来源丨Forbes
编译丨科技行者
能够创作内容的人工智能是一种过度炒作吗？还是所有的作家最终都将被机器人取代？企业并不一定需要更多的内容，但他们需要的是更好的内容。
在很多企业的简化内容营销和管理工作中，人工智能发挥了很大的作用。你可以在几分钟内完成内容的搜索、准备、编辑和发布，如果没有人工智能的帮助，这些工作可能要花费几天甚至几周的时间。
问题在于，尽管人工智能可以自动完成非常耗时的发布任务，并且帮助预测人们想要阅读的内容，但它仍然无法很好地完成写作至少到目前为止，还不行。
今天，人工智能仍然非常依赖将概念或者事实串联起来，形成一些半连贯的大杂烩，但是它无法完成能够让客户注意或者经得起推敲的措辞或者其他的无形因素。
目前，内容创造领域的人工智能的底层技术包括微软的图灵自然语言生成（Turing Natural Language Generation ，T-NLG）工具拥有 170 亿个参数，以及OpenAI 的生成式预训练 Transformer 3 技术（GPT-3）它拥有1750 亿个机器学习参数。
2020 年 9 月，微软宣布该公司已经获得 GPT-3 技术的“独家”使用许可，这一线索表明了这个快速发展的行业的前进方向。
在这次采访中，Wordable公司的首席执行官及Codeless公司的创始人Brad Smith描述了人工智能目前在内容创建方面的局限性，他向我们介绍了如何最好地利用它的功能，并且展望了在不远的未来的发展方向。
今天，在内容方面最关键的问题是“垃圾进，垃圾出”。
Smith表示，目前，人工智能最大的问题是它过度依赖范式，以及当你提到某些主题的时候，某些单词或短语相邻出现的可能性。
他解释说：“这意味着目前，AI只能通过基于事实的、基于信息的内容，但即便如此，也很难真正理解自己所说的任何内容。它只是利用在某些主题下已经存在的内容，然后玩一场机械战警版本的文字游戏 Mad Libs。”
人工智能无法将长而有说服力的文字串联到一起。
Smith表示：“大多数好的内容都是建立在自身基础之上。”他表示：“所以你可以在第一部分为一个论点奠定基础，然后到了第四个部分或者段落的时候，再回来在此基础上为读者进一步阐述。”
Smith表示，人工智能的麻烦在于，它无法以这种方式自我引用。“它对于一些主题的了解完全是支离破碎的，所以它无法穿针引线地将它们连在一起，而你的读者想看的却是连接有序的内容。”
Smith表示，仅仅是这两个问题就将人工智能的用途完全排除在大量在线内容的创建之外。
人工智能不能制作音频或视频
他还指出，人工智能不能制作音频或者视频，也无法为这种类型的媒体编写脚本，Smith表示：“这是未来几十年里，绝大部分人消费数字媒体的方式，但这完全是另一个话题了。”
人工智能无法实现主观
绝大多数的在线内容并不是客观的，而是主观的。对各种选择进行比较，或者提出一些建议，每种建议都会有自己的优点和缺点。
“除非人工智能基本上是机械地抄袭这个主题之下的其他内容，否则它无法用这种方式对各种选择进行比较，也无法提供额外的外展内容来说明为什么某种论调可能合法或者不合法。”
人工智能无法处理情感
人工智能无法处理情感，例如风格、行话、圈内笑话、元参考、轶事或者讲故事。“所有这些都是能够吸引人停下脚步的东西，让他们将注意力集中到正在阅读的内容上，并且想要继续阅读完。归根结底，人们仍然是情绪化的动物，他们的大脑数百年来一直是感情用事，常常会用感觉说服自己做出合乎情理的决策，而不是反过来。”
人工智能可以在内容创建的什么部分提供帮助？答案是研究和准备
鉴于大多数长篇内容（1,000至2,000 字）平均需要花费4到5个小时来编写，其中可能有一半的时间要用于研究和准备，Smith 表示人工智能在这两个环节可以提供巨大的帮助。
“人工智能及其底层的内容技术可以帮助大大缩短这一过程，可以在几秒钟而不是几个小时之内提供关于文章看起来是什么样子或者应该提及那些子话题方面的建议。”
模式匹配非常适用于SEO
虽然模式匹配能够创建“机械战警版本的Mad Libs式”的内容，但是Smith认为，严重依赖模式匹配的人工智能研究可以帮助构建强大的SEO内容。
“像谷歌这样的搜索引擎只是为了帮助搜索者找到他们查询的答案。为此，他们展示的许多内容往往相当公式化，排在前 10位的结果可能都提到了某些子主题、语义思想，以及他们正在询问的问题。”
初稿在特定情况下
Smith解释说，在一些非常具体的情况下，人工智能可能能够提供简短的、基于事实的基本内容，这些内容对于初稿来说是可以通过的。“再说一次，你仍然会需要作家和编辑对其进行实际审查、润色、编辑或补充。同样需要再强调一遍的是，这可能会为你节省大量时间和金钱，特别是如果你可以与人工智能合作，在人工智能尝试写作之前，先对它的大纲进行审查或者人工批准，那就更能够节省时间和金钱了。”
因此，虽然机器人可能无法很快取代作家，但用于内容创作的人工智能技术正在迅速发展。鉴于 GPT-3 推出仅比 T-NLG 晚几个月，但容量却达到了后者的 10 倍，看看接下来会发生什么将会很有趣。在一次有80名受试者参与的初步测试中，受试者被要求区分人类和人工智能创作的短篇小说，受试者们区分的正确率只有48%。
Smith的主要建议是：在为内容使用底层技术时，确保在流程中的每一个阶段都要保持人类的参与。
“当然，你仍然需要专家和人类来审查、过滤、调整内容，甚至是扔掉一些东西，以确保它是合法的。尽管如此，如果使用得当，人工智能可能会节省大量时间，并且无疑将在未来的内容创作中发挥重要的作用。”
