探讨人工智能生成文章背后的技术与思考

　　近年来，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景被用于 AI 技术的应用并产生了长足的进步。对于文章生成领域来说，自然语言生成技术（Natural Language Generation, NLG）已经取得了长足的进步，让 AI 开始可以完成一定的文章创作工作，并取得了一定的成果。在这个领域，IBM 的 Watson 和 OpenAI 等机构都有着良好的表现。

　　AI 生成文章最奆绩的底层虽然是深度学习和自然语言处理技术，但实际上它是由三个主要步骤完成的。

　　首先，AI 程序需要获取大量的数据。这些数据可以是预先现有的内容，也可以是在网上爬虫抓取。当获取到大量的数据源之后，AI 程序就可以开始学习基于这些数据的语言模型了。一旦拥有了相对完备的语言模型，AI 就可以开始生成文章了。

　　具体来说，AI 生成文章的过程，大致可以分为两个阶段：思路确定和文章生成。

　　首先，AI 程序需要根据给定的话题或关键词，确定文章的整体思路和主题。这一环节也是人工完成文章创作时需要进行的步骤。AI 程序可以通过基于目标话题的语料训练，来合理地分析、生成文章的整体思路和主题，实现基本思路的有机融合和呈现。

　　而后，AI 程序就需要在确定的思路和主题下，进行文章的具体生成。核心过程是根据具体的语言模型，输入约束条件和相关参数，对关键性语言模板进行填充和替换，进而实现针对性文章的体系构建。因为机器并不具备人类的经验和生活体验，所以会面临大量的模板化问题。所以，为了避免文章生成过程被固化为模板，AI 同时会增加随机性和变化性，使得一定的香味个性化体验能被尝试到。

　　正如大多数人所期待的那样，AI 生成文章技术有着诸多显著优势。首先，基于人类语言行为的大量数据来源和深度学习技术处理的高维数据，AI 生成文章技术的文本呈现和通用性表现十分优秀。其文本分类能力与人类实现相符，同时其独特的“冷静”特点，决定了它在一些严谨性和论证性的文章生成方面表现优秀。

　　而 AI 生成文章技术还能使传媒和新闻这两个领域受益。传媒行业一般需要完成大量新闻稿等文稿工作，而新闻行业则需要在短期内推出一批新闻稿件。基于 AI 生成文章技术，传媒行业可以大量减少人工编写新闻稿件所需的时间和成本；同时，AI 生成文章技术能够保证文本的自然通顺性，让新闻稿件更加贴近消费者的关注和需求。AI 技术在新闻领域中表现出的信息自动提取、实时监控、自主意识等特长，也进一步明确了 AI 技术在这一领域中的重要性。

　　不过，AI 生成文章技术也具有诸多不足之处。首先，AI 程序生成文章的能力受到大数据和语料库的制约，针对小而精的学科或题材时效性很低；其次，AI 程序缺少人类的创造性思考，更多以简单连贯、素材堆砌为基础，对于具备诗歌情感元素等需要更多创造性思考的领域表现不佳。

　　除此之外，当前也存在 AI 创造性缺乏的问题。无何，AI 程序一件毫无概念和情感，不能掌握感性元素的艺术作品和文本的内在语义。从优化这个问题的角度来看，这个问题可能只能靠更加全面的学习和数据处理，以及创新性的算法优化，才能在更高的层次上实现 AI 程序对艺术和文本领域的精细掌握和创新。

　　总之，AI 生成文章技术的存在无间提高了文章创作的效率，并反而为传媒、新闻等行业增添了“智能”元素，其难言的缺点尚需持续优化。