智能写作-人工智能写作中的悖论

编辑:pitaya02        日期:2020-09-07

李国杰院士提出的“人工智能的三大悖论”

“维克悖论”、“新知识悖论”和“启发性悖论”,并指出计算机的运行可归结为已有符号的形式转换,结论已包含于前提中,本质上并不产生新知识,也不提高人类对客观世界的认识[5]。AI写作系统毕竟是一个由程序员编写算法的自动文本生成系统,尽管可以重复循环、重构组合,但不太可能通过机器学习来实现自主创新。

1.不能超出数据和模板的限制

AI书写是机器程序,它的书写实际上是材料的重新组合。因此,人工智能必须依赖大数据,否则将无人可写。但是系统的数据总是有限的,数据的获取不能跨越程序,文本不能跨越模板,分析不能超越算法。所谓

深度学习只不过是在数据库中增加了一些记录,多了一些模板而已,不能超越数据和模板的限制。

2.自主创新的困难

李国杰院士认为,电脑是机械的、可重复使用的智能机器,根本不具有创造性。利用机器深度学习, AlphaGo Zero能够战胜对手,因为它能通过对弈将对手的战法大量输入到数据库中,通过统计对比筛选出更强的战法。电脑可以从已知中产生已知,但不能从未知中产生新的知识。当数据满足条件时,计算机处理重复、烦杂工作的能力很强,但生成新内容的能力有限。AI具有数据和算法上的巨大局限性,识别能力不足,缺乏对未知领域作出判断的思维能力,以及超越已知领域的自主创新能力。

三、人工智能写作与新闻真实性的矛盾

新闻的本质就是对客观世界存在的真实客观描述。AI写作所记录的数据是局部的、片面的,无法全面描述事实,很难捕捉新闻线索,判断新闻价值。例如,自动生成的地震报道,虽然可以准确地描述地震的测报数据,但不能描述地震的破坏和损失数据,没有人物、场景、细节和引文,也就失去了新闻的总体真实性和价值。英国新闻界联合会主席蒂姆·道森说,目前,全球新闻业面临的最大问题是缺乏有事实根据的报道。很明显,机器人不能代替人来做这项工作[6]。

AI撰写新闻也面临着把关和把握的问题。一个是事实关,另一个是舆论关。确定生成类新闻和数据自动生成类人工智能撰写的新闻,数据由设备确定或通过人工输入进行批准和科学计算。模版文字不涉及事实,制作时已把关。社会网络自动生成和现场识别自动生成的新闻审核非常困难,而且事实和数据都难以核实

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