在過去的幾年里，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的專家們一直致力于研究一些算法，這些算法可以用以前認(rèn)為人類完全可以寫的方式撰寫文章和其他類型的內(nèi)容。

前段時(shí)間，一位學(xué)生用編程語言讓電腦寫了一篇文章在外網(wǎng)火了，網(wǎng)友都看不出來那篇文章出自AI之手。隨著這些技術(shù)越來越先進(jìn)，我們正逐漸接近一個(gè)時(shí)代，在這個(gè)時(shí)代，機(jī)器可以比人類更好地編寫內(nèi)容。

但是，我們離擁有比人類更好的機(jī)器編寫器還有多遠(yuǎn)？那未來會(huì)是什么樣子呢？

人工智能寫作面臨的主要挑戰(zhàn)

讓我們從人工智能的一些局限性開始。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在少數(shù)幾個(gè)不同的應(yīng)用程序上都非常出色，但是有一些關(guān)鍵的挑戰(zhàn)阻礙了它們?cè)诟鼜V泛的環(huán)境中的應(yīng)用。

在寫作方面，人工智能開發(fā)者面臨著幾個(gè)不同的挑戰(zhàn)：

自然語言處理。人工智能寫作要克服的最大障礙之一是自然語言處理（NLP）。近年來，在各種應(yīng)用程序中，NLP的功能出現(xiàn)了爆炸式增長，其中最明顯的就是數(shù)字助理的興起。多虧了自然語言識(shí)別，Siri和Alexa這樣的助手已經(jīng)非常擅長學(xué)習(xí)“理解”人類的基本語言，即使是以會(huì)話的方式。有些助手甚至和人類語言識(shí)別器一樣好。然而，學(xué)習(xí)識(shí)別人類的命令和嘗試編寫人類語言是兩個(gè)完全不同的任務(wù)，而且訓(xùn)練一個(gè)算法以一種可理解的方式編寫是非常困難的。這是傳統(tǒng)的SEO鏈接構(gòu)建被自然語言處理所抹殺的一種方式。

信息處理。在一個(gè)人工智能寫作算法可以寫一篇關(guān)于某個(gè)特定主題的文章之前，它必須以某種方式“理解”這個(gè)主題。沒有有意識(shí)的學(xué)習(xí)或理解正在進(jìn)行，但算法必須尋找、消化、分析和重新處理來自其他來源的信息，以便寫出準(zhǔn)確的材料。在某些情況下，這是微不足道的;算法可以很容易地查找當(dāng)前股票價(jià)格并報(bào)告它們。在其他情況下，這幾乎是不可能的;算法無法判斷顆粒狀視頻的事件。

創(chuàng)意。人類寫作的許多形式都依賴于創(chuàng)造力;作家必須想出獨(dú)特的想法或獨(dú)特的角度，并以某種令人信服的方式呈現(xiàn)給觀眾。人類創(chuàng)造力的火花產(chǎn)生了新奇的想法，但還沒有被任何一種機(jī)器形式復(fù)制。一個(gè)程序員如何嘗試復(fù)制人類思維的這一特性是不確定的。

聲音和主觀訴求。我們發(fā)現(xiàn)書籍、文章和其他形式的內(nèi)容吸引人的原因多種多樣，包括作者的聲音和內(nèi)容的整體主觀吸引力。這對(duì)市場營銷行業(yè)從小說寫作到文案寫作都很重要。雖然算法可能很容易被訓(xùn)練來收集和重寫某些類型的信息，但它們可能很難精確地找出如何以一種主觀上有吸引力的方式來構(gòu)建信息。

意見和經(jīng)驗(yàn)。有些文章依賴于觀點(diǎn)的表達(dá)，尤其是在政治報(bào)道或建議文章之類的上下文中。另一些人因?yàn)槿祟惖慕?jīng)驗(yàn)而被賦予了獨(dú)特的視角;作者經(jīng)歷了一些個(gè)人經(jīng)歷，這些經(jīng)歷給了他們無法用另一種方式收集到的信息。算法很難創(chuàng)造出看起來很現(xiàn)實(shí)的新的人類經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn);它們只能模仿已經(jīng)呈現(xiàn)的內(nèi)容。

人工智能的優(yōu)勢

相較于存在的這些缺點(diǎn)，那么人工智能在哪里表現(xiàn)出色呢？

人工智能對(duì)于可預(yù)測、可重復(fù)和客觀可測量的任務(wù)特別有用。在這種情況下，人工智能算法可以以人類無法達(dá)到的規(guī)模，以驚人的速度重復(fù)給定的任務(wù)或解決簡單的問題。在寫作方面，這意味著可預(yù)測的、公式化的寫作對(duì)于人工智能算法來說是非常容易的，而且這種水平的文章可以用一種算法比用一個(gè)人類作家快上千倍。

人工智能的另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是它的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，這將使它在寫作時(shí)進(jìn)入一個(gè)新的領(lǐng)域;隨著時(shí)間的推移，可以訓(xùn)練算法來根據(jù)許多不同的因素來評(píng)估其輸出的質(zhì)量。如果有足夠的時(shí)間和資源，算法可以學(xué)會(huì)寫更復(fù)雜的，可以說是創(chuàng)造性的作品。

人工智能寫作的現(xiàn)狀

人工智能算法已經(jīng)在努力制作內(nèi)容。很有可能，你讀過很多由算法編寫的文章，你甚至沒有意識(shí)到。幾年來，各大新聞機(jī)構(gòu)一直依賴于在后臺(tái)工作的算法來制作專為簡單報(bào)道而設(shè)計(jì)的文章;例如，算法經(jīng)常用于報(bào)道體育比賽或股市波動(dòng)的最新情況。

有些算法試圖更進(jìn)一步，把機(jī)器的能力推向極限。例如，一些程序員創(chuàng)造了一些算法，旨在復(fù)制著名作家和詩人的形式和寫作風(fēng)格，創(chuàng)造出與人類原創(chuàng)作品難以區(qū)分的全新作品。當(dāng)然，這些先進(jìn)的算法仍處于實(shí)驗(yàn)階段，尚未看到廣泛使用甚至一致的結(jié)果。

在線文章和搜索引擎優(yōu)化（SEO）

在線營銷和搜索引擎優(yōu)化（SEO）是人工智能寫作領(lǐng)域中最有希望發(fā)展的領(lǐng)域之一。內(nèi)容營銷已經(jīng)成為世界上最流行的營銷策略之一，因?yàn)樗軌蛲瑫r(shí)在多個(gè)不同的渠道上產(chǎn)生流量。雖然最好的內(nèi)容通常需要人類的創(chuàng)造力、觀點(diǎn)和情感，但人工智能目前無法模仿的大量已發(fā)布的在線內(nèi)容在不久的將來可以由機(jī)器編寫。

當(dāng)然，即使是低層次的內(nèi)容營銷素材也比報(bào)道體育或股票更為復(fù)雜;要開發(fā)出在可理解性和風(fēng)格上能夠與人類作家相媲美的節(jié)目還需要時(shí)間。

書籍和創(chuàng)意作品

當(dāng)人工智能算法在創(chuàng)造性寫作、處理短篇小說、小說和詩歌方面取得突破時(shí)，它將更加令人印象深刻。算法在學(xué)習(xí)識(shí)別語音方面有著非凡的技能，而一些特殊的算法也很擅長識(shí)別語音模式，包括當(dāng)?shù)胤窖院驼Z體。當(dāng)這些算法足夠先進(jìn)時(shí)，它們可能能夠準(zhǔn)確而一致地復(fù)制著名作家的風(fēng)格，甚至可能將不同的風(fēng)格混合在一起，就像Deepfakes可以令人信服地在錄制的視頻中偽造特定人的存在一樣。

盡管如此，算法可能還需要一段時(shí)間才能產(chǎn)生真正獨(dú)特的想法;當(dāng)?shù)谝粋€(gè)一致的創(chuàng)造性寫作算法出現(xiàn)（它們幾乎肯定很快就會(huì)出現(xiàn)），它們可能會(huì)專注于從先前成功的作品中產(chǎn)生的創(chuàng)意。換句話說，他們更善于模仿現(xiàn)有的好主意，而不是想出新點(diǎn)子。

人類情感與主觀視角

阻礙人工智能編寫算法的一個(gè)重要障礙是找到一種獲取人類情感、觀點(diǎn)和主觀經(jīng)驗(yàn)的方法。有一些理由相信這是可以實(shí)現(xiàn)的;例如，一些為企業(yè)開發(fā)的聊天機(jī)器人能夠根據(jù)互動(dòng)的詞匯和語調(diào)來檢測人類情緒的變化。其他聊天機(jī)器人是為治療目的而開發(fā)的，可以有效地模仿人類的某些情緒。將這些概念更好地集成到編寫算法中可能只是時(shí)間問題。

人工智能的不斷發(fā)展

很難說人工智能寫作的未來走向。目前，由于主題足夠簡單和易于理解，算法能夠?qū)懗雠c人類寫作無法區(qū)分的文章。在不久的將來，算法可能被用于在線營銷、新聞業(yè)，甚至是創(chuàng)造性寫作的進(jìn)步。然而，在可預(yù)見的未來，基于人工智能的寫作算法仍然會(huì)有缺點(diǎn)，因?yàn)樗鼈儫o法復(fù)制人類的情感，處理復(fù)雜主題的能力有限，缺乏“自然”的創(chuàng)造力。
責(zé)編AJX