AI代替人类的创作力?
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AI人工智能的发展逐渐让人们对未来有了更多元化的想象,尤其当AI进入极富创意化的领域时,那么AI是否能带给人们不同于以往的内容?
AI创作也就是机器人写作,这是一种拟人化的说法,实质上是指通过一定的计算机程序,对输入的信息进行自动化的分析、处理和加工,从而生成一篇较为完整的文章。总的来说,今天流行的AI续写,其实已经算是比较成熟的能力。
随着人工智能技术的快速发展,自然语言生成(natural language generation, NLG)技术在世界范围内得到广泛的应用。《纽约时报》和美联社等新闻机构都曾采用NLG技术来撰写新闻报道;仅在2014年,技术公司Automated Insights就实现了以每秒超过2000篇的速度生成新闻报道,全年发布新闻共计10亿多篇。
今年以来,由AI续写故事作为文本的视频在B站悄然流行开来,一些UP主利用市面上的AI创作应用续写人们熟知的文学作品,再将新的作品以人声演绎,配上BGM后制成视频。
经过AI的一顿操作,名著成了爆款爽文,前有诸葛亮开战斗机,后有庄子研究“三体”,各种平行世界信手拈来,AI一本正经胡说八道的本事,比过去的地摊文学还强。
其实,对于相关工具的使用者而言,用AI进行创作并没有技术门槛:只需输入文学作品的某些片段,AI创作机器就会根据给定文字的内容与风格对故事进行续写,这些经过AI二次创作的故事,往往情节曲折离奇,与原作的走向大相径庭,这种内容因为反常规和新鲜感而受到一些网民的追捧。
不过话说回来,艺术创作这种高度创意化、个性化的工作,原本被视为“人类的最后一片净土”,是理论上最不可能被人工智能取代的工作之一,可如今人工智能技术的发展却为艺术创作开辟了一条新的捷径。
AI写作背后的原理非常复杂,其核心是自然语言处理(natural language processing, NLP)技术,同时涉及到数据挖掘、机器学习、知识图谱等多项人工智能技术。自然语言处理是指让机器拥有理解并解释人类语言的能力,目标是让机器在理解语言上像人类一样智能,最终弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。
自然语言处理(NLP)涉及两个流程,分别是自然语言理解(natural language understanding,NLU)和自然语言生成(NLG)。市面上的写稿机器人大都是NLG系统,目前主要有模板式、抽取式和生成式这三种技术方向。
模板式写稿机器人主要通过优化算法,在预先存储的大量写作模板中,选择与给定材料相匹配的模板,将信息加以组合生成文本,是目前应用最成熟、实现最容易的一种机器写作方法。
抽取式机器人会对文本进行语义分析,识别冗余信息,抽取重要内容,通过摘录或概括的方法压缩文本,形成对于既定文字的摘要,再加以计算确保文摘的连续性,这种技术广泛应用于新闻内容概括和文摘生成。
生成式NLG主要通过深度学习和增强学习技术实现,机器通过大量的文学作品样本进行训练,学习各类写作风格、建立写作模型,再根据输入的文字片段获知任务需求,预测并生成与需求相匹配的文稿,进行输出。
从现阶段来看,模板式和抽取式写稿机器人的技术已经趋于成熟,在市场上得到了广泛的应用;生成式NLG技术更加智能,也是当前NLG技术中更为高级的目标,OpenAI等研究机构在这方面做出了尝试,并在市场上得到了应用。
AI为内容创作提供了一种更加轻松、便利的可能性,但在一些别有用心的人眼中,AI成为了助长抄袭的洗稿工具:输入一段语句,AI就会对语言结构进行重组,对关键词加以替换,从而在短时间内复制网络爆文……技术虽为中立,但不良的使用意图让技术成为了帮凶。
自AI诞生之日起,有关于AI取代人工的忧虑便不绝于耳。显然,由AI续写的故事虽然有点扯,但终究还是能满足一部分人的内容消费需求,甚至有走红的潜质。至于智能机器与内容创作者的关系,终归还是会走向人机协作、共生共进,而不是相互取代、零和博弈。
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