在《經濟學人》的報導提到，2017年Google谷歌研究人員提出的“Transformer”記憶機制，是GPT系列（如GPT-3.5）的核心，使得AI能生成更長、更連貫的輸出。隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，生成式AI（Generative AI）已成為商業廣告領域的一大趨勢。這種技術能夠從簡短的文本提示生成逼真的圖像和文本，為廣告創意和內容生產帶來革命性的變化。
具體案例分析
1. G-Star RAW：
- 應用背景：G-Star RAW作為一個創新的牛仔布品牌，尋求通過技術突破傳統時尚行業的界限。
- AI應用：G-Star RAW數位時尚團隊組透過「MidJourney」程式將設計團隊的想法和信息轉化為視覺化設計，由AI生成的圖像不僅展示了日本製的赤耳牛仔布的細節，還融入了未來主義和抽象藝術的元素，為消費者帶來視覺上的新鮮感。
- 市場反響：這種創新的展示方式吸引了年輕消費者的注意，提升了品牌形象的現代感和科技感。
- 從官方的角度說明AI生成丹寧系列的創作原因，可以參考G-Star Raw的網頁。
圖片來源：G-Star RAW
2. MAVE: (메이브)：
- 應用背景：韓國遊戲公司「Metaverse娛樂」與南韓通訊大亨「Kakao娛樂」在2022 年就已經籌備虛擬偶像的推出，並於2023年正式發布虛擬女團「MAVE:」其成員包括SIU:、ZENA:、MARTY:和TYRA:。
- AI應用：成員的動作表現都是透過機器學習、深偽技術（Deepfake，又譯深度造假、深度偽裝）和完整的3D製作技術所創造的超逼真AI。聲音的部分則是運用AI聲音生成器，能說韓語、英語、法語、印尼語等4種語言，但無法即時對答，只能仰賴人類事先準備好的劇本。
- 市場反響：MAVE:他們的第一支MV爆紅，在影音頻道YouTube累計近2000萬次瀏覽紀錄，替未來進軍世界鋪路。該AI女團在製作的過程採用了歐盟的AI倫理道德指引草案做為參考。
- 更多MAVE:的資訊，請參考公視的報導。
圖片來源： MAVE:
3. 日本百貨公司Parco：
˙ 應用背景：Parco作為日本的主要百貨公司之一，2023年 Parco 推出了一個全新的「HAPPY HOLIDAYS」聖誕節慶活動，是日本首家百貨公司完全採用圖像生成 AI 技術製作的廣告。
˙ AI應用：廣告由居住在洛杉磯的創作者兼 STUDIO DOG 代表木之村美穂擔任創意總監，以及洛杉磯為基地、活躍於全球的時尚設計師兼創意總監 Christian Guernelli 擔任數位創作者。Christian Guernelli使用 3D 時尚設計軟件 Clo 和一台價值 2000 美元的 CyberPowerPC 遊戲電腦來創建這些模型，減少了渲染時間。
˙ 市場反響：AI模擬模特兒展現了一種替代的時尚未來，一個不受 COVID-19、旅行限制和疲軟的服裝銷售影響的未來。紐約時尚歷史學家 Darnell-Jamal Lisby 指出，這種技術可以幫助時尚業界擺脫數十年來的美學和尺寸標準，使時尚變得更加包容。
圖片來源： Parco
4. 屈臣氏的AI代言人「屈先森」：
- 應用背景：屈臣氏作為亞洲知名的保健及美容零售品牌，一直在尋求創新的營銷方式來吸引年輕消費者。
- AI應用：屈臣氏不僅在代言人上使用 AI，還結合 AI、AR 等科技於多個應用程式中，如 AI 肌膚檢測「Skinfie Lab智美肌」、AI 粉底配對「Foundation Finder智能粉專」、AR 虛擬試妝「Color Me妝可愛」等，幫助消費者選擇合適的美妝和護膚產品。
- 市場反響：「屈先森」的出現，在接連出現藝人翻車事件，也成功吸引了大量追求新鮮體驗和個性化服務的年輕消費者。屈臣氏利用大數據和 AI 技術，根據消費者的購買歷史、偏好和行為分析，提供個人化的購買建議和推薦商品，以增加交易轉化率。
圖片來源： 屈臣氏
然而，生成式AI在商業廣告中的應用並非沒有挑戰。CNBC的報導探討了品牌日益使用生成式AI工具來創建數位廣告的趨勢，同時指出要讓這項技術廣泛有效仍存在重大障礙。
在ChatGPT上市後，數位行銷資深人士Shane Rasnak開始實驗使用生成式人工智慧來轉變他的行業。無論是為Facebook廣告創作標題或簡短的廣告文案，Rasnak表示，原本需要30分鐘到一小時完成的工作，現在只需15分鐘。他還在嘗試使用如Midjourney這樣的生成式AI工具，將基於文本的提示轉換成圖像，以創造吸引人的視覺效果來搭配Facebook廣告。這對於沒有平面設計背景的人來說特別有用。
生成式AI對廣告媒體產業的影響「就像社交媒體的出現一樣」。Facebook和Twitter讓廣告商能夠根據用戶的喜好、朋友和興趣進行定位，生成式AI現在則提供了創建量身定制的訊息和視覺效果的能力，以建立和完善廣告活動。然而，這項技術仍處於試驗階段，並且在某些情況下因匆忙上市而受到批評。
品牌安全的問題。公司對於將廣告活動外包給生成式AI感到不安，因為它可能生成反映某些偏見的視覺效果和詞句，或者其他令人反感且不準確的內容。此外，還存在使用由模型訓練、從互聯網上“抓取”的數據所帶來的潛在法律問題。而且，生成式AI在製作長篇內容方面的能力仍有限，有些公司可能運用的生成式AI能提供相當通用的內容，但缺乏獨特的聲音或觀點。雖然一些工具聲稱能夠根據提示和輸入學習品牌的聲音，目前仍沒有實現。
生成式AI在商業廣告中的應用潛力，同時也指出了目前存在的挑戰和限制，包括品牌安全、法律問題和內容創作的質量問題。這些挑戰和機遇對於品牌來說，是在使用這項新興技術時必須仔細考慮的重要因素。
