全國首例人工智能生成文章作品糾紛案審結，騰訊成大贏家
3、內容相對客觀
“一千個讀者，就有一千個哈姆雷特”，這是英國劇作家威廉·莎士比亞的一句名言，就是說每個人對這部作品的解讀、賞析和看法都不一樣，所以每個人都有自己的觀點。在人類寫作中亦是如此。
當我們看到一則新聞或者一個事件時，由于我們的想法、閱歷、知識水平的不同，對于獲取到的內容、信息看法并不能做到完整、客觀。而對于AI來說，其遵循訓練出來的模型網絡，完整分析所有輸入。
4、節(jié)省人力成本
對于人類來說，人們的時間和精力總是有限的，而且人們還需要花費大量的時間去休息、吃飯、睡覺，每天能夠寫的文章也是十分有限。
但是對于AI來說就大不一樣，他們不需要吃飯睡覺，而且永遠不會感覺到靈感和思維的枯竭，網絡上上所有的資料、數據都是他們源源不斷的寫作來源。就拿Dreamwriter來說，它每年可以完成大約30萬篇作品。
AI寫作存在的問題
AI寫作雖然擁有著許多人們難以比擬的優(yōu)勢，但其也不是十全十美，目前研究出的AI寫作還存在不少問題。
1、寫作觀點不夠鮮明
對于AI寫的文章來說，其基本上是根據訓練好的網絡模型寫出，許多文章的內容、觀點基本遵循一種套路，而缺乏了一種比較鮮明的態(tài)度及辯證的觀點。
2、質量偏低
就目前來看，AI寫作在在新聞方面運用的較多，因為新聞報道等語言比較平實，只需簡單秒速一下事件的經過即可，在需要有情節(jié)和人物性格塑造的小說方面表現或許有點差強人意。
3、訓練投入巨大
如果想要AI能夠寫出好的文章，對算法要求非常高，前期訓練人力、物力成本非常巨大。
在訓練時，要用到龐大的語料庫，還要預刪選以提高質量，訓練時為了處理海量數據需要占用昂貴的GPU計算時間。
寫在最后
到目前為止，AI小編已經為多家報社和新聞機構所采用。國外有美聯社的WordSmith、華盛頓郵報的Heliograph和紐約時報的Blossom ，國內有新華社的“快筆小新”、字節(jié)跳動的Xiaomingbot、騰訊財經的Dreamwriter、第一財經的“DT稿王”以及《南方都市報》的“小南”等。
而且隨著人工智能、大數據等技術的不斷完善與發(fā)展，未來算法的優(yōu)化和硬件算力的提升都可使AI的創(chuàng)作能力得到進一步提升。AI一旦獲得創(chuàng)作能力，文學、音樂、電視電影等行業(yè)因此會產生翻天覆地的變化。長期來看，AI寫作若大規(guī)模應用落地，其未來可期。
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