《腾讯全球合作伙伴2017大会白皮书》AI解读之一：内容IGC

题图

文·HCY崇远

01 写在之前

2017年11月08号，腾讯全球合作伙伴大会2017在成都举行，别误会，俺不在现场，虽然我也很想去看看，当时的我在大深圳某个旮旯里打代码。但通过一个貌似亲临现场的朋友的资料转发，所以我几乎在第一时间里拿到了这份腾讯全球合作伙伴大会2017的资料，又名《2017互联网科技创新白皮书》。

当时的我只是好奇翻开浏览了几页，结果深深不能自拔，在我还尚未看完的情况下，急急转发到了好几个群里，我认为，好东西应该分享。

作为中国数一数二的科技公司，腾讯终于继百度ALL IN AI，阿里宣布全面进入大数据时代之后，宣布其AI开放战略，在我看来其实并不算意外，迟早要玩的嘛。在我看来，现在言谈AI威胁论、言及AI时代尚为时过早，但是，如果此时不上车，那就是为时已晚了。

所以，在这次的技术白皮书中，必然涉及了大量的AI相关的信息，而整个白皮书总共200多页，可谓是制作精良。诚然，由于PR需求，书中必然会夹带着腾讯的私货，但并不妨碍我们摘取其中有用的部分，特别是一些AI发展的方向，技术的趋势。

这点在我看来，尤为需要重视，这是为什么呢？我曾不止在一篇文中提到过，大数据以及AI想要达到产业变革性的地步，唯有走向线下、走向传统，而拥有将互联网贯通线下线下，打通线上线下数据的，只有国内一线的大公司、也唯有一线的大公司，诸如BAT、甚至包括类似京东顺丰这样的企业。

那么，以这个逻辑看，他们的技术导向，也将决定了国内大部分的领先技术的走向、AI落地的节奏等等，所以，腾讯这次提供的技术白皮书对于那些想要对AI发展趋势一窥的朋友来说，值得一观。

说完写这个系列的缘由，我们再来说说，为什么第一篇写“内容IGC”，原因很简单，利益相关，我们正在做类似的事情，所以感触颇大，就拿出来先说说事了。

02 AI能创作吗？

说IGC之前，先来聊一个话题，不知道大家对机器人写作持什么样的观点。你认为通过AI手段，机器真的能帮助我们创作吗？注意，是创作，不是简单的写出来就好了。

或许我们从一些其他途径或多或少听过机器创作的一些例子，比如，腾讯机器人Dreamwriter实现机器写稿，最早出现是2016年里约奥运会写冠军简报的时候，这个腾讯在白皮书中也有着重提到过。这算AI创作吗？

又比如，之前《锦绣未央》火起来之后，被十多位作家联名状告抄袭，之后又随之报道出《写作神器，日更3万，抄300本书不是梦》。网络小说写作神器，随之大火。小说写作神器，这算AI创作吗？

又比如，早一段时间，微软小冰又放大招了，小冰更名为了“少女诗人小冰”，额，是的，小冰会写诗了，上传一张图片，小冰会根据图片进行诗歌创作，还像模像样的。这算AI创作吗？

在我看来，这都不算创作，我不记得有谁说过来着，在未来，AI能替代人类很大一部分工作，但有一种工作很难替代，那就是艺术的创作。在我理解，不止是艺术，只要是能够称得上创作的东西，对于AI来说，很难，最起码目前阶段很难。

以腾讯的Dreamwriter来说，目前它已经写出了XX字的稿件的了，这没毛病，但是在我看来阿D写的那些财经简讯以及体育简讯，最多就算写作，离创作这个词远着呢。那些东西，目前也就是仅仅能够做到快速进行资讯浏览、达到获取信息的目的而已，离艺术、离声情并茂、离风格个性还远着呢，你让它写个像我这篇潇洒的文字试试？（哈哈，脸不红）

而所谓的网络小说写作神器，那就更不堪了，依托于大量的素材库，以及素材打标，设置好的桥段写作模板，通过完善的标签体系以及规则模型，输出各种小说套路情节，实在难以把它论之为AI创作，不细谈。

少女诗人小冰，看似是最像AI创作的东西了，写诗嘛，诗都不算艺术，难道你打的代码是艺术？小冰写诗的核心逻辑是，通过深度学习学习了1920年以来519位诗人的作品，反复迭代训练了10000多次。但实际上，小冰写的东西虽然偶有“佳作”，但很多时候写出来所谓的“诗”，也仅仅只是表面押韵、对仗工整，但细究却狗屁不是。

为什么会出现这种情况，因为本质来说，少女诗人小冰的输出依然不是它自己的东西，只是那519位诗人作品的重组再输出而已，他圈子里很难脱离这个范围，原则上依然是个经验学习的过程，与阿D写财经体育简讯并没有什么本质的区别。而外在区别在于简讯的信息解构、以及信息的重组会更简单，诗就没这么容易了。所以，在我看来，不是付诸于情感、艺术、以及个性化的文化输出，AI很难做到创作，最起码目前很难做到。

03 什么是内容IGC？

回到内容IGC的话题，既然AI难以做到创作，那么正如白皮书中所说的，算法完全介入内容生产可能是个伪命题。那么AI在内容生产的维度上是不是就无计可施了呢？

不是的，正是本文核心想要表达的，人机协作IGC（Intelligence-generated Content）生产模式。

人和机器协同生产的状态，可以归为两种方式：

一是机器替代人类部分工作，将重复性、规范写作和客观数据聚合类劳动用机器替代，致力于帮助内容创作者减少重复性劳动，节省更多精力去撰写更加优质的内容。

二是机器服务人类生产内容，人工智能可以通过语料、素材与数据的搜集处理与高效率加工等完成内容生产工作，内容生产者在基础上充分发挥人类的演绎、推理和联想的能力，从而完成更深层次的内容处理工作。

通过这两种模式能够将机器和人有机的结合起来，使得内容生产流程和组织结构更加的灵活高效。

以上为摘自引用部分解释，摘自腾讯白皮书。我认为写的很落地，事儿也很明白，AI创作从目前看真的还有点距离，那么退而求其次，通过AI来辅助创作，这事是可以的，并且是可以落地的。

比如，上面说的第一种情况，其实就是腾讯的阿D正在做的事，那些体育、财经类的简讯其实就是规范写作、以及客观的进行数据聚合。那么，有意义吗？屁话，当然有意义了，机器能够实时监控海量数据源，然后识别有意义的信息，快速进行重组再输出，形成简讯，让你以最快的速度了解到事情的过程。

那么，这个简讯看着刻板吗？好像是有点。那么简讯的信息有有用吗？好像是有的。那不就得了，你试试人工盯着几十个数据源网站，然后实时的判断信息对平台是否有用，如果有用，快速的进行简讯报道，这事儿你玩的过机器吗？所以，是有用的。

而对于第二种情况来说，那就是我带领我们数据团队在做的一个事儿了。

04 数据、算法辅助人类高效进行创作

首先说一下简单背景，我们是SEE，提供微信生态中电商服务、知识付费服务，以及数据服务。

撇开电商跟知识付费不说，对于微信生态中，数据能提供什么服务呢？或者说我们的数据能提供什么服务呢？2017年6月30，槽边往事的和菜头曾推了一篇文章《也谈公众号的衰落》，提到过。

选题是个技术问题，而不再是经验问题。

没有数据支撑的选题，再多的经验也没用。

内容创作同样需要升级，尤其是在微信公众号的领域内，需要理科生，尤其是技术人员的卷入，需要他们提供新的生产工具，需要他们提供新的创造方式。

其实在我看来，和菜头的这个观点，与当前时代的基于AI的IGC思维是一样的，在人的经验逐渐被压缩的情况下，依赖于数据、依赖于算法进行内容的生产创作，这事是可行的，也是有市场的。

由于我司是做微信自媒体商业变现的嘛，所以或多或少的与不少公众号自媒体聊过，其中不乏篇篇10万+的大号，目前他们遇到了一个很大的难题就是，选题，以及围绕选题的素材获取，行文如何组织等等，为此，甚至很多自媒体团队养了一大推兼职，成天就在网上荡，收集热点素材，最后统一加工整理。繁琐、低效，而且还未必好使。

而我们团队现在正在为微信自媒体们做的一个事就是，捕获微信生态的热点、预测热点的走势，解构热点的组成、各种要素，还原事件，提供精准的素材以及自动化的创作策略。是的，我们不提供AI创作，但是通过数据、算法提供你创作所需要的一切，让你能够在最快最合适的点，以最合适的姿势切入，吸引粉丝的注意。

基于词，我特地使用内部的系统工具，来证明及时捕获热点，是比较容易打造爆款文章的，为此还写了一篇有理有据的理科生文章《数据化自媒体决策，告别拍脑袋的时代》。

对于创作，追逐热点是所有粉丝的天性，这也就是为何现在很多自媒体很喜欢蹭热点，蹭热点没毛病，但是你需要蹭对热点，以及在合适的时机蹭，以及怎么蹭都是学问，数据+算法能够解决一部分这些问题，从而帮助自媒体提升创作的效率。

我有幸，能够带着团队做这件有意义并且更落地的事情，而为数据找到落地着陆点，是我们每一个大数据从业者需要思考的问题，我们需要做大数据的布道者、推动者，推动时代往数据时代转变！