在过去的几年中，机器学习（ML）和人工智能（AI）专家研究了可以以以前认为只能由人类写的方式编写文章和其他类型内容的算法。随着这些技术的进步，我们正在逐渐进入一个机器可以为人类更好地编写内容的时代。
 

 
但是，我们比拥有比人类更好的机器作家还有多近？那未来会是什么样子？
 
人工智能写作的主要挑战
 
让我们从AI的一些局限开始。机器学习和AI在少数几个不同的应用程序中都非常出色，但是存在严峻的挑战，无法在更广泛的环境中使用它们。
 
关于写作，AI开发人员面临着几个不同的挑战：
 
自然语言处理。 AI写作要克服的最大障碍之一是自然语言处理（NLP）。近年来，我们发现NLP在各种应用中的功能都在爆炸式增长，最明显的是数字助理的兴起。由于自然语言的识别，Siri和Alexa等助手变得非常擅长于学会“理解”基本的人类语音，即使是对话式的。一些助手甚至和人类语音识别器一样好。但是，学会识别人的命令和尝试编写人的语言是两个完全不同的任务，训练算法以一种易于理解的方式写作非常困难。这是自然语言处理消除了传统的SEO链接构建的方式之一。
 
信息处理。在AI编写算法可以针对特定主题撰写文章之前，它必须以某种方式“理解”该主题。并没有自觉的学习或理解，但是算法必须寻找，消化，分析和重新处理来自其他来源的信息，以便编写准确的材料。在某些情况下，这是微不足道的。算法可以轻松地查询当前股价并进行报告。在其他情况下，这几乎是不可能的；算法无法判断粒状视频的事件。
 
创意。人类写作的许多形式取决于创造力。作家必须提出独特的想法或独特的角度，并以引人注目的方式向观众展示它们。产生新颖想法的人类创造力的火花尚未以任何形式的机器形式复制。尚不确定程序员如何去尝试复制人类思维的这一特征。
 
声音和主观吸引力。我们发现书籍，文章和其他形式的内容由于各种原因而具有吸引力，包括作家的声音和内容的整体主观吸引力。这对于行销行业中从小说写作到文案写作的一切都很重要。虽然可能容易训练算法来收集和重写某些类型的信息，但是它们可能很难弄清楚如何以主观上吸引人的方式来构架信息。
 
意见和经验。有些文章取决于意见的表达方式，尤其是在诸如政治报道或建议文章之类的背景下。由于人类的经验，其他人则具有独特的见解；作者经历了一些亲身经历，为他们提供了无法以其他方式收集的信息。算法将很难发明出新的人类经验和观点，而这些经验和观点似乎是现实的。他们只能模仿已经呈现的内容。
 
人工智能在哪里
有所有这些缺点，人工智能在哪些方面表现出色？
 
AI非常适合可预测，可重复和客观可衡量的任务。在这些情况下，AI算法可以重复执行给定的任务或快速地解决难以解决的简单问题，而且规模是人类无法实现的。在写作的背景下，这意味着对于AI算法而言，可预测的公式化写作非常容易，并且使用这种算法可以比使用人类作家更快地编写数千次此类文章。
 
人工智能的另一个关键优势是它具有学习和适应能力，可以在写作时将其推向新的领域。随着时间的流逝，可以训练算法以基于许多不同的因素来评估其输出的质量。只要有足够的时间和资源，算法就可以学习编写更复杂，可以说是有创意的作品。
 
AI写作的现状
AI算法已经在努力产生内容。您可能已经读过许多由算法编写的文章，甚至没有意识到。几年来，主要新闻媒体都依靠后台运行的算法来创建旨在进行简单报道的文章；例如，算法经常用于报告体育比赛或股市波动的更新。

一些算法试图进一步发展，从而限制了计算机可以做什么的极限。例如，一些程序员创造了旨在复制著名作家和诗人的形式和写作风格的算法，从而创造了难以与原始人类著作区分开的全新作品。当然，这些高级算法仍处于实验阶段，尚未得到广泛使用甚至一致的结果。
 
在线文章和搜索引擎优化（SEO）
在线营销和搜索引擎优化（SEO）领域是基于AI的写作中最有发展前景的领域之一。由于内容营销能够同时在许多不同的渠道上产生流量，因此它已成为世界上最受欢迎的营销策略之一。最好的内容通常需要人类的创造力，见解和情感（人工智能目前无法模仿的东西），但不久的将来，大量已发布的在线内容可能会由机器来编写。
 
当然，即使是低级的内容营销饲料也仍然比体育或股票报道更为复杂。开发能够在可理解性和风格方面与人类作家匹敌的程序需要时间。
 
书籍和创意作品
当AI算法在创意写作，短篇小说，小说和诗歌等领域取得突破时，将会给人留下深刻的印象。算法在学习识别语音方面已经非常熟练，一些特殊算法在识别语音模式方面也很擅长，包括本地方言和样式。当这些算法足够先进时，它们可能能够准确一致地复制著名作者的样式，甚至可能将不同样式混合在一起，就像Deepfakes可以令人信服地在录制的视频中伪造特定人的存在一样。 。
 
不过，算法还需要一段时间才能产生出真正独特的想法。当第一个一致的创意写作算法问世（并且几乎肯定会很快出现）时，他们可能会专注于使从以前成功的作品库中产生的想法变幻莫测。换句话说，他们会模仿现有的好点子，胜过提出新的点子。
 
人类情感与主观视角
阻碍AI编写算法发展的主要障碍之一就是寻找一种途径来获得人类情感，观点和主观体验的力量。有一些理由认为这是可以实现的。例如，一些为企业开发的聊天机器人能够根据交互的词汇和语气来检测人类情绪的变化。其他聊天机器人是出于治疗目的而开发的，可以有效地模仿某些人类的情感。将这些概念更好地集成到编写算法中只是时间问题。
 
人工智能的持续发展
很难说出基于人工智能的写作的未来走向。目前，在给定的主题足够简单且易于理解的情况下，算法能够撰写与人类写作工作无二致的文章。在不久的将来，可以利用算法来提高在线营销，新闻学甚至创意写作的水平。但是，在可预见的将来，基于AI的书写算法仍会存在缺点，原因是它们无法复制人类的情感，处理复杂主题的能力有限以及缺乏“自然”的创造力。