不是這樣?

[00:20:23]這是如何發生的?嗯,機器學習和數據科學真的允許您利用自己的見解。所以這是我也很是興奮。種植基本數據科學的種子,在筆記本電腦,你可以做的事情真的啟動你的SEO也是,嗯,更有價值的,你知道的,動態的見解,在開會,你知道,這是完全有能力對每個人都有一點點的練習。

[00:20:57]這是有些東西我認為是。更直接的是,嗯,產生共鳴。然後你進入,你知道,推薦模型。我想,你知道,這是,呃,Lex弗裏德曼和很多人認為。推薦模型,產品推薦,推薦的網站上不同的東西,你知道,下一步該怎麼讀。

[00:21:21]這些東西可能會用於模型在接下來的越多,你知道的,10年,20年。嗯,把努力和專注投入,對的,我認為是真的。

(00:21:37)保羅Roetzer:真正的戰略和令人驚訝的是,它不像,你知道,當你想到推薦係統,Netflix, Spotify,比如它們都基於這一概念。

(00:21:45),你知道,這是它的預測接下來你想消費基本上是他們都做什麼。然而,如果你想想。很多企業網站上,你去,即使很多媒體網站,他們有一個很好的機會讓這些預測某人使用基本標簽寫一個算法。

[00:22:03]這不是機器學習是人類實際上是說如果他們看著這或者他們消費,然後他們可能會想要這個。,實際上是人類寫的推薦內容。呃,呃,呃,基本的決策樹。所以機器學習的想法是我們作為人類吸。

(00:22:21)喜歡它是不可能的。如果你有網站10000或十萬遊客,,是我的小人類大腦如何應該知道十萬人下一步會想做它的能力。所以我認為,你的觀點,就像,這就是機器學習就是力量謊言就像做出預測。

[00:22:40]結果,你知道,接下來會發生什麼,然後試圖建議做什麼結果。

(00:22:47)布蘭妮穆勒:是的,沒錯。完全正確。這也是有趣的,嗯,計算鬥爭方麵,你知道,這是,它本質上是幾乎不可能為每個定製模型。

[00:23:01]所以到底。你的意思,很多使用標簽。我知道我最喜歡的一個例子是很多人認為Spotify使用機器學習,嗯,接下來聽什麼或你發現每周。和他們實際上做的是我所聽到的一個人工智能會議兩年前從一個Spotify工程師。

(00:23:20)是他們的歌,你聽他們。看的人聽這些歌曲,看看他們通常聽外麵。那麼下一個最反對聰明,才華橫溢。因為現在,你知道,他們,他解釋,這將是超級慢,幾乎不可能。

(00:23:41)每個個體的人工智能模型。相反,我們使用這個,你知道,真正有趣的係統,似乎表現得非常好。所以我也喜歡,我真的學會了欣賞的黑客,不一定需要機器學習。這與過去幾年中我一直卑微,我隻是,你知道,一切都是機器學習問題。

(00:24:04)一旦你這錘子,然後你進入它,你可能會說,哦,這不是最好的。也許我們可以這樣做,但是即使這樣的思考,我認為開辟了一個全新的世界的工具和選項和想法和。這就是這麼多的樂趣。

(00:24:22)保羅Roetzer:有很多應用程序。我的意思是,我愛的,你提到的標簽圖片,所以你可以使用計算機視覺和訓練模型,知道在一個圖像。

(00:24:31)如果你有像,你知道,服裝,例如,和你有一千的傾斜,是的。一想到要寫產品描述和標簽,這些是一般人頭腦麻木。我的意思是,也許還有人喜歡通過電子表格和寫一千的描述,但這不是人類的需要做了。

(00:24:48)這樣的技術已經有了。嗯,做了一個描述,就像你說的,現在你要想做你的主要頁麵。像你仍然希望人類關注的關鍵的事情,但是你的意思,如果你在網站上有50000頁,你不需要一個人來寫50000頁的標題和描述。

(00:25:07)喜歡它就不是一個好使用的人類。

(00:25:11)布蘭妮穆勒:完全正確。完全正確。這很有趣。我昨天發送一個演示,通過人玩這種轉換的人工智能工具和他們創建內容基於網頁的信息很少。有成百上千的語調選項。這是難以置信的。

(00:25:33)保羅Roetzer:那是conversion.ai嗎?我昨天從字麵上看,因為他們使用GPT三太,這是的。副本。ai是另一個,就像兩個半百萬,我認為。嗯,我相信他們都是Y Combinator公司,但是。是的,GPT3。也許我們應該談論GPT三分鍾。

[00:25:52]因為我知道,你已經討論過GPT兩個在你給的一些會談,但你周圍的混亂與GPT3之外探索conversion.ai嗎?他們在做什麼嗎?這是一些你在玩嗎?

(00:26:04)布蘭妮穆勒:我擔心我已經列入黑名單什麼的因為我注冊了它很久以前。就像我在開始,我沒有訪問它。我在非常少量的玩它,但是。隻是通過像擁抱臉當他們現在不再擁有它。嗯,是的,但是你呢?

(00:26:24)保羅Roetzer:我也應用到得到它。所以我們,嗯,你知道,,它很有趣。所以,嗯,轉換。人工智能是這樣做。

[00:26:35]AI是這樣做。有很多這樣的公司如雨後春筍般湧現,使一群有趣的營銷在GPT3用例。然後是微軟簽署了一項許可協議,開放的人工智能。我認為這就像十億美元。實際上微軟,我相信控製許可權利GPT三前進。

(00:26:55)嗯,所以你要看到它,我認為,整合到微軟。產品。嗯,但是,像我一樣,我不確定的空間是如此快速發展是因為GPT,我覺得你提到這個在你的一個短信。他們甚至不會釋放源代碼最初因為他們太擔心而GPT3是像一千倍更強大的比之前的版本。

(00:27:19),就像給你。我們先。開始寫複製和創造社會職位和寫作長形式的內容。是的,它是,它的這樣一個語言生成空間快速移動,它有很多影響SEO,因為你有可能在理論上,給GPT3,一個話題,一個人的名字,一個主題,等等。

(00:27:42),它會再一次,從理論上講,寫一千字的文章。如果,如果一台機器可以開始寫任何你想要的內容。不會完全改變內容營銷和搜索引擎優化,像我們,在未來我們需要SEO的人嗎?喜歡,但抓住的東西,它不是它似乎是什麼。

(00:28:03)像一個使用了大量的能源。你會提到所需的能量來個性化Spotify建議每一個人。三個使用大量GPT。能源和處理能力來做和它degregates。第一個200字聽起來太棒了。但是當你繼續,繼續,它失去了它的能力是人類和聲音。

[00:28:31]這是一個有趣的時間在這個行業,因為所有這些可怕的模型就像你一直在玩。做所有這些有趣的事情知道得很好。還有這些轉型的事情可能會改變一切,也許不是。和我不一樣,我不知道答案。

(00:28:48)就像我說的,我喜歡與人交談。這就像,你覺得呢?你在哪裏,你用這種技術在哪裏?

(00:28:54)布蘭妮穆勒:是的,我逐漸喜歡裹緊我的頭,我花了一段時間這是如此危險的想法。就像你說的,這就是為什麼他們不再做整個開放的人工智能,,你知道,這是他們的使命是使開源和他們要,你知道,構建並創建這個開放社區。

[00:29:17]這從未發生過。但這很有趣,因為首先,你知道,類似於。你剛剛說什麼。我如此興奮了STL的影響和如何創建這些框架為營銷者和網站,你可以進去,讓它自己的平靜。

(00:29:39)嗯,但我看到危險後做一點挖掘,你知道,看政治空間,看看陰謀論。看看所有的。的,你知道,假新聞網站,等等。想象一下如果這進入了錯誤的手,想象一下,如果他們掌握具有非常重要的戰略。

(00:30:00)我認為這是可怕的。我的意思是,這是假貨,所有這些事情,嗯,他們變得越來越難被發現。正確的。所以我,我很想聽到你的想法,,你認為是很危險的或者你覺得它更公開可用的人

(00:30:20)保羅Roetzer:這是可怕的

[00:30:22]所以我,你知道,這是,嗯,我,我做了很多在2016年到2018年,19歲。我做了很多的私人會談,10組,15日,真正有影響力的人的主要組織。這就像介紹的AI和開放思想是可能的。但之後。你做什麼當你和很聰明很快把這些點連接起來的人,他們開始問問題。

[00:30:52]你剛剛開始撫養,等等。這一切到底是什麼意思,政治,社會,經濟。然後你[00:31:00]開始走上完全不同的道路。就像,呃,好吧。喜歡,如果你想了解薩裏,我們每天都使用,你必須了解它的起源和美國國防部高級研究計劃局Siri是創建為一個軍事的原因。

(00:31:12)你知道,函數,然後你開始看很多和你意識到技術創新存在實際上已經有了十年或者更多,但在許多情況下,這是創新。在,在,在政府創建一些其他方式比現在被商業化。這是一個方麵,很多時候他們已經明顯的商業用途之外的起源,我們今天看。

(00:31:37)另一個是你的觀點關於政治,你可以去看看劍橋分析”的故事。Netflix和偉大的黑客是一個偉大的紀錄片,在我看來,就像2015年發生了什麼和16和武器化數據來影響人們的行為。它基本上是一個心理戰,是孩子們的遊戲相比,今天可能是什麼。

(00:31:59)和你的觀點關於假情報活動,再一次,這不是新的,無論周圍的政治政治創建以來我們一直在做虛假信息,但在規模和能力做造謠沒有人知道它是由一個人或機器是新的。,就像在過去的幾年中,GPT3肯定先進可能現在是什麼,再一次,你不能隻拿機器,說好的,GPT3,就給我寫一千篇文章關於任何主題。嗯,他們隻是去打印。你仍然需要人類的監督,這些瘋狂的情況下像媒體,誇大GPT三是做什麼,他們就像哦,GPT3寫了這篇文章。

(00:32:44)就像沒有GPT寫了一個很糟糕的草案,你編輯改寫了10小時。所以是的,但不做你聲稱它所做的和世界不是結束,但它是如此困難。它是越來越難,知道。這就是為什麼像Facebook和穀歌和這些球員都花那麼多錢建築檢測人工智能AI。

(00:33:11)就像,這是深貝克嗎?不是感覺,是我看到這張臉。組成的臉,就像,你知道,,我不會使用應用程序的名字,但實際上你可以創建。虛擬的臉也不是任何人。這不是一個人的照片。它看起來像一個照片。,你可以做假貨。

(00:33:30)嗯,有一個很酷的我看到了談論。好。你有嗎?我認為這是,嗯,我不知道怎麼說這個名字罪更容易。Y N T H E年代我隻是做了一件大事,百事可樂和樂事薯片,你可以得到一個個性化的信息從梅西。他們所做的就是pre-trained模型,隻要輸入文本和他讀它,用多種語言。

(00:33:57),所以基本上我可以送你一個個性化的消息從萊昂內爾,你會不知道從他不是因為他的臉被訓練成一個深,假在任何文本。所以不管我,會說,嘿,布列塔尼,這很好。我喜歡,希望你享受你的嬰兒袋樂事薯片。這是著迷,但是,你的意思,總有陰暗的一麵。

(00:34:22)就像涼爽的商業應用。但如果你知道它能夠做什麼和它是如何工作的,這就是你了,就像,你看的東西,你可能會說,好吧,我知道他們這樣做。現在,我害怕因為我了解它可以應用到其他的事情。所以,是的,這是一個漫長的說法是的,我。

[00:34:40]我很多擔心。,這是我為什麼走這條路的一部分十年前是我看到一點我想未來會是什麼樣子的。我沒有孩子,我很擔心他們的未來是什麼。嗯,我有部分的驅動我了解人工智能是了解對社會的影響就越大。

00:35:01營銷隻是我,我碰巧做什麼為生。所以這是我的方法算出來。

(00:35:07)布蘭妮穆勒:是的,這很神奇。你讀過這個爭議,呃,紙,穀歌最終發射這兩個研究人員?

(00:35:17)保羅Roetzer:我跟著這個故事,但是我沒有讀過,但我的要點是什麼?所以人們沒有意識到的,是什麼,發生了什麼事?主題是什麼?

(00:35:25)布蘭妮穆勒:是的。好吧。所以,首先,寫得最出色的論文今天我所遇到的,對吧?大型語言模型和它如何談判,為什麼大不是更好,現在,你知道,你看看穀歌和Facebook和亞馬遜,他們那麼多錢,這些龐大的模型,我認為,我認為在這些公司有這個職位,他們覺得不可以回去。

[00:35:55]。工作,它的強大。所有這些事情,但是,嗯,蒂姆針織。呃Gibro我不知道如果我說她的名字正確,但她幫助作者,嗯,本文呼籲隨機鸚鵡可以語言模型的危險太大了。和他們的藝術家幾件事情在這裏是可信的,我從來沒有想過,真聰明。

(00:36:20)是社會運動的一個點。以及如何,當你認為所有的文本被抓住一些像一個世紀的價值。寫作和文學的事情已經改變,沒有,嗯,很協調,當你已經喂一個模型,所有這些數據,是一種不再與時代它會導致種族歧視,呃,結果,它會導致偏見。

(00:36:52)會導致所有這些東西。嗯,是的,有很多強大的外賣。我的意思是,對氣候的影響,呃我可以繼續下去,,這裏隻是一個報價,給人工智能係統在世界的美麗,醜陋和殘忍,但希望它隻反映美是一種幻想。

00:37:17像有,這裏有美麗的東西。是的。在這具有很重要的意義。這聽起來是如此像的,嗯,你知道,工作。我不知道。我,這樣的事情肯定開始,你知道,引發一堆紅旗和思考它,然後經曆。正確的。就像我玩這些模型。

[00:37:38]我構建Dom模型。呃,本周早些時候,嗯,使用這個程序來刪除我從相機視圖。

(00:37:47)保羅Roetzer:我看到這是Twitter上。我認為你把。他把它放在某個地方,但是是的。是的,

(00:37:50)布蘭妮穆勒:它是如此有趣。但是類似,你知道,我是玩π傅。哦,去年夏天,我超速的圖片我哥哥的婚禮,因為這傅派模型,它需要一個像全身的高清晰度圖像的一個人。

[00:38:07],它會創建一個3 d,像圖人的行動和它周圍旋轉。它很酷。我喂它,我的兄弟。嗯,我喂它,你知道,凱特顯然是誰穿這麼大的婚紗,然後我喂它的照片,我閱讀和我穿合身的禮服和削減我的屁股

(00:38:32)。並在口袋裏的錢包和手機,因為它被訓練在很多男人的形象,我相信它,我不能相信。我看到的東西。我的意思是,這很有趣。我們談論這種偏見,如果是一些,你知道,辯論,但看看像T SNI模型,穀歌已經公開和類型的工程師,看看最近的節點。

[00:39:00]這是邁克爾的人,詹姆斯,所有的男性占主導地位,。有,有很多偉大的情況下,本文也涉及,你知道,縮減和更多的思考是什麼我們投入這些模型,因為在某些時候它變得越來越難以回去。

[00:39:24]。和解決問題。嗯,你知道,他們的論點是幾乎不可能。

(00:39:30)保羅Roetzer:我說,這就是我的愛。喜歡你學習的方式。這是因為你沒有試圖像機器學習專家或專家的偏見。你在做什麼是吸收完整的故事,喜歡看不同的元素,一個類在統計、機器學習課程,閱讀一篇關於偏見,。

[00:39:51],我就是未來的營銷人員的樣子。正是這種技術的理解更大的圖景,使好的和壞的。然後有哪些基本的東西你需要了解,做出明智的決定是一個顧問和建議客戶作為一個營銷人員在自己的組織。

(00:40:10)嗯,作為一個可能影響不同的技術建設。因為你的觀點,就像你不能僅僅提高提出和建立的東西,因為它在技術上是可行的。我認為這是矽穀一直是一個根本性缺陷。嗯,在更大的工程,在許多情況下,這就像,嗯,我們可以構建的炸彈。

[00:40:29]讓我們構建的炸彈。像,除非,除非一個倫理學家出現,說,我們不能製作炸彈,我們要製作炸彈。我認為在某些方麵,這是一種我們AI和一些大的球員,像微軟非常正麵和中心對他們所做的嚐試和構建這個以正確的方式建立人工智能。

(00:40:52)嗯,我大的事情是我們需要更多的人談論它。像我們要有理解偏差的存在,但你如何識別作為一個市場嗎?或者你甚至知道如何提出正確的問題嗎?所以你可能會發現這個神奇的技術,就像,哦,這是要救我一個月一百美元。

[00:41:09]如果我買這個人工智能技術在營銷為我做這件事。但是如果你沒有問他們,哪裏來的數據從何而來?或喜歡,如何,如何,如何模型學習?喜歡的。如果你甚至不知道問這個問題,然後,我們可以去走上一條不歸路作為一個行業。這就是我擔心的是沒有受過教育的人購買強大的技術和不理解他們如何使用的影響。

(00:41:33)布蘭妮穆勒:我認為你說的很對。完全正確。正確的。

(00:41:38)保羅Roetzer:嗯,我很高興我們有機會,那是,我是想問你喜歡甚至興奮你的事情,但我的意思是,我想我們,我們覆蓋它。我的意思是,我想問你,我喜歡這種的最後一個問題,然後我們會進入像代表公平結束它,但是。

[00:41:52]因此下降路徑,你過去十年了,你在哪裏了。你知道,這是一個很強的基線在人工智能的理解。像什麼是營銷人員是誰聽你的建議。也許第一次思考我應該拿起一本書或我應該修一門課程。

(00:42:08)就像,你的建議是什麼人想要更好的未來做好準備了嗎?

(00:42:15)布蘭妮穆勒:是的,這是一個很好的問題。嗯,我能得到的最大的建議是我認為這是一種行業,你可以有點迷失。有這麼多挖越多,你學得越多,你越意識到,你真的知道。

[00:42:34]這是我真的很掙紮。嗯,所以我認為是舒適的,不是,不是真正的專家,你的意思,知道是危險的,知道足以提出正確的問題,也知道什麼是可能的,正確的。表麵能的應用程序解決方案或想法。

(00:43:00)已經創建的模型做一些情況或者你工作的項目。我認為本身是難以置信的強大。哦,然後,你知道,自己做的事情,就不要太失望,你知道的,那裏的,變得越來越容易,你知道,早在2014年。

[00:43:23]我記得我第一次回歸,當你在TensorFlow回歸模型,最初的超過175行代碼。所以驕傲的,你知道的,我想,這是,現在你可以在六或七。這是野生的。如何,如何成為一個更可訪問這些程序結束。你知道的,個人也有各種各樣的選項。

(00:43:49)測試的環境像CoLab筆記本,你甚至不需要的地方,你知道,在你的電腦上下載程序,你知道,通過一些摔跤(00:44:00)的問題。你,這些平台可以在幾乎沒有成本,已經做的很強大的東西。和為了鼓勵個人的好奇,隻是為了玩,就是這樣,這就是我將問。

(00:44:15),你知道,如果我得到中心機器學習SEO。回購是有益的。我將榮幸幫助促進並引發一些感興趣的,因為我知道這可以很難找到筆記本或找到應用程序。所以我Rebo基本上已經完成了。我寫我自己,但也有很多人我剛發現,我讓它做seo。

(00:44:42),這是,嗯,一種簡單的方法來泡你的腳趾。

(00:44:47)保羅Roetzer:太棒了。你不必為哈佛類黑客了因為Coursera可能存在於像當你開始。現在隻是,都是免費的。像你可能需要一個教室,哈佛或斯坦福大學麻省理工學院或無論你想上課。

[00:45:00][00:45:00]布蘭妮穆勒:這是一個夢。是的。這是另一件事,這些事情,不要害怕問問題,你知道嗎?

(00:45:08)保羅Roetzer:好吧。所以我們要結束這一事件與布蘭妮速射問題就像我們總是做第一,快速詞從我們的讚助商之一。hubspot的好。包裝在這裏有幾個問題。

(00:45:21)嗯,想想SEO。多少百分比的SEO任務在某種程度上你認為將智能自動化在未來五年嗎?所以你知道,多少百分比的機器至少做的部分工作,傳統上是由人類嗎?

(00:45:39)布蘭妮穆勒:這是一個棘手的問題,因為我實際上預測和預測,它會發生在另一端。我認為情況將會變得不再必要的,因為穀歌的機器學習將得到很好更好的理解事物,他們信任的方式。我的意思,你知道的,我不知道鏈接圖將永遠是完全必要的。

(00:46:03)我不知道,嗯,你知道,元描述和我們已經看到那些滅絕的穀歌抓取頁麵的文本。嗯,我想我們,我們作為一個產業發展與穀歌這樣做,我認為在接下來的五年,我將預測從30試著保持有些保守。

[00:46:27]30 - 40%的事情將不再是必要的或轉移到別的東西。嗯,我,我會同意你的觀點。

(00:46:37)保羅Roetzer:我的意思是,我認為特別是在搜索引擎優化,這實際上會導致下一個問題,它可能是你的答案。因此營銷類別將體驗最大的破壞在未來五年智能自動化,通訊公關廣告,因為我們都有一個背景,內容營銷、電子郵件營銷、搜索引擎優化或其他,

(00:46:56)布蘭妮穆勒:這是一個很好的問題。

(00:46:58)嗯,艱難。我覺得很有偏見。因為我有這麼多的。所以我想說,

(00:47:05)保羅Roetzer:嗯,你隻是做了一個很好的案例。相反我的意思是,你基本上領先30%的沒有,你知道,這不僅僅是完全自動化,隻是擺脫它,因為你不需要做了。這很難讓這些其他領域。

[00:47:16]我廣告。我的意思是,我,我可以看到一個觀點:廣告是真的麻煩了。嗯,好吧。語音助理用的最多的Alexa,穀歌助理,Siri Cortana。不要使用它們。

(00:47:28)布蘭妮穆勒:穀歌。穀歌我愛我的家,但我做的,你知道,我的相機,我奇怪。有時我就拔掉它,但我確實喜歡它。

(00:47:37)保羅Roetzer:是的。好吧。哦,10年來更有價值,文科學位或計算機科學學位。哦。

(00:47:44)布蘭妮穆勒:哦,那太棘手了。我實際上會說文科。

(00:47:48)好。我在文科範疇,也因為喜歡計算機科學將需要10年,如果機器itOkay。

(00:47:57)保羅Roetzer:然後最後一個淨效應在接下來的十年,[00:48:00]更多的工作被人工智能,更多的工作由人工智能,也不會產生有意義的影響。

(00:48:09)布蘭妮穆勒:我認為將會有一個轉變。我看到它接管工作。這是我的真實想法。嗯,但我也看到,你知道,事情變化相似,你知道的,你覺得當我們的汽車行業發生了。

(00:48:24)保羅Roetzer:是的。

(00:48:25)布蘭妮穆勒:所以我認為這將是重新分配。

(00:48:30)保羅Roetzer:好吧。,讓我們的觀眾知道最好的地方找到你。

(00:48:35)布蘭妮穆勒:所以我可能在Twitter上最活躍,它隻是布列塔尼穆勒。

(00:48:42)保羅Roetzer:太棒了。我們會把它放在筆記。所以我非常感謝你的時間。這是可怕的。我有很多後續問題之後我要打你了,嗯,但是非常感謝你的時間和你的見解對我們的觀眾。

[00:48:54]所以謝謝你成為其中的一部分。

(00:48:56)布蘭妮穆勒:是的,這很有趣。謝謝你邀請我。

(00:48:59)保羅Roetzer:好吧這是營銷AI。謝謝你加入我們,直到下一次。我們會再見。