人工智能如何產生書面材料？ 人工智能寫作軟件使用自然語言處理來根據人類的寫作方式創建內容。 IBM 博主 Eda Kavlakoglu 解釋了 NLP 的工作原理。 NLP 結合了多個知識領域——語言學、數據科學、計算機科學和人工智能。
NLP 源自計算語言學，旨在理解人類語言的結構和意義。 基於這些積累的知識，人工智能可以執行諸如自動更正文本、為虛擬助手提供支持、操作聊天機器人以及使用過濾器組織電子郵件等功能。 NLP 涉及兩個組成部分：自然語言理解和自然語言生成。
自然語言理解
NLU 涉及分析任何給定文本中的語義和句法。 語義學側重於意義和解釋，而句法是指語法和單詞排列。 語義可以包含表示，這是單詞的標准定義。 然而，它也包括內涵，對這些詞的解釋。 語法因語言和方言而異。
NLU 是 AI 內容生成的第一個關鍵步驟。 在你有輸出之前，你必須有輸入。 這意味著收集數據——在這種情況下，是以前編寫的內容。 根據人工智能的不同，這個數據挖掘過程可能包括從關於虛擬助手的有線博客文章到關於醫學成像技術中人工智能的詳細研究報告的所有內容。
人工智能必須足夠複雜，才能理解人類語言在表達想法時的變化。 例如，它需要知道南美英語中的“我以前告訴過你”與其他形式的美式英語中的“我以前告訴過你”的含義相同。
自然語言生成
一旦你從自然語言理解中獲得了足夠的輸入，你最終可以得到一些輸出。 自然語言生成使用在 NLU 期間收集和處理的數據創建所述輸出。 使用它學到的語義、句法、詞典和單詞關係，AI 寫作軟件使用 NLG 來選擇單詞、構建短語和組合句子。
每個人工智能寫作軟件的工作方式都不同。 也就是說，大多數都遵循類似的過程或算法。 TechTarget 分解了 AI 內容生成程序使用的六個階段：
內容分析： 過濾數據以確定輸出內容 數據分析： 解碼數據、了解其上下文並找到模式文檔結構： 創建文檔計劃和敘述結構句子創建： 生成短語和句子以傳達所需的信息和信息語法結構： 分析句子並用正確的語法和自然的語言重寫它們內容輸出： 以所需格式輸出最終內容AI內容寫作的優勢是什麼？
對於人類來說，寫作過程包括幾個步驟：思考一個主題，選擇要表達的關鍵點，然後將這些想法轉化為文本。 我們還可以研究以找到支持我們主張的事實。 我們中的一些人創建文檔大綱來幫助結構，然後按照這些大綱編寫內容。 在出版之前，我們會進行修改和編輯以提高我們書面作品的質量。
計算機和人工智能可以比人類更快地執行許多任務，包括生成文本。 自然語言處理使這成為可能。 根據所需內容的類型，人工智能作者可以在短時間內創建大量內容。 人工智能輔助作家可以有效地傳達或總結現有信息。
人工智能寫作的局限性是什麼？ 人工智能輔助作家可以在幾個方面勝過人類作家。 假設軟件已經從已經遵循語法、句法、語義和拼寫約定的內容中學習。 在這些參數範圍內，人工智能寫作軟件可以生成無錯誤的文本。 但是，該內容僅與 AI 使用的數據模型一樣好。 考慮到這一點，讓我們看看 AI 生成內容的其他顯著限制。
它仍然需要人情味
AI 編寫的文本在表面上看起來完美無瑕。 然而，仍然可能缺少許多人為因素。 AI 不是人類，因此您可能找不到使人類語言成為現實的重要細節：隱喻、類比、文化背景、幽默、同理心和豐富的情感。 人類仍然必須審查和修改任何 AI 生成的文本以包含這些細節。
它的應用是有限的 雖然 AI 編寫軟件的功能令人難以置信，但您不能將它用於所有事情。 人工智能最擅長生成短文本——大約 200 字或更少。 超出該限制，人工智能編寫的文本可能包含錯誤或難以理解的內容。 它也可能變得重複或單調。 還有一個風險是想法不會從一個部分清晰地流動到下一個部分。 您可能需要在發布前調整最終文本或重寫其中的部分內容。
它缺乏人類知識和專業知識 人工智能可以比人類更快地學習和吸收更多信息。 雖然這在許多情況下都令人震驚和有用，但它並不會自動使 AI 內容編寫者比人類更好。 如果您需要技術手冊或研究報告等材料，人工智能可能無法勝任這項任務。 同樣，您在想法的邏輯流動和低質量內容的風險方面存在潛在問題。
人工智能可能會與利基受眾的內容作鬥爭
人類作家可以做人工智能作家做不到的另一件事：改變他們的風格和語氣以適應觀眾。 人工智能生成的寫作有時聽起來很正式，甚至有點生硬。 如果您的博客擁有小眾受眾（例如 PvP 遊戲玩家），您需要吸引他們的內容。如果做得好，俚語和方言可以幫助您更好地與受眾建立聯繫。 人工智能內容作家可以製作這樣的內容嗎？ 可能不會。
內容質量可能不一致 有時，試驗人工智能的寫作能力會產生有趣或意想不到的結果。 一個例子是“Sunspring”，一部由名叫本傑明的人工智能編寫的科幻短片。 Ars Technica 首次亮相這部電影，拍攝的劇本包括奇怪的舞台指導，例如“站在星星上，坐在地板上”。 像這樣的文本在一種情況下是獨特的詩意語言，但在另一種情況下卻完全令人困惑。 隨著 AI 語言生成背後的機制需要更多的開發和改進，它還遠未準備好生成專門的內容。
真實性問題
隨著數字技術每年的擴展，新的道德問題出現了。 人工智能和機器學習使深度偽造等內容成為可能。 這些引發了人們對隱私、新聞誠信以及對民主社會的影響的擔憂。
賓夕法尼亞州立大學的研究人員測試了檢測 AI 書寫文本的方法。 與此同時，關於這些內容的性質的爭論仍在繼續。 它是創造行為的結果，還是複雜模仿的產物？ 此類問題涉及有關感知和人格的主要問題。 同時，您的內容必須與觀眾建立信任。 只有人類作家才能創建博客文章、產品描述、文章和其他類型的內容來實現這一目標。
最終判決 人工智能在過去十年中取得了長足的發展。 人工智能的機制無疑是複雜而強大的。 然而，人類作家具有人工智能輔助作家仍然缺乏的許多優勢：創造力、理解力、語言能力以及傳達意義、感覺和影響的能力。
情感、同理心、人際交往維度和專業知識對於與觀眾建立聯繫至關重要。 最終，人工智能寫作無法複製這些品質。 它們對於創建能夠吸引人們注意力、在情感上打動他們並鼓勵參與的內容都至關重要。 通過與 BKA Content 合作，您將受益於每天創作高質量內容的熟練作家。 了解 BKA Content 的博客寫作服務如何幫助您的企業實現其目標。
