Apakah Kelebihan dan Kelemahan Kecerdasan Buatan dalam Penulisan?
Teknologi berasaskan kecerdasan buatan semakin memudahkan kehidupan. Baru-baru ini, program untuk penciptaan kandungan telah dibangunkan secara aktif, dan rangkaian saraf sudah pun menulis teks untuk orang ramai. Tetapi, sudah tentu, mereka hanya boleh menggantikan sebahagian penulis kerana AI bertujuan untuk menyediakan alat yang akan menjimatkan masa dan sumber supaya anda boleh membebaskan mereka untuk tugas lain.
Tetapi adakah penulis perlu bimbang tentang masa depan mereka? Apakah kebaikan dan keburukan AI secara bertulis? Bagaimanakah rangkaian saraf menjana teks? Jadi anda boleh mendapatkan jawapan kepada ini dan banyak soalan lain dalam artikel ini.
Bagaimana AI Menjana Teks
Untuk perkhidmatan berasaskan AI berfungsi, pembangun memuatkan sampel latihan yang dipanggil ke dalamnya. Ia adalah satu set teks dengan parameter tertentu, yang mesti diambil oleh rangkaian saraf sebagai asas. Kemudian, ia menukar konfigurasi dalamannya untuk menjadikan teks akhir seakan mungkin dengan teks dalam sampel latihan. Ia adalah bagaimana rangkaian saraf belajar.
Jika sampel mengandungi hanya puisi oleh George Byron, output akan menjadi teks yang sangat dekat dengan puisi. Rangkaian saraf juga akan cuba mengulang saiz ayat dan rima. Tetapi alat sedemikian tidak boleh menghasilkan artikel pakar dalam gaya info tentang cara menulis pemasaran gabungan.
Dan di situlah terletak masalah besar. Rangkaian saraf memerlukan berbilion teks berkualiti mengenai pelbagai topik untuk menyamai tahap pengarang profesional. Tetapi jumlah kandungan yang baik itu tidak wujud. Jadi, mencipta alat AI yang akhirnya akan menggantikan penulis adalah mustahil pada peringkat semasa.
Black Box
Pada asasnya, AI ialah kotak hitam di mana anda meletakkan data tertentu dan mendapatkan hasil dalam format yang disesuaikan oleh pembangun. Dalam kes ini, anda tidak boleh meneka bagaimana hasilnya akan sepadan dengan pertanyaan anda. Oleh itu, oleh definition, AI tidak boleh memberikan penyelesaian dengan ketepatan 100%. Sebagai perbandingan, terdapat sesuatu seperti algoritma yang menghasilkan keputusan yang boleh diramal.
Sebagai contoh, jika anda menambah 2+2, anda akan sentiasa mendapat 4. Rangkaian saraf direka bentuk supaya hasil kerja mereka akan sepadan dengan jangkaan anda sebanyak 30-50-80%. Jika menambah nombor mengikut peraturan yang tepat, teks boleh ditulis dalam sejuta cara yang berbeza. Malah orang yang sama tidak akan mencipta yang sama blog post pada topik yang sama jika mereka mendapat dua percubaan.
Memandangkan pengguna tidak mengetahui sambungan apa yang disimpan oleh rangkaian saraf, mereka tidak dapat meramalkan hasil yang akan mereka terima. Dan semakin rumit tugas itu, semakin sukar untuk Kepintaran Buatan itu sendiri. Sebagai contoh, menulis satu ayat dengan kata kunci yang diberikan ialah tugas dengan kerumitan yang minimum; perenggan yang bermakna — dengan kerumitan sederhana; memberikan contoh dan kes mengenai topik tertentu adalah tugas yang mempunyai tahap kerumitan tertinggi.
Oleh itu, untuk mempelajari cara menangani yang terakhir, rangkaian saraf memerlukan latihan selama puluhan tahun dan berjuta-juta kandungan yang akan diamalkan. Iaitu, algoritma telah belajar membina jawapan berdasarkan tesaurus kawasan subjek soalan dan sintaks standard. Walau bagaimanapun, ini bukan jawapan tetapi tiruan daripada mereka.
Jadi jika anda mahukan kertas berkualiti, gunakan Percaya Kertas Saya perkhidmatan menulis adalah lebih baik. Sudah tentu, anda tidak akan menyelesaikan kerja dalam beberapa saat, seperti yang dilakukan ChatGPT, tetapi ia akan menjadi kertas pakar dengan maklumat yang disahkan dan sintaks yang sangat baik tanpa sebarang gangguan.
Kebaikan dan Keburukan AI dalam Penulisan
Bekerja dengan teks bukan sahaja tentang meletakkan huruf menjadi perkataan dan perkataan menjadi ayat. Untuk teks memberi manfaat kepada pembaca dan perniagaan, adalah perlu untuk menganalisis khalayak dan keperluannya, memikirkan struktur dan logik artikel, menghasilkan contoh, dan mematuhi Nada Suara. Malangnya, rangkaian saraf belum dapat mengatasi semua tugas ini, yang membawa kepada kebaikan dan keburukan berikut:
| ✔️ Hasilkan teks pada mana-mana topik dalam beberapa saat. | ❌ Teks berkualiti rendah dan perlu diperbetulkan. |
| ✔️ Menganalisis sejumlah besar data. | ❌ AI perlu sentiasa dilatih untuk meningkatkan kualiti dan kerelevanan hasil. |
| ✔️ Bantu buat draf pertama: seorang penulis boleh membina artikel atau siaran berdasarkannya. | ❌ Boleh membuat kesilapan: fakta, tatabahasa, dan tanda baca. |
| ✔️ Pengoptimuman automatik kandungan untuk enjin carian. | ❌ Tidak mempunyai pelarasan yang rumit. Contohnya, anda tidak boleh sentiasa menetapkan jumlah teks atau kata kunci yang diingini. |
| ❌ Selalunya, teks yang dihasilkan tidak masuk akal. | |
| ❌ Terdapat banyak pengulangan sepanjang teks. | |
| ❌ AI boleh digunakan untuk menghasilkan teks yang mengandungi maklumat salah dan berita palsu. | |
| ❌ Penciptaan teks automatik boleh meningkatkan kecenderungan untuk plagiarisme dan pelanggaran hak cipta. |
Pada masa ini, rangkaian saraf mempunyai lebih banyak kelemahan daripada faedah, dan aplikasinya terhad. Jadi sisi kukuh AI ialah keupayaan untuk menjana kandungan dengan cepat dan dalam hampir mana-mana volum. Tetapi kelemahannya lebih banyak daripada yang diterangkan walaupun dalam jadual ini.
Pertama, ia mengambil masa untuk melatih rangkaian saraf. Kedua, AI tidak boleh menulis teks yang memerlukan pendapat pakar. Oleh itu, rangkaian saraf adalah seperti pembantu yang boleh meneroka seluruh Internet dengan pantas dan mengeluarkan maklumat mengenai topik yang dikehendaki. Sudah tentu, ia akan menjadi sedikit dalam, tetapi ia menjimatkan masa.
Siapa Menang: AI atau Penulis
Kebanyakan pakar percaya bahawa rangkaian saraf tidak akan menggantikan penulis pada tahun-tahun akan datang, dan mungkin tidak pernah. AI boleh digunakan apabila anda perlu menjana banyak teks unik dengan cepat, tetapi anda mungkin mengorbankan kualiti. Tetapi jika kita bercakap tentang konteks, emosi, jenaka dan perkaitan — hanya penulis yang dapat memahami tugas dengan mendalam, membezakan corak gaya dan menghasilkan kandungan yang relevan dalam apa jua keadaan.
Rangkaian saraf secara beransur-ansur akan menggantikan mereka yang mencipta kualiti rendah dan jenis kandungan yang sama (penerangan untuk kad produk). Tetapi hanya penulis yang boleh menyelesaikan tugas perniagaan dengan bantuan teks kerana hanya manusia yang mempunyai pengalaman dan rasa jenaka, yang membantu mengisi artikel dengan kes praktikal, perbandingan analitikal dan jenaka yang sesuai mengenai topik tersebut.
Anda boleh melihat ini dengan menggunakan Penulis Terbaik Dalam Talian perkhidmatan penulisan menyemak laman web untuk mengambil kesempatan daripada seorang penulis profesional. Kemudian anda boleh memberikan tugas ujian yang sama kepada beberapa apl berkuasa AI dan membuat perbandingan. Sudah tentu, dengan ketepatan 100%, karya penulis akan menjadi lebih baik. Lagipun, rangkaian saraf belum lagi dapat berfikir dan menjana idea kerana mereka hanya mengumpulkan teks daripada apa yang telah diterbitkan di Internet.
Oleh itu, seorang penulis yang mahir harus menganggap AI lebih sebagai alat. ChatGPT sudah boleh menulis artikel berstruktur yang boleh digunakan sebagai draf. Dengan bantuannya, anda boleh mencari bahan dengan lebih pantas, terutamanya mengenai artikel SEO yang banyak. Selain itu, AI juga sesuai untuk menulis teks pendek yang mendesak (pengumuman atau tawaran promosi di rangkaian sosial).
Kesimpulan
Oleh itu, memandangkan kelebihan dan kekurangan AI secara bertulis, kemungkinan akan terdapat pembahagian yang jelas antara penulis dan rangkaian saraf pada tahun-tahun akan datang. Jika seorang penulis membuat kandungan unik berdasarkan pengalaman atau mencipta teks jualan yang berpengaruh, mereka tidak seharusnya takut dengan rangkaian saraf tetapi menggunakannya dengan berkesan untuk menambah baik kandungan.
Baca lebih banyak artikel berkaitan:
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
lebih banyak artikel
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
