AI写作 （一）AI写作的优势和应用场景 （二）利用AI辅助新闻通讯稿写作的方法：如获取灵感、优化语言等

有了大纲之后，就可以开始正式写正文内容了，也就是「填充大纲内容」。看到这里，你不会以为我会教你怎么用AI来写正文吧？那可就大错特错了。AI确实能写出看起来像模像样的文章，但这并不意味着我们应该把写作完全交给AI，为什么？那是因为，写作不仅仅是为了产出内容，更是一种思考的过程，当你亲自动手写作时，你在组织语言、梳理逻辑、表达观点，这个过程本身就是在锻炼你的思维能力。特别是对于想做IP账号的人来说，你的文字风格、思考角度、个人见解才是吸引读者的关键，如果全靠AI输出，你的个人特色在哪里？读者凭什么选择关注你而不是其他人？如果全都靠AI来写的话，那你有这时间不如去干公众号爆文，那个收益还更高。而且过度依赖AI写作，长期下来，你可能会发现自己的写作能力不进反退，就像计算器虽然方便，但过度依赖会让你的心算能力变差一样。所以，与其把时间花在研究如何用AI来代替写作，不如专注于提升自己的写作技巧和思考深度。别把路给越走越窄了呀。当然，这并不是说AI在写作中就没有用武之地，AI可以成为你写作过程中的得力助手，那么，我们该如何正确地使用AI来辅助写作呢？1.用AI来头脑风暴：在你开始写作之前，可以让AI给你一些选题建议或者内容方向。2.用AI来查找资料：AI可以快速为你汇总某个主题的相关信息，省去你大量查阅资料的时间。3.用AI来优化表达：当你写完初稿后，可以让AI帮你检查语法、改善表达。这是下一节的内容。4.用AI来拓展思路：当你在某个点上卡壳时，可以问问AI的意见，开拓新的思路。下面就来讲解一下怎么用这几个思路。

在整体的人工智能领域中，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式AI在近期快速崛起，但强化学习与无监督学习也是AI领域重要的一种工具。生成式AI由监督学习技术搭建。2010-2020年是大规模监督学习的十年，这为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型，生成的过程是，大语言模式使用监督学习不断预测下一个词语，比如，i like，它会不断预测like后的词语是什么，经过大量的数据，它可能后面带的是，beaty，或者，eating，而eating后又大概率预测会有food。这样不断地生成新的文本内容。（这需要千亿，甚至万亿级别的单词数据库）[heading4]大语言模型是思考的朋友[content]运用大语言模型，来写故事，修改本文，非常有用。网络搜索与LLM的区别是，网络搜索可以追寻信息来源，同时你可以使用LLM提供相关的建议与策略。但大语言模型很会编造故事，所以会产生错误信息，这需要鉴别信息准确。[heading4]人工智能是一种通用技术（可以应用的空间）[content]人工智能有大量运用空间。现在通过网址来交互的应用——基于网络界面应用，如下方左图又或者将LLM内置与更大的软件来进行自动化——基于软件程序应用，如下方右图[heading4]写作[content]使用LLM来写作，集思广益，头脑风暴将非常有用。使用网页版的聊天信息时，提供更多的信息。翻译也可以使用LLM，翻译效果可能比机器翻译更好。但网络文本较少时，效果也不太好。可以让LLM将内容翻译成为海盗英语进行测试翻译准确度。

AI+内容创作是现阶段最好的赛道：基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，认为该赛道有完美的产品-模型匹配和产品-市场匹配，且天花板高。AI写作的实践成果：业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版agent。定义好文字：好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。用AI写出好文字的方法：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过prompt中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往prompt里塞例子。对AI创作的看法：AI创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌AI是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望AI能力进一步提升，改变每个人的生活。