馬斯克獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)

現(xiàn)在，AI生成的東西，“真實(shí)”得都讓我有點(diǎn)害怕了——

【資料圖】

只是給出《 馬斯克獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng) 》這個(gè)標(biāo)題，AI竟然就刷刷刷幾下，蹦出了一整套大綱來(lái)？！

馬斯克獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)

如果讓AI生成一些更具體的 新聞 內(nèi)容呢？

好家伙，甚至出現(xiàn)了“第二次獲獎(jiǎng)”這樣的細(xì)節(jié)！

還仔細(xì)科普了馬斯克的生平，以及諾貝爾獎(jiǎng)的“頒獎(jiǎng)經(jīng)驗(yàn)”：

我們可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的現(xiàn)象，諾貝爾獎(jiǎng)往往不會(huì)頒給一個(gè)人，而是頒給一個(gè)團(tuán)隊(duì)或項(xiàng)目……

這要是馬斯克真得了諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，恐怕我們都不用再大段修改內(nèi)容了，直接“微調(diào)”一下就能發(fā)（手動(dòng)狗頭）。

穿不同材料的褲子對(duì)貓上廁所有什么影響

試試難度更高一點(diǎn)的 論文 ，效果如何？

我們輸入《 穿不同材料的褲子對(duì)貓上廁所有什么影響 》標(biāo)題。

沒(méi)想到，AI不僅給出了一段有模有樣的論文，甚至連實(shí)驗(yàn)都幫我們做好了！

為了研究貓的排泄物，我們收集了四種不同材料的貓屎尿樣本，并測(cè)量它們?cè)谪堖渑疟愫蟮臓顟B(tài)。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：帆布對(duì)貓屎尿處理影響最大，其次是牛仔布和棉質(zhì)布……

穿不同材料的褲子對(duì)貓上廁所有什么影響

這要是真的，怕不是可以入圍搞笑諾貝爾獎(jiǎng)。

利用量子力學(xué)進(jìn)行佛學(xué)初探研究

再來(lái)更怪一點(diǎn)的，論文標(biāo)題選個(gè)《 利用量子力學(xué)進(jìn)行佛學(xué)初探研究 》，看看效果如何？

利用量子力學(xué)進(jìn)行佛學(xué)初探研究

雖然我對(duì)佛學(xué)一竅不通，但光看這個(gè)大綱，似乎它和量子力學(xué)還真有那么點(diǎn)聯(lián)系……

相比之前的“狗屁不通生成器”，這個(gè)AI看起來(lái)確實(shí)有點(diǎn)靠譜。

隨著它更新了“AI寫(xiě)作”功能，是時(shí)候去試試這個(gè)東西好不好用了。

如何寫(xiě)廢話(huà)報(bào)告

從網(wǎng)站上來(lái)看，新推出的“AI寫(xiě)作”功能還不少：

全文寫(xiě)作、廣告語(yǔ)、論文靈感、小紅書(shū)種草文案、方案報(bào)告、產(chǎn)品評(píng)論、作文、小說(shuō)……

恰好有個(gè)朋友馬上要交開(kāi)題論文了，這就用AI為他助力一下。（手動(dòng)狗頭）

當(dāng)然，這份論文也不能完全隨機(jī)生成，最好是有頭有尾，和完整論文內(nèi)容差不多——

得有摘要、大綱、正文、致謝的那種，查重率還不能太高……

最重要的一點(diǎn)， 支持修改！！

不少支持AI寫(xiě)作的網(wǎng)站無(wú)法中途修改，直愣愣地給出結(jié)果，效果不好就得一遍一遍重新嘗試，這次寫(xiě)作貓的“AI寫(xiě)作”，就包含可以修改的新技能。

整個(gè)寫(xiě)作過(guò)程，有點(diǎn)像是讓你跟AI不斷磨合，逐漸逼近你最滿(mǎn)意的效果。是不是有AI版輔助內(nèi)味了？

在輸入《如何寫(xiě)廢話(huà)報(bào)告》標(biāo)題后，AI很快給出了 摘要 ，確認(rèn)沒(méi)啥問(wèn)題，點(diǎn)擊下一步 生成大綱 ：

如何寫(xiě)廢話(huà)報(bào)告

一切就緒，AI就自動(dòng)根據(jù)大綱，生成了完整的 正文內(nèi)容 ！

好家伙，聽(tīng)起來(lái)有理有據(jù)，連我都差點(diǎn)被說(shuō)服了。

不過(guò)這篇報(bào)告似乎有點(diǎn)短？

沒(méi)關(guān)系，我們?cè)儆? 句子續(xù)寫(xiě) 來(lái)“拓展”一下文章內(nèi)容。

在觀(guān)察過(guò)上下文后，AI給出了一系列續(xù)寫(xiě)的參考建議。在你選擇最好的那句話(huà)后，AI就會(huì)根據(jù)新生成的內(nèi)容重新生成下一句話(huà)：

當(dāng)然，要是覺(jué)得一句句篩選太麻煩了，也可以直接點(diǎn)擊文章下方的“ 寫(xiě)內(nèi)容 ”，分分鐘就能給你續(xù)寫(xiě)出一大段：

長(zhǎng)度不夠的話(huà)，還能申請(qǐng)“ 加長(zhǎng)版 ”，把原本過(guò)于簡(jiǎn)潔的話(huà)用更長(zhǎng)的段落來(lái)替代：

終于搞定了論文正文的內(nèi)容，導(dǎo)師也通過(guò)了，就來(lái)到了最終的 論文致謝 部分。

寫(xiě)到這兒我們突然發(fā)現(xiàn)，原來(lái)功能并不都需要鼠標(biāo)一個(gè)個(gè)點(diǎn)……直接在屏幕上輸入“ // ”，后面輸入需求就行。

例如就像給AI提示詞一樣，來(lái)一段“//寫(xiě)一篇關(guān)于《廢話(huà)論文》致謝的作文”，它就能自動(dòng)生成一大段致謝，連家人、老師、同學(xué)都給考慮到了：

論文致謝

如果不滿(mǎn)意的話(huà)，還能“ //將上一段進(jìn)行改寫(xiě) ”，直到它整出讓你覺(jué)得合理的活來(lái)。

這樣一來(lái)，一篇完整的《如何寫(xiě)廢話(huà)報(bào)告》就完成了。

什么，這篇論文的查重率太高了，不符合導(dǎo)師要求？

別擔(dān)心，這只AI的 改寫(xiě) 功能花樣百出。

改（降）寫(xiě)（重）里面的同義詞替換、語(yǔ)序打亂、增詞刪句、可以說(shuō)是被這只AI玩得明明白白。

例如這是全篇“ 強(qiáng)力改寫(xiě) ”的效果：

（等等，竟然還有文言文版 古文改寫(xiě) ……穿越神器？）

△這是我們寫(xiě)的

相比一些單個(gè)功能校對(duì)網(wǎng)站，它能從病句、人名、用詞規(guī)范等多角度指出可能存在的bug，甚至還自帶 語(yǔ)義理解 技能buff（AI在線(xiàn)教學(xué)語(yǔ)文）。

當(dāng)然，這個(gè)查錯(cuò)字功能也可以對(duì)AI自己生成的文章下手。

效果著實(shí)有點(diǎn)神奇，那除了論文以外，它還能怎么用？

還能幫助日常寫(xiě)購(gòu)物評(píng)價(jià)

要是你以為AI寫(xiě)作只能用在（寫(xiě)洋蔥新聞）提供論文大綱、寫(xiě)作規(guī)范和參考建議上，那還是naive了。

生活中處處有創(chuàng)作事業(yè)，每處都有AI發(fā)揮的空間。

日常碼字的自然不必多說(shuō)，寫(xiě)文章、或者寫(xiě)周報(bào)、工作總結(jié)、活動(dòng)方案啥的，打工人懂得都懂。

還有需要?jiǎng)?chuàng)意的小說(shuō)文案組，或許AI可以給你提供一些新的思路，甚至還能幫忙寫(xiě)種草文案、產(chǎn)品評(píng)論（KOL博主們可以整上了）。

△還知道手機(jī)都在吹影像

前陣子就有個(gè)劍橋?qū)W霸博主，用AI幫自己寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)帖，發(fā)出后爆火，直接找到了新的致富之路。

P.S.還有個(gè)讓我們同事很心水的功能——根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)，寫(xiě)出針對(duì)性 評(píng)價(jià) 。

以前在購(gòu)物網(wǎng)站上寫(xiě)評(píng)論可能覺(jué)得麻煩，但現(xiàn)在有AI幫忙還有機(jī)會(huì)領(lǐng)到紅包。（不是）

△產(chǎn)品名稱(chēng)：iPhone 14 pro Max；產(chǎn)品描述：靈動(dòng)島、全天候顯示、很沉

除了打工人之外，學(xué)生黨還可以用它來(lái)寫(xiě)作文（大綱）、寫(xiě)讀后感，甚至是寫(xiě)讀書(shū)筆記：

我的區(qū)長(zhǎng)父親

甚至科學(xué)家也能用它來(lái)輔助寫(xiě)作，整理思路。

此前Nature就報(bào)道過(guò)國(guó)外科學(xué)家的案例，現(xiàn)在中文論文也可以用上了~

當(dāng)然，這么多功能和用戶(hù)群體的需求，背后也離不開(kāi)大規(guī)模高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

比如國(guó)外的一些AI編輯器，就是以GPT-3為接口生成文本。GPT-3是典型的“大力出奇跡”，它擁有1750億個(gè)參數(shù)，整個(gè)英語(yǔ)維基百科（約600萬(wàn)個(gè)詞條）僅占其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的0.6%。

GPT-3誕生初，在很多人心中留下了AI寫(xiě)作“不那么靠譜”的印象。但隨著模型優(yōu)化、以及新的算法出現(xiàn)，現(xiàn)在A(yíng)I寫(xiě)作商業(yè)落地飛快，市面上的新工具也多了不少。

據(jù)了解，“AI寫(xiě)作”背后就采用了自研的 大規(guī)模概率語(yǔ)言模型 ，根據(jù)上下文對(duì)可能的用詞進(jìn)行準(zhǔn)確建模。

與OpenAI的GPT-3相比，這只AI模型在注意力結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行了優(yōu)化，加上采用集成學(xué)習(xí)方法，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和GPU型號(hào)要求不高，又進(jìn)一步降低了訓(xùn)練和使用成本。

文本生成領(lǐng)域有大廠(chǎng)提供的接口/工具，比如百度文心、阿里達(dá)摩院等；也有直接主打AI寫(xiě)作的創(chuàng)業(yè)公司，比如寫(xiě)作貓、Jasper、NotionAI（其中Jasper和Notion AI都是基于GPT-3模型提供服務(wù)）等。

趁此機(jī)會(huì)，不妨就從 效果、功能、收費(fèi)情況、支持中文與否 等維度來(lái)評(píng)測(cè)一下幾個(gè)代表性的玩家。

（由于篇幅有限且中文更為直觀(guān)，在此主要評(píng)測(cè)國(guó)內(nèi)幾個(gè)代表）

先來(lái)看效果，以他們的共同功能“ 小說(shuō)續(xù)寫(xiě) ”為例。

拿紅樓夢(mèng)一個(gè)片段來(lái)看。

話(huà)說(shuō)寶玉和鳳姐回家，見(jiàn)過(guò)眾人，寶玉便回明賈母要約秦鐘上家塾之事，自己也有個(gè)伴讀的朋友，正好發(fā)憤；又著實(shí)稱(chēng)贊秦鐘人品行事，最是可人憐愛(ài)的。鳳姐又在一旁幫著說(shuō)：“改日秦鐘還來(lái)拜見(jiàn)老祖宗呢。”說(shuō)的賈母喜歡起來(lái)。鳳姐又趁勢(shì)請(qǐng)賈母一同過(guò)去看戲。賈母雖年高

AI寫(xiě)作貓給出的回答是：

AI寫(xiě)作貓小說(shuō)續(xù)寫(xiě)

卻不似寶玉一般毛躁，倒也耐得住性子，便帶著賈璉、榮國(guó)府的兩個(gè)小丫頭，一左一右地陪在賈母身邊。到了戲園子里，只見(jiàn)前面臺(tái)上正唱著：“……‘春來(lái)花落人猶濕衣’！‘……’‘莫愁白了頭，白日當(dāng)雨’。……”正是：“……’”賈母笑道：“好曲兒！”（另外還自行標(biāo)注了語(yǔ)法錯(cuò)誤“的地得”）

阿里給出的示例回答是：

阿里小說(shuō)續(xù)寫(xiě)

但身上還有幾分力氣，便命鳳姐陪她看戲。賈母一個(gè)勁兒的讓出一條道來(lái)，鳳姐便陪他到一邊。不想戲剛剛上場(chǎng)，只見(jiàn)從人堆里，擠出兩個(gè)老人來(lái)，都是身著綢衣，頭上扎著兩根簪兒，后面跟著兩個(gè)老人。賈母一眼便認(rèn)出來(lái)，這便是邢岫煙。

以及百度文心。

百度文心小說(shuō)續(xù)寫(xiě)

有些動(dòng)作不便，也就推辭了寶玉先走一步自己隨后出來(lái)，賈母果然跟著秦鐘到了外面之家戲臺(tái)上去看正演的《游園驚夢(mèng)》，剛好襲人、平兒還沒(méi)回去忙不過(guò)來(lái)鳳姐就只得在內(nèi)掌管賈母的茶水點(diǎn)心小吃?xún)菏聞?wù)了；又安排了賈寶玉與秦鐘坐席飲酒說(shuō)笑取樂(lè)相陪他倆乘興而歸了。

【來(lái)源：量子位】