AI代替人类的创作力？

[破茧边缘]

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。