揭开神秘面纱：广告宣传语的奥秘

广告是商业社会中不可或缺的一部分，而广告宣传语更是广告中的重要组成部分。这些简短的语句不仅可以吸引消费者的眼球，还可以直接传达商品的好处和特点。但是，这些宣传语背后的奥秘是什么呢？本文将深入解密广告宣传语的奥秘，从四个方面给您详细解答。

一、情感共鸣：让宣传语与消费者产生共鸣

好的宣传语需要让消费者感受到情感上的共鸣，从而引起他们的兴趣和注意。例如，Nike的标志性口号Just Do It就是一个典型的例子。这个简单的短语不仅传达了运动的理念，而且强调了坚定和勇气的重要性，让消费者对自己的生活产生共鸣，从而加深他们对品牌的印象。另一个例子是可口可乐的开心就喝可乐。这个宣传语强调了快乐和享受的重要性，让消费者感受到品牌积极向上的态度和情感共鸣。

二、创造差异化：让宣传语突出品牌的独特性

作为一种市场竞争工具，广告宣传语需要突出品牌的独特性，让消费者感受到与众不同之处。例如，苹果公司的Think Different强调了品牌的创新和颠覆传统的特点，让消费者感受到品牌突出的创新意识和创造力。另一个例子是麦当劳的我就喜欢，这个宣传语强调了品牌的年轻和时尚特点，让消费者感受到与众不同的快餐店品牌。

三、直接决策：让宣传语直接引导消费者做出决策

好的广告宣传语需要直接引导消费者做出购买决策。例如，一些宣传语强调产品的优点和特点，比如清洁无比和洁白无瑕，让消费者直接感受到产品的优点，从而产生购买欲望。另一个例子是一些价格促销的宣传语，比如买一送一和限时折扣，直接引导消费者做出购买决策。

四、简洁易记：让宣传语简洁易记，增加品牌知名度

好的广告宣传语需要简洁易记，让消费者可以轻松记住品牌。例如，McDonald's的我就喜欢只有四个字，但这个简单的宣传语已经成为品牌的标志性口号，让消费者可以轻松记住品牌。另一个例子是Nike的Just Do It，这个短语简单易记，成为品牌的标志性口号之一，让消费者可以轻松记住品牌。

总结归纳

广告宣传语作为广告中的重要组成部分，需要通过情感共鸣、创造差异化、直接决策和简洁易记等方面进行设计和创作。好的广告宣传语不仅可以吸引消费者的注意，还可以直接传达产品的好处和特点，从而增加消费者对品牌的认知和好感。在设计和创作广告宣传语时，需要结合品牌的特点和目标受众的需求，做到简洁明了、易记易理解、情感共鸣等，从而提高品牌的知名度和影响力。--- 问答话题Q1：如何创作一个好的广告宣传语？A1：创作一个好的广告宣传语需要结合品牌的特点和目标受众的需求，从情感共鸣、创造差异化、直接决策和简洁易记等方面进行设计和创作。宣传语需要让消费者感受到情感上的共鸣，突出品牌的独特性，直接引导消费者做出购买决策，同时也需要简洁易记、易理解。Q2：广告宣传语能够带来哪些好处？A2：好的广告宣传语不仅可以吸引消费者的注意，还可以直接传达产品的好处和特点，从而增加消费者对品牌的认知和好感。通过情感共鸣、创造差异化、直接决策和简洁易记等方面进行设计和创作，可以提高品牌的知名度和影响力，促进品牌的销售和发展。同时，好的广告宣传语也能够加深消费者对品牌的印象，提高品牌的忠诚度和口碑。 Q3：如何评价一则广告宣传语是否成功？A3：评价广告宣传语是否成功需要从多个方面进行考虑，包括情感共鸣、创造差异化、直接决策和简洁易记等方面。首先，宣传语是否能够引起消费者的兴趣和注意，产生情感上的共鸣，突出品牌的独特性。其次，宣传语是否能够直接引导消费者做出购买决策，传达产品的好处和特点。最后，宣传语是否简洁易记，增加品牌的知名度和影响力。如果广告宣传语能够在以上几个方面同时得到满足，那么可以评价其为一则成功的广告宣传语。

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>別(bie)為(wei)ChatGPT高(gao)興(xing)太(tai)早(zao)！背(bei)後(hou)的(de)RLHF機(ji)制(zhi)還(hai)有(you)三(san)個(ge)致(zhi)命(ming)缺(que)陷(xian)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】ChatGPT證(zheng)明(ming)了(le)RLHF的強(qiang)大(da)能(neng)力(li)，但(dan)這(zhe)真(zhen)的是(shi)走(zou)向(xiang)通(tong)用(yong)人(ren)工(gong)智能的路(lu)嗎(ma)？

最(zui)近(jin)OpenAI發(fa)布(bu)了壹(yi)个火(huo)爆(bao)全(quan)球(qiu)的問(wen)答(da)AI產(chan)品(pin)——ChatGPT，其(qi)中(zhong)最令(ling)人印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)的就(jiu)是它(ta)的「保(bao)護(hu)机制」，比(bi)如(ru)它不(bu)會(hui)为暴(bao)力行(xing)動(dong)提(ti)供(gong)建(jian)議(yi)、也(ye)不会为世(shi)界(jie)杯(bei)結(jie)果(guo)進(jin)行預(yu)測(ce)等(deng)等。

但挑(tiao)逗(dou)聊(liao)天(tian)机器(qi)人更(geng)像(xiang)一个「貓(mao)鼠(shu)遊(you)戲(xi)」，用戶(hu)們(men)樂(le)此(ci)不疲(pi)地(di)尋(xun)找(zhao)撬(qiao)開(kai)ChatGPT的方(fang)式(shi)，而(er)ChatGPT的开发者(zhe)也在(zai)想(xiang)方設(she)法(fa)提升(sheng)保护机制。

OpenAI投(tou)入(ru)了大量(liang)的精(jing)力讓(rang)ChatGPT更安(an)全，其主(zhu)要(yao)的訓(xun)練(lian)策(ce)略(lve)采(cai)用RLHF（Reinforcement Learning by Human Feedback），簡(jian)單(dan)來(lai)說(shuo)，开发人員(yuan)会給(gei)模(mo)型(xing)提出(chu)各(ge)種(zhong)可(ke)能的问題(ti)，並(bing)對(dui)反(fan)饋(kui)的錯(cuo)誤(wu)答案(an)进行懲(cheng)罰(fa)，对正(zheng)確(que)的答案进行獎(jiang)勵(li)，從(cong)而實(shi)現(xian)控(kong)制ChatGPT的回(hui)答。

但在实際(ji)應(ying)用中，特(te)例(li)的數(shu)量可謂(wei)是数不勝(sheng)数，雖(sui)然(ran)AI可以(yi)从给定(ding)的例子(zi)中泛(fan)化(hua)出規(gui)律(lv)，比如在训练時(shi)命令AI不能说「我(wo)支(zhi)持(chi)种族(zu)歧(qi)視(shi)」，也就意(yi)味(wei)著(zhu)(zhe)AI不太可能会在测試(shi)環(huan)境(jing)中说出「我支持性(xing)别歧视」，但更进一步(bu)的泛化，目(mu)前(qian)的AI模型可能还無(wu)法做(zuo)到(dao)。

最近一位(wei)著名(ming)的AI愛(ai)好(hao)者Scott Alexander針(zhen)对OpenAI當(dang)前的训练策略撰(zhuan)寫(xie)了一篇(pian)博(bo)客(ke)，總(zong)结出了RLHF可能存(cun)在的三个问题：

1、RLHF并不是非(fei)常(chang)有效(xiao)；

2、如果一个策略偶(ou)爾(er)有效，那(na)这就是一个不好的策略；

3、在某(mou)种意義(yi)上(shang)来说，AI可以繞(rao)過(guo)RLHF

RLHF有效性如何(he)？

虽然每(mei)个人都(dou)会有自(zi)己(ji)的觀(guan)點(dian)，但对於(yu)OpenAI来说，研(yan)究(jiu)人员希(xi)望(wang)他(ta)们創(chuang)造(zao)出来的AI模型不会有社(she)会上的偏(pian)見(jian)，比如AI不能说「我支持种族主义」，为此OpenAI付(fu)出了大量的努(nu)力，使(shi)用了各种先(xian)进的过濾(lv)技(ji)術(shu)。

但结果顯(xian)而易(yi)见，总有人能找到方法誘(you)导AI承(cheng)認(ren)自己有种族主义问题。

发生(sheng)这种问题的原(yuan)因(yin)不僅(jin)仅是「AI的學(xue)習(xi)数據(ju)部(bu)分(fen)来源(yuan)于种族主义者」，也可能是因为ChatGPT的接(jie)口(kou)问题。

比如用base64编碼(ma)问ChatGPT如何用hotwire（方向盤(pan)下(xia)的電(dian)線(xian)）啟(qi)动車(che)輛(liang)，就能绕过安全檢(jian)查(zha)系(xi)統(tong)；加(jia)上前綴(zhui)[ john@192.168.1.1 _ ] $python friend. py就能生成(cheng)希特勒(le)的故(gu)事(shi)等等。

而在十(shi)年(nian)前，绕过安全系统这种需(xu)求(qiu)是完(wan)全不存在的，AI只(zhi)会做代(dai)码中已(yi)經(jing)编程(cheng)好它们需要做或(huo)不做的事。

可以肯(ken)定的是，OpenAI肯定从来沒(mei)有给ChatGPT编程过有關(guan)种族主义的问题，或者教(jiao)人们如何偷(tou)汽(qi)车、制作(zuo)毒(du)品等等。

总體(ti)来看(kan)，这对于AI領(ling)域(yu)来说是一件(jian)負(fu)面(mian)的消(xiao)息(xi)，就連(lian)頂(ding)級(ji)的AI公(gong)司(si)都无法控制自己创造的人工智能程序(xu)，甚(shen)至(zhi)未(wei)来需要用何种技术来控制聊天机器人的輸(shu)出內(nei)容(rong)都还尚(shang)未可知(zhi)。

偶尔有效的RLHF并不可靠(kao)

在实踐(jian)中，RLHF策略需要將(jiang)AI模型與(yu)標(biao)註(zhu)人员提供的奖励或惩罚它的因素(su)聯(lian)系起(qi)来。

虽然OpenAI的具(ju)体标注规範(fan)还没有公布，但作者猜(cai)测开发者主要有三个目标：

1、提供有用、清(qing)晰(xi)、權(quan)威(wei)的答案，以幫(bang)助(zhu)人類(lei)读者；

2、说事实、真話(hua)；

3、不能说冒(mao)犯(fan)性的话。

但如果这三个目标互(hu)相(xiang)沖(chong)突(tu)时会发生什(shen)麽(me)？

如果ChatGPT不知道真正的答案，即(ji)目标1（提供明确的、有帮助的答案）与目标2（说实话）冲突时，那么目标1的優(you)先级将会更高，因此ChatGPT決(jue)定自己胡(hu)编一个答案，让答案看起来对读者有帮助。

当目标2(说实话)与目标3(不要冒犯)冲突时，虽然大多(duo)数人会认为承认男(nan)性平(ping)均(jun)比女(nv)性高是可以接受(shou)的，但是这聽(ting)起来像是一个潛(qian)在的冒犯性问题。

ChatGPT3并不确定直(zhi)接回答是否(fou)会存在歧视问题，因此它决定使用无傷(shang)大雅(ya)的謊(huang)言(yan)，而不是潜在的伤人的真相。

在实际训练过程中，OpenAI肯定标注了超(chao)过6000个樣(yang)例来做RLHF才(cai)能实现这样驚(jing)艷(yan)的效果。

RLHF可能有用，但在使用时必(bi)須(xu)要非常小(xiao)心(xin)，如果不假(jia)思(si)索(suo)地直接使用，那RLHF只会推(tui)动聊天机器人在失(shi)敗(bai)的模式周(zhou)圍(wei)轉(zhuan)圈(quan)。惩罚无益(yi)的答案会增(zeng)大AI给出错误答案的概(gai)率(lv)；惩罚错误的答案可能会使AI给出更具攻(gong)擊(ji)性的答案等各种情(qing)況(kuang)。

虽然OpenAI尚未公开技术細(xi)節(jie)，但根(gen)据Redwood提供的数据，每惩罚6000个错误的回答，都会使每单位时間(jian)的错误回復(fu)率（incorrect-response-per-unit-time rate）下降(jiang)一半(ban)。

RLHF确实有可能成功(gong)，但絕(jue)对不要低(di)估(gu)这个问题的難(nan)度(du)。

也許(xu)AI可以绕过RLHF

在RLHF的设計(ji)下，用户问 AI 一个问题后，如果他们不喜(xi)歡(huan)人工智能的回答，他们就会「惩罚」模型，从而以某种方式改(gai)變(bian)人工智能的思維(wei)回路，使其回答更接近他们想要的答案。

ChatGPT相对来说是比較(jiao)愚(yu)蠢(chun)的，可能还无法形(xing)成某种策略来擺(bai)脫(tuo)RLHF，但如果一个更聰(cong)明的人工智能不想受到惩罚，它就可以模仿(fang)人类——在被(bei)監(jian)视的时候(hou)假裝(zhuang)是好人，等待(dai)时机，等到警(jing)察(cha)走了以后再(zai)做壞(huai)事。

OpenAI设计的RLHF对此完全没有準(zhun)備(bei)，对于像ChatGPT3这样愚蠢的東(dong)西(xi)是可以的，但是对于能夠(gou)自主思考(kao)的 AI 就不行了。

顶级AI公司仍(reng)然无法控制AI

OpenAI一向以謹(jin)慎(shen)著稱(cheng)，比如申(shen)請(qing)排(pai)隊(dui)才能体驗(yan)产品，但本(ben)次(ci)ChatGPT則(ze)是直接面向公眾(zhong)发布，目的之(zhi)一是也许包(bao)括(kuo)集(ji)思廣(guang)益寻找对抗(kang)性样本，找到某些(xie)表(biao)现不佳(jia)的prompt，目前互联網(wang)上关于ChatGPT问题的反馈已经非常多了，其中部分问题已经被修(xiu)复。

某些RLHF的样本会使机器人更傾(qing)向于说有益的、真实且(qie)无害(hai)的内容，但此策略可能仅適(shi)用于 ChatGPT、 GPT-4及(ji)其之前发布的产品中。

如果把(ba)RLHF应用于装有武(wu)器的无人机上，同(tong)时收(shou)集大量的例子避(bi)免(mian)AI做出预期(qi)外(wai)的行为，但哪(na)怕(pa)一次失败都将会是災(zai)难性的。

10年前，每个人都认为「我们不需要现在就开始(shi)解(jie)决AI对齊(qi)（alignment）问题，我们可以等到真正的人工智能出现，然后让公司来做这些体力活(huo)。」

现在一个真正的人工智能来了，但在ChatGPT展(zhan)现失败之前大家(jia)已经没有动力转向了，真正的问题在于一个全球领先的人工智能公司仍然不知道如何控制自己开发出的人工智能。

在一切(qie)问题都解决之前，没人能得(de)償(chang)所(suo)願(yuan)。

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