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AI+寫作讓編輯下崗？現階段只是“不懂裝懂”( 二 )

孤島


林貞妤表示 ， 要讓AI學會寫作 ， 必須要鎖定某個特定應用目標 ， 進行大量資料搜集和模型訓練；訓練范圍拉得越大 ， 則訓練的成效與精確度往往會越差 。 “因此 ， 目前AI技術只能在風格類似、詞匯量使用范圍較小的領域完成文本生成 ， 比如天氣預報、財經新聞等內容 ， AI可以很好地輸出相關報道和消息 。 但對于那些風格具有創新要求、情感描述豐富的文章 ， AI就無能為力了 。 ”
待進步：現階段只是“不懂裝懂”
“現階段 ， 我們使用較多的還是NLG（自然語言生成）技術 ， 以該平臺人工智能系統為例 ， 它套用了大量數據積累下來的模板 ， 而且最終還需要人工參與對其進行校正 。 ”清華大學蘇研院大數據中心主任林輝告訴科技日報采訪人員 。
更重要的是 ， 人工智能現階段只是“不懂裝懂” 。 “這和我們的語音處理方式一樣 ， 機器通過大數據分析 ， 學會了某些詞匯、字句可以連在一起使用 ， 人工智能寫作出來的內容 ， 只是讓人看上去認為機器已經了解了其中的含義 ， 但事實上機器并不知道 。 ”林輝說 。 舉例來說 ， 就像2013年上映的人工智能科幻電影《Her》一樣 ， 當女主角說出“我愛你”的時候 ， 她只是發出了音節 ， 卻完全理解不了背后的情感 。
【AI 寫作讓編輯下崗？現階段只是“不懂裝懂”】林輝介紹 ， 受技術的限制 ， 當下的人工智能 寫作整體還比較初級 ， 一方面需要人力的參與；另一方面 ， 機器在自然語言處理、理解方面都還存在著障礙 。 從目前來看 ， AI寫作的主要目的也并非是替代人力 ， 而是作為人的助手 ， 協助人們處理一些繁瑣、重復的勞動 。 有新聞學系教授也撰文表示 ， 被人工智能取代的將是有明確規則的智力勞動 ， 但在新聞領域 ， 深度報道、新聞評論等需要創造性思維的部分 ， 將是人類進一步深耕的領域 ， 這是機器所無法取代的 。

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