解决眼高手低，促进触类旁通。
如果你今天还没有被AI作的唐诗刷屏，那说明你身边的科技爱好者和尝鲜者不够多。
引爆点来自于2019 AI 开发者大会上，华为的刘群老师做了一段 AI 赋诗演示。
现场观众非常兴奋，不时发出惊呼与啧啧赞叹。
与几年前人工智能作诗的演示效果完全不是一个等级，如今机器已经能够自主学习到平仄、押韵等基本技法，使得编出来的诗在技术层面上突飞猛进。
开会归来，我也给乐府 AI 命了个题，叫做《古亭咏怀》。
这是做出来的效果。
你觉得 AI 云得怎么样？
我把它发到了朋友圈。
不出所料，褒贬不一。
褒奖的，自然是觉得这种技法运用让人惊喜。这里咱们就不提了。
质疑的，主要是以下这几种评价：
缺少灵魂
明显的模仿痕迹
拿词拼凑
也有问得更直接的：
啥意思？
这些质疑评价有没有道理？
当然有。
因为从原理上讲，机器就不可能学到“灵魂”，它只是学到了一些文本规律而已。
其原理，我在《人工智能写手，好用吗？》一文中已经给你介绍过了。如果你已想不起来，还是得复习一下。
了解了模型训练与生成的原理，你便会清楚，其“写作”（标准叫法是“文本生成”）内容的质量上限，也无非是高考时所谓“二类文”的等级。
在体育新闻快报，或者是证券市场资讯等领域，读者更关注的是事实类信息，对于文采、情感不甚关切。这些行当里，机器早就替代了人，成为了当仁不让的作者。
对写诗 AI 来说，输入的文本里，目前只是唐宋诗词，尚未包含那形象化的自然环境，作者胸中的喜怒哀乐，亦或是大时代里的风云变幻。
要想学到李白的洒脱，苏轼的豪放，机器巧妇难为无米之炊，怕是要望洋兴叹的。
但是，如果你因为目前机器作诗“没有灵魂”就轻视甚至是全盘否定它，那恐怕是要错过许多机会的。
与前几年，人们总在担心“机器换人”这个事儿不同，现在的人工智能开发者，更愿意宣称自己是为某个行业，或者某个具体人群赋能。
为什么？
第一可以有效减少抵触情绪。想想看，你天天闹唤着要抢人家饭碗，谁会给你好脸色看？
第二，也是更重要的，这是一种非常聪明的预期管理。
当人们并不认为机器可以聪明到替代人，而觉得它只是人类的助手和高参时，容忍度就会更高，与其合作也会更加愉快。
作诗，能给谁赋能？
当然有服务对象。
首先是缺乏创作古诗基本功的人。这种状况，俗称“眼高手低”。
他可能没有平仄押韵的训练，所以看见了一处景物，例如大瀑布，胸中一股激情奔腾，却无法吟唱出“疑是银河落九天”那样等级的原创诗句，又不甘心说那句人尽皆知的“口头语”，以“哇”或者“我”开头。
这时候，如果有作诗 AI 帮忙，他就可以立即把一首绝句或者律诗跟照片一起发出去，等着看无数涌来的赞，不亦乐乎？
就在刚刚，我在学校院子里溜达，看见了鲤鱼型的喷泉，觉得很有意思。
然后呢，我立即就让 AI 赋诗一首。所谓歌以咏志嘛。
这是结果：
有人觉得这纯属作弊，没有意思。但他显然忽略了一个因素——由于目前作诗 AI 的水平还不是太高，所以你看到朋友圈里的几乎每一首 AI 吟诵诗词，几乎都是人工筛选出来的。
差别是，前几年，为了找出一首像样的诗，你得从机器生成的几十上百个选项里面选，还不一定能找到合适的。
如今，三五个选项，兴许就会有佳句出现。
机器做的诗，不论意境还是遣词造句，难免会有疏漏。可实话实说，咱自己作一首，别说七步成诗，就是给你俩小时，质量就真能甩开 AI 好几条街吗？
选择的过程，也是对人们诗歌鉴赏水平的锻炼与提高。
不是吗？
另外一种情境，就是激发人们本来就很丰沛的联想能力。
服务对象嘛，例如我的小学数学老师。
他老人家，平时钻研数学知识，琢磨怎么把学生教好。不过一到运动会，就暴露出自己文人的癖好——爱作个诗，让学生拿上去让主持人念。
其实也不一定是什么千古名句，打油诗就行。一来为学生打气助威，二来也是满足一下自己被学生们崇拜为诗人的良好感觉。
我亲眼看见过，他老人家被煎熬的时候。
那首七绝，前三句写得一气呵成，到了最后一句，突然怎么也想不出合适的句子，学生们都眼巴巴在一旁盯着，搞得他很是狼狈。
这时候，如果有作诗 AI 暗中帮忙……
当然，以老师的傲骨，是断然不肯让 AI 来捉刀代笔的。
不过，AI 提供的对仗功能，很可能瞬间帮助他打开思路，妙句就很可能涌现了。
其他的应用场景，也颇可期待。
例如有好事者，如今已经把“黑手”伸到了学术界。
Arxiv 这个预印本平台，我给你反复介绍过的。
他们就把这些论文的内容，喂给了文本生成模型。
于是，机器一张口，就是洋八股了。
例如这里，我输入了一句话，大意是“知识图谱集成到Transformer模型，可以形成通用结构，从而达成强人工智能”。
别管我这句话看起来有多不靠谱。机器看到后，就立即开始酝酿，往后接着“云”了。
这里，你只需要不断按下去 Tab 键，就可以像编程时代码补全一样，不断有新的文字供你选择。几秒钟，一个段落就写好了。
你可能会担心人们用它作弊。没错，这确实可能发生。但是更可能发生的是，人们在写论文写不下去的时候，通过这种补全，给自己提供一些开阔思路的语句。
尤其是英文论文写作时，国内不少研究者已经想好了要说什么，却会在遣词造句上颇觉头痛。
此时，这个应用就可能发挥很大功效。
如果你想自己尝试一下机器作诗和写论文，在我的公众号“玉树芝兰”（nkwangshuyi）后台回复“aipoem”，就能看到链接。
读过本文之后，希望你能够放下对 AI 文本生成质量的苛责。转而去思考，可以在它发展改进的过程中，快人一步，做些什么。
因为篇幅关系，本文只举了作诗和论文写作这两个应用场景。在你的工作或者生活中，有没有发现文本生成可以帮助你赋能的场景呢？
如果有的话，欢迎你在留言中，将它分享给大家。让专业研究人员了解你的需求。只要需求足够大，他们就有激励，开发出更好用的应用，让你和更多人享受科技进步的成果。
祝深度学习愉快！
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题图: Photo by Jon Tyson on Unsplash
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