用生成式 AI 辅助写作

在经历最初对ChatGPT 可以多大程度上帮助写作的一点质疑后,我得承认自己在接受新事物的局限眼光。经过一些实践,现在的我会认为生成式 AI 可以辅助写作,但做不了更多。至少我的体验是这样。

不过在开始介绍体验之前,还有一些有趣的问题。

AI 会替代写作吗?

最近在X 上看到一段 tweet,大意是评价 AI 取代人类职业的路径顺序。OpenAI 是用 AI 的能力和职业技能对比,来看如何取代人类的职业,但这段 tweet 并不认同。他认为一份职业的容错率的高低,决定了在多大程度上会更快更容易被 AI 替代。

比如像写作、平面设计或者算命这类由 AI 辅助内容生成的职业,对创造力和智力或者专业技能的要求都很高,但容错率也高,这意味着这些内容没有标准答案,所以答案也不会显得至关重要。写作技能很高的人和 AI 生成的内容,从信息传递的目标和效率看,区别并不大,这样就意味着取代性强。

而像会计、律师和医生这样的职业,因为需要人作为责任主体来背书,容错率就很低,在 AI 生成内容的容错等级未改善到相当程度之前,类似的职业很难被AI 取代。

这真是个有趣又新颖的角度。依此来看,编写的代码尤其数量巨大的应用代码也很难说容错率有多低,尤其在 Copilot 这样的工具出现并日渐强大后,“写”完即抛,也是相当容易被取代吧。

也正是因为这样的生成内容没有标准答案,这些行业内擅长使用 AI 工具的人,反而会把写作和编写代码这样的工作推向新的范式。简而言之,未来的编写代码不再是过去的编写代码,未来的写作也不再是过去的写作。

所以,我们需要再多大程度上担心或期待 ChatGPT会替代写作呢?

就我来看,写作更像是人的大脑的一次旅程,在这样的思维路程中,作者构思主题,构架内容。文字中有作者的叙事风格和属于个人温度的东西。如果 AI 能够代替大部分人的写作,生成大量解释性内容(我想现在已经在发生,但真的会有人去消费吗?),也意味着新范式的写作必然会走向小众。

ChatGPT 可以写一整篇文章吗?

大伟曾经给我演示,他试图用 ChatGPT 来写小说,这是比让 ChatGPT 写一篇完整文章更大的野心。设定人物角色和主要情节,让 AI 来补充生动而具体的细节。很可惜,局限于它的上下文长度和对于语义艰难的理解,几个回合后,ChatGPT 就忘记了开头自己创建的情节,作者的梦想也成为泡影。

如果是让 AI 写一篇完整的文章呢?认为写作是件难事的人不啻于看见了曙光。要求 AI 生成一个抓眼球的标题,然后据此 AI 生成一份结构化的提纲,再从提纲的各小节进入,各自生成一些内容,即可大功告成。

但尝试过这样做的人,多数不会对最后的结果满意。屏幕上的这篇文章,虽然结构清晰,语句通顺,洋洋洒洒,但几乎什么都没讲。不止是内容和主题上,文字也味同嚼蜡,让人读着难过。

如果作者想要AI 帮助调整文章。很快,他就发现掉入了另一个陷阱——不断修正以获得更有效的 prompt,直到陷入疯狂(这似乎是提示工程的精髓所在)。这个过程,怎么都不像作者在写文章,而是在驯服一匹野马。

为了让 ChatGPT 写出一篇完整的文章,作者像是把自己交代出去一样,仿佛只是要证实 AI 有写作的能力,而自己没有。

生成式AI 辅助的写作

ChatGPT 告诉我,它可以做很多

写作是有流程的,一如软件开发生命周期。而且不同的写作者会有专属的流程。简单来说,会有构思、收集素材、列提纲和写,几大步骤。

就像我们在软件开发中发现的,生成式AI 没有办法对生命周期有整体性巨大的提升,在生命周期的各个环节,根据具体需要,注入 AI 的能力,反而会有奇妙的效果。在这一点上,写作之于 AI 的期待并无不同。

就写作体验而言,我会发现ChatGPT 在以下几个方面,对我很有帮助。

1. 构思

构思是什么呢。如果我有一个模糊的想法,写一个主题,或者想描述两个事物的关系,我会有粗略的想法,但对从哪些角度去动笔,一时决定不来。在以前,我不得不使用 Google,通过关键词去搜索所有可能我感兴趣的内容,自己要去尝试做归纳和总结,去证实我的想法,让它从粗略变得精细。

有了生成式 AI,这一证实想法的步骤可以得到加速。通常可以从一个提纲开始,从它很结构化的提纲中找到兴趣点,如有必要,进一步询问它,直到让我的想法得到彻底的确认。

我发现 ChatGPT 在我无论具有何种成熟度想法的情况下,都可以帮助到我。但前提是,我一定需要先有一些想法。比如这两篇文章当生成式AI 进入企业架构的空间生成式 AI 带给软件开发的三个幻觉,我并不熟悉前一篇的主题,开始写之前我只有模糊的感觉:生成式 AI 可以帮助架构师的日常。从 ChatGPT 提供的提纲开始,我再把 AI 的“过度”帮助和自己想装作资深架构师的表演克制在一定范围内,也可以写作一篇看起来仍然对一些人有帮助的文章。

2. 补充

怎么写这部分细节

我在写作生成式 AI 带给软件开发的三个幻觉这篇文章时,到计划中的第三部分“人更少”时,脑子突然卡壳,不知道应该是哪一两种论点或者事实,可以支撑起这个部分。ChatGPT告诉我,程序员作为人在解决复杂问题以及沟通方面,现在仍有 AI 不可替代的部分。我受了点拨,豁然开窍。

有没有案例支撑

如果有数据、图表或者真实用例,来支撑某一部分论点,文章也会更令人信服。借助生成式 AI 的实时搜索功能,效率会得到很大提升。比起在搜索引擎遍寻页面,生成式AI 的优势凸显。微软的 CopilotPerplexity.ai 在这方面更胜 ChatGPT 一筹。尤其后者,可以搜索论文、视频,命中率也高。

起一个吸引眼球的标题

生成式 AI 擅长总结和抽取摘要,这也意味着它能从字面上比作者自己更“懂”一篇文章。为文章起一个心仪的标题,难度恐怕也只是小于写完这篇文章?仍然,作者可以从ChatGPT 提示的十个标题中获取灵感,组合,得到最优选。

3. 配图

就我而言,这是生成式 AI 在辅助写作中,最让我惊喜的方面。再也不用搜肠刮肚找一些勉强的配图,只要提示到位,ChatGPT 可以提供很多风格供选择:现实的、漫画的、黑白画、未来感、极简的。

我会把原文的一段话直接交给它,先让它去理解和解释这段话,并回答适合用怎样的风格和内容去渲染这幅可能的配图。然后就可以坦然地依计行事了。

比如我把上面这段话交给了 ChatGPT,得到的回答如下:

4. 润色

ChatGPT 可以显而易见发现文章在表述上的问题,把文字变得通顺,符合语言习惯,是它轻而易举可以做到的事情,甚至润色过后的文章显得无聊又 AI。但仍然要好过逻辑上不通又读不下去。毕竟这个世界上并不需要那么多矫情的东西。

生成式 AI 还可以判断文字的语气,调整“语调”,让文字读起来变得更友好,或者职业化,或者直白,或者更自信。在这方面Notion AI 做得最好。

最后

我想,用生成式 AI 辅助写作并没有问题,关键在于,作者作为创作主体的坚持,而不是被它时而无趣时而惊艳的表演所牵扯。它只是作为客体,在提供应有的帮助,不该越俎代庖。而作者应该像导演,在选择和放弃一些前来试戏、跃跃欲试的角色。作者才是那个负责谋篇布局,要表达的人。


已发布

分类

来自

标签:

评论

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注