人工智能在简化许多企业的内容营销和管理方面发挥了重要作用。您可以在几分钟内搜索、准备、编辑和发布内容，如果没有人工智能的帮助，这些内容可能需要数天甚至数周才能完成。问题是，虽然AI可以自动执行耗时的出版任务并帮助预测人们想要阅读的内容，但它仍然不能很好地写作——至少目前还不能。今天，AI仍然严重依赖于将概念或事实串起来，形成一些半连贯的大杂烩，但它无法用措辞或其他无形资产来引起客户的注意或经得起审查。目前，人工智能在内容创作领域的底层技术包括微软的图灵自然语言生成（T-NLG）工具——拥有170亿个参数，以及OpenAI的生成式预训练Transformer3技术（GPT-3）——它拥有1750亿个机器学习参数。2020年9月，微软宣布该公司已获得使用GPT-3技术的“独家”许可，这是这个快速发展的行业走向的线索。在这次采访中，Wordable的CEO和Codeless的创始人BradSmith描述了当前人工智能在内容创作方面的局限性，向我们展示了如何最好地利用其能力，并展望了不久的将来的发展方向。今天，内容方面最关键的问题是“垃圾进，垃圾出”。史密斯说，目前人工智能的最大问题是它过度依赖范式，以及当你提到某些主题时，某些单词或短语可能会彼此相邻出现。他解释说：“这意味着目前，AI只能通过基于事实、基于信息的内容，但即便如此，也很难真正理解它所说的任何内容，然后播放MadLibs，一个RoboCop版本文字游戏。”人工智能无法将冗长、雄辩的文本串在一起。“大多数好的内容都是建立在自身之上的，”史密斯说。“所以你可以在第一部分为论点奠定基础，然后回到第四部分或段落，然后再回来为读者构建它，”他说。史密斯说，人工智能的问题在于它不能以这种方式指代自己。它是连接有序的内容。史密斯说，仅这两个问题就完全排除了在创建大量在线内容时使用人工智能的可能性。他还指出，AI无法制作音频或视频，而且AI也无法为此目的创建音频或视频。“这就是未来几十年绝大多数人消费数字媒体的方式，但这是另一个话题，”史密斯说。“AI不能是主观的，网上绝大多数内容都不是客观的，而是主观的。比较各种方案，或者提出一些建议，每一种都会各有利弊。”除非人工智能基础，否则它无法以这种方式比较选项，也无法提供额外的外展服务来说明为什么某个论点可能合法或不合法。“AI无法处理情绪AI无法处理情绪，例如风格、行话、内部笑话、元参考、轶事或讲故事。”了解您正在阅读的内容，并希望继续阅读到最后。归根结底，人仍然是情绪化的动物，他们的大脑已经连接了几个世纪，经常用他们的感觉来说服他们做出合理的决定，而不是相反。“AI可以在内容创作的哪一部分提供帮助？答案是研究和准备鉴于大多数长篇内容（1,000到2,000字）平均需要4到5个小时来编写，其中一半的时间可能用于研究和准备史密斯说，AI可以在这两个领域提供巨大的帮助。“AI及其底层内容技术可以帮助大大缩短这个过程，在几秒钟而不是几小时内提供有关文章的信息。关于看起来像什么或应该提到哪些子主题的建议.模式匹配非常适合SEO虽然模式匹配可以创建“机械战警版本的MadLibs-esque”内容，但Smith认为严重依赖模式匹配的AI研究可以帮助构建强大的SEO内容。“像谷歌这样的搜索引擎只是为了帮助搜索者找到他们查询的答案。为此，他们展示的很多内容往往相当公式化，前10名的结果可能都提到了某些子主题、语义思想和他们问的问题。”初稿——在特定情况下史密斯解释说，在一些非常具体的情况下，人工智能可能能够提供简短的、基于事实的基本内容，这些内容对于初稿来说是可以接受的。“同样，你仍然会有作家和编辑实际审查、润色、编辑或添加它。同样，这可以为您节省大量时间和金钱，特别是如果您可以协作，在AI尝试编写或批准之前审查它的大纲与人合作可以节省时间和金钱。”因此，虽然机器人可能不会很快取代作家，但用于内容创作的AI技术正在迅速发展。鉴于GPT-3仅比T-NLG推出几个月，但容量是T-NLG的10倍，接下来会发生什么将很有趣.在涉及80名受试者的初步测试中，受试者被要求区分人类和人工智能创作的短??篇小说，而受试者只有48%是正确的。史密斯的关键建议：当为你的内容使用底层技术时，确保你保持在这个过程的每个阶段都有人参与。“当然，你仍然需要专家和人来审查、过滤、调整内容，甚至扔掉一些东西以确保它是合法的。不过，如果使用得当，AI可以潜在地节省大量时间，并且无疑将在未来的内容创作中发挥重要作用。”
