在過去的幾年里,機器學習(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為人類完全可以寫的方式撰寫文章和其他類型的內容。
前段時間,一位學生用編程語言讓電腦寫了一篇文章在外網火了,網友都看不出來那篇文章出自AI之手。隨著這些技術越來越先進,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容。
但是,我們離擁有比人類更好的機器編寫器還有多遠?那未來會是什么樣子呢?
人工智能寫作面臨的主要挑戰
讓我們從人工智能的一些局限性開始。機器學習和人工智能在少數幾個不同的應用程序上都非常出色,但是有一些關鍵的挑戰阻礙了它們在更廣泛的環境中的應用。
在寫作方面,人工智能開發者面臨著幾個不同的挑戰:
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,在各種應用程序中,NLP的功能出現了爆炸式增長,其中最明顯的就是數字助理的興起。多虧了自然語言識別,Siri和Alexa這樣的助手已經非常擅長學習“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,學習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,而且訓練一個算法以一種可理解的方式編寫是非常困難的。這是傳統的SEO鏈接構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。沒有有意識的學習或理解正在進行,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。
創意。人類寫作的許多形式都依賴于創造力;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給觀眾。人類創造力的火花產生了新奇的想法,但還沒有被任何一種機器形式復制。一個程序員如何嘗試復制人類思維的這一特性是不確定的。
聲音和主觀訴求。我們發現書籍、文章和其他形式的內容吸引人的原因多種多樣,包括作者的聲音和內容的整體主觀吸引力。這對市場營銷行業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建信息。
意見和經驗。有些文章依賴于觀點的表達,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驗而被賦予了獨特的視角;作者經歷了一些個人經歷,這些經歷給了他們無法用另一種方式收集到的信息。算法很難創造出看起來很現實的新的人類經驗和觀點;它們只能模仿已經呈現的內容。
人工智能的優勢
相較于存在的這些缺點,那么人工智能在哪里表現出色呢?
人工智能對于可預測、可重復和客觀可測量的任務特別有用。在這種情況下,人工智能算法可以以人類無法達到的規模,以驚人的速度重復給定的任務或解決簡單的問題。在寫作方面,這意味著可預測的、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鍵優勢是它的學習和適應能力,這將使它在寫作時進入一個新的領域;隨著時間的推移,可以訓練算法來根據許多不同的因素來評估其輸出的質量。如果有足夠的時間和資源,算法可以學會寫更復雜的,可以說是創造性的作品。
人工智能寫作的現狀
人工智能算法已經在努力制作內容。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,各大新聞機構一直依賴于在后臺工作的算法來制作專為簡單報道而設計的文章;例如,算法經常用于報道體育比賽或股市波動的最新情況。
有些算法試圖更進一步,把機器的能力推向極限。例如,一些程序員創造了一些算法,旨在復制著名作家和詩人的形式和寫作風格,創造出與人類原創作品難以區分的全新作品。當然,這些先進的算法仍處于實驗階段,尚未看到廣泛使用甚至一致的結果。
在線文章和搜索引擎優化(SEO)
在線營銷和搜索引擎優化(SEO)是人工智能寫作領域中最有希望發展的領域之一。內容營銷已經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生流量。雖然最好的內容通常需要人類的創造力、觀點和情感,但人工智能目前無法模仿的大量已發布的在線內容在不久的將來可以由機器編寫。
當然,即使是低層次的內容營銷素材也比報道體育或股票更為復雜;要開發出在可理解性和風格上能夠與人類作家相媲美的節目還需要時間。
書籍和創意作品
當人工智能算法在創造性寫作、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。算法在學習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,包括當地方言和語體。當這些算法足夠先進時,它們可能能夠準確而一致地復制著名作家的風格,甚至可能將不同的風格混合在一起,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生真正獨特的想法;當第一個一致的創造性寫作算法出現(它們幾乎肯定很快就會出現),它們可能會專注于從先前成功的作品中產生的創意。換句話說,他們更善于模仿現有的好主意,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、觀點和主觀經驗的方法。有一些理由相信這是可以實現的;例如,一些為企業開發的聊天機器人能夠根據互動的詞匯和語調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,算法能夠寫出與人類寫作無法區分的文章。在不久的將來,算法可能被用于在線營銷、新聞業,甚至是創造性寫作的進步。然而,在可預見的未來,基于人工智能的寫作算法仍然會有缺點,因為它們無法復制人類的情感,處理復雜主題的能力有限,缺乏“自然”的創造力。
責編AJX
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