HN 写作课

工程师们二十年里聊过的写作。

工程师、作家、编辑和创业者在 Hacker News 上聊了二十年“怎么写”:怎么写得清楚、怎么讲好一个故事、技术文档怎么写、小说和出版是怎么回事。这里把其中关于写作与讲故事的帖子挑出来,配上中文导读、可以直接用的写作要点和评论翻译。

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    这些讨论是怎么挑出来的

    1. 01

      从全量里捞

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部帖子,用关键词先捞出 40 分以上、可能和写作有关的约 1.1 万篇。

    2. 02

      只留真正讲写作的

      由 AI 逐条判断是否和写作、讲故事、文风、出版有实质关系,剔除“写代码”“编辑器”这类字面撞车,并分进十个类别。

    3. 03

      提炼可用的要点

      为值得读的帖子写中文导读,提炼 2-4 条可以直接用到自己写作里的要点,并精选翻译 HN 高赞评论。内容由 AI 生成,可能有误。

    AI 与写作2016arstechnica.com

    《Sunspring》:一部由算法写成的科幻短片

    Sunspring, a short science fiction film written by algorithm

    阅读原文 HN 讨论
    135HN 得分
    49条评论
    4条写作要点

    导读

    这篇文章介绍短片《Sunspring》:它的剧本由 LSTM 算法学习大量科幻剧本后生成,台词看似像模像样,整体却不知所云。对写作者来说,它是一次绝佳的反面示范——机器能写出局部通顺的句子,却写不出有方向、有记忆、有结构的叙事,正好提醒我们人类写作究竟靠什么成立。

    关键词 AI写作连贯性叙事结构剧本创作

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      局部通顺不等于整体连贯:逐句读着顺口还不够,要检查它与上下文的因果和信息衔接。

    2. 02

      写作需要“情节记忆”:人物、道具、伏笔处于什么状态(比如“猫在盒子里”)要持续追踪,别让后文把前文的设定弄丢。

    3. 03

      别用“猜下一个词”的方式硬凑句子;先想清楚这一段要推进什么、朝哪里走,再落笔。

    4. 04

      糟糕的文本靠表演和即兴也救不回来——脚本本身的说服力才是地基。

    HN 评论精选

    局部通顺而整体失焦,根源在于缺少情节记忆和写作意图——这正是人类写作的立足点。

    LSTM 生成的序列有个怪现象:随便截取 5 秒听起来都挺合理,像是真电影里的片段,但段落之间毫无连贯。它像马尔可夫链一样在状态空间里随机涨落,没有方向。我认为原因是 LSTM 的“记忆”很少:它有学到的程序性记忆,却没有情节记忆,所以很难追踪信息。比如我说“猫在盒子里”,几句之后说“猫在___里”,LSTM 很难猜出“盒子”。其次,它的原理是预测序列中的下一个字符,这完全不是人类的写作方式。如果你让一个人不断预测下一个词、再下一个词,写出来的东西也会是这样。

    Houshalter查看英文原文

    This is a weird thing about LSTM generated sequences. Any random 5 seconds of this sounds reasonable. Like it could come from an actual movie. But there is no coherency between these sections. It flows and ebbs randomly around the state space like a markov chain, with no direction. I think this is because LSTMs have very little "memory". They have a learned procedural memory, but no episodic memory. So they have a very difficult time keeping track of information. E.g. if I say "the cat was in the box", a few sentences later I might say "the cat is in the __" and the LSTM has a hard time guessing "box". Second, it works by predicting the next character in a sequence. This is not how humans write, at all. If you ask a human to predict the next word in a sequence, and then the word after that, and then the word after that, etc, you would also get something like this.

    AI 文本只能靠人类表演与即兴补救,说明脚本自身的连贯和说服力才是根本。

    我的预测:在目前这种 AI 生成文本的水平下,把作品做短会吸引(或说只能吸引)一小部分观众——而且他们主要是来看人类创作者如何在糟糕的文本上挣扎、即兴救场。如果这剧本是某个人写的,他的职业生涯大概走不远。演员:1,AI:0。

    emptybits查看英文原文

    My prediction: At this level of AI-generated writing, keeping the works short will attract (allow?) small audiences ... but only to watch the human talent in the production struggle and improvise over truly awful writing. If a human was responsible for that writing, they wouldn't have much of a career. Actors: 1. AI: 0.

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