達觀數據賈學鋒：人機結合，未來寫作的新姿

上個月，一場辯論舉世矚目。

人工智能（AI）辯論系統 在IBM 2019的辯論賽上挑戰了2016年世界辯論賽和2012年歐洲辯論賽冠軍哈利什·納塔拉簡，辯論主題為學前教育補貼。 是正方，哈利什是反方。

辯論開始前，支持學前教育補貼的占79%，不支持的占13%；辯論結束后，支持的占比變為62%，不支持的變為30%。最終，人類選手獲得勝利。

IBM的AI辯論系統 是一個比人稍高的黑匣子，被開發者賦予了女性的性別。繼“人機大戰”后，辯論成了AI拓展的全新領域。

在AI的第三次浪潮中，技術在場景中的密集落地是一大趨勢，于是我們有機會看到AI+各種各樣的場景，其中AI+下棋、AI+辯論、AI+閱讀寫作、AI+作曲……這些有趣的應用方向總是能夠成為大眾熱議的話題。

這些應用有其有趣的一面，同時也產生了一些隱憂。

比如前不久

因為“幫忙寫”寒假作業“火”了一把的

代寫機器人就引起了相關爭議

與此同時，英偉達用AI生成的人像

甚至達到“以假亂真”的地步……

這些人都是AI生成的

“科學技術是一把雙刃劍。”技術帶來的貢獻是顯而易見的，如何防止濫用卻是擺在人類面前的一道難題。

“代寫機器人只是AI一個非常淺層的應用”

20xx年xx月xx日(新聞發布時間），據xxxx(發布機構）消息，xxxx(地震發生地點)xx日(地震發生時間）發生x.x級（地震霞級》地震。目前尚無人員傷亡和財產損失報告/目前地震已經造成xx傷亡，直接經濟損失xxxx萬元。消息說，地震發生在北京時間xx日xx時xx分，震中位于南緯x.xx度、東經x.xx度，震源深度x.xx公里。

談到AI+寫作，張江企業達觀數據副總裁賈學鋒向小編提供了上述模板。

賈學鋒目前負責達觀內部基于自然語言理解、知識圖譜、搜索和推薦等人工智能產品設計的工作。他解釋說，如果要讓機器寫一篇地震新聞稿，首先要定義新聞稿的模板，當地震發生時，地震監測設備會監測獲取數據，即上述下劃線中的內容，然后把數據填進對應的字段中。

“這樣的新聞在一分鐘內即可生成，經人員審核通過后就可以向外發布。類似的場景還有足球新聞中比賽結果的報告、極端天氣報告等等。這些場景的消息如果由人來撰寫，是一些簡單、重復的工作。所以，就現有的應用場景而言，代寫機器人確實能夠替代人完成許多重復性工作。”

賈學鋒進一步指出，寫作是一個非常復雜的創造過程，以現有技術的發展情況來看，短時間內代寫機器人不能完全代替人的工作，至于最近很火的代寫機器人，他認為“只是AI的一個非常淺層的應用”。

他向小編舉了個例子：“達觀官網上有智能作詩、智能寫對聯等功能，這些功能是我們的機器在閱讀了大量的古詩、對聯的基礎上，基于我們的NLP分析結果，通過‘平仄’作詩、對聯規則自動生成的，但即便是我們讓機器閱讀大量的小說，它也沒辦法寫出《流浪地球》這樣的小說。”

“人和機器的最大差別在于創造性”

為了進一步說明人和機器在寫作上的差異性，賈學鋒以一首英文詩的翻譯為例向小編加以說明：

You say that you love rain,

but you open your when it ...

You say that you love the sun,

but you find a spot when the sun ...

You say that you love the wind,

but you your when wind .

This is why I am

You say that you love me too..

他指出，在常規情況下，人和機器分別進行翻譯，機器翻譯呈現的結果如下：

你說你喜歡雨，

但是下雨的時候，你卻撐開了傘；

你說你喜歡陽光，

但當陽關播撒的時候，你卻躲在陰涼之地；

你說你喜歡風，

但當清風拂面的時候，你卻關上了窗。

所以我無比害怕，

因為你也曾說過喜歡我。

但如果讓人來翻譯，結果就截然不同了。“下面的翻譯水平是機器基本上不可能達到的”：

你說煙雨微茫，蘭亭遠望；

后來輕攬婆娑，深遮霞裳。

你說春光爛漫，綠袖紅香；

后來內掩西樓，靜立旁。

你說軟風輕拂，醉臥思量；

后來緊掩門窗，漫帳成殤。

你說情絲柔腸，如何相忘；

我卻眼波微轉，兀自成霜。

“從這首詩的翻譯我們能夠看出，機器和人的差異在于創造性——人在翻譯的過程中會加入對詩詞意境的理解和自己的情感，這樣的理解方式與人自身在語言上的天賦、造詣、修養、生活環境等息息相關。而在短時間內，機器沒辦法達到人這樣的高度。”賈學鋒評價道。

他認為，代寫機器人是一個非常有意義的產品，它能夠解放勞動力，讓人在更多領域中發揮自己的價值，“同時我們也應該看出代寫機器人不會代替人，它在長時間內將與人一起，在寫作領域中發揮各自的作用，提升人的效率”。

談到AI+閱讀寫作的適用領域，賈學鋒稱“凡是涉及到跟文字打交道的行業都可以用到AI+閱讀寫作”。其中，跟文字打交道最為密切的有政府機關和金融業。

在政府機關，每年涉及到大量文檔的閱讀和寫作工作。據統計，2017年兩會政府工作報告全文高達1.86萬字，這些文檔的編寫和閱讀涉及到大量的人力工作。

“在寫作方面，如果先通過AI技術進行政府報告編寫然后再由人力進行樣式校驗，效率將大幅提升；在閱讀方面，通過AI技術自動分析文檔的核心要義，也會大大提高政府部門的工作效率。這一點在法律行業同樣適用。”

在金融業，以證券為例，券商會涉及到大量不同種類文檔，比如債券募集說明書，這里就涉及到債券募集說明書的編寫和審核工作。

“就拿審核來說，小到錯別字和格式審核，大到數據一致性、數據計算錯誤，甚至是業務層面的完備性，都涉及到大量的審核工作。其審核原理就是通過閱讀理解文檔所表達含義進行相關工作，這一點完全可以由機器來代勞。”

賈學鋒指出，人類閱讀的速度要遠遠快于寫作的速度，相類似，目前AI+閱讀的技術也比AI+寫作更為成熟。

AI+有趣的B面，是技術升級和行業規范

在“人機舌戰”結束后，作為對手的哈利什·納塔拉簡評價說“IBM的AI能夠從海量的信息中挑選出對補充新知有用的內容”并表示看好人工智能與人類結合的潛力。

對于上述評價，常在達觀內部分享“硬科技”知識的賈學鋒表示認可。他補充說，AI不僅可以對海量數據進行統計計算，還可以從海量數據中萃取出知識，構建知識的網絡，進而在這個網絡中仿效人的推理方式，“在大數據時代，海量信息是無法完全由人工進行處理的，需要依靠計算機進行自動化處理”。

目前看來，AI的一些熱門應用往往集中在那些機械、重復的領域，前幾年掀起熱議的和最近的AI“辯手” 也是如此。在這些領域，能夠不間歇地“學習并消化資料”的機器顯然更具優勢。

對于AI的發展，推崇者有之，質疑者也有之。

由于擅長把艱澀難懂的知識講得通俗易懂，賈學鋒被達觀人稱為“賈老師”。“賈老師”常常在達觀大講堂（達觀內部的讀書分享會）上分享AI的相關知識。對于AI威脅論，他的第一反應是想到了2018年去世的偉大物理學家——霍金。

“

他生前的三大預言之一便和人工智能技術息息相關——‘徹底開發人工智能可能會使人類滅亡’。在此我們并不是危言聳聽，但是不難看出隨著技術的不斷發展，機器通過不斷學習已經可以模仿人類的思維方式，AI+下棋、AI+辯論等等都展示出了這一趨勢。

”

他進一步指出，隨著應用AI技術的門檻和成本不斷降低，必然會有更多的企業和個人參與其中，這中間當然也包括那些不懷好意的人，AI技術本身只是工具和手段，使用的人和被應用的場景是問題的關鍵。

“從我個人的角度來看，一方面要技術升級——技術帶來的問題，往往要用技術來解決。針對AI制作假新聞，AI同樣能創新出一套假新聞識別模型，借此抽絲剝繭地分析新聞的各種信息和證據，在假新聞呈現在讀者面前事先把它屏蔽掉；另一方面需要對人工智能發展制定行業規范，有必要在法律層面出臺相應的措施。當然，這個規范的制定需要各方參與，充分討論。”

在采訪最后，賈學鋒總結道：“目前，AI+閱讀寫作在行業的應用還只是滄海一粟，隨著AI技術不斷發展，行業需求不但會激發它們的潛力，雙方的結合也會愈發緊密。我堅信，未來AI+閱讀寫作等有趣應用在行業中會有更廣闊的空間。”