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如今，人工智能已经逐渐的融入到了我们身边的任何角落，AI已不再是只可远观的高科技，而是离我们非常近的能够改变我们生活方式的科技辅助。今天让我们一起来了解一下人工智能与写作的智慧结合。

技术研发局限：

1. 机器难识别写作素材真假，易生产假新闻。

2. 缺乏对输出文本质量的客观、准确的评估标准与优化目标。

3. 机器难理解复杂的语义，导致生成内容的语义易偏移。

4. 生成主观性强的文本时，易出现偏见语言和极端化观点。

5. 难以为自动写作产品建立价值参照体系。

6. 机器的情感分析、理解能力较弱。

7. 单个领域、单一体裁的机器写作模型难用于其他种类内容。

8. 难以实现针对不同用户的内容个性化 。

9. 智能写作文本主导市场将导致信息茧房和自动学习负循环。

10. 智能写作版权归属模糊。

11. 原创度低的改编式机器写作易侵权其他作者作品。

研发趋势

1. 大体量数据、非结构化数据、小样本数据处理能力不断提高。

2. 神经网络模型逐步替代规则写作及统计模型。

3. 计算机视觉相关技术逐步被应用到中文自然语言处理。

4. 机器翻译模式被逐步要用到智能写作的文本生成技术中。

5. 融媒体发展需求推动不同媒介生成技术的融合式研发。

6. 全自动写作在主题选取、内容生成时应用更多用户画像技术。

7. RPA或将成为降低素材搜集难度及文本管理成本的重要技术。

应用趋势

1. 从文本纠错到文本预测。

2. 从辅助创作到自动化写作。

3. 从短文本到故事性长文本生成。

4. 从数据、资讯类纪实文本到鉴赏性、营销性文本。

5. 从单向内容输出转变为交互式内容互动。

6. 从数字文字到图像、视频可视化发展。