据业内人士吴俣的说法，所谓自动撰稿机器人，广义的说也可称为“文本生成”。它的写稿方式之一是抽句子——找一堆句子，拼成一篇文章。写稿机器人“张小明”就是利用这项技术实现基于体育直播文字的体育长文自动生成，从而走在技术前列。

　　写诗机器人，也不例外。“目前写诗机器人主要基于深度学习技术，对它来说，学习样本越大越有规律可循，学起来效果也更好。”在万小军看来，机器人写诗其实是个“编码与解码”过程，编码过程对用户输入信息进行语义编码，解码过程则逐词生成得到每行诗。研究人员先搜集成千上万首诗，利用诗的标题或关键词作为输入，训练深度学习模型生成相对应的诗句。充分学习训练后，机器人会摸索出一套作诗的规律，按照主题需要解码输出第一句诗，然后把这句诗与输入的关键词合并作为新的输入，就可解码得到第二句，如此循环便可得到一首完整的诗。

　　“人工智能特别擅长写这种有规律的、被条条框框约束的内容，在一些简单重复性的脑力劳动中，它具有一些先天优势。”万小军称。

　　能否取代人类——分工协作

　　创作型人工智能的优势是执行简单、重复性的创作输出，而人类可以聚焦更富创造性的智力劳动

　　日本研发的人工智能创作了科幻小说《电脑写小说的那一天》，不仅骗过了所有人类评审，还成功入围日本微小说文学奖；谷歌人工智能还可进行绘画创作，有画作被拍出了8000美元高价……当智能机器人大行其道，人类会不会真如霍金所言“大难来临”？

　　“让机器具有思维与情感、学会推理和归纳，短时间还做不到。”万小军以“小南”举例，在教小南写稿过程中，遇到的一个难点就是可供学习的样本不够丰富，训练语料较为缺乏。而且，因为缺乏情感表达和思维能力，它写出的作品大多平铺直叙，不够生动。如果仅看几篇没有太大问题，看多了难免会感觉单调、枯燥。

　　写诗机器人同样存在类似的问题。万小军说，得益于近年来深度学习技术的进步，机器人写诗水平有了质的飞跃——由于古诗中留有大量写景诗，它们尤其擅长写景抒情。这些诗普通人猛一看“嗯，不错，挺美”，但若让对古诗颇有研究的专家审视，便免不了一番品评。另外，它或许可以模仿得有模有样，但若交给它一个从未遇过的主题，就很难胜任了。

　　不仅行文相对单一，“小冰”“小南”们即便写出了美文，也不知道自己写的是啥，更谈不上陶醉其中自我欣赏。“记者写稿时很清楚他在写什么，知道自己要表达的语义信息。”万小军说，机器人不然，虽然它把每一个句子都写出来了，但内容是什么，它不知道也无法理解，这是人和机器最大的不同，对写诗机器人来说同样适用。

　　关于这点，知乎专栏作者萧瑟曾在《当AI邂逅艺术：机器写诗综述》一文中有过这样的描述：机器诗歌生成的工作，起始于20世纪70年代。但在计算机诞生之前，就有好事者弄了个高频诗歌词语转盘，转到哪个词就记录下来，然后连起来形成一首“诗”。这种诗自然会出现类似“苹果吃姑娘，残红杀马特”这样逻辑不通、不伦不类的句子。当然，也可能偶然搞出佳句。

　　虽然前路依旧漫漫，但随着深度学习技术的发展和数据积累，人工智能的春天已渐行渐近。“就写稿机器人而言，目前它仅能做到将一个基本的新闻事实描述清楚；一些深度、调查类报道还必须依赖记者完成。创作型人工智能的优势是执行一些简单、重复性的创作输出，人类可以集中精力聚焦一些更富创造性的智力劳动，构建一种和谐的分工协作关系。”万小军说。（记者 沈慧）