林贞妤表示，要让AI学会写作，必须要锁定某个特定应用目标，进行大量资料搜集和模型训练；训练范围拉得越大，则训练的成效与精确度往往会越差 。 “因此，目前AI技术只能在风格类似、词汇量使用范围较小的领域完成文本生成，比如天气预报、财经新闻等内容，AI可以很好地输出相关报道和消息 。 但对于那些风格具有创新要求、情感描述丰富的文章，AI就无能为力了 。 ”
待进步：现阶段只是“不懂装懂”
“现阶段，我们使用较多的还是NLG(自然语言生成)技术，以该平台人工智能系统为例，它套用了大量数据积累下来的模板，而且最终还需要人工参与对其进行校正 。 ”清华大学苏研院大数据中心主任林辉告诉科技日报采访人员 。
更重要的是，人工智能现阶段只是“不懂装懂” 。 “这和我们的语音处理方式一样，机器通过大数据分析，学会了某些词汇、字句可以连在一起使用，人工智能写作出来的内容，只是让人看上去认为机器已经了解了其中的含义，但事实上机器并不知道 。 ”林辉说 。 举例来说，就像2013年上映的人工智能科幻电影《Her》一样，当女主角说出“我爱你”的时候，她只是发出了音节，却完全理解不了背后的情感 。
林辉介绍，受技术的限制，当下的人工智能+写作整体还比较初级，一方面需要人力的参与；另一方面，机器在自然语言处理、理解方面都还存在着障碍 。 从目前来看，AI写作的主要目的也并非是替代人力，而是作为人的助手，协助人们处理一些繁琐、重复的劳动 。 有新闻学系教授也撰文表示，被人工智能取代的将是有明确规则的智力劳动，但在新闻领域，深度报道、新闻评论等需要创造性思维的部分，将是人类进一步深耕的领域，这是机器所无法取代的 。 采访人员 杨仑
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