在全球的廣告市場中，人工智能（AI）技術的應用愈加普遍，然而隨之而來的是不同地區對AI法規的不同看法。在美國，大多數AI公司總部位於矽谷，然而美國的聯邦立法機關尚未觸及對該行業進行監管的問題。曾在白宮的唐納德·特朗普總統甚至鼓勵科技的發展，並移除可能阻礙AI發展和部署的聯邦法規。然而，這樣的鬆散框架對於市場營銷人員來說，操作空間有限，某些州可能會有更嚴格的AI法律，整個美國的法規相對松散。與此對比，歐洲現有較嚴格的數據和隱私法，並且自七月呼籲增加AI透明性、版權保護和公共安全。
對於全球品牌來說，是否以及如何在活動中使用生成性AI，可能是未來需要面對的一個重大十字路口。根據某全球代理機構的AI負責人，這是一個微妙的話題，涉及廣告商對AI的胃口、政府機構的取態和活動目標。“這不僅是法規問題，還有結構性和文化上的問題——品牌對變革的準備程度如何，人們是被動的還是創新的，”該負責人說。
客戶如何決定使用AI的方式，並確定應用的深度？ 這種決策往往依賴於類別、市場和公司文化的差異。在很多時候，我需要參與這類對話中，協助客戶在是否使用合成面孔、使用攝影風格或動畫、是否需要披露、是否使用克隆語音等問題上做出積極的觀點。我深入到國際間有關AI使用的討論，評估數據收集風險，並了解機構的立場。
地理因素在AI應用中的主要作用是什麼？ 以德國為例，它對數據主權和治理有非常嚴格的規定。我們能相對預測德國的汽車製造商可能對AI的應用會比非德國品牌更保守。目前，我們與一家金融服業的客戶合作，營銷部門希望使用AI，但風險管理部門卻不願意，我們在其中擔任落差縮小者的角色，幫助教育和推進決策。
當涉及全球活動時，AI策略如何因地理不同而變化？ 如果一家公司專注於自己的AI模型訓練，與使用科技平台創建的模型相比，那麼很多法規會有所不同。如果您擔心圖像模型訓練中出現偏見，通常營銷代理公司不會從頭開始訓練模型，而是對其進行定制。例如，對於汽車製造商，我們會教模型如何正確渲染標誌或車格，我們會上傳由客戶擁有的產品攝影，以幫助模型進行複制。但往往我們扮演的角色卻不是法規明確處理的，因為我們不處理用戶數據、不訓練客戶模型，只是選擇訓練語料。機構更多地是在中間位置，我們幫助激活和定制，而不具備大型服務器或成千上萬的圖像，這些往往由基礎模型實驗室管理。
地理位置是考量因素之一，數據收集也是另一大考量因素。 目前，代理價值非常看重保障，比如商業保障和版權保護。我們希望在與客戶創建任何產品時商業上的保障有效。一旦您開始訓練自己的模型，商業安全將會煙消雲散。您已經為技術精密度以較商業安全進行了交易，但也要承擔更多靈活性和責任，以在此空間中運作。用AI僅創建靜態作品相對容易，而當您將AI融入客戶體驗中，這提高了定制化的層級，也加強了您必須對這些工具設置的防護。
在美國，AI與數據隱私法按州有所不同，這是否影響您客戶在活動中使用AI的方式？ 任何客戶工作聲明（SOW）首先會提交給我們的法律團隊。我們有專門從事AI、知識產權和許可的外部律師，我們會有自己的內部批准機制和治理流程。我們會尋求專家協助以確保合規。治理問題通常會圍繞“我們希望盡量減少數據收集，因為數據收集和存儲很容易成為暴露的誘因。我們能否在不存儲或收集數據的前提下創建此體驗？”我們所做的業務多是最小化，尋求在不踏入受監管領域的情況下創造這樣的體驗。
在全球（或國內）活動中，AI法規和數據隱私是否曾導致問題？ 從未見過完全依賴AI的品牌平台或活動。AI更多的是體驗層面上的工具，生產過程的一部分，通常只是十步中的兩步。