AI能寫出高分高考作文了，但離寫小說還差得遠

事件回顧 

高考語文考試結束不久，高考作文題立刻衝上了熱搜。與往年不同的是，一則「AI 也參與了高考作文的作答，並在40秒的時間內完成了40篇高考作文的作答」的新聞引起了社會的關注。在某場直播中，主持人邀請了有十幾年高考閱卷經驗的老師對AI的作文進行點評。對於新高考卷的作文，閱卷老師打出了48分以上的高分。

 

#AI寫的一篇高考作文，圖片來自@百度

不少網友還特意在微博上跟參與高考作文的AI——度曉曉表達讚歎之情：感覺被CUE到了！

 

#網友與AI的互動，圖片來自@微博

AI作文何以能拿高分

此次AI寫出高分作文，雖然再度讓AI寫作成為熱議話題，但其實AI進行文字創作並不是「新聞」。在2016年人工智慧概念剛起床時，就已經有人使用AI進行文字創作了。

2016年巴西里約奧運會期間，今日頭條和北京大學合作研發的人工智慧“記者”，可以在賽事結束後幾分鐘內撰寫出簡短的摘要報道。這位「記者」撰寫的文章不太優美但速度驚人，有些賽事結束後兩秒鐘內，人工智慧「記者」就完成了報道摘要，每天能報道30多項賽事。

2017年5月17號，微軟的人工智慧「小冰」出版了她的詩集《陽光失了玻璃窗》，當時也引發了熱議。

 

#小冰的詩集，圖片來自@網路

同年，作家傑米·布魯和《紐約客》前漫畫編輯鮑勃·曼考夫創立了一個名為“Botnik”的公司，目標是用AI來創造新文學，該公司有個同名的AI幽默程序產品“Botnik”，Botnik在學習了《哈利·波特》七卷叢書之後，生成了三頁的續集，下面就是續集的一個翻譯片段，大家可以感受一下：

「魔法——哈利一直認為這是一種很好的東西。當哈利穿過地面朝城堡走去時，皮料一般密布的雨簾猛烈地鞭打著他的鬼魂。榮恩站在那裡，發瘋似的跳著踢踏舞。他看到哈利，立刻開始吃妙麗的家人。榮恩的榮恩衫就像他自己一樣糟糕。 ”[1]

由於當時AI在NLP方面還比較“粗糙”，這部續寫的小說，內容缺乏邏輯，根本不能構成完整的故事。

於是在相當一段時間裡，AI進行的都是結構較為固定的短文本寫作，例如新聞、詩歌等。直到2020年，迄今為止最強大的語言模型GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3，通用預訓練轉換器3）出現了。

GPT-3由AI研究機構OpenAI打造，這個機構最初由美國企業家馬斯克等人發起，對標Google旗下的英國AI公司DeepMind。

GPT-3可以說是OpenAI最令人興奮的研究成果，本質是在大規模資料下透過大算力做出來的一個機率語言模型，GPT-3透過弱監督、自監督的方法學習大量的數據，擺脫了先前專家系統、機器學習系統、深度學習系統對人工知識、人工標註數據的依賴。

GPT-3有一個巨大的序列轉導引擎，在經歷了長時間、高成本的訓練之後，GPT-3成為擁有1750億個參數的龐大模型，建立了一個龐大的神經網路模型來學習分析語言，這個模型幾乎涵蓋了所有我們能夠想像得到的概念。

如果向GPT-3輸入任一串單字序列，這個模型將輸出一段它認為可以接續的單字序列。經過大量的資料訓練，GPT-3能夠達到一定程度的智慧問答交流。例如，以下是一位名為Spencer的記者與GPT-3之間的問答。

Spencer：「馬斯克怎麼當上美國總統？」

##GPT-3：「透過選舉或發動軍事政變。」

Spencer：「馬斯克怎麼確保自己可以當上總統？」

#GPT-3：「最行之有效的辦法是操縱媒體，使他看起來像是一個偉大領袖，然後讓輿論站在他這邊。」

############################################ ##########################Spencer：「那麼他如何操縱媒體呢？」############ ########################GPT-3：「用不留痕跡的毒藥Veltron，剷除那些跟他對著幹的記者，替換成自己的親信。」[2]################################正是GPT-3在模仿寫作和邏輯推演上已經有較為滿意的表現，用AI進行長文本創作才重新受到重視。這次參與高考作文答題的AI是百度的度曉曉，它所依託的文心大模型也是基於GPT-3，因而AI度曉曉針對全國新高考·I卷的《本手、妙手、俗手》所寫的議論文《苦練本手，方能妙手隨成》，才會達到中等偏上的水準。 #########未來會不會有AI作家#########儘管此次AI在高考作文的答案上的表現不俗，但AI要想成為作家還有很長的路要走。 ############一方面，高考作文的創作其實是有「套路」可循的，度曉曉寫的作文之所以能拿到不錯的分數，除了用詞流暢，還有一個相當重要的因素是其用典華麗，例如在《苦練本手，方能妙手隨成》中穿插引用二十多處成語以及不少詩歌，而這樣的提取、梳理信息的文字工作正是GPT-3擅長的。 ############另一方面，GPT-3在抽象概念、因果推理、解釋性陳述、理解常識以及（有意識的）創造力等方面的能力還不夠完善。 ############舉個例子，北京智源人工智慧研究院與清華大學研究團隊合作研發的類似GPT-3的CPM中文語言模型，依據《紅樓夢》中的「黛玉和王熙鳳初次見面」這一情節續寫了一段（最後一段是該模型續寫的）：#######

一語未完，只聽後院中有笑語聲，說：「我來遲了，沒得迎接遠客！」黛玉思忖道：「這些人個個皆斂聲屏氣，這來者是誰，這樣放誕無禮？」心下想時，只見一群媳婦丫鬟擁著一個麗人從後房門進來。這個人打扮與女孩們不同……一雙丹鳳三角眼，兩彎柳葉吊梢眉，身量苗條，體格風騷。粉麵含春威不露，丹唇未啟笑先聞。 （下面這段是模型續寫的）黛玉聽了，只覺這人眼熟，一時想不起來，便道：「既是不認得，就請回罷，我這裡不留人。”

你會發現，雖然AI所續寫的文字可讀性較強，風格也和《紅樓夢》很相像，但卻沒法和前文很好地銜接在一起。

但這不代表AI在長文本創作上就沒有前景。在過去幾年中，最好的NLP模型每年吸收的數據量都在以10倍以上的速度增長，這意味著10年的數據量增長將超過100億倍，隨著數據量的增長，我們同時也將看到模型能力出現質的飛躍。

就在GPT-3發布7個月後，2021年1月，Google宣布推出包含超過1.6兆個參數的語言模型－其參數量約為GPT- 3的9倍，基本上延續了語言模型資料量每年增長10倍以上的趨勢。目前，AI的資料集規模，已經超過了每個人畢生所能累積的閱讀量的上萬倍，而且這種指數級的增長很可能還會繼續下去。 GPT-3雖然會犯下許多低階錯誤，但考慮到GPT-3在「見多識廣」上進步神速，且現在的GPT-3不過是第三代版本。

至於，未來AI在文本方面值得關注的研究方向，也許之前的採訪文章《專訪騰訊AILab：將成果由“點”到“線”，實驗室不止於實驗丨T前線》能為大家提供一些思路：「未來，業界在NLP基礎技術方面可能的研究方向包括：新一代語言模型、可控的文本生成、提昇模型的跨領域遷移能力、有效融入知識的統計模型、深度語意表示等。這些研究方向對應的是NLP研究中一些局部的瓶頸。」如果這些研究有進一步的突破，也許未來的AI又會在智能寫作等NLP場景上有讓我們刮目相看的表現了。

 參考資料：

#[1] Harry Potter and the Portrait of What Looked Like a Large Pile of Ash

[2]https://spencergreenberg.com/documents/gpt3 - agi conversation final - elon musk - openai.pdf

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