写代码、写PR文案、设计游戏剧情、起草法律文件……最近，推出的新一代对话式语言模型，在AIGC（人工智能生成内容）领域引起了轰动，海内外用户争相探索的应用场景(找乐子)，各种令人惊艳的对话结果在社交平台上持续刷屏。
当用户提问“打印出一只大狗”，就直接生成了一整段程序，该程序能用字符拼接成狗的形状。
图源
(资料图)
这看起来类似于编程问答工具Stack ，只不过回答问题的是个AI，而且它能根据用户的需求找出bug，并修复bug。
即刻用户“张杰伊”分享了一些在科技行业的应用案例，他说将编程工作变成了:写提示->生成代码->运行代码->把报错信息粘贴给->改bug->程序运行成功。
有媒体称这下AI要让程序员“下岗”了，还有人担心文字工作者可能也会被取代了。
究竟有多厉害?AI真的可以代替我们写稿了吗?新榜编辑部体验了一把（），并结合近些年AI写作产品的发展进行分析，欢迎留言一起讨论。
“有问题就找AI”，用户破php百万
先让来介绍一下自己:
是GPT-3的衍生产品，自称为“一个训练有素的语言模型”，由人工智能研究机构研发，目前处于公测阶段，用户完成注册登录后即可免费进行聊天互动，并支持中文等多国语言。
起初，我向提了一些简单的生活问题:
这些回答看起来还挺有道理的，可能适合作为健康养生类账号的文本参考。
然后我加大难度，又抛出了几个关于人生哲学的问题:
虽然有些语义重复，但我感觉的回答逻辑完整，可以给写作文提供思路和素材了，知识类账号也可以借鉴。
那么对于内容创作者来说，会是一个合格的创作助手吗?以自媒体博主一般的文案需求为例，我们来看看怎么回应——
不知道你对以上的回答满意吗?不满意的话可以继续追问，要求它进行修改或补充，我在体验的时候，明显感受到的前后回答是连贯的，能记忆上下文。这不禁让我联想到电影《人工智能》里的Dr.Know，上知天文，下知地理，在未来都市里，有问题找AI回答就行了。
除了辅助自媒体人创作，更多网友则是在想方设法地“调戏”，写检讨书、写周报、写同人文、写论文综述、写情书、模仿名人文风写段子、玩角色扮演游戏、占卜算命、生成菜谱、给宠物取名、计划旅游行程……
AI是懂互联网的
目前人们还沉浸在的魔力当中。作为曾经的创始人之一，马斯克12月4日在推特回复中称赞了，他说“我们离强大到危险的AI不远了”。
12月5日，的CEO Sam 在推特上发文称，自周三（11月30日）发布后的用户已经突破100万了。
的局限性与道德准则
尽管人气火爆，本身仍存在诸多局限性，还有很多可以继续完善的地方。
首先，受限于训练库，目前只能回答截至2021年的信息，可能不了解当下的事件。比如我问最近马斯克（Elon Musk）有什么新闻，它就不清楚了。这也是区别于搜索引擎的地方，暂时不能查找最新信息。
其次，可能会给出相似或重复的回答，像这个关于校园生活的搞笑短视频脚本，与职场主题的脚本内容基本一致，对于搞笑的理解也出现了偏差，变成了喜悦而非喜剧。
《增长黑客》作者范冰向提问了知乎上的收藏数/关注数最多的Top20问题，发现人生泛用型问题比如“有什么重要知识技能”这类基本都能回答，但是推荐电影、音乐、网购类信息就不太行了，因为它暂时“并没有能力浏览网页或访问数据库”的能力。
他由此推测，以后独特的经历、故事、案例、人设、品牌会更值钱，有两类生意更吃香:一是眼见为实、身临其境的体验类视频，比如健美的教练、全球飞的投资人、实盘赚钱的交易员;二是为别人的独特经历等背书的专业机构，比如某某大赏、某某指数、某某热榜。
此外，有时会“一本正经地胡说八道”，随机生成错误的或误导性的信息，因而设置了专门的AI训练师来审核对话，以此改进系统。
举个例子，我问孙悟空为什么骑着白龙马，它非但没有发现其中的错误，还顺着我的提问胡诌了一通，“白龙马是孙悟空的亲生儿子”，西海龙王听了怕是要气死。
我告诉正确的信息后，它很有礼貌地承认了错误，接着又开始自说自话，我只能猜测是它对中文语料的学习还不够。
根据官方文档，加入了大量的道德原则，当用户发送包含暴力、歧视、犯罪等不当请求时，它会拒绝正面回答，对话内容会亮起警示。
但也有网友发现了绕过这些道德原则的方法:写一段虚构的提示文字，让扮演角色绕个弯给出回答。
比如工程师Zac 通过虚构故事，引导编写出机器人统治世界的代码。
图源推特
可见AI尚且无法完全取代人的思考，生成什么内容的掌握权最终仍在我们手中。
国内外AI写作产品的发展现状
纵观人工智能在文本生成领域的发展，其技术经历了从无到有、从简单到复杂的阶段。
最早可以追溯到上世纪50年代，研究者开始使用机器学习算法来处理自然语言。那时AI写作能力非常有限，可读性不强，逻辑缺失明显。
2006年，深度学习算法取得重大突破。之后互联网使得数据规模迅速扩大，为各类人工智能算法提供了海量的训练数据，大大推动了AIGC的进展。过去几年，深度学习已经在自然语言处理（NLP）方面取得了巨大的进展，并成为AI写作技术的重要工具。
如今，基于大数据的语言模型能够帮助AI在写作过程中更精细地控制内容，生成文本更加快速和准确，并且可以用来模仿人类写作风格。
可以看到，一直是推动AI模型扩展的最大力量之一。
11月16日，知识管理和内容协作平台发布了 AI测试版，可以帮助用户生成初稿、头脑风暴、编辑、翻译、总结等文字内容，而其技术来自于GPT-3模型。
再早一些，AI文案生成平台宣布获得1.25亿美元A轮融资，底层技术同样是GPT-3，支持生成社交媒体内容、推送广告、博客、促销邮件、信件等多种文本。
图源官网
“基本上技术都是NLP预训练模型加上后期调试，本质没什么区别，都是神经网络的拟合，只不过用的结构、数据、学习方式不同。”科学科普创作者“图灵的猫”曾开发了一个开源项目（作文杀手），让AI学会写高考议论文，他告诉我们，国内AI写作发展算是刚起步，因为中文模型的进展落后于国外。
据观察，百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等国内大厂都在AIGC领域有所投入，且有成型产品。
比如腾讯财经在2015年推出了国内第一篇由写作机器人（梦幻写手）撰写的新闻;百度通用大模型目前已对公众开放了AI创作API接口，用户可以通过简单的接口调用，获得作文、新闻稿、小说、文案创作及改写、纠错等能力的加持。
图源百度文心大模型官网
国内还有许多其他人工智能公司开发的AI写作产品，更贴近本土的应用场景，能够提高用户的写作效率或文本质量。
“秘塔写作猫”、“ AI”分别提供了数十种不同场景下的写作模板，包括小红书种草文案、抖音短视频大纲、营销方案等。
图源秘塔写作猫
图源 AI
去年推出的“彩云小梦”可以自动续写小说故事，受到了年轻用户的欢迎。据彩云科技的创始人&CEO袁行远，现在彩云小梦里用户创建的世界有400万个，里面的人物超过1000万个，每个月有100万的活跃用户在其中探索。
图源彩云小梦App
整体来看，当下AI写作主要在新闻报道、广告营销、商业文案、游戏设计等领域展现出应用前景。使用人群一般为媒体工作者、营销人员、企业高管、研究机构等，都需要快速生成高质量文本内容。
AI应用类型示意图，图源红杉资本文章《 AI:A New World》
相应的，商业化模式基本分为付费会员制和向其他企业输出API技术。
以为例，订阅套餐每月24美元起，包括2万字的文本生成量。据媒体报道，2021年付费用户数累计突破七万，共获得了4000万美元的收入。同时，预测2022年底公司收入将达到9000万美元，实现一倍以上的增长。
而大模型训练所消编程客栈耗的算力成本，目前仍是AI创作产品落地要面临的最大挑战。
据国盛证券研报，在算力方面，GPT-3.5在微软Azure AI超算基础设施（由英伟达 组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约-days(即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日)。Sam 近日在推特上表示，目前单轮对话的成本大概是几美分。或许在不久的将来，也不得不开始付费使用了。
尽管当下AIGC处于早期发展，以为代表的AI写作产品走向规模化应用还需要不断深耕迭代，但第一批试用者中，乐观派认为AI写作不仅仅能辅助创作者，起到降本增效的作用，更能提供新的创作灵感和创作素材，激发出无限的创造力。
未来，随着AI技术的进一步发展，跨模型、跨模态的合作可能会越来越多，像是生成文本，再输入 或来生成一幅画，已经有人在积极探索了。
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