林贞妤表示 ， 要让AI学会写作 ， 必须要锁定某个特定应用目标 ， 进行大量资料搜集和模型训练；训练范围拉得越大 ， 则训练的成效与精确度往往会越差 。 “因此 ， 目前AI技术只能在风格类似、词汇量使用范围较小的领域完成文本生成 ， 比如天气预报、财经新闻等内容 ， AI可以很好地输出相关报道和消息 。 但对于那些风格具有创新要求、情感描述丰富的文章 ， AI就无能为力了 。 ”
待进步：现阶段只是“不懂装懂”
“现阶段 ， 我们使用较多的还是NLG(自然语言生成)技术 ， 以该平台人工智能系统为例 ， 它套用了大量数据积累下来的模板 ， 而且最终还需要人工参与对其进行校正 。 ”清华大学苏研院大数据中心主任林辉告诉科技日报采访人员 。
更重要的是 ， 人工智能现阶段只是“不懂装懂” 。 “这和我们的语音处理方式一样 ， 机器通过大数据分析 ， 学会了某些词汇、字句可以连在一起使用 ， 人工智能写作出来的内容 ， 只是让人看上去认为机器已经了解了其中的含义 ， 但事实上机器并不知道 。 ”林辉说 。 举例来说 ， 就像2013年上映的人工智能科幻电影《Her》一样 ， 当女主角说出“我爱你”的时候 ， 她只是发出了音节 ， 却完全理解不了背后的情感 。
【和人类PK写作？AI“道行”还不够】林辉介绍 ， 受技术的限制 ， 当下的人工智能 写作整体还比较初级 ， 一方面需要人力的参与；另一方面 ， 机器在自然语言处理、理解方面都还存在着障碍 。 从目前来看 ， AI写作的主要目的也并非是替代人力 ， 而是作为人的助手 ， 协助人们处理一些繁琐、重复的劳动 。 有新闻学系教授也撰文表示 ， 被人工智能取代的将是有明确规则的智力劳动 ， 但在新闻领域 ， 深度报道、新闻评论等需要创造性思维的部分 ， 将是人类进一步深耕的领域 ， 这是机器所无法取代的 。 采访人员 杨仑
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