AI写作，你所不知道的机器人写作

讲起AI散文音乐创作，可能很多人都听说过，之前的谷歌“JAXP”作诗也应该都有梦境。但是晓得此项技术发展的如何了吗？责任编辑译者从AI散文音乐创作的现况起程，对AI散文音乐创作优劣和其市场前景进行了分析，与大家撷取。

五一幼儿期间，百度联手TFBOYS推出了AI百变：当使用者选择关键字后，可以输出个人的英文名字/绰号，然后AI能够手动聚合原曲，之后会有一个弦乐与TFBOYS来与此同时献唱这首曲目，与此同时还会配以嘹亮的MV。由于你的英文名字也会出现在一曲中，所以会给使用者一类商业机构订做的感觉。

不过本次只能称得上AI应用领域的一次入局，因为百度得出的关键字是非常有限的，而且完全相同关键字间聚合的原曲、曲目通常只有三四个版，很明显能窥见预先录制的伤痕。那么现阶段AI音乐创作到底到什么程度了呢？

一、AI散文音乐创作的应用领域现况

文本是他们最常见来relatives、抒发感情和立场的文本，商业机构意味深长研磨的宣传语、每星期海量数据的新闻报道本版、抒发译者立场的散文和文章……

让AI来散文音乐创作通常遵从difficult到难的方法论，先字数短再篇幅长、先模版化再DPG再完全Jaunpur。现阶段AI散文音乐创作也已经开始全面进入日常生活的日常生活生活间，主要形式分为两部分：机器撰稿、育苗智慧协作散文音乐创作。

1. 机器撰稿

他们先来看看“机器撰稿”组件，这一部分不需要人工参与，AI聚合的内容就当作半成品面向使用者。

（1）诗词

散文是一类有节拍和押韵、抒发精练、结构稳定、用于反映日常生活生活和抒发感情的现代文学诗体。因为散文的规律显式、字数意味深长、且意象的使用具有统一性，所以AI学习作诗比较容易。

早在2017年，谷歌JAXP就出版了《阳光失了玻璃窗》，包含139首现代诗，成为第一部育苗智慧诗集。里面的散文读起来比较优美，会给人散文的感觉，不过在整体性和方法论性上还是有明显的瑕疵。

但是随着深度学习技术普及，现在作诗已经发展很快，古诗词、藏头诗、现代诗、特定风格的散文音乐创作软件已经在市场上层出不穷。比如网易伏羲实验室与蜗牛读书馆合作训练的北岛风格作诗活动，在2019年赢得了广泛关注。

除写诗外，写词、对对联也一样开始进入大众日常生活生活，因为技术的普及，现在很多机构已经开放了AI音乐创作接口，比如百度AI智能散文音乐创作助手，”诗三百”公众号等。

（2）广告

宣传语、软文等都是广告的重要组成部分。Phrasetech等公司的服务可以手动聚合公司网站、产品介绍页面、产品搜索结果摘要等。2019年，阿里「AI智能文案」功能进化，可以千人前面聚合个性化卖点文案，每天聚合智能文案超千万条。

京东的「AI闪电」平台也融合了之前李白和莎士比亚两大智能文案系统上的丰富实践和积累，在风格上可以选择不同的抒发方式，例如专业、优美的散文音乐创作风格，亦或是口语化的风格，使用者能根据自身的需求进行不同的选择。除文本之外，阿里和京东都有配套的智能图片设计、AI智能排版、视频手动聚合等功能，可以解决小公司或商家设计师和运营不足的问题。

（3）新闻报道稿聚合

撰稿机器依赖于自然语言聚合技术，通常可分为三类：

第一类基于模版，预先设置好文章模版，再将数据库中的结构化信息包括具体数字、百分比等填充进去，进行传统意义上的“照本宣科”工作；

第二类是提炼整理，提取长文本中的关键信息，重新组织语言后输出；

第三种是纯算法聚合，通常需要训练语言模型，对语言进行数学建模，然后根据输出的内容聚合最符合原意且看起来流畅的文本。现阶段市场上应用领域最广的是前面两种。

AI小编已经为多家报社和新闻报道机构所采用。国外有美联社的WordSmith、华盛顿邮报的Heliograph和纽约时报的Blossom ，国内有新华社的“快笔小新”、 第一财经的“DT稿王”、《南方都市报》的“小南”、字节跳动的Xiaomingbot、百度财经的Dreamwriter。

其中百度推出的散文音乐创作机器Dreamwriter是由百度财经开发的一款手动散文音乐创作新闻报道软件，可以在第一时间手动聚合本版，瞬时输出分析和研判，一分钟内将重要资讯和解读送达使用者。不少大型报业公司也已经在某些专栏中采用相关技术。

（4）各种分析报告

分析报告与新闻报道稿其实大同小异，只不过报告的定制化更强，而且商业价值更高。

市场上常见的BI报告包括舆情分析报告、竞品分析报告等。使用者可以提前设定分析的主体和维度，则机器可以在全网搜集相关报道，再通过自然语言分析其感情倾向、侧重点、变化趋势、发展预测等，经过实时的计算可以聚合客观及时的商业报告，这也已经成为很多数据平台的增值项目。

而在企业内部，AI也可以手动聚合财务报表、业务分析报表等，不仅可以制作目录、图标等结构、还能够根据业务需求对数据进行分析，并得出初步的分析结论，既能够帮助运营人员快速定位问题，也能帮助管理层及时调整策略。

（5）故事

除此以外，AI在写原曲、写剧本、写小说、教材，段子、辩论稿等方面有所突破。

早在2016年，在伦敦科幻电影节上，由纽约大学AI研究人员开发的递归神经网络“本杰明（Benjamin）”写出了一部时长9分钟的科幻电影”sunspring”，成为本届电影节48小时电影制作挑战赛的参赛作品之一。虽然它的编剧能力在当时显得很稚嫩，剧本中的语言也会显得混乱和莫名其妙，但是这种好玩的充满创造力的科技依然得到了一大批人的关注。

2018年 6 月 18 日，首个能与人类进行复杂辩论的AI系统IBM Project Debater在旧金山与人类辩论高手进行了两场公开辩论比赛。在事前对辩论主题没有任何准备的情况下，AI系统不仅可以清晰抒发自己观点，反驳对方论点，还一度比较准确地指出了对手所犯的事实错误。

而到了2019年，openAI的GPT-2模型出来后，在给定开头的基础上，AI已经能够续写以假乱真的故事。由于该模型以英文为主，故将其翻译成中文供大家阅读。

由于GPT2.0的效果实在是让人震撼，国内也有不少团队开始用这个预训练模型聚合故事。

而前一段时间因为肖战的事情同人文社区AO3和老福特进入大家视野，这里面“博君一肖”的专栏上有大量的文章，网易根据这些现成的文章用GPT-2模型做了训练，结果也非常有意思。

从上面的示例可以窥见，只要给AI一定数量的训练语料，AI就能学成风格类似的故事，这些故事虽然在方法论上依然存在瑕疵，但是会给人一类魔改的吸引力，让你愿意一直阅读下去。而且随着技术的成熟、算力的提升、训练语料的优化，他们有理由相信它的创造能力会越来越让人惊叹。

与此同时，故事这里的想象力非常巨大，他们可以让AI来写脱口秀的本版、可以让AI来写同人文、可以让AI来写短视频的剧本，不管是何种场景，都可以包装成有意思的玩法投放到市场上，也可以产生新的商业模式。

2. 育苗智慧协作音乐创作

接下来他们再来看看育苗智慧协作音乐创作部分，AI在这里主要是辅助人类进行音乐创作，降低普通人音乐创作的门槛。而且因为育苗的介入，一定程度上保证了最终输出的质量。

（1）素材选择

自媒体工译者是跟文本接触最多的人员之一，现在很多的自媒体工译者，需要经常更新文本来持续维持和增长流量从而获得收益。但是每星期一更的时候，容易遇到散文音乐创作缺乏灵感、积累的素材不够用、每星期更新压力太大、难以及时发现热点话题等问题。”

智搜，让散文音乐创作更简单(http://profile.giiso.com/)”主要帮助文本写译者们提供了音乐创作工具，从选材、音乐创作、润色、标题推荐等方面为创译者们提供了帮助。可以看到它的定位并不是完全取代育苗，而是帮助真人来完成音乐创作，是一类人机协作的模式。

在2019年智搜已经完成千万级的营收，目标使用者包括中国经济日报、上海证券交易所等大客户，也开始拓展面向自媒体的个人客户。而”百度智能音乐创作平台(https://ai.baidu.com/tech/intelligentwriting)”、”get散文音乐创作，一站式智能散文音乐创作服务平台(https://getgetai.com/ )”等也已经在市场上对外开放。

（2）素材指导、润色

AI散文音乐创作辅助能够提升人类的散文音乐创作效率。现阶段，百度、头条等自媒体都有自己的人工智能散文音乐创作平台，主要用于后期根据语意纠错。现阶段的散文音乐创作软件有点类似于作文素材大全，可以将描写人物、风景、地名等方面的内容整理出来，但是直接使用会出现剽窃抄袭等风险。

但如果经过AI来做二次音乐创作，保留了最重要的意境，但是遣词造句又很不一样，也许能够取消创译者们的顾虑。不过，只言片语的文本并不能保证整个文章的优劣，最终还是要考验译者的组织和散文音乐创作能力。

与此同时，网易云音乐等平台一直在推原创音乐人计划，扶植一批有音乐创作能力的歌手。现在有很多的AI音乐创作平台，可以帮助创译者们作词、谱曲、伴奏、甚至是聚合MV,那么AI聚合原曲也可以给创译者提供灵感，提高音乐创作效率。

（3）编辑校验等

AI不能完全胜任的场合，也可以通过更默默无闻的方式帮助人类。

在日常生活日常生活生活中，他们会发现智能输出法在打字时不停地猜测之后的内容，有时打个开头就能一路根据选候选词打完一句话。而在文本编辑时，编辑器也会提供手动校验服务，提示疑似有问题的内容，提醒译者修改。

在商业化方面，5月28日，谷歌宣布决定全面引入AI编辑替代人类来选编新闻报道。’新上岗”的AI算法将会代替人类编辑选取可报道的新闻报道事件、改写新闻报道标题、寻找文章配图等工作。

相关负责人声称此次裁员并非疫情期间的“应急”之举，谷歌其实很早就开始探索将AI技术应用领域到新闻报道实践中，此次裁员只是正常战略调整。但是在广告投入预算不断缩减、新闻报道行业逐步手动化的大趋势下，可以语料AI编辑也会被更多公司采用。

综上，AI已经在文本领域应用领域广泛，已能部分替代或辅助人类的工作。

二、AI的优劣分析

1. AI优势

AI散文音乐创作实力超卓，在某些方面人类早已不是对手。AI聚合的优点包括学习内容广泛、音乐创作速度快、不需要休息、客观。

与其说是学习内容广泛，不如说成是训练语料多。根据你的应用领域场景和效果预期，整理尽可能多的文本材料给到AI来训练。通常来说，AI训练语料的最低要求已经超过正常人的阅读量，更不要说正常人能够记住的文本。

而且，AI能够持续抓取网络上的新内容，跟进新的热点、事件和词汇。所以，人类作家的知识储备和精力是非常有限的，当遇到未知领域就要去补充知识。但是AI音乐创作的素材很多，可以写出不同领域、不同风格的内容，只要前期给到充足的数据，需要用到的时候近乎随时可以调取。例如openAI可以随时聚合属于科幻和生物方面的内容，而网易可以聚合同人文等风格的故事。

在新闻报道、报道等内容中，对事件的真实描述、数据的正确统计、客观平衡的立场，是给受众带来价值的基础。但是人类都是有立场和感情的，因此可能会为了立场而伪造数据或细节，从而误导市场和投资人，比如前一段时间的瑞幸咖啡。

同样在感情方面，由于立场不同，大家看待问题的角度会不一样，立场在时评或个人文章中是非常重要的存在，但是在新闻报道等需要客观阐述的内容中，就容易带来问题。人类由于自身经历、知识水平不同，对于获取到的内容、信息看法并不能做到完整、客观。

AI遵从训练出模型网络，完整分析所有输出。同一个模型、参数下AI得出的结果是完全一致的，也就是说，同一个AI对任何输出都使用同一套评价标准。而AI是一个没有感情的模型，只要固定模式，就能够不偏不倚地一直应用领域下去。

AI的音乐创作速度很快，对于人类主动搜索、阅读整理数据、构思文章遣词造句、最终输出内容而言，每个环节都需要付出相当大的时间来思考和梳理，而AI能实时抓取最新数据并作出分析，其全面性和速度远远超出育苗。在聚合方面，其模型的推理速度也远比人类思考要快很多，因此在计算资源足够的情况下，模型可以在秒级聚合文本。

AI也不会出现疲惫，连续工作的状态下也能保证高质量的输出。很多规则明显的工作交给AI来做准确率和覆盖度都会更高。因此，像AI采编等基本可以通过程序来进行。这样可以节省大量的人力。

2. AI劣势

AI容易被不法分子利用。现在AI音乐创作在伦理道德和法律上都缺乏完备的配套，而AI本身也难以区分善恶真假，因此一旦技术普及，可能会带来诸多风险。

例如假新闻报道会给大众带来误导、聚合的剧情可能会侵犯使用者的名誉、过得使用文章扩写甚至会引导舆论。因此，AI聚合内容的版权、归属、责任都需要尽快有清晰的规定，这样才能规避问题，或者在问题出现后快速解决。

其次，现在模型的训练成本很高。openAI新出的GPT-3模型有1750亿个参数，训练一次的成本高达1200万美元，通常的公司很难承受这个成本。

另外，AI的版权很难判别。在模型开放的情况下，AI的效果取决于训练语料。但网络中的语料很难判定归属权。因此，AI的产出应该属于哪一方呢？如果有另外一个AI模型也产生类似的效果，算不算抄袭呢？

在AI音乐创作越来越以假乱真的今天，这个问题开始进入大家的视野。但是不同国家对这个问题的看法都不一样，现阶段也还没有一个权威的法律来约束大家。但他们相信，这个问题一定会迅速得到解决。

三、AI的市场前景

随着模型完善和算力提升，AI的散文音乐创作能力已经得到了大家的认可，并在日常生活的生产日常生活生活中扮演不可或缺的角色。

但受限于技术和法律的不完善，AI散文音乐创作依然存在一定的风险：主要是现阶段机器本身难以区分是非善恶，也缺乏立场和立场，如果训练内容存在问题，或者使用者的输出刻意引导，AI就会聚合一些违背人类道德规范的内容。比如聚合假新闻报道，扭曲事实的真相，煽动普通大众的错误情绪。也可能会聚合不当言论，比如种族歧视等。

另一方面，AI散文音乐创作的能力已经对人类社会的既有运行模式带来冲击。谷歌的AI智能审核已经正式上岗，让原本从事这一工作的人失去了工作。而AI写新闻报道、写报告，也会让不少水平的人员被替换掉。这时候就有人来鼓吹焦虑了，AI会来抢人类的工作，影响人类的日常生活生活。

其实并不尽然，AI能取代的主要还是相对固化、意味深长的工作内容；对于创造性很强、抽象程度高的场景，AI还是以辅助为主，不仅不会取代人类，还会成为人类的助力。与此同时，AI也创造了不少新的工作岗位：像AI训练师、语料标注员等。

不过新技术的快速发展，在给经济社会发展带来新机遇的与此同时，也增加了其被误用、滥用的风险。因此，需要新的规范来防范，需要有强有力的引导政策来保障。

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