在很多企業(yè)的簡(jiǎn)化內(nèi)容營(yíng)銷和管理工作中，人工智能發(fā)揮了很大的作用。你可以在幾分鐘內(nèi)完成內(nèi)容的搜索、準(zhǔn)備、編輯和發(fā)布，如果沒(méi)有人工智能的幫助，這些工作可能要花費(fèi)幾天甚至幾周的時(shí)間。

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問(wèn)題在于，盡管人工智能可以自動(dòng)完成非常耗時(shí)的發(fā)布任務(wù)，并且?guī)椭A(yù)測(cè)人們想要閱讀的內(nèi)容，但它仍然無(wú)法很好地完成寫(xiě)作——至少到目前為止，還不行。

今天，人工智能仍然非常依賴將概念或者事實(shí)串聯(lián)起來(lái)，形成一些半連貫的大雜燴，但是它無(wú)法完成能夠讓客戶注意或者經(jīng)得起推敲的措辭或者其他的無(wú)形因素。

目前，內(nèi)容創(chuàng)造領(lǐng)域的人工智能的底層技術(shù)包括微軟的圖靈自然語(yǔ)言生成(Turing Natural Language Generation ，T-NLG)工具——擁有 170 億個(gè)參數(shù)，以及OpenAI 的生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 3 技術(shù)(GPT-3)——它擁有1750 億個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)。

2020 年 9 月，微軟宣布該公司已經(jīng)獲得 GPT-3 技術(shù)的“獨(dú)家”使用許可，這一線索表明了這個(gè)快速發(fā)展的行業(yè)的前進(jìn)方向。

在這次采訪中，Wordable公司的首席執(zhí)行官及Codeless公司的創(chuàng)始人Brad Smith描述了人工智能目前在內(nèi)容創(chuàng)建方面的局限性，他向我們介紹了如何最好地利用它的功能，并且展望了在不遠(yuǎn)的未來(lái)的發(fā)展方向。

今天，在內(nèi)容方面最關(guān)鍵的問(wèn)題是“垃圾進(jìn)，垃圾出”。

Smith表示，目前，人工智能最大的問(wèn)題是它過(guò)度依賴范式，以及當(dāng)你提到某些主題的時(shí)候，某些單詞或短語(yǔ)相鄰出現(xiàn)的可能性。

他解釋說(shuō)：“這意味著目前，AI只能通過(guò)基于事實(shí)的、基于信息的內(nèi)容，但即便如此，也很難真正理解自己所說(shuō)的任何內(nèi)容。它只是利用在某些主題下已經(jīng)存在的內(nèi)容，然后玩一場(chǎng)機(jī)械戰(zhàn)警版本的文字游戲 Mad Libs。”

人工智能無(wú)法將長(zhǎng)而有說(shuō)服力的文字串聯(lián)到一起。

Smith表示：“大多數(shù)好的內(nèi)容都是建立在自身基礎(chǔ)之上。”他表示：“所以你可以在第一部分為一個(gè)論點(diǎn)奠定基礎(chǔ)，然后到了第四個(gè)部分或者段落的時(shí)候，再回來(lái)在此基礎(chǔ)上為讀者進(jìn)一步闡述。”

Smith表示，人工智能的麻煩在于，它無(wú)法以這種方式自我引用。“它對(duì)于一些主題的了解完全是支離破碎的，所以它無(wú)法穿針引線地將它們連在一起，而你的讀者想看的卻是連接有序的內(nèi)容。”

Smith表示，僅僅是這兩個(gè)問(wèn)題就將人工智能的用途完全排除在大量在線內(nèi)容的創(chuàng)建之外。

人工智能不能制作音頻或視頻

他還指出，人工智能不能制作音頻或者視頻，也無(wú)法為這種類型的媒體編寫(xiě)腳本，Smith表示：“這是未來(lái)幾十年里，絕大部分人消費(fèi)數(shù)字媒體的方式，但這完全是另一個(gè)話題了。”

人工智能無(wú)法實(shí)現(xiàn)主觀

絕大多數(shù)的在線內(nèi)容并不是客觀的，而是主觀的。對(duì)各種選擇進(jìn)行比較，或者提出一些建議，每種建議都會(huì)有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

“除非人工智能基本上是機(jī)械地抄襲這個(gè)主題之下的其他內(nèi)容，否則它無(wú)法用這種方式對(duì)各種選擇進(jìn)行比較，也無(wú)法提供額外的外展內(nèi)容來(lái)說(shuō)明為什么某種論調(diào)可能合法或者不合法。”

人工智能無(wú)法處理情感

人工智能無(wú)法處理情感，例如風(fēng)格、行話、圈內(nèi)笑話、元參考、軼事或者講故事。“所有這些都是能夠吸引人停下腳步的東西，讓他們將注意力集中到正在閱讀的內(nèi)容上，并且想要繼續(xù)閱讀完。歸根結(jié)底，人們?nèi)匀皇乔榫w化的動(dòng)物，他們的大腦數(shù)百年來(lái)一直是感情用事，常常會(huì)用感覺(jué)說(shuō)服自己做出合乎情理的決策，而不是反過(guò)來(lái)。”

人工智能可以在內(nèi)容創(chuàng)建的什么部分提供幫助?答案是研究和準(zhǔn)備

鑒于大多數(shù)長(zhǎng)篇內(nèi)容(1,000至2,000 字)平均需要花費(fèi)4到5個(gè)小時(shí)來(lái)編寫(xiě)，其中可能有一半的時(shí)間要用于研究和準(zhǔn)備，Smith 表示人工智能在這兩個(gè)環(huán)節(jié)可以提供巨大的幫助。

“人工智能及其底層的內(nèi)容技術(shù)可以幫助大大縮短這一過(guò)程，可以在幾秒鐘而不是幾個(gè)小時(shí)之內(nèi)提供關(guān)于文章看起來(lái)是什么樣子或者應(yīng)該提及那些子話題方面的建議。”

模式匹配非常適用于SEO

雖然模式匹配能夠創(chuàng)建“機(jī)械戰(zhàn)警版本的Mad Libs式”的內(nèi)容，但是Smith認(rèn)為，嚴(yán)重依賴模式匹配的人工智能研究可以幫助構(gòu)建強(qiáng)大的SEO內(nèi)容。

“像谷歌這樣的搜索引擎只是為了幫助搜索者找到他們查詢的答案。為此，他們展示的許多內(nèi)容往往相當(dāng)公式化，排在前 10位的結(jié)果可能都提到了某些子主題、語(yǔ)義思想，以及他們正在詢問(wèn)的問(wèn)題。”

初稿——在特定情況下

Smith解釋說(shuō)，在一些非常具體的情況下，人工智能可能能夠提供簡(jiǎn)短的、基于事實(shí)的基本內(nèi)容，這些內(nèi)容對(duì)于初稿來(lái)說(shuō)是可以通過(guò)的。“再說(shuō)一次，你仍然會(huì)需要作家和編輯對(duì)其進(jìn)行實(shí)際審查、潤(rùn)色、編輯或補(bǔ)充。同樣需要再?gòu)?qiáng)調(diào)一遍的是，這可能會(huì)為你節(jié)省大量時(shí)間和金錢，特別是如果你可以與人工智能合作，在人工智能嘗試寫(xiě)作之前，先對(duì)它的大綱進(jìn)行審查或者人工批準(zhǔn)，那就更能夠節(jié)省時(shí)間和金錢了。”

因此，雖然機(jī)器人可能無(wú)法很快取代作家，但用于內(nèi)容創(chuàng)作的人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展。鑒于 GPT-3 推出僅比 T-NLG 晚幾個(gè)月，但容量卻達(dá)到了后者的 10 倍，看看接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么將會(huì)很有趣。在一次有80名受試者參與的初步測(cè)試中，受試者被要求區(qū)分人類和人工智能創(chuàng)作的短篇小說(shuō)，受試者們區(qū)分的正確率只有48%。

Smith的主要建議是：在為內(nèi)容使用底層技術(shù)時(shí)，確保在流程中的每一個(gè)階段都要保持人類的參與。

“當(dāng)然，你仍然需要專家和人類來(lái)審查、過(guò)濾、調(diào)整內(nèi)容，甚至是扔掉一些東西，以確保它是合法的。盡管如此，如果使用得當(dāng)，人工智能可能會(huì)節(jié)省大量時(shí)間，并且無(wú)疑將在未來(lái)的內(nèi)容創(chuàng)作中發(fā)揮重要的作用。”