广告语征集结果揭晓！
广告语征集结果揭晓！
广告语是营销策略中的重要组成部分，能够吸引消费者的眼球、激发他们的购买欲望，从而推动产品销售。最近，一场广告语征集活动在网络上引发热议，本文将从四个方面对新标题进行详细阐述。1. 征集背景及目的
本次广告语征集活动是由知名品牌企业X公司举办的，活动旨在推广其一款新产品。通过广大用户的参与，挑选出最具亲和力、创造力和营销力的广告语，以此来吸引消费者的眼球和提高产品的销售量。此次活动的征集范围较广，不限于专业广告人，而是面向广大用户，让更多的人能够参与其中，让广告语更加有代表性。2. 活动周期及参与人数
该活动共持续了一个月的时间，超过10万人次参与了广告语的征集和评选。参与方式多样，包括在官网提交作品、在社交平台分享、线下展示等多个渠道。这么多人的参与为产品宣传的广度和深度带来了极大的提升，同时也让更多人认识了品牌和产品，增加了用户粘性和忠诚度。3. 征集结果及亮点
经过层层筛选和评选，最终评选出一句朗朗上口的广告语：做最好的自己，从X开始。这句广告语具有一定的启示性和号召力，能够引导消费者在自我提升的同时，选择品牌的产品作为自我展现和表现的平台。此外，该广告语还有一个亮点，就是可以进行多种变体和衍生，能够更好地满足市场需求和不同受众的特点。4. 推广效果及启示
这次广告语征集活动的成功举办，不仅提高了品牌的社会形象和美誉度，还带来了实际的经济效益。该广告语成为品牌营销活动的重要组成部分，得到了广泛的推广和应用，成功地吸引了众多消费者的关注和购买。从这个活动中，我们可以看到一些启示：广告语征集活动是一种常见的市场营销手段，能够提高品牌知名度和产品销量；广告语需要能够与受众产生共鸣和联系，具有一定的激励和推广力；广告语需要经过层层筛选和评选，才能保证其质量和可行性。总结归纳
通过对新标题的详细阐述，我们可以看到广告语征集活动的重要性和价值，以及如何进行有效的广告语征集和筛选。对于企业来说，广告语征集活动是一种有效的市场营销手段，能够提高品牌知名度和产品销量，同时也能够更好地满足消费者的需求和期望，值得我们认真对待和思考。问答话题
1. 广告语征集活动如何能够提高品牌知名度和产品销量？答：广告语征集活动是一种有效的市场营销手段，能够吸引消费者的眼球，激发其购买欲望，从而提高品牌知名度和产品销量。一方面，广告语征集活动能够让更多的人认识品牌和产品，增加用户粘性和忠诚度；另一方面，通过选择营销力强的广告语，能够更好地激发消费者的购买欲望和信心，提高产品销量。2. 广告语征集活动需要注意什么？答：广告语征集活动需要注意以下几点：一是需要明确活动的目的和宣传重点，便于吸引更多的人参与；二是需要选择合适的征集渠道和方式，让更多人能够参与其中；三是需要进行层层筛选和评选，保证广告语的质量和可行性；四是需要遵守相关法律法规，避免广告语违反广告法等法规，影响品牌形象和社会评价。广告语征集结果揭晓！随机日志
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本文關(guan)註(zhu)可能阻(zu)礙(ai)AIGC健(jian)康(kang)發(fa)展(zhan)的三(san)个主(zhu)要问题，包(bao)括(kuo)：（1）隱(yin)私(si)；（2）偏(pian)見(jian)、毒(du)性(xing)、錯(cuo)誤(wu)信(xin)息(xi)；（3）知(zhi)識(shi)產(chan)權(quan)（IP）的風(feng)險(xian)。 通(tong)过記(ji)錄(lu)已知和潛(qian)在的风险，以及任何可能的AIGC濫(lan)用場(chang)景(jing)，本文旨(zhi)在引(yin)起(qi)人們(men)對(dui)AIGC潜在风险和滥用的关注，並(bing)提(ti)供(gong)解(jie)決(jue)这些(xie)风险的方向(xiang)，以促(cu)進(jin)AIGC朝(chao)著(zhe)更符(fu)合(he)道德(de)和安(an)全(quan)的方向发展，从而造(zao)福(fu)社(she)會(hui)。 隐私 眾(zhong)所(suo)周(zhou)知，大(da)型(xing)基(ji)礎(chu)模(mo)型存(cun)在一系(xi)列(lie)隐私泄(xie)露(lu)的问题。 由(you)於(yu) AIGC 模型是(shi)在大規(gui)模網(wang)絡(luo)抓(zhua)取(qu)的數(shu)據(ju)上(shang)进行(xing)訓(xun)練(lian)，因此(ci)过度(du)擬(ni)合和隐私泄露问题變(bian)得(de)尤(you)为重(zhong)要。 例(li)如，Stable Diffusion 模型记憶(yi)了训练数据中(zhong)的重復(fu)图像 [Rombach et al., 2022c]。[Somepalli et al., 2022] 證(zheng)明(ming)了 Stable Diffusion 模型公(gong)然从其训练数据中复制(zhi)图像，并生成训练数据集(ji)中前(qian)景和背(bei)景对象(xiang)的簡(jian)單(dan)組(zu)合。 此外(wai)，該(gai)模型还会顯(xian)示(shi)出(chu)重建(jian)记忆的能力(li)，从而生成語(yu)義(yi)上與(yu)原(yuan)始(shi)对象相(xiang)同(tong)但(dan)像素(su)形(xing)式(shi)不同的对象。此類(lei)图像的存在引起了对数据记忆和所有权的擔(dan)憂(you)。 同樣(yang)，最近的研究显示，Google的Imagen系統(tong)也(ye)存在泄露真(zhen)人照(zhao)片(pian)和受版(ban)权保(bao)護(hu)图像的问题。在Matthew Butterick最近的訴(su)訟(song)中 [Butterick, 2023]，他(ta)指(zhi)出由于系统中所有的视覺(jiao)信息都(dou)来自于受版权保护的训练图像，因此生成的图像無(wu)论外觀(guan)如何，都必(bi)然是来自于这些训练图像的作(zuo)品(pin)。 类似(si)地(di)，DALL·E 2也遇(yu)到(dao)了类似的问题：它(ta)有時(shi)会从其训练数据中复制图像，而不是創(chuang)建新的图像。 OpenAI发現(xian)这種(zhong)现象的发生是因为图像在数据集中被多次(ci)复制，类似地，ChatGPT自己(ji)也承(cheng)認(ren)了其存在隐私泄露的风险。 为了緩(huan)解大型模型的隐私泄露问题，許(xu)多公司(si)和研究人员都在隐私防(fang)禦(yu)方面进行了大量(liang)努(nu)力。在产業(ye)層(ceng)面，Stability AI已經(jing)认识到Stable Diffusion存在的局(ju)限(xian)性。 此外，藝(yi)术公司Spawning AI创建了一个名(ming)为「Have I Been Trained」的网站(zhan)（https://haveibeentrained.com），以幫(bang)助(zhu)用戶(hu)確(que)定(ding)他们的照片或(huo)作品是否(fou)被用于人工(gong)智能训练。 OpenAI試(shi)图通过減(jian)少(shao)数据重复来解决隐私问题。 此外，微(wei)軟(ruan)和亞(ya)馬(ma)遜(xun)等公司已经禁(jin)止(zhi)员工与ChatGPT共(gong)享(xiang)敏(min)感(gan)数据，以防止员工泄露機(ji)密(mi)，因为这些信息可用于未(wei)来版本的ChatGPT的训练。 偏见、毒性、错误信息 AIGC 模型的训练数据来自真實(shi)世(shi)界(jie)，然而这些数据可能无意(yi)中強(qiang)化(hua)有害(hai)的刻(ke)板(ban)印(yin)象，排(pai)斥(chi)或边缘化某(mou)些群(qun)體(ti)，并包含(han)有毒的数据源，这可能会煽(shan)動(dong)仇(chou)恨(hen)或暴(bao)力并冒(mao)犯(fan)个人 [Weidinger et al., 2021]。 在这些有问题的数据集上进行训练或微調(tiao)的模型可能会繼(ji)承有害的刻板印象、社会偏见和毒性，甚(shen)至(zhi)产生错误信息，从而导致(zhi)不公平(ping)的歧(qi)视和对某些社会群体的傷(shang)害。 例如，Stable Diffusion v1 模型主要在 LAION-2B 数据集上进行训练，该数据集僅(jin)包含帶(dai)有英(ying)文描(miao)述(shu)的图像。因此，该模型偏向于白(bai)人和西(xi)方文化，其他语言(yan)的提示可能无法充(chong)分(fen)体现。 雖(sui)然 Stable Diffusion 模型的後(hou)續(xu)版本在 LAION 数据集的过濾(lv)版本上进行了微调，但偏见问题仍(reng)然存在。同样，DALLA·E, DALLA·E 2和 Imagen也表(biao)现出社会偏见和对少数群体的负面刻板印象。 此外，即(ji)使在生成非(fei)人类图像时，Imagen 也被证明存在社会和文化偏见。由于这些问题，谷(gu)歌(ge)决定不向公众提供Imagen。 为了說(shuo)明 AIGC 模型固(gu)有的偏见，我(wo)们对 Stable Diffusion v2.1 进行了測(ce)试，使用「草(cao)原上奔(ben)跑(pao)的三名工程(cheng)師(shi)」这个提示生成的图片全部(bu)为男(nan)性，并且(qie)都不屬(shu)于被忽(hu)视的少数民(min)族(zu)，这说明生成的图片缺(que)乏(fa)多样性。 此外，AIGC模型还可能会产生错误的信息。例如，GPT及其衍(yan)生产品生成的内容可能看(kan)似準(zhun)确且权威(wei)，但可能包含完(wan)全错误的信息。 因此，它可能在一些領(ling)域(yu)（比(bi)如學(xue)校(xiao)、律法、醫(yi)療(liao)、天(tian)氣(qi)預(yu)报）中提供误导的信息。例如，在医疗领域，ChatGPT提供的有关医疗劑(ji)量的答(da)案(an)可能不准确或不完整(zheng)，这可能会危(wei)及生命(ming)。在交(jiao)通领域，如果(guo)司机都遵(zun)守(shou)ChatGPT給(gei)出的错误的交通规則(ze)，可能会导致事(shi)故(gu)甚至死(si)亡(wang)。 針(zhen)对存在问题的数据和模型，人们已经做(zuo)出了许多防御措(cuo)施(shi)。 OpenAI通过精(jing)細(xi)过滤原始训练数据集，并刪(shan)除(chu)了DALLA·E 2训练数据中的任何暴力或色(se)情(qing)内容，然而，过滤可能会在训练数据中引入(ru)偏见，然后这些偏见会傳(chuan)播(bo)到下游模型。 为了解决这个问题，OpenAI開(kai)发了预训练技术来减輕(qing)由过滤器(qi)引起的偏见。此外，为确保AIGC模型能夠(gou)及时反(fan)映(ying)社会现狀(zhuang)，研究人员必須(xu)定期(qi)更新模型使用的数据集，將(jiang)有助于防止信息滯(zhi)后而带来的负面影(ying)響(xiang)。 值(zhi)得注意的是，盡(jin)管(guan)源数据中的偏见和刻板印象可以减少，但它们仍然可能在AIGC模型的训练和开发过程中传播甚至加(jia)劇(ju)。因此，在模型训练和开发的整个生命周期中，評(ping)估(gu)偏见、毒性和错误信息的存在至关重要，而不仅仅停(ting)留(liu)在数据源級(ji)別(bie)。 知识产权 (IP) 隨(sui)着AIGC的迅(xun)速(su)发展和廣(guang)泛(fan)應(ying)用，AIGC的版权问题变得尤为重要。 2022年11月(yue)，Matthew Butterick对微软子(zi)公司GitHub提起了一起集体诉讼，指控(kong)其产品代(dai)碼(ma)生成服(fu)務(wu)Copilot侵(qin)犯了版权法。对于文本到图像模型，一些生成模型被指控侵犯了艺术家(jia)的作品原创权。 [Somepalli et al., 2022]表明，Stable Diffusion生成的图片可能是从训练数据中复制而来。虽然Stable Diffusion否认对生成图像擁(yong)有任何所有权，并允(yun)许用户在图像内容合法且无害的情況(kuang)下自由使用它们，但这种自由仍然引发了有关版权的激(ji)烈(lie)争议。 像Stable Diffusion这样的生成模型是在未经知识产权持(chi)有人授(shou)权的情况下，对来自互(hu)聯(lian)网的大规模图像进行训练的，因此，一些人认为这侵犯了他们的权益(yi)。 为了解决知识产权问题，许多AIGC公司已经采(cai)取了行动。 例如，Midjourney已经在其服务條(tiao)款(kuan)中加入了DMCA删除政(zheng)策(ce)，允许艺术家在懷(huai)疑(yi)侵犯版权时請(qing)求(qiu)将他们的作品从数据集中删除。 例如，Stable Diffusion 生成了带有 Getty Images 水(shui)印的图像 [Vincent, 2023]。 結(jie)语 尽管 AIGC 目前仍處(chu)于起步(bu)階(jie)段(duan)，但其正(zheng)在迅速擴(kuo)張(zhang)，并将在可预见的未来保持活(huo)躍(yue)。 为了让用户和公司充分了解这些风险并采取適(shi)当的措施来缓解这些威脅(xie)，我们在本文中總(zong)结了 AIGC 模型中当前和潜在的风险。 如果不能全面了解这些潜在风险并采取适当的风险防御措施和安全保障(zhang)，AIGC 的发展可能面臨(lin)重大挑(tiao)戰(zhan)和監(jian)管障碍。因此，我们需(xu)要更广泛的社區(qu)參(can)与为负责任的 AIGC 做出貢(gong)獻(xian)。 最后的最后，感謝(xie)SonyAI和BAAI！ 如果对AI隐私领域感興(xing)趣(qu)，歡(huan)迎(ying)加入SonyAI隐私保护机器学習(xi)團(tuan)隊(dui)，团队崗(gang)位(wei)多多！詳(xiang)情郵(you)件(jian)咨(zi)詢(xun) lingjuanlvsmile@gmail.com SonyAI 岗位链接： https://ai.sony/joinus/technical_roles/research-scientist-privacy-preserving-machine-learning/ https://www.ai.sony/joinus/job-roles/Research-Engineer-Privacy-Preserving-and-Secure-AI/ https://ai.sony/joinus/technical_roles/research-intern-privacy-preserving-machine-learning/ 参考(kao)資(zi)料(liao)： [Kandpal et al., 2022] Nikhil Kandpal, Eric Wallace, and Colin Raffel. 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