AI 与写作2018bloomberg.com编辑精选
我试着让 AI 来写这个故事
I Tried to Get an AI to Write This Story
导读
这篇文章记录了作者尝试让 AI 替自己写一篇报道/故事的过程，借此观察机器生成文本在真实写作任务中的能力与局限。对写作者来说，它值得一读，因为能帮助我们分清“把结构化数据变成通顺句子”和“真正叙事创作”之间的差距，也更清楚 AI 写作目前能做什么、不能做什么。
可以直接用的写作要点
- 01
AI 写作在财报、比赛报道等结构化数据转自然语言的场景更成熟，但这类任务不等于讲故事或叙事创作。
- 02
不要因为一个人或一个模型会写代码、会调工具，就假定它也自然擅长写作；机器学习与软件工程、写作是不同能力。
- 03
评估 AI 生成的文本，不能只看它“像不像”，更可靠的办法是看它对未见过文本的预测准确度，而不是对训练语料的复述。
- 04
预训练模型能让 AI 写作在定义明确的任务上快速起步，但要做定制化、高质量的生成，仍需要深入的数学、数据和领域知识。
HN 评论精选
结构化数据转自然语言是 AI 写作的成熟应用，但与叙事创作不是一回事。
文中没有提到，但 Narrativescience.com 是这个领域的主要参与者。不过我认为他们更偏向于把结构化数据转换成自然语言，所以他们的技术被用于财务报告、比赛报道等场景。
petercooper查看英文原文
Not mentioned but https://narrativescience.com/ are a major player in this space. I believe they are more oriented around turning structured data into natural language, however, so their tech gets used for financial reports, match reports, etc.
机器学习不是普通编程，定制 AI 写作需要数学和领域知识。
机器学习和软件工程非常不同。擅长其中一个，没有理由就擅长另一个。一个熟悉各种工具的木匠，能造出飞往火星的火箭吗？机器学习非常依赖数学，做自定义任务时细节很重要。很多免费的预训练模型可以让你在定义明确的任务上轻松起步；但自定义工作需要的知识多得多。
nartz查看英文原文
Machine Learning is very different than software engineering. There is no reason that being good at one makes you good at the other. Does being a carpenter with vast knowledge of tools give you the ability to build a rocket that can fly to mars? Machine Learning is very very math based - the nitty gritty matters when you want to do something custom. There are many free pre-trained models that can get you started easily for defined tasks. Custom work requires much more knowledge.
AI 生成文本的质量没有客观标准，可用对未见测试文本的预测准确率作为代理指标。
有没有客观标准衡量深度学习生成文本的好坏（就像文中那样）？没有。但有一个标准可以衡量它多准确地预测测试文本——这些文本不在它的训练语料中。
hyperpallium查看英文原文
Is there an objective measure of how well DL generates text (as in the article)? No. But there is one for how accurately it predicts test text, not in its training corpus.
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Et Tu, Grammarly?
本次输入里只给了标题和链接，正文和评论都是空的，所以没法据实写出导读。
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