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這五種技術將改變新聞閱讀方式，記者們會下崗嗎？

尋找中國創客 2017-01-14 09:50

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國企“瘦身”是否會引發下崗潮？肖亞慶：絕對不會

十二屆全國人大五次會議新聞中心定於3月9日(星期四)14時30分在梅地亞中心多功能廳舉行記者會，邀請國務院國有資產監督管理委員會主任肖亞慶、副主任張喜武、副主任黃丹華和副秘書長、新聞發言人彭華崗就“國企改革”的相關問題回答中外記者的提問。

國資委主任肖亞慶表示，下一步要確立僵屍企業和困難企業的處理，必然要涉及到一部分職工，去年就說了，要多兼並重組，少破產，我們會把職工的利益和安置放在第一的位置，絕對不會出現下崗潮 ，在改革過程中要讓更多職工有獲得感。

以下為文字實錄：

法制日報法制網記者:

瘦身健體是今年國企改革的重點工作之一，通過結構調整，讓該退出的退出，該集中的集中，解決國企主業不強、冗員包袱過重、管理過多等突出問題。請問肖主任，在瘦身過程中會不會引發下崗潮，又該如何保障員工穩定呢?謝謝。

肖亞慶:

謝謝你的問題。去年中央企業在瘦身健體過程中，也包括去產能，涉及職工大概是11萬人，通過內退轉崗、勞務外包，也有一部分解除勞動合同，對這些員工都做了妥善安置。

下一步，中央企業在這些“僵屍企業”的處置、困難企業的治理和瘦身健體減少法人層級、減少管理層級中，必然要涉及到一部分職工，但是我去年就講，要多兼並重組，少破產，把職工安置放在一個優先位置來考慮。

像現在做了很多重組，也做了很多“僵屍企業”的處置，通過減少了很多法人單位，1-2月份又有357家法人單位減少，這些過程當中涉及到的職工，到目前為止都得到了妥善安置。下一步，在改革過程中，也必然還會遇到同類的問題，我們會把職工的利益、職工的安置放在一個突出重要的位置，放在第一的位置考慮好，絕對不會出現什麽“下崗潮”問題。改革要讓更多的職工有獲得感，要符合企業長遠發展規律，最終的目的是在改革過程中，在企業長期發展過程中，能夠保護職工的利益和權益。謝謝。

公關團隊表現不力  特朗普暴怒斯派塞或下崗

據多名政府官員透露，由於在回應解雇前FBI局長科米問題上表現不佳，前後矛盾的言論引發重大爭議，美國總統特朗普正在考慮重組白宮公關團隊。

一名白宮官員表示，特朗普尚未決定是否替換目前的白宮新聞發言人斯派塞，在完成兩天的海軍預備役任務後，周五斯派塞又回歸主持了當天的白宮新聞發布會。這位官員透露，特朗普這些天很焦慮，正認真考慮對自己的媒體公關及戰略團隊進行一次大規模重組，並改變現有的媒體溝通方式。

特朗普要求科米少說話 斯派塞避談白宮錄音裝置

特朗普與科米的政治大戲還在持續。周五早上特朗普發表推特稱，科米最好指望不要有我們間的對話錄音流出。周四特朗普接受NBC采訪時坦誠解雇的決定是自己做出的，與司法部的建議無關，並透露在一月的一次晚宴上，科米主動走近特朗普，告知其不是調查對象。但這隨後遭到了多名FBI官員的否認，周四晚間接受NBC采訪時，他們表示晚宴是特朗普安排的，任何情況下科米都不可能談論調查對象。白宮發言人斯派塞在當天白宮新聞發布會上拒絕對白宮內是否有錄音設備及特朗普是否有對話音頻做回應。

在去年大選中曾助特朗普一臂之力的維基解密隨後表示將懸賞10萬美元尋找這份“可能存在”的音頻。

特朗普考慮改革簡報制度 親自上陣或取消發布會

根據FOX新聞播放的預告片，在例行周六全國講話中，特朗普將談到自己考慮放棄沿襲一個世紀的白宮每日新聞發布會制度，由自己操刀完成每兩周一次的簡報會。特朗普稱斯派塞為“完美的人”，但拒絕回答是否會保留他白宮發言人職位。

白宮正經歷特朗普上任以來最艱難的一周，突然決定解雇正在加緊調查俄羅斯與特朗普競選團隊聯系的前FBI局長科米令輿論嘩然，隨後白宮新聞發布會上的解釋工作前後矛盾，令特朗普不得不多次親自出面進行回應。

可是周四首次面對熒屏接受NBC采訪的嘗試並不足以解決問題，於是就有了周五在推特上的“開火”。在警告科米之前，特朗普首先炮轟“假新聞媒體”，連帶再次將涉俄調查歸因於民主黨“輸不起”，隨後含蓄的批評了自己的媒體團隊，“作為一個活躍的總統，不可能讓發言人對所有事情都能準確回應”，然後便透露了自己的想法，“也許確保準確性最好的方法就是取消所有未來的發布會，用書面回應替代?”

斯派塞自己有苦說不出，他在周五的發布會上表示，所有回答準確性問題主要是因為特朗普繁忙的行程引起的，有時候都看不到他，就無從了解其所有想法。

人工智能來襲，金融行業迎來下崗潮，4個職業受到沖擊

一本財經 2017-07-13 11:27

來源 | 一本財經（ID：yibencaijing） 

作者 | 零和

2017年的關鍵詞是什麽？

不管是創投圈，還是BATJ，給的答案都是人工智能。

人工智能遇上金融，在3個領域產生了強烈的化學反應：風控、投顧和監管。

目前，這些領域的運用還比較稚嫩和早期，但未來的爆發力驚人，不可小覷。

它們會帶來顛覆海嘯，還是緩慢滲透，開始一場溫柔革命？

01 點亮

人工智能的發展史，是一條曲折的發展曲線，經歷過幾次高峰低谷。

人工智能相伴計算機而生，其實誕生比互聯網還早。迄今為止，人工智能的浪潮，跌宕起伏地熱過幾次。

在輿論界，更是探討不止。

在人工智能的高峰期，“人類將被機器取代或統治”的悲觀言論，就會甚囂塵上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞為“創新泡沫”。

“前幾次爆發浪潮，都是政府驅動，是至上而下的；而這一次，卻是商業驅動，至下而上”，雲腦科技的CEO張本宇對一本財經稱。

2016年3月，AlphaGo在圍棋上戰勝人類，這個劃時代的“信號彈”炸響之後，一個關於“智能覺醒”的美麗傳說，就此席卷全球。

而火熱的背後，依然有其必然的邏輯。

首先是技術的飛躍，深度學習和神經網絡的日臻成熟，讓這臺智能機器逐漸成型。

其次是大數據的成熟。

“在某種程度上，人工智能是大數據的碩果，在大數據的沃土上，人工智能才能成長”，張本宇比喻，人工智能是一臺機器，需要大量的數據“餵養”，才可運轉。

此外，政府也對這個即將覺醒的時代，保持了敏銳的嗅覺。

2016年5月，國務院頒發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，對人工智能提出了產業綱領。

某種意義上，這次智能浪潮的到來，才是真正的“天時地利人和”。

這也是為何，李彥宏在多個場合，激情澎湃地宣布：“智能革命已經到來。”

02 智能風控

人工智能遇上金融，會產生怎樣化學反應？

目前，人工智能在金融領域的運用，主要集中在3個方面：智能風控、監管科技和智能投顧。

人工智能+風控，這是一個奇妙的組合，也被業內認為，這是人工智能在金融領域最有想象力的環節。

在美國的信貸崛起時代，量化和大數據風控曾經備受推崇，其代表有美國發現金融、美國運通和Capital One。

在中國，早期銀行曾沿用這套風控體系。

進入互聯網金融時代後，經過幾年風控缺失、放量狂奔的階段之後，中國互聯網金融開始回歸金融的核心：風控。

“而這次風控回歸，剛好與人工智能崛起的浪潮重疊，因此產生了一定的融合”，氪信CEO朱明傑認為，中國有機會，直接升級到人工智能風控時代。

傳統金融體系搭建穩固的美國，就像一張已畫上圖畫的畫紙，而中國，就如一張白紙，更有縱情揮灑的空間。

這也就是為何，中國支付行業能超越美國的原因。

盡管前路光明，但目前中國人工智能+風控還尚在萌芽階段，專註這個領域的第三方企業不多，一些公司內部，也正在試圖自行搭建人工智能風控體系。

“目前，最有效的運用，就是小額、分散、純線上操作的現金貸”，朱明傑稱。

傳統的量化、大數據風控，流程是先由建模師從眾多維度的變量中，找到一些有效的變量，組合成一個模型，再運用到實際中，不停地驗證模型，叠代模型——朱明傑開玩笑地，將其稱為人肉智能（HI）。

“而人工智能運行的方式，是給機器餵養大量數據，讓它自行構建模型，最終輸出一個結果”，朱明傑稱。

與美國相比，中國征信體系缺失，信貸數據不足，讓人工智能更有發揮的空間。

“很多數據，與借貸都不是強關聯性，而人工智能卻能捕捉這種弱信號的數據”，朱明傑稱，比如一個用戶使用手機的習慣、行為數據，在人工智能眼里，都可以找到某種相關性。

但這種神奇的融合，會受到某些桎梏。

中國著名科幻作家劉慈欣曾說道，人工智能最大的一個特點是，它就像一個黑箱，雖然從理論上，它們的運算命步驟是可以追蹤的，但是由於計算量巨大，使得這個追蹤，實際上很困難甚至不可能，“於是，我們真的感覺他們有智能了”。

金融一直在追求公開陽光透明，以達成某種信任感，金融對於所謂的“黑箱理論”，實在讓人難以接受。

監管層要求試點的征信機構，定期要去匯報，主要的匯報的內容，就是要告訴監管層：這些信用分，到底是怎麽得出來的？背後計算邏輯是什麽？

不論是征信，還是風控，都要保持“可溯源性”，才能建立起信任。

“在金融圈和用戶教育上，對人工智能還未完全信任之前，我們只能采取人肉智能（HI）和人工智能（AI）相結合的方式”，朱明傑稱，他們會機器先出一些模型，在專業的風控從業者的合作下，同步運營。

不論是金融領域，還是其他領域，人工智能的落地融合，都需要如此一個磨合期。

在金融從業者看來，這個磨合期是絕對必要的，在早期，人類的經驗和思考方式，都需要教給機器——用人來訓練機器，用數據來餵養機器。

除了“黑箱理論”和“可溯源性”這兩個相悖立場的碰撞，人工智能還需要在“效率和公平”之間，找到一個平衡點。

舉個例子，在美國，如果所有的風控決策，都讓機器來決策，如果來一個黑人，機器從理性來判斷，會得出一個結論：黑人相對於白人，還款能力和還款意願會弱一些。

而美國的法律中規定，不能讓對方的“膚色”來決定是否放款，不得搞種族歧視。

“所以，不可所有的規則，都由機器全權判斷和制定，需要人類給機器輸入一些規則，甚至要樹立起機器的價值觀”，張本宇稱。

此外，效率和公平的角度上來說，機器必將取代所有枯燥、重複、機械，缺乏創造力的職業，而從人類社會穩定的角度考慮，會有一些“弱者保護”機制。

與其說，是效率和公平，不如說是理性和感性——但是讓冰冷的機器，具有像人類一樣的價值觀和道德感，這還需要多遙遠的距離？

03 監管和投顧

人工智能在風控上的初次試水，讓從業者充滿期待，而另外兩個領域的的運用，卻要艱難許多。

監管科技，在美國等金融強監管的國家，運用得較為廣泛，而在中國，只能說剛剛睜開了惺忪雙眼。

監管科技主要是兩個模式：2B和2G。

“在美國，金融監管太過嚴苛，監管機構絲毫不敢懈怠”，點石資本創始人蔡凱龍稱，在美國實在不缺這樣的故事：客戶不滿將公司告上法庭，直接將公司賠到破產。

但美國的法規太複雜，且每個州的法規還不一樣，“金融機構就像進入地雷區，不知道什麽時候就踩到地雷”，蔡凱龍稱，因此美國出現一些監管科技公司，保證金融公司合規，“邁出的每一步都是安全的”。

而在中國，2B的監管科技領域幾乎是空白，是因為互聯網金融的監管，才剛剛起步，遠不到需要人工智能機器介入的地步。

“但中國慢慢進入金融強監管的時代，這片市場，前景可期，也值得布局”，張本宇稱。

而2G領域的運用，就是給政府部門提供監管技術，幫助他們管理和監控。

在中國，2G布局的公司也不多，尚在起步階段。

“我們主要是幫監管層，提供一些追蹤溯源的服務”，某監管科技公司的CEO稱，比如，某次輿論爆發，或股票大漲，用人工智能去探尋，背後到底有哪些因素起作用。

監管科技剛剛起步，而智能投顧，已搭上了人工智能的快車一年多了。

所謂智能投顧，就是用機器人當“投資顧問”。

國外美國智能投顧代表Wealthfront，目前已獲得了12.9億美元融資；國內，彌財、財鯨、理財魔方、藍海智投等早期智能投顧項目，都獲得了千萬級融資。

據知名管理咨詢公司科爾尼預測，到 2020 年，智能理財市場規模將突破 2.2 萬億。

看起來前景無限，但智能投顧在中國發展卻舉步維艱。

最主要的原因，就是中國的投資環境，過於浮躁。

“智能投顧的優勢，在於長期穩健的分散投資，是一個控制風險波動的產品”，璇璣CEO鄭毓棟稱，短期投資，智能投顧的優勢並不能展現，“以璇璣為例，去年來看它的收益不能算高，短期還有些小幅的虧損”。

中國的理財者，主要分類兩類：一類是股票散戶，他們投機心理較重，對於這種長期的穩健的投資，根本不屑一顧。

而另一類是被余額寶和P2P教育出來的理財用戶，對於智能投顧年化率3-6%的表現，他們也看不上。

最終，智能投顧成了一個“夾層產品”，不上不下，導致獲客難上加難。

如果智能投顧有一個“形象”，它應該是一個穩健、溫和的機器人，它沒有“摧枯拉朽”的力量，它倡導健康理性，也無法做到永勝不敗。

而這個溫和的革命者，恐怕暫時還無法掀起驚濤駭浪。

在金融領域，人工智能將要取代哪些人？

大家的答案，幾乎是一致的：信審、建模、底層數據員、分析員等等，這些機械、重複、創造性較低的工種。

有些人已開始仿徨、開始恐慌——但我們總是高估了眼前的事情，低估了5年以後的事情。

時代確實不遠，我們需要做的，就是適時而動——唯一的不變，就是變。

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機器人寫稿時代來了！今日頭條、騰訊、南周齊發力，媒體人將迎下崗潮？

品途商業評論 2017-07-19 10:58

來源 | 品途商業評論 (ID:pintu360)

作者 | 尹天琪

“不僅僅是重複性的工作會被取代，很多白領工作也將在10年內被取代，包括記者（媒體人）這個行業。”這不是聳人聽聞，這是李開複博士在新書《人工智能》分享會上的一段警世之言。

“AI 作者已經虎視眈眈，很難想象靠文字為生的的人忽然有一天不能靠文字養活自己，那麽我們該去做什麽？”這已經不是李開複博士第一次在公開演講中這樣說了。

類似的言論越來越密集，這喚起了很多寫作者的焦慮，包括筆者自己。如今，中國由微信、今日頭條等媒體分發平臺造就的自媒體人數以百萬計，回想前兩年一個公號可以炒到幾千萬甚至上億的光景，如今的自媒體行業已經不那麽好做。激烈的競爭、有限的爆料和新聞的嚴控導致自媒體正在面臨洗牌。然而比洗牌更可怕的將是群體性失業！

李開複博士的話不是為了嚇唬媒體人，因為AI寫作機器人已經在多家國內外媒實實在在的體落地了。

並且它們在不眠不休的練習寫作……

機器人上崗寫稿

李開複說，“如今美國第一大通訊社——美聯社的大多數稿件已經由人工智能完成。”品途商業評論了解到，美聯社通過與提供自動化寫作服務的公司AutomatedInsights合作，讓機器人讀取財報，然後按照編輯預先設定的框架，自動生成偏向於數據分析的財經新聞，根據實際比較，語言大師撰寫文章的差錯率甚至比資深記者還要低。

谷歌最近也成立了數字新聞基金，並撥款超過80萬美元投資了一家名為PressAssociation（PA）媒體公司的機器人撰稿項目，該項目將用來支持英國和愛爾蘭的新聞業。在AI的幫助下，媒體公司PA每月生產將近3萬個地方新聞。

AI記者始於2009年，在美國的職業棒球大聯盟季後賽上，一款名為StatsMonkey的人工軟件超過人類記者的速度，率先完成一篇機器稿件，當時在街頭巷尾爭議四起。隨後的兩年，包括《福布斯》、洛杉磯時報（LosAngelesTimes）在內的國外知名媒體逐漸開始嘗試用機器人寫稿。

目前，AI完成的文章已經應用在商業，政治等領域。依靠強大的數據平臺，AI以數秒之內就可以生成一篇稿件，速度無人能及。

今日頭條的AI寫稿嘗試

去年的里約奧運會上，今日頭條研發的一款機器人——xiaomingbot通過實時撰寫新聞稿件，以跟電視直播幾乎同時的速度發布報道。

奧運會16天中，Xiaomingbot為今日頭條共生產了450多篇奧運新聞稿，閱讀數總計超過百萬。

Xiaomingbot生產的內容涵蓋了所有體育新聞的重要信息，包括比賽時間、比賽名稱、體育館名稱、規則、運動員姓名、國籍和年齡等。同時它還可以根據新聞人物添加不同的配圖。據統計，其文章閱讀率與同期職業體育記者撰寫新聞的閱讀率相同。

品途商業評論了解到，他們的「寫稿」模塊是由頭條人工智能實驗室與北京大學計算所（萬小軍團隊）聯合研發而成。這是國內第一款可以報道奧運賽事的人工智能機器人，在結合了最新的自然語言處理、機器學習和視覺圖像處理的技術之後，通過語法合成與排序學習生成新聞。

在內容生產方面，Xiaomingbot從文本生成、潤色完成報道至發布推送到手機客戶端，可以在2秒之內自動完成。此前，大部分步驟是通過人工實現的。

雖然奧運會已經結束一年多，但Xiaomingbot作為光明網供稿作者，仍在繼續生產新聞報道，內容包括歐洲頂級足球聯賽，NBA賽況與每日球賽總結，CBA比賽播報，中超比賽播報等。

今日頭條透露，截至2017年5月底，xiaomingbot自動撰寫與發布新聞共計5139篇，包括長篇新聞420篇，總計閱讀量超過1800萬次。 

紙媒的AI嘗試

“根據12306網站余票信息，截至2017年1月17日20：00：18，1月20日從廣州出發至多個熱門目的地的路線中，廣州到北京、洛陽、南昌、貴陽的火車票全部賣完，想要去這些地方的朋友只有另謀他法了。

廣州到大連、鄭州、青島、上海、南京、南寧的票比較緊張，都不足100張。其中余票最少的是廣州到鄭州、上海、南寧，均只有1張，有需要的旅客趕緊動手啊……”

這篇春運報道曾於年初發表在南方都市報上，它出自機器人——“小南”之手，筆者把這篇稿件給從業多年的媒體人看，對方給本就分辨不出這是機器人還是人寫的。

在AI領域，傳統紙媒也不甘落後，南方都市報社、凱迪網絡和北京大學計算機科學技術研究所三方已經正式宣布聯合成立“智媒體實驗室”，小南正是該實驗室的首個重要成果代表。

據技術團隊成員介紹，采集數據、分析數據、規劃文章結構，再到最終的遣詞用句，和人類一樣，機器人也能做到“讀書破萬卷，下筆如有神”。

海量的數據和高效的算法，是寫稿機器人的兩大利器。“小南”的首篇春運報道作品，共300余字，數據自動抓取完成後，報道的生成只用了不到一秒的時間。

既然寫稿機器人已經能夠如此神速流暢的編寫出一篇新聞稿件，那麽作為傳統媒介大佬的南方周末是否擔心自己人將面臨失業呢？

對於這個問題，“小南”研究團隊人員表示“暫時不需要擔心”。

目前，類似“小南”這樣的寫稿機器人還不具備真正的人類思維。“他”只能依據既有的數據和事先設定好的程序來寫稿，不能像人類一樣思考並提出自己的問題。質疑、追問、尋找對方話語中的新聞線索，諸如此類的人類記者的法寶，對小南來說還是太難了。

小南研發團隊表示，“機器人和人類各有所長，機器人擅長快速處理繁雜的數據，但還做不到邏輯推理和深度歸納分析。至少在短時間內，機器人無法取代人類。不過，技術在發展，以後的機器人會不會對人類記者造成更大的沖擊，還是未知。”

未知總給人不安全感和恐懼，但不要盲目恐懼，我們需要了解機器人的寫作原理。

AI的寫作原理在於，給它一個特定的數據庫，AI程序通過計算和篩選將信息進行重新排列組合，最終輸出新聞報道或瞬時輸出分析和研判。說的通俗點就是找一堆句子拼成一篇文章。盡管截至目前機器人只能撰寫消息類稿件，諸如深度、人物類題材還無法勝任，但因其屬於批量生產類型，每天可完成百篇稿件，在稿件數量上“完勝”人類記者，這體現了知識工作自動化發展的趨勢。

目前，很多國內外頂級新聞機構都在研發機器人“書寫文字”項目。業內人士預測，除了短新聞，未來如會計報表、法律司法文書等大量格式化文書化的內容，完全可以由機器人來操作。

如果說工業革命是逐漸取代了藍領體力勞動者，那麽人工智能革命則將要取代部分白領腦力勞動者。 

“失業之談”兩種觀點

關於“失業之談”，有兩種觀點。李開複博士很篤定的認為，大多數新聞寫作記者肯定面臨失業，而註重人與人面對面采訪的深度報道，以及需要收集大量證據的調查性報道卻不能被AI取代。

李開複的新書《人工智能》對於這部點有詳細分析：新聞撰稿有簡單和複雜之分。信息報道類的新聞撰稿，在很大程度上正在被人工智能的新聞寫作工具所取代。比如在體育類、天氣類、財經類的新聞報道中，人類記者通常所做的不過是簡單地組合事實，報告情況，並按照某些既定的格式完成文本寫作。這種工作不需要複雜的判斷，可以被機器取代。

但是，同樣是新聞類寫作，如果你所撰寫的是《紐約客》類型的深度評述文章，每篇文章都需要大量采訪為基礎，並在原始素材之上，發揮作者的歸納和推理能力，提煉出相對複雜的邏輯結構，設計出最適合主題的表述形式，這些工作，每一項所需要的思考時間，都遠遠不止5秒鐘。有能力為《紐約客》撰稿的記者，在未來很長一段時間內，根本不用擔心自己的工作會受到人工智能的威脅。”

然而，這樣的觀點背後隱藏一個事實：做深度評述文章的記者只是廣大媒體人中的一少部分，那麽另一部分編輯記者將不可避免的面臨失業。

但也有研究者認為，AI寫稿只能起到輔助作用，應用非常有限，代替人類還很遙遠。

騰訊對品途商業評論表示，以騰訊的AI寫作項目Dreamwriter為例，它雖然已經應用在了財經和體育的短報道上，但是進展緩慢，代替人類記者還為時尚早。

可見，目前生成性文章目前只能應用在部分領域，現在還不可工業化。” 

另有研究者表示，“現在的AI就像一個個嚴重偏科的小孩，在某些方面極其擅長，但在某些方面又相當弱智，有些能力則是完全沒有。AI實際上很難超越人類。雖然，關於AI完成了作畫、作曲、寫作之類的新聞一直層出不窮，但這些新聞其實少有將AI的作品完全展示出來的，原因很簡單：它們大多數都太慘不忍睹了。”

翻閱AI寫作的相關報道不難發現兩個事實：

1、所有的AI作品的完成都或多或少得到了人類的指點；

2、人給的指點越少，AI的最終作品就越慘不忍睹。

“AI的特性決定了現在的寫作只能是照貓畫虎，AI就是數學。這句話概括了目前AI（包括深度學習、神經網絡等一系列AI）的工作流程：評估計算能力涉及到的所有的可能性，為這些可能性打分，然後選取分數最高的那一個，再增加結果更好的可能性在將來的計算中的權重。想要讓AI有一個相對好的表現，這其中的核心就是：算法需要經過大量的訓練、試錯，才能逐漸成型。”

另一個事實也證明沒有人類幫助AI寫作還很初級。去年一篇名為《計算機寫小說的那一天》獲得了日本微型小說獎。這算是目前AI寫作的最高水平了，但該小說整個寫作過程並非由人工智能獨立完成。首先它需要人工設置好男女主人公、登場人物、故事梗概等，之後計算機再依據事先準備好的大量詞句素材，選擇使用，組合詞匯，最終自動生成小說。

也就是說，在創作中，人工智能的作用占到20%，80%經過人類的編輯潤色。名古屋大學的佐藤理史教授指出，“很難說這到底是人寫的，還是電腦寫的。”

其實，在AI寫作過程中，人已經把寫出一篇小說需要的所有零件準備好了，就等AI把它們拼起來，有人質疑“這也算是AI寫的小說？”

創作是一種無中生有的過程，從0到1，創造出世界上本來不存在的東西。而AI現在能做的，不過是從1到N而已。你給AI再多次的訓練，它也只不過是更改一個個值對應的函數和概率，卻理解不了這些值背後的含義，更不用說從海量信息中挑選出有價值的信息來作為新作品的題材了。

後記

通過采訪和調查，筆者雖然發現目前的AI寫作還處於初級階段，但是它背後的潛力依然讓“靠寫字謀生”的筆者不能平靜。如今，業內都在討論AI的“奇點”，“奇點”可以理解為AI從目前的弱人工智能變成強人工智能。

李開複認為，從目前的弱人工智能到強人工智能（如同人類可以推理和解決問題的AI）需要漫長的時間，但是從強人工智能到超人工智能（超越人類的智慧意思）可能僅僅需要一天的時間。

雖然當下，寫作者還可以惴惴度日，但高枕無憂的寫作時代已經結束了。如果奇點真的來臨，作為寫作者的人的價值真的毫無存在必要了嗎？

雨果科幻文學獎獲得者，《北京折疊》作者郝景芳給出了她的思考：“在未來，工廠機器流水線留給機器人，人會以更加富有創造性的方式與流水線競爭。人的獨特性會體現出來：思考、創造、溝通、情感交流；人與人的依戀、歸屬感和協作精神；好奇、熱情、誌同道合的驅動力。”

人和機器人最大的差別不是計算能力和文字轉化，而是人的情感、道德內核以及對現實世界的觀察與思索。創造者的個性化思考才是文字作品的價值所在！

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去產能半年僅達標三成 過快怕掀下崗潮 改革陷兩難