Gửi bình luận
Cá nhân hóa đang là xu thế kinh doanh ngày càng lên trong vài năm gần đây. Nhưng với công nghệ Deepfake, người ta tạo ra được cả marketing siêu cá nhân hóa.
Các công ty công nghệ Trung Quốc đang tiến xa hơn trong việc sử dụng Deepfake trong quảng cáo. Trong bản cáo bạch về kế hoạch AI vào tháng 7 năm 2020, gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Tencent nhấn mạnh rằng Deepfake “không phải là một công nghệ ‘giả mạo’’và ‘lừa dối’ - trái lại, nó mang tính đột phá và sáng tạo cao”.
Công ty kêu gọi các nhà quản lý tránh kìm hãm xu hướng công nghệ non trẻ này.
Với ngành thời trang, Tencent đã trích dẫn cách mà Deepfake có thể hiển thị trang phục trên nhiều mẫu người mẫu có tông màu da, chiều cao và cân nặng khác nhau. Người mua được tham khảo bộ trang phục trên nhiều khía cạnh hơn, qua đó thúc đẩy họ mua sắm nhiều hơn và trả giá cao hơn.
Matthew Drinkwater, người đứng đầu Cơ quan Đổi mới Thời trang (FIA) tại Đại học Thời trang London, cho biết Deepfake có thể giúp người tiêu dùng đánh giá sản phẩm một cách nhanh chóng, nếu họ được trông thấy chính bản thân mình đang “mặc” bộ đồ đó.
Ông bắt đầu chạy thử nghiệm Deepfake lần đầu tiên vào năm 2019, khi Microsoft tài trợ một dự án cho phép nhóm của anh ấy sử dụng hình ảnh người tiêu dùng vào quảng cáo.
Tháng trước, Gucci hợp tác với công ty phần mềm Niantic để phát hành một sự hợp tác mới với The North Face trong trò chơi Pokémon Go.
“Hãy tưởng tượng nếu Gucci có thể tiến thêm một bước nữa và gửi cho 50 khách hàng hàng đầu của mình những video được cá nhân hóa về việc họ mặc bộ sưu tập mới,” Shvets của Reface AI nói.
Vào năm 2020, Reface AI cho phép người dùng “mặc thử” quần áo Gucci như một phần của một cuộc thử nghiệm với Kering - đã có một triệu lượt sử dụng tính năng này chỉ trong một ngày.
Các nhà bán lẻ cũng có thể siêu cá nhân hóa dịch vụ bằng cách sử dụng một trợ lý tạo ra từ Deepfake, một người có đặc tính nhân khẩu học và ngôn ngữ sử dụng trùng khớp với khách hàng để trả lời câu hỏi của họ.
Thay vì nói chuyện với một con “bot” vô hồn, người mua hàng có thể tương tác với một khuôn mặt “thật”, qua đó giúp nâng cao độ tin cậy của họ, theo Drinkwater.
Tuy vậy, các thương hiệu cũng cần phải cảnh báo với người dùng rằng nội dung họ tương tác được tạo ra từ công nghệ Deepfake - do đó không phải là người hay sản phẩm thực tế. Blockchain có thể là một công cụ bổ sung để theo dõi tính xác thực, theo Dhillon.
Bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng là một chủ đề nóng khác. Những người ủng hộ Deepfake nói rằng sự thành công của các ứng dụng hoán đổi khuôn mặt hiện có cho thấy người tiêu dùng cảm thấy thoải mái khi chia sẻ dữ liệu của họ.
Vào năm 2019, trình chỉnh sửa ảnh AI FaceApp cho phép người dùng thay đổi biểu cảm khuôn mặt, ngoại hình và tuổi tác là một “cú hit” trên mạng.
Vào năm 2020, Sway, một ứng dụng được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng tạo ra hình ảnh mình đang khiêu vũ, đã trở thành ứng dụng được tải xuống nhiều thứ ba ở Mỹ trong tuần lễ Super Bowl.
Drinkwater nói rằng chúng ta cần thêm thời gian để khám phá các khía cạnh đạo đức xung quanh Deepfake. Nhưng ông tin đây sẽ là một công nghệ tiềm năng: “Các công nghệ bao quanh trí tuệ nhân tạo và máy học đã trở nên rất quan trọng vì nhờ vậy thương hiệu có thể quản lý các khía cạnh khác nhau trong hoạt động kinh doanh của họ, từ chuỗi cung ứng đến tiếp thị và truyền thông".
Có thể bạn quan tâm
Khi Deepfake đi vào “chính đạo”
00:20, 21/01/2021
Giả giọng nói - ác mộng mới của deepfake
16:19, 08/06/2020
Số lượng video deepfake tăng gấp đôi trong gần 1 năm
07:00, 12/10/2019
Trung Quốc mạnh tay dẹp nạn deepfake
07:30, 02/12/2019
