說起智能寫作的前景與應用我們首先要回答For who和 How for這兩個所有工程問題都需要解決的原點問題。這決定了后面天文數字般的產業資金是否會扔進大海。本文從人工智能要解決的核心問題出發，來探討智能寫作的產業邏輯。

智能寫作的商業價值

人工智能的應用前景和場景的復雜度呈反比關系。場景越簡單越容易替代人的行為，越適合做大規模的商業化落地。在感知智能應用中，系統的輸入只是圖片、影像或者語音，其輸出也只是個簡單的二分類問題。因此只要在訓練集和模型調參上持續投入，輸出就會越來越精準，當準確度超越人的判斷閾值時，商業化的路徑也就打開了。這個生產模型可以簡單到只需計算數據、算法的成本投入。其簡單的場景應用可以完全替換掉很多低端崗位。

(資料圖)

因此，商湯、曠世、訊飛們在數據的積累和算法上一有突破就能率先進入商業化落地階段，成為各自領域的獨角獸企業。這種感知智能解決了很多產業的單點效率問題，這屬于第一階段人工智能的發展模式。

2019年是人工智能發展到認知智能的元年，這一年各種認知智能產品紛紛登場。認知智能要解決的問題已經不是替代低端崗位，而是通過輔助中高端崗位，使其真正發揮最大的創新價值。它超越了單點的效率痛點，為產業提供整體的效率賦能。智能寫作就屬于人工智能的認知領域，其場景比感知要更高階和多元化。

智能寫作的原理解析

如何破解這道難題是眾多以自然語言為核心技術的探路者當下最重要的課題。數學上解決復雜認知問題可以通過降維的方式變成簡單的二分類問題來處理，也可以通過構建復雜神經網絡的模式來解決問題。個人覺得后者是一個黑盒子，它深層的物理意義還有待研究。

由于它的缺乏解釋性和泛化能力，我認為它是解決微觀問題的好手，就像白細胞能殺死細菌，你知道它有這個本事，但它怎么做到的確實無需知曉。而前者通過降維的方式把復雜問題簡單化，是一種過程更可控的路徑。說人話就是把在工程中需要解決的復雜問題分解成簡單的小問題，然后再把那些小問題交給各種網絡模型們去處理。

盡管寫作是個體行為，而且每個人都還存在著自己的某些創作習慣。但共性的問題一直存在，我們將這些共性過程分解為六個步驟：命題、搜集素材、寫作、配圖、審核、發布等，每一過程都是寫作的必要環節。在傳統的編輯團隊里面，每個人都在重復著以上六個步驟，我們稱之為煙囪模式。

煙囪模式代表每一篇文章的生產都是獨立的，除了單篇文章生產的效率低、質量不穩定以外，每個生產者之間的工作也很難做到資源復用，因此整體效率和質量并不高。

為此，我們重新定義一個工業化的內容生產模式，這種模式的生產可以極大地提高內容生產的規模化和穩定性。在這種模式下，機器寫作最后簡化成通過一系列預制件進行文章組裝，運用這種方式將文章生產模式進行工業化改造，把內容生產的核心流程及品控前移到預制件生產環節。

這些預制件的生產包括事件、邏輯、數據、知識庫、圖庫、模板庫的工業化或智能化生產。這種實現路徑是雙向兼容的，一旦算法達到效果后即可實現智能化升級。升級后的寫作流程變成了下面這種模式。

內容工業化的必然趨勢

從當下的內容產業格局來看，傳統內容生產方式的落后已經嚴重制約了內容供給側的發展。在新的傳播形式下，傳播渠道的多樣性和用戶需求的差異性，讓過去只需覆蓋頭部內容的生產模式變成了對長尾需求的覆蓋。這種新形式導致內容生產的兩個價值需求急劇提高：其一是內容需求量越來越大，其二是品質化要求越來越高。

而當前的內容生產模式很難持續滿足這種價值需求，只能向工業化方向進行探索。

一整套工業化生產和傳播體系是持續創造商業價值的關鍵，眾多頭部企業已經率先探索內容工業化的路徑和方法體系。內容工業化的進程過去幾年已經十分明顯，PGC數量個人化和小團隊雖然占了90%，可是流量的90%被10%不到的頭部內容企業所占據。所以持續大規模生產優質內容的需求，使得頭部內容企業紛紛借鑒工業生產體系的管理工具、作業模式和流程分解，將內容生產標準化和流程化，提高產能和效率，降低成本和無價值的消耗。

例如隨著電影的工業化發展，編劇工作已悄然進入車間操作、實行流水作業。比如某系列劇本創作團隊，有提供素材故事的、編寫提綱的、寫作初稿的、修改的、添加方言笑料的、訂正格式的，等等。因此工業化是升級內容供給的關鍵步驟。第一步先實現工業化、在工業化以后才是第二步的智能化。

Giiso智書，你的智能入場劵

無論是工業化還是智能化，在當前的生產關系下我們都必須清楚內容生產的主體是人本身，所以“兩化”的目標是為人服務的而不是脫離人。只有內容生產技術發展到不需要當前的生產關系，才會出現機器脫離人的主體意識而單獨發展的全智能化的生產需求，所有希望超越當前社會生產關系而發展出的生產力工具都是偽需求，不是為當前用戶核心價值服務的。

Giiso智書的發展完全遵循了內容產業的發展趨勢，它把人工智能最先進的技術和當前社會生產關系進行了完美的結合，既為營銷業企業主們創造了經濟價值，也為內容編輯們承擔了繁瑣的勞動，釋放了他們大部分精力用在創意和創新上，使得產能和質量同時得以提高。

在這個領域率先引入內容智能化生產的企業家們已經從生產力賦能中得到了較好的市場反饋。在未來一兩年的產業競爭中，智能寫作將會成為內容營銷行業的標配，而后進的企業失去的將不是效率而是在智能化浪潮下的產業入場劵。

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