導(dǎo)讀:如果AI能幫我把作業(yè)也寫了...
在過去的幾年里,機器學(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時代,在這個時代,機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器編寫器還有多遠(yuǎn)?那未來會是什么樣子呢?
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。機器學(xué)習(xí)和人工智能在少數(shù)幾個不同的應(yīng)用程序上都非常出色,但是有一些關(guān)鍵的挑戰(zhàn)阻礙了它們在更廣泛的環(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,即使是以會話的方式。有些助手甚至和人類語言識別器一樣好。然而,學(xué)習(xí)識別人類的命令和嘗試編寫人類語言是兩個完全不同的任務(wù),而且訓(xùn)練一個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。在一個人工智能寫作算法可以寫一篇關(guān)于某個特定主題的文章之前,它必須以某種方式"理解"這個主題。沒有有意識的學(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)前股票價格并報告它們。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;作家必須想出獨特的想法或獨特的角度,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器形式復(fù)制。一個程序員如何嘗試復(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。有些文章依賴于觀點的表達(dá),尤其是在政治報道或建議文章之類的上下文中。另一些人因為人類的經(jīng)驗而被賦予了獨特的視角;作者經(jīng)歷了一些個人經(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)實的新的人類經(jīng)驗和觀點;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,那么人工智能在哪里表現(xiàn)出色呢?
人工智能對于可預(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人類作家快上千倍。
人工智能的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢是它的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力,這將使它在寫作時進(jìn)入一個新的領(lǐng)域;隨著時間的推移,可以訓(xùn)練算法來根據(jù)許多不同的因素來評估其輸出的質(zhì)量。如果有足夠的時間和資源,算法可以學(xué)會寫更復(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,你甚至沒有意識到。幾年來,各大新聞機構(gòu)一直依賴于在后臺工作的算法來制作專為簡單報道而設(shè)計的文章;例如,算法經(jīng)常用于報道體育比賽或股市波動的最新情況。
有些算法試圖更進(jìn)一步,把機器的能力推向極限。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)的算法仍處于實驗階段,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,因為它能夠同時在多個不同的渠道上產(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器編寫。
當(dāng)然,即使是低層次的內(nèi)容營銷素材也比報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,它將更加令人印象深刻。算法在學(xué)習(xí)識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,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間才能產(chǎn)生真正獨特的想法;當(dāng)?shù)谝粋€一致的創(chuàng)造性寫作算法出現(xiàn)(它們幾乎肯定很快就會出現(xiàn)),它們可能會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,而不是想出新點子。
人類情感與主觀視角
阻礙人工智能編寫算法的一個重要障礙是找到一種獲取人類情感、觀點和主觀經(jīng)驗的方法。有一些理由相信這是可以實現(xiàn)的;例如,一些為企業(yè)開發(fā)的聊天機器人能夠根據(jù)互動的詞匯和語調(diào)來檢測人類情緒的變化。其他聊天機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有缺點,因為它們無法復(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。