利用游戏化提高用户参与度和忠诚度

mdimranhasan319

营销氛围中存在大量的人工智能灰尘，而且多年来都不会沉淀。无论您多么努力地观察，您都无法找出使用大型语言模型和机器学习来创建内容和管理广告的所有潜在陷阱。因此，我们本文的目标是从一个很高的角度审视使用人工智能进行营销的七个最突出的风险。我们收集了专家的建议，以帮助减轻这些风险。我们添加了大量资源，以便您可以更深入地研究您最关心的问题。风险1：机器学习偏差有时，机器学习算法会给出不公平地支持或反对某人或某物的结果。



这被称为机器学习偏差，或人工智能偏差，即使是最先进的深度神经网络，这也是一个普遍存在的 意大利电报数据 问题。是数据问题这并不是说人工智能网络本质上是偏执的。这是输入到其中的数据的问题。机器学习算法通过识别模式来计算结果的概率，例如特定的购物者群体是否会喜欢您的产品。但是，如果人工智能训练的数据偏向于特定种族、性别或年龄组怎么办？人工智能将得出结论，认为这些人更匹配，并相应地调整广告创意或展示位置。这是一个例子。





研究人员最近测试了Facebook 广告定位系统中的性别偏见。调查人员为必胜客投放了招聘送货司机的广告，并为 Instacart 投放了具有相同资格的类似广告。现有的必胜客司机群体以男性为主，因此 Facebook 向男性展示这些广告的比例不成比例。 Instacart 拥有更多女性司机，因此她们的工作广告被投放到更多女性面前。但女性并没有不想了解必胜客工作的内在原因，因此这是广告定位的一个重大失误。人工智能偏见很常见这个问题远远超出了 Facebook 的范畴。南加州大学的研究人员查看了两个大型人工智能数据库，发现其中超过 38% 的数据存在偏见。