Almost Timely News: 🗞️ AI工作坊里有什么？ (2025-05-04) :: 在浏览器中查看
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本周时事通讯 100% 由我本人（人类）撰写。 了解为什么这种披露是个好主意，并且可能很快会对任何与欧盟有业务往来的个人或实体提出要求。
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我的想法：AI工作坊里到底有什么？
各位同好们，星球大战日快乐。
我即将结束为期五周的旅行——圣地亚哥、威尔明顿、迈阿密、芝加哥和华盛顿特区（在去多伦多之前我有一周的休息时间，然后两周后去菲尼克斯）——虽然春季会议季的节奏一直马不停蹄，但这过程非常愉快。
我刚刚结束了与营销专业服务协会（SMPS）——建筑、工程和施工（AEC）专业人士的专业协会——合办的一年两次、为期两天的AI训练营。我已经举办这些工作坊好几年了，它们之所以如此令人愉快，是因为我们能够深入探讨那些我在主题演讲中通常只能一带而过的内容。
总是让我感到震惊的是AI变化的速度有多快。每次活动前我都会更新我的培训材料，而这一次——尽管按日历时间算并没有过去很久——我不得不扔掉将近50%的材料，因为AI已经变化了太多。
我已经活了快五十年了。在那段时间里，我从未见过任何技术像生成式AI在过去三年中发展得如此之快。我第一次接触生成式AI是在2021年，当时Eleuther.ai发布了它的GPT-J-6B模型。那是我尝试的第一个能生成连贯文本，看起来不像是有人拿着Scrabble字母牌摔倒了的模型。仅仅四年时间，我们就从勉强连贯发展到了能够在浏览器中构建可部署软件、一次性写出整本质量尚可的小说的推理模型。
AI的变化在不断加速，这就是为什么训练营会很有用，它是一种让人们至少掌握基础知识并跟上进度的方式。现在，我无法将整个工作坊塞进一封时事通讯，但我可以让你了解我所涵盖的内容，作为你想在AI工作坊中寻找什么的示例。
让我们简要地回顾一下这个工作坊，当然要明白一个12小时的工作坊是无法完全容纳在一封时事通讯里的。
第一部分：工作坊准备
从我之前举办的工作坊中得到的主要反馈之一是，有相当一部分参与者非常想在练习中使用生成式AI工具，但他们要么无法访问，要么不被允许将自己公司的数据用于生成式AI工具。许多练习都使用像谷歌分析、CRM数据、竞争对手数据等数据源。作为提示结构的一部分，没有这些数据，提示的效果就会大打折扣。
因此，2025年工作坊的主要变化是，我在工作坊中包含了大量的合成数据——一个虚构的公司、其竞争对手、RFP示例、客户、RFP响应、竞争分析、谷歌分析数据、呼叫中心记录、电子邮件交流——基本上，你在全面的营销分析中想要的一切，但你可能没有，或者在工作坊之前或期间收集这些数据会花费你太多时间。
对这一变化的反馈简直是天壤之别。参与练习的人数比以往的工作坊要多得多；根据我的粗略估计，大约有三分之二的参会者在积极参与，而在过去的工作坊中，这一比例只有一半或更少。而且，更多的人在休息时间走过来向我表示感谢，感谢我提供了所有的材料。
在用餐时与一些与会者交谈时，其中一位表示他们非常兴奋能得到所有这些东西，因为他们周一回到办公室就可以向经理展示他们收获了多少东西，这些都是他们可以带回去与团队分享的切实的证明和资料。
我一整年都在我的主题演讲中包含“干货”，而在这个工作坊中，它甚至更有价值。所以，决定提供更多的干货。与会者甚至可以保留工作坊中合成生成的等候音乐。
第二部分：工作坊本身
为期两天的工作坊是基于我标准的一小时主题演讲中的主题构建的，内容大大扩展，并包含数十个供人们实际尝试的练习。以下是大致结构：
介绍与基础
我们讨论了近期研究中AI的主要影响；我介绍了一些伊桑·莫利克（Ethan Mollick）教授的实验室结果以及其他一些非常近期的研究，以阐明AI为何重要。社交媒体上有一股强烈的潜流，声称AI没有影响，它只是一时风尚，这项技术行不通。
事实远非如此。事实上，AI正变得如此强大到令人担忧，以至于去年，我放弃了那个老生常谈的说法：“AI不会抢走你的工作，但使用AI的人会”。现在这在很大程度上已经不真实了。AI能像你一样完成你的全部工作吗？不能。它能吞噬你如此多的任务，以至于你的职位可能被整合和裁撤吗？是的。像OpenAI o3、Google Gemini 2.5以及即将推出的DeepSeek R2这样的AI模型（在正确提示下）是如此的智能，以至于很少有任务是它们不能做出重要贡献的。
看看我为一家虚构的AEC公司在38分钟内制作的这个广告，作为一个AI发展速度有多快的例子：
之后，我们审视了整个行业格局，深入研究了模型的主要类别，并为与会者提供了当前可使用的简明清单。剧透一下：除非你有特定的、狭窄的应用场景，否则请使用某种推理模型。而本地模型是唯一能保证隐私的AI——如今像Qwen-3-30B-3AB（你可以看出来这不是营销人员命名的）这样的本地模型绝对令人难以置信。
然后我们介绍了语言模型的工作原理，并深入探讨了像Trust Insights RACE 2.0 Framework、CASINO Deep Research Prompt这样的提示框架，以及一个能让几乎任何东西变得更好的提示优化元提示（Prompt Optimization Meta-Prompt）。提示优化元提示是让AI变得更好的“独家秘诀”AI三件套之一，另外两个是知识块（Knowledge Blocks）和提示库（Prompt Libraries）。
知识块 (Knowledge Blocks)
知识块是我在2024年提出的一个概念。Trust Insights RAPPEL Framework是早期解决大多数提示中缺乏上下文问题的一次尝试，并且在很大程度上效果不错。但随着深度研究（Deep Research）等工具的出现，是时候超越它了。
知识块是预编译的文本库，可以作为任何提示的启动器。你把它和你的提示一起放入，你的提示会立刻变得智能得多。例如，你可能有一个关于你的公司是谁、做什么的知识块，或者关于你如何做营销的知识块，或者来自你的分析仪表板的季度结果摘要。无论是什么情况，它们都应该是详尽且丰富的——对我来说，一个平均的知识块包含15-30页极其详细的信息。
我们花时间讨论了生成这些知识块的不同方法，特别是一些解锁组织内部信息的有趣技巧。
面向营销人员的生成式AI应用场景
与同名课程类似，大约一半的工作坊时间花在这里。生成式AI的应用场景实际上是无限的，所以我们着眼于7大类应用场景，并为每一类提供了丰富的示例和练习。
- 提取 (Extraction): 从其他数据中提取数据
- 分类 (Classification): 组织和归类你的数据
- 总结 (Summarization): 将大数据转化为小数据
- 改写 (Rewriting): 将数据从一种形式转换为另一种形式
- 合成 (Synthesis): 将小数据聚合成大数据
- 问答 (Question answering): 对你的数据提问
- 生成 (Generation): 创造新数据
在应用场景中，一个关键点是这些技术的顺序很重要；每个应用场景类别都会逐级递进，使下一个类别更有效。这就是为什么生成在最后——一旦你掌握了前六个类别的基础知识，你用AI生成什么数据以及如何生成，效果会大大提高。
引导和治理AI
工作坊进行到一半后，大家通常需要从疯狂打字中休息一下，所以我们花一些时间讨论如何在组织中建立一个试点工作组，如何使用Trust Insights TRIPS AI Framework识别AI应用场景，如何建立一个AI委员会以及谁应该加入（谁不应该加入），以及用于在整个组织部署的Trust Insights 5P Framework。
判断一个任务是否适合使用生成式AI的一个最简单的测试就是“唉声叹气”测试。你真正不喜欢做什么任务？哪些任务让你一想到要做就瘫坐在椅子上？这些就是你应该首先分解并交给生成式AI的任务。
我通常给出的例子是费用报销。我不喜欢做。但现在有了一套提示和源数据，过去需要我2个小时（承认吧，其中90分钟是拖延）的事情现在只需要2分钟，而且我不再那么恐惧它了。它仍然不是我会在闲暇时做的事情，但也不再是我完全憎恨的事情了。
黑暗面
恰如其名地对应星球大战日，工作坊的下一部分深入探讨了AI的黑暗面，即那些出错的地方，那些有问题的地方。我们涵盖了：
- 偏见 (Bias)
- 安全风险 (Security risks)
- 审查 (Censorship)
- 版权问题，包括上游和下游 (Copyright issues, both upstream and downstream)
- 数据隐私 (Data privacy)
- 恶意使用场景，如深度伪造 (Malicious use cases like deep fakes)
- 数据安全与模型 (Data security and models)
- 招聘和劳动力影响 (Hiring and workforce implications)
- 可持续性 (Sustainability)
- 生成式AI的局限性 (Limitations of generative AI)
- 监管 (Regulation)
数据隐私是其中一个很容易解释的问题。一个通用的经验法则是，就像社交媒体、搜索和其他数字渠道一样，如果你没有付费，你就是产品。所有那些“免费”的AI工具都不是免费的。你是在用你的数据付费。
这对于那些既拒绝制定AI政策，又拒绝向员工提供付费、安全的AI工具的公司来说，是一个巨大的问题。现在大约90%的知识工作者在某种程度上使用AI，无论公司是否批准。当员工使用“免费”工具处理你的机密数据时，他们实际上是把它交给了第三方。
仅仅制定政策是不够的——如果你的政策禁止使用AI，祝你好运。还记得那些在工作场所实行“禁止使用手机”政策的公司吗？员工们无视了它。他们在AI工具上也会做同样的事情，所以如果你想提前解决数据隐私问题，就给人们提供安全可靠的工具来使用。
对市场营销的影响
在经历了令人不安的半小时关于黑暗面的讨论后，我们转向AI对市场营销的影响。像AHREFS这样的公司最近的研究表明，谷歌搜索中的生成式AI概览正在蚕食点击量，排名第一的搜索结果平均损失了34%的流量。（这意味着排名第二和第三的结果几乎等同于第二页的结果）
越来越多的用户使用生成式AI来完成以前由搜索引擎完成的任务——可能我交谈过的人中有一半完全在像ChatGPT这样的AI工具中规划假期和旅行。
我们回顾了Trust Insights 生成式AI优化工具包以及减轻AI对你营销影响的ABC原则：
- 受众 (Audience)：在非中介渠道（比如本时事通讯！）建立受众忠诚度
- 品牌 (Brand)：使用专注于AI的技术（例如专门为AI爬虫和工具生成的内容）来建立你的品牌
- 社群 (Community)：建立一个你可以直接触达的忠实社群，比如我的 Slack 社群 Analytics for Marketers
派对时间
在经历了沉重的一小时关于风险和AI影响的讨论后，每个人都需要休息和一些轻松的时刻。我演示了Eleven Labs、Hume、Veo 2、Sora、Adobe Podcast，然后我们进行到我最喜欢的压轴项目之一：歌曲创作。
结合使用像ChatGPT或Gemini这样的生成模型，我让与会者拿一段密集的文本，比如一份RFP响应，然后用一个特殊设计的提示，把它变成歌词。然后与会者把它输入到像Suno或Riffusion这样的歌曲生成工具中，享受听到他们荒诞的歌曲变为现实的乐趣。
这一次，我听到了雷鬼、流行、说唱、乡村和金属版本的RFP。你知道吗？它们中的大多数听起来都相当不错。能赢得格莱美奖吗？不能。但能让人开怀大笑吗？是的。
这里有一个例子——我把第一天闭幕的赞助商演讲者，来自 Open Asset 的 Rachelle Ray 的演讲，转录下来，然后让 Gemini 将其渲染成交响金属歌曲的歌词，接着用 Suno 制作出来，再用 Matchering 进行重新母带处理，并在 Adobe Premiere 中组合起来。再说一次，它会赢得格莱美奖吗？不会。但它是否留下了持久的印象，并差异化了她信息传播的方式？确实如此。
在这一部分，考虑到生成式AI的能力，我强调作为营销人员和专业人士，我们在这些媒介中使用生成式AI的工作应该是增值性的；也就是说，用它来做你以前绝不会做的事情。然而，在可能或必要的情况下，专业人士仍应为重要的内容聘请其他专业人士。例如，如果你想要拥有版权的音乐，请聘请一位人类音乐家。对于文字、图像、互动内容和电影也是如此——如果你需要持有版权，请聘请人类。
有人根据RFP响应生成一首歌，绝不会抢走同行的工作，因为我们本来就绝不会创作那样的作品。但是使用AI来制作你公司的音频品牌，绝对不仅会抢走人类的工作，还会让你在地球上大多数国家都无法强制执行该音频品牌的版权。
收尾工作
在对生成式AI进行了旋风式的体验之后，我花了一些时间讨论AI的职业影响。不出所料，正如我之前所说，AI绝对会开始取代工作岗位。我们的工作是保持领先，学习如何使用和指导它、监督它、管理它。
我们最后展望了AI不久的将来，从新模型到新应用，再到像代理式AI（Agentic AI）这样的新概念。我总是很乐于在舞台上现场设计和构建一个代理，这样人们就能看到它的实际工作。例如，在SMPS，我们在舞台上用n8n在5分钟内构建了一个提案评估器，它可以评估RFP并对其进行评分，判断一个公司是否值得费心去投标。
然后我们进入我每个工作坊和演讲中最喜欢的部分：长时间的问答环节。我们鼓励与会者在整个工作坊期间提问，但我也强烈鼓励他们在最后的环节带来更多的问题，那些我们可能在课程大纲中没有涵盖的内容，他们所担忧的事情，或者在项目其余部分不清楚的地方。
我最喜欢问答环节，因为在这里我能听到人们面临的实际问题。我能和他们一起深入思考，现场演示和构建东西，并协作解决问题，或者至少为解决问题制定策略。人们提出的问题会被我收录到一个目录中，以便稍后在这样的内容中、在Trust Insights播客或直播中、在Marketing Over Coffee上……你懂的。
问答环节也是我觉得自己最能与同行和同事区分开来的地方。很多人可以做一个扎实的理论演讲，或者在台上展示一些预设的示例。但能当场打开AI工具或编码环境，直接现场构建、解决问题的人就少得多了。总有一天，当我举办自己的线下活动时（如果你愿意付费参加，请回复邮件），闭幕主题演讲将只是一个AMA（Ask Me Anything）：你，我，还有我的笔记本电脑。
第三部分：总结
所以，这就是和我一起度过两天的AI训练营的样子。每个人都会带着一本提示手册、培训材料（这样他们回到办公室后可以反复练习）以及所有的演示资料离开。我使用AI和我所有最喜欢的技术工具来制作视频、音频、整理好的文字记录和摘要，供人们带回办公室，这是他们可以自豪地展示并在未来几周和几个月内重复使用的一大堆资料。
这种类型的工作坊对主办公司和参与者来说都是一项重大投资。它需要时间、预算和与会者的投入，需要他们离开办公室两天，但在某些方面，我认为这比参加会议更划算。会议对于获取大量不同观点、拓展人脉、了解全局非常有帮助。它们是职业发展中至关重要的一部分。
但训练营是一次集中的学习体验。一位讲师，一个焦点，以及你在一次大幅提升中能处理的尽可能多的信息。训练营和工作坊是一个让你亲自动手实践（DO）的机会，而不仅仅是听一些你一回到办公室就被现实生活接管而从未尝试过的想法。一个训练营给你时间去思考、实践和反思，能为像SMPS和许多其他聘请Trust Insights举办训练营的公司举办这些活动，是我的荣幸。
想法很棒。
行动更佳。
经验至上。
这就是一个训练营为与会者带来的——如果做得好，并且讲师和与会者都全身心投入，它能建立实时的、真实世界的经验。
第四部分：一些推广信息
如果这一切听起来不错，首先是一些推广信息：
- 我将在六月于菲尼克斯举行的 Marketing Analytics Summit 上举办一个半天的工作坊。
- 我将在十月于克利夫兰举行的 Marketing AI Conference 上与我最喜欢的合作讲师 Katie Robbert 一起举办一个半天的工作坊。
- 我将在十月于丹佛与 SMPS 合作举办另一个为期两天的训练营工作坊。
但我也可以在贵公司举办这些工作坊。当我为公司举办工作坊时，我发现它们更有价值，因为现在有了一个单一的焦点——那家公司的需求和具体问题。在所有保密协议签署完毕后，我通常能够根据公司的实际数据（或者生成非常接近真实情况的合成数据——在一次企业工作坊中，营销总监感叹说他们希望自己的实际数据能像模拟数据一样干净）来准备培训材料，并为该公司提供真正的知识块。
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- SMPS，多伦多，2025年5月
- Marketing Analytics Summit，菲尼克斯，2025年6月
- AMA Pennsylvania，约克，2025年8月
- SMPS，丹佛，2025年10月
- Marketing AI Conference，克利夫兰，2025年10月
- MarketingProfs B2B Forum，波士顿，2025年11月
还有一些不对公众开放的非公开活动。
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下周见，
Christopher S. Penn
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