在2016年，举行了一场人机写作比赛，内容是基于一份财报撰写新闻稿。
参赛者包括自然语言生成公司AutoMated Insights开发的WoRdSMITh机器人和美国公共广播的记者ScOTT HoRsley。
最终，比赛结果显示，机器人的写作速度是人类的两倍。
尽管如此，ScOTT撰写的稿件在语言上更为生动细腻，情感也更加丰富。
基于原始稿件的翻译
可以看出，早在几年前，经过训练的人工智能就已具备根据需求生成各种类型文章的能力。
如今，创作每日数千字的网络文章也已不再困难。
被誉为「地表最强语言模型」的GPT-3，每天能够生成高达45亿个字符。
然而，大多数语言模型只能提供有限的用户交互支持。
此外，为每个功能单独训练语言模型的成本也过于高昂。
为了应对这些挑战，谷歌研究院的一个团队开发了WoRdcRaft文本编辑器，这是一款由人工智能驱动的创意写作助手。
WoRdcRaft通过少量样本学习和对话，能够提供多种用户交互，支持多种故事创作任务，并协助作家规划大纲、写作和编辑。
例如，解决学生时期最棘手的续写和改写问题。
团队还探讨了WoRdcRaft的独特优势：使用对话模型而非通用语言模型。
在故事写作的环境中，能够探索语言模型的能力与局限，因为模型的非预期输出本身就是一种创造。
从人机交互的角度看，WoRdcRaft可以学习用户与语言模型的互动方式，了解用户的需求及模型的输出能力，并反馈到最终的创作中。
研究团队还计划将人类反馈纳入循环训练，收集动态数据集，以用于后续的训练与评估。
谷歌的研究人员开发了一款AI助手，能够在创作的不同阶段为用户提供自然语言生成的支持。
规划：勾勒故事大纲；写作：创作故事内容；编辑：改写现有文字。
这款搭载AI助手的文本编辑器外观简洁，左侧是空白的写作区域，右侧则是引导AI的操作按钮及AI生成的文本。
根据用户的不同需求，编辑器会提供多种交互选项。
一问一答，轻松搞定
作者对Meena和GPLM两种语言模型进行了测试，发现Meena会将之前的对话内容作为输入来预测下一个对话，而GPLM则依据给定的前文进行续写。
实验结果表明，与规模相似但未经过对话训练的通用语言模型（GPLM）相比，Meena在此类任务中表现更佳。
因此，研究人员选择了Meena，并认为这种模仿故事作者与助手之间对话的形式，更能有效帮助用户进行故事创作。
针对每个任务，作者为不同的任务创作了多个阶段性的对话。
当用户要求重写「一把剑」时，模型将故事附加到相应的对话环境中，并请求AI给予回应。
作者发现，由于人类对对话形式非常熟悉，因此只需进行少量样本学习，就能产生相当自然的输出。
此外，当对话模型无法理解任务或需要更多信息时，它会直接表述出来：
「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。一道闪电照亮了天空。」请帮我描述这位老人的情绪状态。
我不太明白你的意思。
这道闪电是愉快的，还是预示着乌云密布？
在闪电之前，那个人在做什么？他是否经历了一些能激发情感和思考的事情？
作者认为，这种回答能帮助用户更清晰地改进他们的提示。而GPLM在面对不明确的提示时，往往会产生无意义的续写。
同时，在对话中用户也可能会询问：「角色应该如何解决冲突？」
在这种情况下，用户显然在寻找一个写作伙伴，而不仅仅是一个简单的续写模型。
续写
续写是语言模型执行的基本任务之一。
为了帮助对话式模型更好地理解任务，作者对问题进行了更具描述性的改进。
以下是我目前写的故事：「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。」请给我下一句的续写。
根据这个输入，模型给出的建议是：
空气很冷，但他的内心却温暖如春。他发现了一片空地，中央有一棵古老的柳树。
走近时，他看到一个小小的身影，在远处的灯光下闪烁。
圆月闪耀着光辉。
填充
填充是一项较为复杂的任务，例如用户在写完一段后，希望AI助手提供新想法或替换部分用词。
一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。突然，他看到一只尾巴雪白的母鹿，十分美丽。
模型在用户选择的文字基础上，将问题改写后交给AI处理：
这里有另一个故事：「一位老人独自坐在一条黑暗的小路上。突然间 ______ ，很漂亮。」请用4个词填空。
于是AI给出了这样的回应：
有一道刺眼的闪光。
这个故事讲述了什么？为什么需要这四个字？问题是什么？
一位天使出现了，他们成为朋友，十分美丽。我不知道这写的是什么，但我喜欢这个故事的发展方向。
虽然这个回答很有趣，但效果却不尽如人意。
第二个回答则展示了模型生成元文本的问题，即讨论故事而非直接撰写。
为了减少元文本的生成，作者设计了一些提示供AI学习。
此时，尽管AI的输出不是完全精确的四个单词，但内容确实有所改善：
一只鹿从树林的远处出现。
一位天使出现，闪闪发光。
太阳升起，天空变成橙色。
在要求输出12个单词时，AI给出了更长的建议：
太阳从山后升起，照亮了小路东侧的草地。
走失的儿子跑到他面前。那年轻人脸上的笑容永远让他感到开心。
