智能校对-AI人工智能写作的发展现状及机遇挑战
编辑：pitaya02 日期：2020-09-03
日前，全国两会上在中山东台举行的一次新闻发布会引起了广泛关注。人工智能与新闻写作的融合早在10年前就开始了，国外媒体也开始尝试将其商业化，随着国内人工智能产业的迅猛发展，智能写作、机器阅读、智能审核等逐渐进入到越来越多的企业和办公人员的视野。
作为信息在人与人、企业与企业之间传递的主要方式，阅读和写作的发展现状如何？将来会带来什么样的机会呢？因此，达观数据副总裁贾学锋与张江新媒体《你好张江》就当前国内 AI+读写发展现状及机遇挑战进行了交流。
角色简介
贾学锋：现在是达观数据的副总裁，负责达观数据 AI项目的实施，客户需求理解和咨询方案设计，以及基于自然语言理解、知识图谱、搜索和推荐等技术的人工智能产品设计。入主达观之前，曾在 SAP中国研究院、阿里巴巴、万达网络集团从事人工智能算法研究、产品设计及商业化等相关工作。
01
你如何看待机器人的写作事件？
贾学锋：写作机器人是人工智能的一个重要发展方向，它在许多场景中都能代替人类工作。但是写作是一个非常复杂的创作过程，就目前的科技发展状况而言，机器在很短的时间内就无法满足这个要求。结果是，短时间内，写作机器人无法完全替代人类的工作。举出一个简单的例子，在我们达观官网上，有智能作诗、智能写对联等功能，这些功能都是我们的机器在阅读了大量的古诗文对联之后，根据我们的 NLP分析结果，根据“平仄”规则自动生成的。但我们给机器读大量的小说，机器也是无法写出像《流浪地球》这样的小说的。
您可能会说，如今网上出现了许多关于写作机器人的新闻，如写作新闻稿，写作学生作业等等，这种写作能力在我们业界看来只是一个人工智能方面很浅的应用。就拿地震新闻来说，如果我们想用机器编写地震新闻稿，我们首先需要定义一个新闻稿模板，如下：
在20 xx年 xx月 xx日(新闻发布时间)，根据 xxxx (发布者)的信息， xx (地震地点) xx (地震时间)发生了 x.x级(震级)地震。现在还没有人员伤亡和财产损失的报道/目前地震已造成 xx人伤亡，直接经济损失 xx万元。有消息称，这次地震发生在北京时间 xx日 xx时 xx分，震中为南纬x. xx度，东经x. xx度，震源深度为 x. xx公里。
当像这样的新闻稿被确定后，当地震发生时，我们的地震监测设备会将监测到的数据，也就是上面的下划线上的内容，填入相应的字段，新闻会在一分钟内产生，在经过人员审核后，可以对外发布。同样的情况也发生在足球新闻报道比赛结果、极端天气等方面。如果这些场景中的信息是由人写的，我们可以看到，这也是一些简单的，重复的工作。因此，对于现在写作机器人的应用场景来说，的确可以在这些场景中替代人类完成大量重复的事务。
但是人类与机器的一个重要区别是人类的创造力。创作同音乐、绘画的创作一样，都属于创作的过程。在本文中，我们以译文为例，看看以下段落：
You say that you love rain,
but you open your umbrella when it rains...
You say that you love the sun,
but you find a shadow spot when the sun shines...
You say that you love the wind,
but you close your windows when wind blows...
This is why I am afraid,
You say that you love me too...
通常，我们由人和机器来完成翻译工作，翻译结果如下：
“你说爱下雨，
但下雨时，你却撑着伞；
您说您爱阳光，
可是当阳关播撒的时候，你却藏在了阴凉处；
您说您爱风，
可是当清风拂面，你却把窗子关上。
因此我非常害怕，
也是因为你说过喜欢我。
但是下列翻译方法基本上是机器无法实现的：
您说烟雨微尘，远看兰亭；
后轻揽婆娑，深遮霓裳。
春光烂漫，你说的是绿袖红香；
后内掩西楼，静立卿左右。
您说的是轻风细雨，醉卧思量；
其后掩掩门窗，漫漫成帐。
您讲的柔肠情丝，如何相忘；
但我的眼波却转了，兀自成霜。
从这里我们可以看出机器与人的区别，人在翻译的过程中加入了对诗歌意境的理解和自己的情感，这种理解方式与人自身个体在语言方面的天赋、造诣、自身修养、生活环境等都有密切的关系。机器在这些方面不可能在短时间内达到人类的水平。
总而言之，写作机器人是一种很有意义的产品，可以解放人类的劳动，使人类在更适合的领域发挥其价值。同时期的写作机器人不能代替人，它要和人一起长时间地工作，在写作中发挥各自的作用，提高人的效率。
02
这些有趣的 AI+应用除了博关注度，你认为它们的实际价值在哪里？
贾学锋：伟大的物理学家霍金，死于2018年，他的三大预言之一，就与人工智能技术密切相关：“彻底发展人工智能将有可能毁灭人类”。在此，我们并不危言耸听，但随着科技的不断发展，机器经过不断学习，已经可以开始模仿人类的思维方式，之前备受关注的 AI+棋类、辩论等都显示出了这种趋势。
与此同时，除了这些有趣的应用外，人工智能还为各行各业带来了便利，包括我们的日常生活。举出一些简单的例子：
一、我们介绍的文本智能审核系统，能够帮助财务人员、法务人员快速地从大量文本中提取出他们所关注的信息，节约了阅读时间，提高了工作效率。使他们有更多的时间可以投入到更有创意、更有意义的工作中去。
另外，现在流行的 chatbot，智能客服，通过使用自然语言处理和知识图谱，建立一个能够与人进行交流的客户服务系统，可以帮助包括电商在内的服务密集型企业提高售后服务质量，并节省人力客服成本。
三、还有许多商业场景可以使用人工智能技术来帮助我们提高工作效率，比如智慧医疗、智能安全。
不仅仅是在 toB领域，在 toC领域，人工智能也慢慢影响着我们的生活，包括智能家居、智能穿戴设备、自动驾驶等等。
随着技术的成熟，新技术的不断涌现，我们也期待着更多更实用的 AI落地场景，给我们的工作和生活带来方便和乐趣。
03
AI能从大量的信息中挑选出有助于补充新知识的内容， AI如何获得这种能力？
贾学锋： AI不仅能对海量数据进行统计计算，还能从海量数据中萃出知识，构建知识网络，然后在此网络中进行类人推理计算。
大数据时代，海量信息的处理不能靠人工，必须依靠计算机实现自动化。原来的做法是人为地设置一些规则，由机器执行，但是有一个特点就是规则太多很难制定，甚至定下的规则也无法根据实际情况灵活改变。利用机器学习、自然语言处理和知识图谱技术可以很好地解决上述问题，其中机器学习是实现计算机智能化的基本方法，尤其是目前的深度学习技术效率更高。
04
David Data在这方面有什么布局，可不可以分享一下技术原理？
贾学锋：达观的愿景是成为文字智能处理专家，为中国乃至世界有文字处理能力的用户提供服务。文字的智能化处理包括 NLU (自然语言理解)和 NLG (自然语言生成)，本文对文本的自动生成技术进行了积极的研究和尝试。从广义上讲，文本生成可以分为4种类型：
文字对文字，数据对文字，图像对文字，意义对文字。图片到文字、意义到文字等等都有很多公司在尝试，后者比较困难。David现在把重点放在了前两个方向的商业化上。
1
文字转文字
简单地说，就是一个文本片段，经过修改后，再得到另一个文本片段。具有典型性的有：文本摘要，句子压缩，句子合并，文本复述等。David现在和许多客户都在使用这些功能，比如帮助信息类 App生成文章摘要，让用户更快地判断推荐的文章是否对他们感兴趣。协助有关部门编制各类政策性文件的文摘等。
现有的文本摘要方法主要有抽取法和生成法两种。抽象化是目前常用的一种方法，易于实现还能摘要中的句子，可读性好。这类方法主要包括两个步骤：首先，对文档中的句子进行重要度的计算或排序，然后，选取重要句进行最后总结。将用于 CRF、 HMM、 SVM等，以及目前深入的神经网络技术。
2人
对文本的数据
“数据到文本”生成技术是指根据给定的数字数据生成相关的文本，如基于数字数据生成天气预报文本、体育新闻、金融报道、医学报告等。在文本生成方面，数据生成技术有着很好的应用前景。现在， David正在与一些金融公司和商学院合作，为企业提供股评，公司基本面分析，以及一些特定主题的业务研究，例如从小米手机的各种市场文章中，为企业提供市场策略的研究。国内在这方面的研究并不多，不仅仅是技术层面的事情，更多的是要与分析方法相结合才能做好。
目前多采用基于人为模板，将所需数据填充到写好的模板中来产生数据。因为所使用的模板比较固定，所以所产生的内容会比较相似，不生动。如今，我们将更多尝试结合模板技术、基于 NN的技术以及强化学习等多种方法来服务不同的业务场景。当前对 NLG的评估还不够成熟，这是制约 NLG发展的一个重要原因，如果有更好的评估方法，或者有一套行业公认的高质量的数据，相信 NLG会迅速发展。
05
目前， AI+阅读写作主要应用在哪些领域？有什么用途？
贾学锋：可以说，任何一个与文字打交道的行业都可以用 AI+来进行读写。
一、涉及到与文字最密切相关的产业
在政府领域，每年政府都有大量的文件阅读和撰写工作，例如每年都要起草各种政府报告供与会和各界人士学习，少则几千字，多则几万字，据统计，2017年两会政府工作报告全文高达1.86万字，全国各界人士据此来学习领会政府会议的精神，这些文件的撰写和阅读涉及大量的人力工作，如果政府报告先通过 AI技术编写，再由人力进行样式校验，在阅读方面，通过 AI技术对文件核心要素进行自动分析，这将大大提高政府部门的工作效率；除此之外，法律行业也是如此。
二是涉及大量重复劳力的工业
例如金融业，一般会把金融业分成银行、证券、保险、基金四大类，以证券业为例，券商会涉及大量不同类型的文件处理，如债券募集说明书，公司发债都需要提交债券募集说明书并经过严格的审核，才能通过并进行发债，这里面涉及债券募集说明书的编写和审核，以审核为例从一开始就到了错别字和格式审核再到数据一致性，最后到数据计算错误，最后到基于业务层次的完备性审核方面，都会涉及到，审核原理其实就是通过阅读理解文件所表达的意思而进行相关工作。
与写作相比，我们人类的阅读速度要快得多，与当前 AI+阅读技术相比， AI+阅读技术也更加成熟，我们现在面临的 AI+阅读写作在行业中的应用还只是沧海一粟，随着 AI技术的不断发展，行业需求不仅激发了它们的结合会越来越紧密，我坚信未来 AI+阅读写作在行业中会有更广阔的空间。
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