别这篇文章是算法写的 发布时间

我不在乎你读了第一段多少次。逐字研究。向前和向后检查它。您将无法确定它是由人还是机器编写的。 你不相信我?阅读这个体育故事并告诉我它是由人类还是机器编写的: 周二对 W. 罗伯茨来说是美好的一天,这位初级投手投出了一场完美的比赛,带领弗吉尼亚在达文波特球场以 2-0 击败乔治华盛顿。 人还是机器?答案是:它是由机器编写的。(我写了第一段。) 你看,当涉及到一个计算机生成的故事时,没有任何迹象表明它是由机器制作的。这就是机器编写的内容有多好。 内容创建者与机器 也许你听说过:机器正在接管世界。不是 à la HG Wells,战斗装备配备热射线和“黑烟”。不,这次入侵更加平淡无奇:机器将我们踢出机舱。 事实上,根据牛津马丁学院 2013 年的一项研究,美国 47% 的工作容易受到机器自动化的影响。但这不应该让我们感到惊讶。一个多世纪以来,机器一直在推动我们。 在工业革命期间,机器取代了肮脏和危险的工作。在 20 世纪,机器带走了沉闷的东西。现在他们正在寻找需要决策的工作。 21 世纪迎来了自然语言生成 (NLG) 机器成为头条新闻的时代——是的,这种说法具有双重含义。 什么是 NLG? NLG 是从数据中创建内容的机器。这里有两个值得注意

的例子: 阅读福布斯收益报告?您正在阅读由 Narrative

Science 的 Quill 平台创建的机器生成的内容。 美联社每季度使用 Automated Insights 的 Wordsmith 平台生成 3,000 多份财务报告。 NLG 还创建产品评论和经济研究。在许多地方,您会发现  突尼斯 WhatsApp 号码 需要分析和发布大量、复杂且令人困惑的数据,机器可能会隐藏在内容背后。 他们甚至以与内容的特定受众产生共鸣的声音制作内容。 为什么你不应该害怕 NLG 计算机生成的内容中不存在“求知欲旺盛的思想”。 正如 Jordan Teicher 所写: 这里的好处是至关重要的:那些爆料的人可能会在他们的故事被其他媒体回收之前获得几分钟的名声,但那些进行原创研究和分析的人所拥有的材料通常会导致更大的认可并且更难被骗。 此外,机器无法报告毁灭性飓风的后果,采访目击者或专家,或现场博客会议(涉及决定什么是重要的,什么不是重要的)。不是)。 它需要在该领域的大脑。 还有一件事:机器不能创造像奇闻趣事新闻这样的文体或写作风格。他们只能在一个公式中运行——一个由人类创造的公式。 换句话

说,他们没有真正意义上的创造性。 这就是我们需要关注的。

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内容创建者可以采用机器自动化的五种方式 正如布赖恩·克拉克在他的第一期《失业》中报道的那样,2015 年 6 月号《哈佛商业评论》的封面在一张机器人照片的上方写着“认识你的新员工”。 这并不是一个危言耸听的标题,尽管可以肯定地假设我们中的许多人都觉得机器越来越接近我们的工作线。 它只需要一个答案,仅此而已。 由 Thomas H. Davenport 和 Julia Kirby 撰写的 HBR 封面故事“超越自动化”中的答案有五种风格。 让我们来探索一下。 1. 前往更高的知识领域 作者的第一反应重申了机器侵犯人类劳动时的传统反应:接受更多教育。 这可能意味着 MBA 或博士学位。或者,如果您像我们这里的大多数人一样,只需通过书籍(MOOC)或加入内容营销教育和网络社区(如权威)开始高等教育。 更有可能的是,以上所有。 Davenport 和 Kirby 写道:“总会有工作给那些比计算机看得更广、抽象程度更高的人。”

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