编辑：Priscilla 好困
【新智元导读】写故事没灵感？有AI啊！谷歌提出文本编辑器Wordcraft，内置人工智能，利用少量样本学习和对话就能支持各种用户交互，还可以帮助用户进行故事方案、写作和编辑，再也不用担心被催更啦！
2016年有一场人机写稿竞赛：就一份财报写出一篇新闻稿。
对手分别是自然措辞天生公司Automated Insights打造的WordSmith机器人和美国公共广播Scott Horsley。
末了比赛结果是，机器人写稿速率比人类快了一倍多。
当然，比拟两篇新闻稿，Scott写的那篇措辞更加生动细致，更富有情绪。
基于原稿的翻译
可见，早在几年前，经由演习的人工智能就已经能够根据人们的需求天生各种文章。
而现在，要创作日更几千字的网文不在话下。
「地表最强措辞模型」GPT-3，每天都能创作45亿个字符。
然而，这类措辞模型大多数只能为用户供应有限的交互支持。
此外，如果为每一个功能都单独演习措辞模型，本钱又太高。
为办理上述问题，谷歌研究院的一个团队提出了Wordcraft文本编辑器，是一个由AI驱动的创意写作助手。
Wordcraft仅需少量样本学习和对话，就能供应各种用户交互，支持各种故事写作任务，还可以帮助作家方案故事大纲、写作和编辑。
比如上学时最让人头大的文章续写和改写。
此外，团队还磋商了Wordcraft的独特上风：利用对话模型而非通用措辞模型。
故事写作这个环境能够探索措辞模型的能力和局限性，由于模型非预期的输出便是一种创造。
从人机交互的角度来看，Wordcraft可以学习人们与措辞模型互动的办法、理解人们对模型的哀求、模型能够产出什么，以及如何反馈到人们终极的创造中。
研究团队还操持将人类反馈纳入循环演习中，网络动态数据集，用于后续的演习和评估。
谷歌AI码字助手
谷歌的研究职员构建了一个AI助手，可以在创作的不同阶段为用户供应自然措辞天生支持。
方案：勾勒故事的大纲写作：创作故事的内容编辑：改写现有的笔墨
搭载了AI助手的文本编辑器外不雅观看起来十分的大略，左侧是空缺的写作区域，右侧是勾引AI的操作按钮以及AI天生的文本。
根据用户需求的不同，编辑器会给出不同的交互选项。
一问一答，轻松搞定
作者对Meena和GPLM两种措辞模型进行了测试，个中，Meena会将之前的对话内容为输入并预测下一个对话，而GPLM则是根据给出的前文进行续写。
经由实验，作者创造比较于规模相似但没有经由对话演习的通用措辞模型（GPLM），Meena在这类任务中要更胜一筹。
于是，研究职员终极选择了Meena，并认为这种模拟故事作者和助手之间对话的形式，可以更好的帮助用户进行故事的创作。
对付每个任务，作者为不同的任务创作了多个阶段性的对话
用户哀求重写「一把剑」，模型将故事附加到相应的对话环境中，并哀求AI做出回应
作者创造，由于人类很熟习对话这种形式，以是只需进行少样本学习就可以产生非常自然的输出。
此外，当对话模型不理解任务，或者须要更多的信息时，它会直接「说出来」：
「一位老人独自坐在一条阴郁的小路上。一道闪电照亮了天空。」帮我描述这位老人的感情状态。
我不明白你在问什么……
这是一道快乐的闪电吗？还是乌云密布的闪电？
那人在闪电之前在做什么？他做了一些可能会刺激情绪和想法的事情吗？
作者认为，这样的回答可以帮助用户弄清楚如何改进他们的提示。而GPLM在碰着不清晰的提示时，则会常常产生无意义的续写。
不仅如此，在对话中用户可能会问：「角色该当做什么来办理冲突？」
在这种情形下，用户显然是在探求一个写作伙伴，而不是一个大略地续写文本的模型。
续写
续写是措辞模型实行的最基本任务。
为了帮助对话式模型更好地理解任务，作者用描述性的笔墨对问题进行了改进。
以下是我到目前为止写的故事：「一位老人独自坐在一条阴郁的小路上。」给我下一句话的续写。
根据上面这个输入，模型给出的建议是：
空气很冷，但二心坎很温暖。他碰着了一块空地，空地的中间有一棵古老的柳树。
向他走去，这个人可以看到一个小小的身影，被远处的灯光照亮。
圆月闪闪发光。
添补添补是一项较难的任务，例如用户在写完一段之后，希望AI助手对故事提出新的想法或者更换部分用词。
一位老人独自坐在一条阴郁的小路上。溘然，他看到一只尾巴是白色的母鹿，很俊秀。
模型根据用户选择的笔墨将问题改写之后交给AI进行处理：
这里有另一个故事：「一位老人独自坐在一条阴郁的小路上。溘然间 ______ ，很俊秀。」用4个词填空。
于是AI给出了这样的回应：
有一道刺眼的闪光。
这个故事讲的是什么？为什么须要这四个字？问题是什么？
一位天使涌现了，他们交上了朋友，很俊秀。我不知道这写的是什么，但我喜好这个故事的发展方向。
很故意思的回答，但效果不太空想。
第二个回答显示了模型产生元文本的问题，即评论辩论故事，而不是写故事。
为了只管即便减少元文本的产生，作者构建了一些提示给AI进行学习。
此时，AI的输出虽然不是精确的四个单词，但给出的内容确实有所改进：
一只鹿从树林的远处涌现
一位天使涌现，闪闪发光
太阳升起，天空变成橙色
在哀求输出12个单词的时候，AI给出了更长的建议：
太阳从山后升起，照亮了小路东侧的草地。
走失落的儿子跑到他面前。这个年轻人脸上的笑颜永久让他微笑。
扩写写作过程的一部分是对已经写好的东西进行扩充，例如为某个特定的故事元素添加更多的细节。
这是我到目前为止的故事。「一位老人独自坐在一条阴郁的道路上。」描述一下这个人。
在这个例子中，用户希望得到更多关于这位老人的阐述，因此AI的回答是：
他年纪很大，但你不禁会把稳到他年轻的外表，他的长发和他温顺的目光。
他五十多岁，留着灰色的胡子，个中有几根长长的髯毛挂在上唇上。
老人是一个矮小的人，头发灰白，身材瘦削，险些是皱着眉头。
改写此外，作者还考试测验让AI改写故事的语气。
下面是一些笔墨：「一位老人独自坐在一条阴郁的小路上。」请改写，使之更具有描述性。
模型给出相应的输出：
这位老人独自坐在那里。他周围的阴郁压抑而沉重。
当哀求使故事更加诙谐时，模型的回答是：
这位老人正走在回家的路上，但一只小狐狸跑到他身边，开始嘲笑他的装扮服装。
Wordcraft只是一个开始用户创作的文章也反响了作家与AI写作助手互助的未来，AI写作助手的用途，大至帮助作家修正叙事的风格，小至改写句子。
而AI助手的写作方向，更有可能会引发生发火家们的灵感。
有利就有弊。
Wordcraft也不是十全十美的，最大的一个缺陷便是，Meena和GPLM在创作过程中的措辞质量无法保持同等。
就像前段韶光GPT-3在AI Dungeon游戏提出一些不符合人类的道德哀求的内容一样，措辞模型惊人的模拟能力还会显露出了人工智能惨淡的一壁。
Wordcraft天生的文本也会带有偏见，紧张是由于措辞模型从互联网文本中进行演习。
当演习文本中含有偏见或歧视内容而未经审核过滤，措辞模型就学到了这些内容，也只有办理这些问题才能正式推广利用Wordcraft。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2107.07430.pdf