凌晨 12 點的 TIT 辦公園里，大部分公司都關了燈，除了偶爾有幾聲犬吠，這里像是露天圖書館。

　　這是園區最安靜的時候。

　　然而，園區雖然安靜，但也不是所有人都能進入夢鄉。園區里的某棟樓還亮著燈，和它一起在深夜亮燈的還有園區外面的酒吧。

　　但這棟樓里坐著的不是酒保，而是編輯小陳。

　　小陳已經從客戶那接到了第三次改稿需求，眼看暴雨即將來臨，小陳對客戶的恐懼已經大于獨自一人在辦公室的恐懼。

如果把需求輸進電腦，讓電腦幫我調整稿子就好了。

　　小陳焦慮地撓頭說道。

　　AI 編輯先行者：微軟用機器人取代人類編輯

　　用 AI 取代人類編輯的想法其實一直都有，尤其是近年 AI 算力不斷升級，機器已經具備會想、會說、會寫的能力。

　　只是因為人類的語言邏輯多樣且復雜，AI 的語言匯編能力只能應付基本的交互。

　　但 AI 的編輯職業生涯并未因此結束，它仍然是個很好的「實習生」。

　　▲ 僅為 AI 新聞編輯示意圖，與微軟算法工作系統無關

　　近幾年，微軟將 AI 打造成編輯們的好助手，在「24 小時不休息」的工作狀態和「一目十行」的工作效率下，AI 高效地完成對稿件敏感內容的檢查和修改，輔助人類快速完成內容篩選任務。

　　為什么微軟要用 AI 輔助人類編輯篩選內容？雖然微軟并沒有列出具體數字，但微軟曾在 MSN 官網中透露與全球數十個國家、數百家媒體有合作關系。

　　這些合作媒體每天都會生產大量內容，而 AI 的作用，相當于內容的濾網，它率先幫助編輯做初步判斷，比如題材新舊程度、受歡迎程度、是否存在敏感內容，隨后再將過濾后的內容提交人工處理。

　　直到本月初，有消息傳出微軟計劃通過 AI 取代人類編輯。

　　根據 The Verge報道，微軟將裁撤數十名新聞編輯及相關工作者，他們原來的工作將會被 AI 所取代。雖然微軟這樣做的根本原因大眾不得而知， 但從表面也不難看出一些端倪。

　　盡管微軟所計劃用 AI 所取代的崗位名義上是「編輯」，但這些編輯的日常并不完全是生產者，而是先抓取來自各信源的消息，隨后對消息內容進行審核、優化，最終將這些新聞刊登在 MSN 資訊頁和 Edge 瀏覽器的新聞動態上。

　　因此，以媒體行業的話來說，被 AI 所取代的人類編輯，日常工作實際上更偏向于運營向，他們主要是對信源稿件進行審查、優化、刊登，并不是撰寫文章。

　　▲ MSN 新聞資訊頁

　　所以，微軟用 AI 取代人類的決定也不算很奇怪。一方面 AI 確實能實現內容自動篩選和優化能力，編輯只要對 AI 作品進行干預和優化；另一方面，微軟也可以通過 AI 節省大量新聞編輯的人力成本。

　　更為重要的是，相比于人類編輯，AI 還能 24 小時不間斷工作，無論在時效性和效率方面，機器都遠高于人類。

　　用 AI 來寫稿可行嗎？

　　既然 AI 已經具備獨立審稿、改稿的能力，那么它能自己寫文章嗎？

　　按照 AI 當前的匯編能力來說，是可以的。

　　但可以歸可以，得要看是什么類型的文章。

　　▲ 圖片來自：Freenews

　　其實早在 2012 年，華盛頓郵報就已經通過「truth teller」（吐真者）AI 機器人來檢查新聞內容，通過數據庫和內容比對，對新聞準確性進行審查。

　　到了 2014 年、2015 年，洛杉磯時報、福布斯、美聯社、騰訊財經等媒體也相繼使用用 AI 輔助編輯撰寫新聞，但文章類型主要以簡單的快訊為主。AI 的作用是 24 小時不斷抓取信息，隨后將信息填充到人工預設的新聞模板里。

　　比如：

• 某地發生某級別地震，請附近群眾盡快尋找避險場所……
• 某地公布某數據，出現多少幅度增長……
• 某廠商發布某手機，配置……

　　這里的「某地」和「某級」數據，AI 就能從官方信源抓取，在填充到預設模板后，隨即自動或人工推送。

　　▲由騰訊 DreamWriter 撰寫的財經資訊文章，看得出來是機器人寫的嗎？

　　正所謂「事越大，字越少」，這種緊急信息傳播，并不需要過多的文字描述，只要將核心信息整理并傳送，就已經達成目的了。

　　不過「用 AI 取代人類編輯」是否可行，現在還不太好說，畢竟即便是強如 AI，也會有翻車的時候。

　　《洛杉磯時報》的 AI 機器人寫手 QuakeBot，在 2014 年曾率先報告了當地 3 月 18 日的 4.4 級地震，這使《洛杉磯時報》成為第一家報道此次事件的媒體。

　　然而在 2017 年 6 月，QuakeBot 發出了一則錯誤的地震消息，聲稱加州圣芭芭拉地區發生 6.8 級地震。但隨后洛杉磯時報刪除并澄清這是在 1925 年發生的地震，為 AI 算法出錯誤判信息，虛驚一場。

　　▲ 當時由QuakeBot 機器人發布的「大新聞」

　　因此，「用 AI 取代人類編輯」的做法是否可行，現在其實還不太好說。雖然「AI 寫稿」這個理想只有四個字，但卻是自動化程度高、算法要求高、容錯率極低的技術。

　　在現階段來說，AI 在內容編輯領域的作用主要還是輔助大于創作，它能幫助人類編輯在工作時搜索信息，在休息時自動匯編新聞推送，提高新聞發布的時效性。

　　AI 輔助寫作工具，能否拯救小陳于水火

　　雖說 AI 暫時不能取代人類編輯，但在輔助創作方面，AI 還是對人類有著一定幫助。

　　路透社對于 AI 的應用是結合「人工編輯 +AI 數據庫」的模式。AI 通過數據庫給編輯提供關鍵詞內容歷史數據，并整理成可視化圖形表格，便于編輯撰稿時快速查閱和引用，從而達到豐富新聞內容信息量和提升撰稿效率。

　　而在國內，雖然 AI 輔助寫稿尚未普及，但一些互聯網企業也制作了類似的工具。

　　在一次 AI 方向選題的撰寫中，我無意找到了這個號稱能「一站式智能寫作」的線上寫作網站。

　　從該網站首頁看，文檔工具能通過 AI 實現寫作角度推薦、文章改寫擴寫、標題推薦和文章質量檢測，甚至能根據需求自動生成大綱、選套文章模板。

　　我們姑且先不論「自動生成大綱」這些功能是怎么實現的，單從前面提到的四點幫助看，這個 AI 寫作輔助就已經很誘人。

　　秉著「什么都要評測一番」的態度，我決定充個月卡一探究竟。

是的，這服務還需要買門票。

• 自動抓取熱點（實用指數：五星）

　　不論自媒體還是媒體，在寫稿之前都離不開捕捉熱點。

　　和 RSS 內容抓取相似，該網站會將百度、知乎、豆瓣、今日頭條、微信、微博等等網站話題榜單進行抓取，通過這些榜單，能根據各類別的熱門話題做選題抉擇。

　　點進這個頁面，我覺得自己是進了糖果店，各網站的榜單抓取比較全面且及時，其實即便只是一個普通讀者，也能通過這些聚合平臺了解當前熱門動態。

• AI 查找引用和推薦寫作角度（實用指數：三星）

　　點進編輯框，網頁被一分為二，但我們可以換個角度理解成「在編輯框內嵌搜索工具」，AI 的作用在左框內呈現。

　　在左框上方的搜索框輸入關鍵詞，可以獲得全網的相關消息。這里屬于 AI 的「素材」收集區，由關鍵詞搜索的文章、知識點、金句、配圖都可以在這里選擇并引用到文章內。

　　文章可以通過小標簽選擇對應領域、時間、來源進行篩選。

　　點擊要引用的文章，能將段落摘抄到編輯框里，同時也會附上原鏈接；在圖片搜索中，也會顯示該圖片的版權信息。

　　但相比于信息搜索，我個人比較喜歡的是金句這一功能，適當引用名人名言和名著句子，能升華文章格調。

　　比如在撰寫「AI 和人類編輯區別」這一方向時，我在搜索框內輸入「人工智能」能搜出相關金句，引用如郝景芳在《人之彼岸》中的句子，升華文章格調：

人工智能和人類智能最大的差異或許是：真實世界與抽象符號之間的關聯性。人工智能處理的是符號與符號之間的關系，而人類頭腦處理的是真實世界到符號的投影。

　　AI 輔助寫作到這一步還比較順利，但也不是一切順利。

　　雖然 AI 搜索框的功能很全，而且也能有較大幾率搜索出目標內容，但或許是數據庫不全或是其他原因，一些 AI 推薦的寫作角度許多已經過時甚至和現狀脫節。比如在搜索「小米手機」時，AI 居然推薦了一個發生在 2017 年的寫作角度。

　　而且，當我選擇 AI 所推薦角度「小米手機 5 周年店慶開啟」時，搜索框會自動將關鍵詞拆分理解成「小米手機」、「周年」、「店慶」，然后得出一些和關鍵詞毫不相關的結果。

　　此外，由于是對全網搜索，所得結果也充斥著不少標題黨和假新聞。

　　當我輸入「蘋果 iPhone」這一關鍵詞，就得到不少讓人哭笑不得的內容。

　　▲ 蘋果每次推出中高端手機都賣得不好？

　　因此，AI 搜索雖然好用，但內容是否可用還需要人工和經驗論去判斷。不然，若引用了來源不明的假消息，就真的令人哭笑不得了。

• 模板生成提綱（實用指數：一星）

　　如果對一篇文章無從下手，那么也可以通過套用模板來生成初稿，在這個分區內能看到有涉及電商、網評、科普、游記、小說、人物描述甚至是高考志愿填報的模板。

　　在初稿生成之前，可以通過移動小標題來調整內容順序，然后讓 AI 來生成初稿。

　　然而，無論是我想填報高考志愿，還是給史蒂文?斯皮爾伯格寫人物介紹，AI 生成的內容都是從網絡摘取段落，文章邏輯混亂，甚至還有一些是耐人尋味的廣告。

　　倒是預設的小標題能給一籌莫展的作者一些撰寫引導，根據這些小標題填充相關內容。

• 智能標題、改寫、糾錯、檢查（實用指數：兩星）

　　如果說寫正文是一篇文章最容易的部分，開頭和結尾是最困難部分，那么起一個能吸引讀者的標題，就是整篇文章地獄級難度的地方。

　　「標題推薦」這個功能，本質上是根據關鍵詞對相關文章搜索，給作者匯總標題、改寫。

　　功能體驗還不錯，匯總標題能提供參考建議，但我不建議直接采用其他文章的標題，這對文章在網絡分發非常不利。

　　「智能改寫」會同時提供兩個功能，修改用詞和英譯中。改寫會將原文章的部分用詞替換，同時系統也會將段落中的英語單詞翻譯成中文。

　　改寫功能體驗還不錯，會將詞語替換成更接地氣的用詞，但有時候仍需要后期人工調整，因為替換用詞后段落邏輯會變得混亂。

　　至于英譯中功能，我將The Verge 的一篇文章段落復制到編輯框測試翻譯，并和 Google 翻譯進行結果比對。

　　兩者都能正確翻譯出段落內容，但在可讀性方面，Google 翻譯的效果似乎更好一些。

　　▲原文應是莎士比亞的名言「Better a witty fool,than a foolish wit.」但系統居然沒檢測出我將 Fool 的「ol」和莎士比亞的「亞」刪除了

　　文章質量檢測其實是查重系統，系統會摘取文章每句話在百度搜索，最后判斷出「原創分」和內容質量指數。

　　我將一篇已經發布過的文章放進編輯框測試，最后確實能查出文章部分內容和網上重合度 100%。

　　唯一讓我不解的是，這篇文章從標題到正文都是硬件產品內容，系統居然把它劃分到「社會」文章領域。

　　不知 AI 是在說文章內容適合社會大眾看，還是覺得我的文風很「社會」。

　　通過這次測試，AI 在互聯網資料收集和匯編方面確實給作者帶來不少便利，但也只是在這一層面上提供非常有限的幫助，更深度的需求仍需要人工動手去完成。

　　當然，這也跟每個工具背后的數據庫和算法有關，AI 能否成為人類的幫手，往往取決于人類是否對它有專業和持續的維護。我不知道這個工具的開發團隊之后是否會保持對 AI 能力的更新，若只是停留于現階段，我想也沒必要續費了。

　　AI 應輔助于人類，而不是取代人類

　　和人類相比，AI 不會感到疲倦，不會因為疲倦而影響寫作狀態，他可以每時每刻地編輯文章。

　　而隨著 AI 在匯編能力上一日千里的進步，他已經擁有一定的思考能力，甚至能取代一部分人類編輯的工作。

　　▲ 圖片來自：Medium

　　在效率這方面看，AI 是出色的新聞編輯，當你在努力寫稿時，AI 在工作；當你閉眼休息時，AI 還是在工作。

　　他還可以對突發事件馬上作出反應，而人類還要爬起床、打開電腦，然后還可能因為狀態不好而呆坐在電腦前…… 這時 AI 已經完成稿件并發布了。

　　但即使 AI 能 24 小時不休息運行，撰寫文章的主角依然還是人類，而不是機器。

　　這里我并非是因為是人類的立場而不看好 AI，而是綜合當前網絡環境所得出的判斷。最為關鍵的是內容信源問題，網絡信息海洋充滿了真假信息，AI 由于缺乏人類的經驗論，因而也沒有對信息的辯真能力。

　　況且，文章的類型除了普通的新聞快訊，還有如采訪、回顧、對事物描述、深度解讀等等，而這些類型的文章都需要融入作者的個人經驗和情感，通過列舉例子、潤色內容，吸引讀者持續閱讀和關注。

　　比如這篇文章，我結合了小陳的故事、收集了當前新聞動態、對事物進行評測、融入個人情感和觀點，文章要比普通的模板式新聞要復雜許多。

　　▲ 2017 年的愛范兒官微；2020 年的愛范兒官微。

　　實際上，愛范兒過去也曾使用機器人在微博發布文章，在新文章發布后，機器人會自動對文章進行排版、提取摘要作為博文發布。

　　但機器人并不會和讀者互動，就像是「無情的發稿機器」。這也間接影響到粉絲的留存量，這里便體現出人類編輯的作用——為內容賦予獨有的情感和性格，成為讀者的朋友，而不是公告欄。

　　誠然，現階段的 AI 雖然還不具備完全取代人類編輯的能力，但它仍不失是人類最理想的幫手，AI 對新事物的嗅覺和匯編效率都要比人類高很多，人類可以通過對其優化并利用其優勢捕捉熱點、勘誤，解放部分勞動力，留存精力創作更高質量的內容。

　　哈佛大學發布的《尼曼報告》曾預測，2025 年新聞編輯可能有兩種發展模式，一種是由 AI 主導運作；一種是人類與 AI 共存。

　　雖然讓 AI 寫稿這事聽起來就很酷，但我仍偏向認同后者的發展模式。在新事物的大森林中，人類編輯是獵人，而 AI 則是獵犬。

　　倘若 AI 能結合時事自主完成一篇文章，這也意味著 AI 擁有獨立思考的能力，這時候的 AI，可能就不只是寫稿那么簡單了。

　　注：本文未加入 AI 作者，由小陳手打紅軸鍵盤完成。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的把写稿的键盘交给 AI，这事能行吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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