想起智能文学创作的前景与应用于我们首先要问Forwho和Howfor这两个所有工程问题都必须解决问题的原点问题。这要求了后面天文数字般的产业资金否不会扔到大海。本文从人工智能要解决问题的核心问题抵达，来探究智能文学创作的产业逻辑。智能文学创作的商业价值人工智能的应用于前景和场景的复杂度呈圆形正比关系。

场景就越非常简单就越更容易替代人的不道德，就越合适做到大规模的商业化落地。在感官智能应用于中，系统的输出只是图片、影像或者语音，其输入也只是个非常简单的二分类问题。

因此只要在训练集和模型徵参上持续投放，输入就不会更加精准，当准确度打破人的辨别阈值时，商业化的路径也就关上了。这个生产模型可以非常简单到只需计算出来数据、算法的成本投放。

其非常简单的场景应用于可以几乎更换掉很多低端岗位。因此，商汤、旷世、讯飞们在数据的累积和算法上一有突破就能首度转入商业化落地阶段，沦为各自领域的独角兽企业。

这种感官智能解决问题了很多产业的单点效率问题，这归属于第一阶段人工智能的发展模式。2019年是人工智能发展到理解智能的元年，这一年各种理解智能产品争相登场。理解智能要解决问题的问题早已不是替代低端岗位，而是通过辅助中高端岗位，使其确实充分发挥仅次于的创意价值。

它打破了单点的效率痛点，为产业获取整体的效率赋能。智能文学创作就归属于人工智能的理解领域，其场景比感官要更加高阶和多元化。

智能文学创作的原理解析如何密码这道难题是众多以自然语言为核心技术的探路者当下最重要的课题。数学上解决问题简单理解问题可以通过降维的方式变为非常简单的二分类问题来处置，也可以通过建构简单神经网络的模式来解决问题。个人实在后者是一个黑盒子，它深层的物理意义还有待研究。

由于它的缺少解释性和一般化能力，我指出它是解决问题微观问题的高手，就像白细胞能杀掉细菌，你告诉它有这个本事，但它怎么做的显然需要知悉。而前者通过降维的方式把简单问题形式化，是一种过程更加高效率的路径。

说道人话就是把在工程中必须解决问题的简单问题分解成非常简单的小问题，然后再行把那些小问题转交各种网络模型们去处置。尽管文学创作是个体不道德，而且每个人都还不存在着自己的某些创作习惯。但共性的问题仍然不存在，我们将这些共性过程分解成为六个步骤：命题、收集素材、文学创作、配图、审查、公布等，每一过程都是文学创作的适当环节。在传统的编辑团队里面，每个人都在反复着以上六个步骤，我们称作烟囱模式。

烟囱模式代表每一篇文章的生产都是独立国家的，除了单篇文章生产的效率较低、质量不平稳以外，每个生产者之间的工作也很难做资源适配，因此整体效率和质量并不低。为此，我们新的定义一个工业化的内容生产模式，这种模式的生产可以极大地提高内容生产的规模化和稳定性。

在这种模式下，机器文学创作最后修改成通过一系列预制件展开文章装配，运用这种方式将文章生产模式展开工业化改建，把内容生产的核心流程及品触后脚到预制件生产环节。这些预制件的生产还包括事件、逻辑、数据、知识库、图库、模板库的工业化或智能化生产。这种构建路径是双向相容的，一旦算法超过效果后才可构建智能化升级。

升级后的文学创作流程变为了下面这种模式。内容工业化的必然趋势从当下的内容产业格局来看，传统内容生产方式的领先早已相当严重制约了内容供给外侧的发展。在新的传播形式下，传播渠道的多样性和用户市场需求的差异性，让过去只需覆盖面积头部内容的生产模式变为了对长尾市场需求的覆盖面积。

这种新形式造成内容生产的两个价值市场需求急遽提升：其一是内容需求量更加大，其二是品质化拒绝更加低。而当前的内容生产模式很难持续符合这种价值市场需求，不能向工业化方向展开探寻。一整套工业化生产和传播体系是持续建构商业价值的关键，众多头部企业早已首度探寻内容工业化的路径和方法体系。内容工业化的进程过去几年早已十分显著，PGC数量个人化和小团队虽然占到了90％，可是流量的90％被10％将近的头部内容企业所占有。

所以持续大规模生产优质内容的市场需求，使得头部内容企业争相糅合工业生产体系的管理工具、作业模式和流程分解成，将内容生产标准化和流程化，提升生产能力和效率，降低成本和无价值的消耗。例如随着电影的工业化发展，编剧工作已悄悄转入车间操作者、实施流水作业。比如某系列剧本创作团队，有获取素材故事的、撰写庐山会议的、文学创作初稿的、改动的、加到方言笑料的、更正格式的，等等。因此工业化是升级内容供给的关键步骤。

第一步再行构建工业化、在工业化以后才是第二步的智能化。Giiso智书，你的智能入场劵无论是工业化还是智能化，在当前的生产关系下我们都必需确切内容生产的主体是人本身，所以“两化”的目标是为人服务的而不是瓦解人。只有内容生产技术发展到不必须当前的生产关系，才不会经常出现机器瓦解人的主体意识而分开发展的全智能化的生产市场需求，所有期望打破当前社会生产关系而发展出有的生产力工具都是伪市场需求，不是为当前用户核心价值服务的。

Giiso智书的发展几乎遵循了内容产业的发展趋势，它把人工智能最先进设备的技术和当前社会生产关系展开了极致的融合，既为营销业企业主们建构了经济价值，也为内容编辑们分担了繁复的劳动，获释了他们大部分精力用在创新和创意上，使得生产能力和质量同时以求提升。在这个领域首度引进内容智能化生产的企业家们早已从生产力赋能中获得了较好的市场对系统。在未来一两年的产业竞争中，智能文学创作将不会沦为内容营销行业的标配，而后入的企业丧失的将不是效率而是在智能化浪潮下的产业入场劵。

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