人工智能如何产生书面材料？ 人工智能写作软件使用自然语言处理来根据人类的写作方式创建内容。 IBM 博主 Eda Kavlakoglu 解释了 NLP 的工作原理。 NLP 结合了多个知识领域——语言学、数据科学、计算机科学和人工智能。
NLP 源自计算语言学，旨在理解人类语言的结构和意义。 基于这些积累的知识，人工智能可以执行诸如自动更正文本、为虚拟助手提供支持、操作聊天机器人以及使用过滤器组织电子邮件等功能。 NLP 涉及两个组成部分：自然语言理解和自然语言生成。
自然语言理解
NLU 涉及分析任何给定文本中的语义和句法。 语义学侧重于意义和解释，而句法是指语法和单词排列。 语义可以包含表示，这是单词的标准定义。 然而，它也包括内涵，对这些词的解释。 语法因语言和方言而异。
NLU 是 AI 内容生成的第一个关键步骤。 在你有输出之前，你必须有输入。 这意味着收集数据——在这种情况下，是以前编写的内容。 根据人工智能的不同，这个数据挖掘过程可能包括从关于虚拟助手的有线博客文章到关于医学成像技术中人工智能的详细研究报告的所有内容。
人工智能必须足够复杂，才能理解人类语言在表达想法时的变化。 例如，它需要知道南美英语中的“我以前告诉过你”与其他形式的美式英语中的“我以前告诉过你”的含义相同。
自然语言生成
一旦你从自然语言理解中获得了足够的输入，你最终可以得到一些输出。 自然语言生成使用在 NLU 期间收集和处理的数据创建所述输出。 使用它学到的语义、句法、词典和单词关系，AI 写作软件使用 NLG 来选择单词、构建短语和组合句子。
每个人工智能写作软件的工作方式都不同。 也就是说，大多数都遵循类似的过程或算法。 TechTarget 分解了 AI 内容生成程序使用的六个阶段：
内容分析： 过滤数据以确定输出内容 数据分析： 解码数据、了解其上下文并找到模式文档结构： 创建文档计划和叙述结构句子创建： 生成短语和句子以传达所需的信息和信息语法结构： 分析句子并用正确的语法和自然的语言重写它们内容输出： 以所需格式输出最终内容AI内容写作的优势是什么？
对于人类来说，写作过程包括几个步骤：思考一个主题，选择要表达的关键点，然后将这些想法转化为文本。 我们还可以研究以找到支持我们主张的事实。 我们中的一些人创建文档大纲来帮助结构，然后按照这些大纲编写内容。 在出版之前，我们会进行修改和编辑以提高我们书面作品的质量。
计算机和人工智能可以比人类更快地执行许多任务，包括生成文本。 自然语言处理使这成为可能。 根据所需内容的类型，人工智能作者可以在短时间内创建大量内容。 人工智能辅助作家可以有效地传达或总结现有信息。
人工智能写作的局限性是什么？ 人工智能辅助作家可以在几个方面胜过人类作家。 假设软件已经从已经遵循语法、句法、语义和拼写约定的内容中学习。 在这些参数范围内，人工智能写作软件可以生成无错误的文本。 但是，该内容仅与 AI 使用的数据模型一样好。 考虑到这一点，让我们看看 AI 生成内容的其他显着限制。
它仍然需要人情味
AI 编写的文本在表面上看起来完美无瑕。 然而，仍然可能缺少许多人为因素。 AI 不是人类，因此您可能找不到使人类语言成为现实的重要细节：隐喻、类比、文化背景、幽默、同理心和丰富的情感。 人类仍然必须审查和修改任何 AI 生成的文本以包含这些细节。
它的应用是有限的 虽然 AI 编写软件的功能令人难以置信，但您不能将它用于所有事情。 人工智能最擅长生成短文本——大约 200 字或更少。 超出该限制，人工智能编写的文本可能包含错误或难以理解的内容。 它也可能变得重复或单调。 还有一个风险是想法不会从一个部分清晰地流动到下一个部分。 您可能需要在发布前调整最终文本或重写其中的部分内容。
它缺乏人类知识和专业知识 人工智能可以比人类更快地学习和吸收更多信息。 虽然这在许多情况下都令人震惊和有用，但它并不会自动使 AI 内容编写者比人类更好。 如果您需要技术手册或研究报告等材料，人工智能可能无法胜任这项任务。 同样，您在想法的逻辑流动和低质量内容的风险方面存在潜在问题。
人工智能可能会与利基受众的内容作斗争
人类作家可以做人工智能作家做不到的另一件事：改变他们的风格和语气以适应观众。 人工智能生成的写作有时听起来很正式，甚至有点生硬。 如果您的博客拥有小众受众（例如 PvP 游戏玩家），您需要吸引他们的内容。如果做得好，俚语和方言可以帮助您更好地与受众建立联系。 人工智能内容作家可以制作这样的内容吗？ 可能不会。
内容质量可能不一致 有时，试验人工智能的写作能力会产生有趣或意想不到的结果。 一个例子是“Sunspring”，一部由名叫本杰明的人工智能编写的科幻短片。 Ars Technica 首次亮相这部电影，拍摄的剧本包括奇怪的舞台指导，例如“站在星星上，坐在地板上”。 像这样的文本在一种情况下是独特的诗意语言，但在另一种情况下却完全令人困惑。 随着 AI 语言生成背后的机制需要更多的开发和改进，它还远未准备好生成专门的内容。
真实性问题
随着数字技术每年的扩展，新的道德问题出现了。 人工智能和机器学习使深度伪造等内容成为可能。 这些引发了人们对隐私、新闻诚信以及对民主社会的影响的担忧。
宾夕法尼亚州立大学的研究人员测试了检测 AI 书写文本的方法。 与此同时，关于这些内容的性质的争论仍在继续。 它是创造行为的结果，还是复杂模仿的产物？ 此类问题涉及有关感知和人格的主要问题。 同时，您的内容必须与观众建立信任。 只有人类作家才能创建博客文章、产品描述、文章和其他类型的内容来实现这一目标。
最终判决 人工智能在过去十年中取得了长足的发展。 人工智能的机制无疑是复杂而强大的。 然而，人类作家具有人工智能辅助作家仍然缺乏的许多优势：创造力、理解力、语言能力以及传达意义、感觉和影响的能力。
情感、同理心、人际交往维度和专业知识对于与观众建立联系至关重要。 最终，人工智能写作无法复制这些品质。 它们对于创建能够吸引人们注意力、在情感上打动他们并鼓励参与的内容都至关重要。 通过与 BKA Content 合作，您将受益于每天创作高质量内容的熟练作家。 了解 BKA Content 的博客写作服务如何帮助您的企业实现其目标。
