上述這些描述已經成為了顯示，甚至有業界專家表示，照此情況來看，未來編輯崗位將非常有可能面臨下崗失業。當然，也有一些業內人士表示，傳統的人工創作費時費力，尤其是以諸多電商平臺“促銷”期間，時間緊、文字需求量大，很多商家在修改頁面過程當中往往壓力山大，通過人工智能技術的應用就能夠很大程度上去賦能商家在文字創作、文案編輯等方面的能力，從而提升工作效率，降低人力成本，通過機器去寫文案、系統去排版就能夠既省時又省力。
專家：離編輯下崗還很遙遠
這種與人工智能的寫作系統和技術場景化應用離我們編輯平時寫文章、搞創作的水準還相較甚遠，并不能夠達到完全依靠AI技術去進行寫作的目的和初衷，因為日常的編輯創作，文章撰寫過程當中往往會摻雜很多主觀的看法及情緒在文章當中，我們所創作的文章并不是千篇一律，這也是AI技術當前所不能比擬的。
通過實際對人工智能撰寫稿件進行分析，雖然機器寫出來的文章邏輯層面并無問題，但是機器所完成的實際工作也僅僅停留在對原有稿件進行了一些刪減和截取等操作。
在我看來，AI技術被應用在協作當中當前仍然具有很大的局限性，AI寫作需要輸入大量某特定類型的文章數據，進行機器學習訓練，付出包含時間和金錢的訓練成本，才能讓AI學會某一類文章的寫作模式。從某種程度上看，該系統更像是豐富的文案數據庫，可以根據不同的風格，向用戶推薦更適合該商品的文本。
只能在特定領域進行應用
人工智能技術在藝術層面的應用已經不是剛剛開始了，谷歌曾經通過人工智能創作了一幅油畫，最后這幅畫竟然拍賣到了8500美元，話句話說，這幅畫在某種程度上“欺騙”了很多觀眾的眼睛，讓他們誤以為這幅畫是人為創作的。
2016年，一款AI機器人曾參與了當年高考作文的創作，但成績只能用慘不忍睹來形容。兩篇文章行文風格磕磕絆絆，句子之間邏輯也欠通順，用詞單調重復，僅有幾個句子被認為有點“文藝范”，可惜在上下文結合的過程中，也失去了韻味。
在消息新聞寫作、報告類數據采集等方面，AI寫作則獲得了不小的成功。2007年，美國一家公司就推出了新聞編寫軟件，用于撰寫財經類和體育類新聞稿件。只要導入最新的數據，每分鐘最快可生成2000篇報道。
AI技術還有待發展
現在人工智能技術應用使用比較多的還是自然語言生成技術，也就是我們常說的NLG，通過套用大量數據積累下來的模板，系統能夠對機器參與還是人工參與進行校正，此外，當前人工智能技術還處于“不懂裝懂”的階段，機器通過大數據分析，學會了某些詞匯、字句可以連在一起使用，人工智能寫作出來的內容，只是讓人看上去認為機器已經了解了其中的含義，但事實上機器并不知道。
業界專家表示，現在人工智能與寫作之間的整體搭配還處于初級階段，機器在自然語言處理、理解方面都還存在著障礙。從目前來看，AI寫作的主要目的也并非是替代人力，而是作為人的助手，協助人們處理一些繁瑣、重復的勞動。
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