自從阿爾法狗學會下棋 我每天都在擔心它搶我飯碗

在寫這篇文章的時候，懷著惶恐的心情反思了一下自己，並展望了未來。作為一個博客、編輯或記者，必須以敏銳的目光緊跟社會的最新發展，並且能夠寫出引人注目的、獨具一格的內容。對於科學家、研究人員、分析人員和其他專業人士來說，這同樣適用，他們的工作也需要大量的寫作。

隨著網路信息發布的愈發泛濫，如果你想成功地打動你的讀者，必須同時兼顧速度、風格、質量和內容。因為人工智慧正迅速滲透到人類生活的方方面面，不努力，你的飯碗恐怕要保不住了。

智能校對

2014年，著名作家喬治·R·R·馬丁在接受採訪時，解釋了他為何避免使用現代文字處理器，因為它的自動更正和拼寫檢查使人感到厭煩。一些軟體供應商一直試圖通過增加工具的校對功能來幫助作者，但是，像馬丁這樣的作家會證明，這些努力可能會使任何一個超過中等寫作技能的人感到厭煩。

然而，這些正在改變。因為AI正在更好去地理解書面文本的上下文和寫作意圖。例如微軟Word的新編輯器功能，通過人工智慧來提供精準的校對。編輯器可以理解文中不同的細微之處，它比代碼和邏輯工具做得更好。它不僅能夠識別出語法和格式錯誤，還能篩選出不必要的複雜句和濫用的術語。例如，它知道當你使用「真」這個詞來強調一個點或提出一個問題，它也相應給出了雄辯的描述，並提供明智的建議，一個句子是被動的，它將提供一個改寫版的主動語態。

雖然這些編輯器還遠遠不夠完善，但人工智慧寫作促使它迅速成為一個競爭激烈的市場。Grammarly是一個免費的語法檢查器，通過安裝一個瀏覽器插件，利用人工智慧來幫助你完成寫作任務。Atomic Reach是市場中的另一個參與者，它利用機器學習來提供書面內容的可讀性反饋。

快速掃描書面文件

能夠寫出好的內容依賴於好的閱讀積累。我通常喜歡在看過不同文章之後，就同一話題的矛盾意見提出自己的觀點，然而大量的材料使我們很難在短時間內找出關鍵的亮點和差異。

目前，人工智慧在為文件提供智能摘要這一領域逐漸取得進展，Salesforce的一個人工智慧演算法研究人員，研發出了描述長文本中的精華片段的演算法。雖然文本總結工具已經存在了一段時間，但Salesforce的解決方案優於其他採用機器學習的演算法。該系統通過監督和強化學習相結合，並具備人力教練的幫助，在此基礎上學會總結自己。其他演算法如Algorithmia的總結提供庫，也在一定程度提高了他們的軟體開發者的文本摘要的能力。

這些工具可以幫助作家瀏覽大量的文章，並找到相關的主題，它還可以幫助編輯閱讀大量的電子郵件、新聞稿。他們將更好地決定哪些內容需要進一步關注，對於一個郵箱里總是堆滿文件的人來說，完全能夠理解它的價值所在。

更聰明的搜索引擎

無論你的文章內容質量有多高，觸及不到合適的讀者，那一些都是徒勞。不幸的是，基於關鍵字搜索的演算法促使網路作家通過填充內容與關鍵詞，以增加他們的搜索相關性。「雖然谷歌做了大量的工作來創建PageRank（通過網路浩瀚的超鏈接關係來確定一個頁面的等級），如此以來，網路作家可以花時間使自己的作品獲得很高的點擊率。」wordlift（語義Web工具開發公司）的高級產品經理Gennaro Cuofano說道，這種趨勢最終導致了質量差的作品獲得越來越高的搜索排名。

但是由於人工智慧的搜索引擎能夠解析和理解內容，在過去的幾年裡，搜索引擎的規則發生了巨大的變化。「自從新的語義技術的出現，現在可以足夠成熟的閱讀語言，記者和專業作家終於可以專心寫作了」Cuofano說，這意味著你可以期待更多優質的內容出現在網站和搜索引擎中了。

下一場革命已經到來，它是關於NLP（神經語言程序學）中的一個子集，被稱為自然語言理解中的飛躍。Cuofano表示，NLP不是把非結構化的和未定義的輸入轉化為輸出，而是使它們更接近人類的理解。

或許，在未來寫作也會演變為一個機器職業，如同目前很多逐漸被人工智慧「攻佔」的領域一樣。但是，在一個人類始終肩負著更多責任的時代，相信在未來AI能夠寫出的文章也一定是基於人類的思考的，因此，它專註的是形式而不是內容，畢竟論談情懷這件事，機器遠不如人。但是要知道，不努力，連談情懷的機會都沒有了。

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