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ChatGPT带给写作的新思考 | DW数智视野

ChatGPT带给写作的新思考 | DW数智视野
ChatGPT在人工智能领域并非“横空出世”,而是拥有一个漫长的发展历程。人类对于智能系统的语言交互研究很早就开始了,核心技术是自然语言处理;自然语言处理机制涉及两个流程:自然语言理解(输入)和自然语言生成(输出)。经历了三个较为重要的发展阶段,一是基于规则的语言处理。首先建立一个原始内容库(数据库),然后进行机器学习,主要学习方式是基于规则的算法,最后运用模板形成文本输出。这一阶段的自然语言处理较多应用于模板化的资讯写作,模式化程度较高,内容相对稳定。通过控制确定的文本结构,利用算法填补不确定的关键信息最终形成文本输出。二是基于统计的自然语言处理。将海量文本进行拆解、分析,去除冗余部分,让文本充分泛化,智能系统按照加权算法抽取摘要式内容进行重新组合,并且保持前后语言的一致性,形成输出文本,多应用于摘要式的新闻简讯。三是深度网络学习。在大数据技术的加持下,将海量语言材料进行“清洗”,形成可供智能系统训练的原始语料,然后对智能系统进行训练,通过不同的神经网络架构生成文本结果,这也是ChatGPT的主要训练方式。深度网络学习强化了智能系统的“智慧”应答能力,在被目标关键词击中(输入)后,可以完成更为复杂的多轮对话,从而进行更为灵活的信息输出。

通过上述简要介绍可以了解到,自然语言处理的训练过程简单讲是一种针对结构化文本的、基于一定规则算法的计算机程序处理过程。可以做这样一个比喻:人类的写作练习是将人练习得像机器人一样规范;智能系统的深度网络学习是将机器人训练得像人一样灵活智慧。从这一点也可以看出,“机器人写作”所善于处理的是结构化的文本内容与“写作”方式。如果训练机器人“写作”乔伊斯的《尤利西斯》或者是普鲁斯特《追忆似水年华》这类“意识流”小说,机器人是否也会感到无从下手呢?答案是肯定的。智能系统甚至都不会产生忧虑这类情绪,它只会显示“输出错误”。所以在不久的未来,“机器人写作”可能会大面积替代人类重复性、机械性写作这一部分,但是它还不能完全代替人类思考,更不能取代人类在思考沉淀后形成的创造性文本。“机器人写作”的应用价值更多地体现于模式化的新闻写作,暂时还不能替代有思想深度的新闻报道。

综上,了解到“机器人写作”的局限以后,我们无需产生过多的焦虑情绪,而应当重新审视自己:ChatGPT来了,人类写作该“何去何从”呢?首先,不要视“人工智能”为“洪水猛兽”,转变观念,从“人工VS智能”向“人工+智能”转变。日常写作中的知识索引、材料归纳等都可以利用智能系统来完成,相较于一页一页地翻书可以起到事半功倍的效果。其次,加强个性化阅读,重视多元化知识积累。目前为止,智能系统只能按照人类设计的程序进行“思考”,它还不能“自主”生成知识与智慧,但是人类可以。人可以在读书思考的过程中形成知识沉淀,这是智能系统难以企及的。最后,提升理论思维能力,尝试创造性写作。深度网络学习是一种非常有效的智能系统训练方式,对于人类来说也是一种可以借鉴的学习方法。通过训练结构化自己的思考和写作,是提升理论能力的重要手段。训练不是目的,而是为了形成有深度的思考。写作的过程可以从“结构化”向“风格化”提升。不局限于写作技巧,不拘泥于技法,在思想上提升理论能力,在实践上尝试风格化写作,让文本打上个人的烙印,真正成为“作者作品”。

ChatGPT的到来并不一定是坏事,它促使人类重新思考自己的定位,并且会促进真正的高质量写作出现。“智能”不是电影《变形金刚》中的“外来物种”,我愿意想象它是《钢铁侠》中的那一套超级装备,“穿上”它人类可以变得更强,对自我进行重装赋能。永远不要忘记:智能系统的程序是人类开发与编写的。

作者介绍 EXPERT PROFILE

丁超杰,就职于中国建设银行远程智能银行中心兰州分中心呼出客服处培训与宣传团队。自媒体达人,全媒体运营师,人工智能训练师。

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