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社评:美方可以讹诈一家公司以讹诈一家公司以讹

把毛选和鲁迅全集喂给AI后,写出来的高考作文太对味了

06-27 和讯名家
语音播报预计18分钟

明敏 萧箫 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

高考刚过去不久,就有AI来“挑事”了。

这不,有个AI读完了毛选和鲁迅全集后,大笔一挥,写下好几篇高考作文。

结果……竟然还可以?

我们直接看文章:

把毛选和鲁迅全集喂给AI后,写出来的高考作文太对味了

看看这字里行间的青春与朝气,根本看不出是AI写的啊!

还能紧跟时事,“民族伟大复兴”这样的热点词用得游刃有余。

引经据典也不在话下:

一句“实践是检验真理的唯一标准”,立刻让文章高大上了起来。

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一眼望去,通篇全是踩分点。

让人不禁猜想:难道AI写作文终于狗屁通了?

吃瓜群众也非常好奇:这样的文章到底能拿多少分?

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既然如此,不如就让我们来当一次改卷老师,看看这个AI到底能拿多少分。

考场作文套“模板”利器

首先摆在AI面前的是2021年全国甲卷的考题,主题是“可为与有为”,具体题面如下:

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AI一上来的表现就不俗,《青年代表说》这主题就令人直呼“高啊”。

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在题目中并没有提到“青年”二字的情况下,AI居然还能找到这样的切入点,这有点看头啊?

而且它还很鸡贼,开头直接抄了题目中的内容,这就叫“点题”。

甚至连我们写作文必备法宝——排比,它都用得游刃有余。

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三大段排比,情绪逐层递进还能凑字数。

而且作者@图灵的猫介绍,这种排比句式是AI直接生成的,并没有二次调整。

这可能是因为AI在训练过程中“记住”了这种语法结构,就运用了起来。

再看看结尾,这也是高考作文的重头戏。

AI依旧熟知我们的套路,一通拔高、升华,让改卷老师都不好意思打低分(不是)。

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这么看来,AI真的能写出让人满意的考场作文了?

话先别说太早,因为在之后的两套题里,它的表现就有些不尽如人意了。

首先要吐槽的,就是它每一次写作文,都会用抄题目的方法来凑出开篇。

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其次,它虽然使用了金句技能,马克思主义理论、李白诗句用得飞起,但是在文章的逻辑处理上,依旧不太行。

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比如“是否拥有以后一辈子的生命”,这句话显然不是中文的逻辑。

简称不说人话。

而且它写出来的内容,总是在金句和废话之间徘徊。

就像下面这一段内容,每一句话单拿出来看都还可以,但是连成一段后,怎么又有点狗屁不通那味儿了?

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此外,不知道是不是因为读了《鲁迅全集》的缘故,AI好像有点搞不懂我们现在的时代背景了。

这一段中的“三十载已过”,也是个令人有些摸不着头脑的时间概念。

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有网友总结了一下自己的感受:

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挑战一下鲁迅的题目

本着看热闹不嫌事大的原则,光看现有案例怎么够,我们当然要上手试一下它的水平究竟如何。

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既然是读过《鲁迅全集》的AI,那我们就让它根据鲁迅的名言写一篇文章。

愿中国青年都摆脱冷气,只是向上走,不必听自暴自弃者流的话。能做事的做事,能发声的发声。

这段话大家一定耳熟能详,那让AI以此为题写一篇作文,画风会是啥样?

按照它的套路,开篇还是抄题目,所以我们直接来看第二段。

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AI直接提出了青年人要自信的主题,看来《鲁迅全集》没有白读,对于题目的理解还是很到位的。

之后的内容则对题面做了更加直白的解释,告诫青年要努力啊!奋斗啊!

看得我直呼别骂了…

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接下来也是常规操作了,梅花香自苦寒来,金句一出、逼格拉满。

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文末还回到了现实生活,呼吁青年要着眼当下,才能有更美好的未来。

同时还加入了科技创新、大国崛起的要点。

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由此可见,AI写作文在把控主题上可以说是so easy。

考虑到真实的高考作文题目中,有许多都是设问再回答,所以我们也试了试给AI一个问句,会发生什么。

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在拿到文学应当如何改良?这样的命题后,AI很自然地说了句套话。

这第一段看上去非常具有哲理性,但究其本质,就是车轱辘话罢了。

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这样的问题在其他生成的文章中也十分常见,而且还会冒出来错别字、语病等小毛病。

与此同时,我们还发现它似乎不太能承受住奇葩一点的题目…

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在把一道网传的奇葩作文题目交给AI后,它直接写出来了一篇意识流。

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这还只是第一段,后面的内容还出现了红色气球、子弹、龙牙、警察等等让人完全摸不着头脑的内容。

不止是奇葩题目,在涉及“古人”的题目时,AI还会冒出一两句奇形怪状的文言文来:

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果然,还是现代主题的高考作文更适合AI发挥。

网友神总结:这就是个狗屁稍通文章生成器。

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5大模块,读题作答“一条龙”

上面这些偶尔“超常发挥”、平均挣扎在及格线上下的文章,源自一个名为EssayKiller的AI写作框架,本质上是个多模块异构深度神经网络。

据模型作者@图灵的猫表示,这个AI生成文章有点“捉襟见肘”的原因,也是因为采用的模型不是最先进的。

由于经费不足更好的模型没有开源,因此只能用GPT-2来生成文字,如果能用上GPT-3和华为盘古,效果肯定比现在更好。

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据了解,EssayKiller基于OpenCV开发,参数量达到17亿。

从结构上看,这个AI框架主要包括5部分:输入、识别网络、语言网络、判分网络和输出。

相当于我们平时的“5步写作文”:拿到试卷、看题、打草稿、错误检查、写答题卡。

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其中,看题、打草稿和错误检查几个模块,都会被拿出来单独训练,各司其职。

在看题部分,EssayKiller首先采用了OpenCV的EAST文本检测器,能以13帧/秒的速度,扫描任意方向、大小的720p图片文本,并将其中的文字检测出来。

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然后用OCR模型中的CRNN,对这些文字进行识别。

例如,将上面这张图片中的文字,转换成能直接输入模型的文本信息:“三写作70分……”

至于打草稿部分,则分为阅读理解、文本联想两部分,分别由BERT和GPT-2来完成。

BERT会将接收到的句子信息进行拆分、打碎,提取其中的关键词来,并将这些“必须出现在内文”的关键词交给GPT-2;

GPT-2在收到关键信息后,就能根据要求开始“大做文章”,每句话都与关键词密切相关,无时无刻不在“点题”。

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但GPT-2生成的文章,还不符合高考作文的标准。

要想让这些句子看起来流畅成段,还得筛去一批真·狗屁不通的病句,并检查句子中的拼写错误、机翻等问题。

这就是错误检查部分,EssayKiller直接调用了百度模型DNN的API,主要原理是对句子中的词语进行分析,并判断它们是否处在正确的位置上。

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在这3大关键步骤完成后,就可以正式排版成答题纸的格式,并用手写机器人输出了(相关模型也是开源的)。

看起来不错,已经有网友迫不及待想拿来写小作文了:

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打住!

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据@图灵的猫表示,不希望有人用EssayKiller来写作业,因此并没有开源相关参数设置,colab的调用次数也有严格限制。

要是出现违规行为,可能整个开源项目都会被关闭,同时也没法用Colab在线体验了。

到底“消化”得怎么样?

@图灵的猫介绍说,要想让AI模型写出这种效果的作文,在“语言生成模块”的训练集中,毛选和鲁迅全集等著作占比要超过10%。

而模型的其他训练资料,则主要来源于开源中文散文数据集、高考作文数据集等。

那么,训练出的模型效果,是否符合预期呢?

不少网友表示,感觉AI还是“读进去了一部分”的:

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而对于作者@图灵的猫来说,生成作文的质量也确实“比自己预期要好一些”。

但这并不表明,AI就已经能100%写出像样的高考作文了。

毕竟,最终呈现出来的几篇高考作文,都是在语言生成模型后,经过机器判分+人工筛选,才展示在读者面前的。

而在作文中所呈现出的排比等高级修辞手法,也只能说明训练语料中包含这类修辞,而AI模型在学习的过程中“记忆”了它们,并不能说明已经学到了这些手法。

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换而言之,这次的AI模型,效果确实超乎预期,但并不意味着它真正“消化”了这些语料。

那么,这个AI模型接下来还会试些什么?

@图灵的猫表示,下一步的目标是“科幻小说”:

要是有空的话,我会将大刘、阿西莫夫和阿瑟克拉克等科幻作家的作品加入训练集,让AI模型试试写科幻小说。

嗯,AI写作开始有点赛博朋克那味了。

欣赏了毛选和鲁迅文集的开源AI模型:

https://github.com/EssayKillerBrain/EssayKiller_V2

Colab版在线生成器:

https://colab.research.google.com/github/EssayKillerBrain/EssayKiller_V2/blob/master/colab_online.ipynb

参考视频(已授权):

https://www.bilibili.com/video/BV1aw411f7G9

本文首发于微信公众号:量子位。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

(责任编辑:王治强)
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