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AI写作靠不靠谱?这些领域AI创作已成功落地

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最近,“AI速写公文”冲上了热搜。

有人认为:AI写公文创意性不足、情感缺位,加上输出的公文质量高度依赖语料库,在实际应用时显得很鸡肋。

不过也有人觉得:AI语言组织能力强,写作效率高,在解决基础性、反复性写作任务时,还是能给长期需要大量创作的人或入门级的公文写作人员带来福音。

目前,这方面的探索还在深入中。而AI公文写作这块要想获得长足发展,语料库能否在保证数据保密或安全的同时,及时掌握最新的政策、提案和社会动态,并能深度匹配各类型公文的创作需求,保持较高的输出水准,或成为日后突围的关键。

赋能专家写作 提效1倍以上

其实除了公文写作,AI内容生成在专业论文写作、生产偏差写作等领域同样引发了高度的关注。

比如在PHBS(北大汇丰商学院)的应用案例中,司普科技为其打造的专家智能写作系统,前期帮助完成了北大智库百亿级别文本的结构化处理,并快速搭建起专属的企业信息库。

后期借助交互式对话,不仅可以辅助院内的专家学者高效完成信息库搭建、修改、维护更新、分析统计等操作,还能根据个性化需求,实时生成研究案例、教学案例、公案教学等内容,实现多格式、多风格、多场景的内容输出。目前推动院内顶尖专业论文创作效率至少提升一倍。

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在此过程中,司普科技推出的专家智能写作系统不仅能在写作灵感激发、大纲创作、素材收集、自动行文、纠错校对、润色扩充、风格改写等环节赋能,还通过“辨识性小模型+通用性大模型”相结合的方式,打造行业智库,从而保障论文写作的专业性和权威性。

另外,通过知识图谱检索和信源索引,该产品还能给到用户更精准的检索信息和引用来源,以确保论文创作的规范合理,以最大程度规避版权风险。

智能偏差写作为生产护航

和武田中国合作推进智能偏差写作,是AI赋能写作的另一大落地场景。

作为质保质控的关键要素,偏差管理一直被生产制造型企业视为“第二大生命线”。而偏差报告撰写的质量与效率,不仅影响着风险评级及后续处理,还往往会对生产持续性、产品良率、后续风险规避等带来影响。为此,偏差管理一直是生产型企业关注的要点和监管部门稽查的重点。

以往偏差写作主要靠人工完成,可遇上生产偏差随时可能发生,而另一边偏差写作人员水平参差不齐,且生产时间紧任务重,出具的偏差报告质量和时效都未必有保障。

在武田中国的合作案例中,司普科技针对工厂偏差写作提供了具体的解决方案。主要表现在:

1)可实时检测生产情况,如发生偏差事件,生产人员可以借助偏差写作助手,通过文字或语音输入,快速完成偏差报告要素的采集、整理与撰写工作。

当报告完成,系统还能自动检查逻辑、语法、错别字等情况,确保报告内容要素完备、条理清晰、重点突出,能更快帮助企业缩短偏差报告和处理时间。

2)可自动完成对历史偏差报告数据的文本化管理,并通过沉淀和分析历史偏差数据,帮助生产型企业提前发现偏差风险,辅助生产决策。

在司普科技推出的AI赋能工厂质量体系偏差写作的应用场景中,生产人员可减少40%偏差处理时间,生产效率和质量大幅提升,同时还能将偏差关闭时间从30天降低到15天甚至更短,对于保障安全生产,提升工厂的质控水平和产能产量可谓助力不少。

而在电力能源、投资金融等行业的应用中,借助AI写作,可自动关联客户信息库,分析总结运行情况生成报告,还能通过图表形式多维展示,成为很多企业科学决策的重要依据。

从以上来看,AI写作的使用场景正在逐渐增多,很多商业化场景也在逐步落地,这让人们对生成式AI的未来更有期待。

不过就目前来说,AI写作要想获得更深层次的应用和更广泛的认可,除了输出质量、效率、体验等方面的升级,很关键的一点还在于能很好地解决“通用模型”(通用知识)和“专业模型”(专业知识)相结合的问题,以实现输出质量的蜕变。在这其中,人依然发挥着关键性作用。

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