AI软件写作实战测试：写作技巧 - 让智能写作助手变得更加智能化？

最近测试了一些AI软件，市面上很多分列各种AI软件的推荐，但是对于AI软件写作的一些技巧，比较缺乏分析和总结。本文尝试从自身实践出发，分享个人的一些感受。具体写效果可以查看如下视频：

AI智能写作软件WordHeo的惊人威力：实战演练篇

关于软件对比、购买的视频（具体想购买可以私信我）：

AI智能写作助手：软件购买，对比及初步演示

AI软件写作的"输入/输出"原则（Input/Ouput）：

1. GIGO原则： 无用输入，无用输出

垃圾进，垃圾出（英语：Garbage in, garbage out，缩写：GIGO），或译为废料进，废品出。

只有高质量的输入才有高质量的输入，目前AI的启发性文本，也就是我们输入让AI进行拓展写作的“种子文本”，需要比较高的质量。这个可能跟各个行业，以及AI工具的不同板块都有关联。

比如我在视频中，加入definition这个词，就是提供了一个启发性的词，AI会自动补充后续内容，可能比我单独去查询，要节省更多时间。

比如广告板块的要求，从字数以及描述语言上，都低于博客。部分行业，特别是制造业B2B，可能效果不是那么好，应该是国外的AI软件开发导入的机器学习数据包，还是以B2C如亚马逊，Ebay之类为主。

至于能写小说的AI写作助手，我目前还是没有发现。国外有案例说美国大三学生用AI写出剧本《律师》轰动一时，应该是使用别的数据学习包调试出来的AI，或者较为特别的AI写作策略。后面会去查询一下这个传闻的来龙去脉。我昨晚尝试用WordHero这个AI软件测试fictional idea（虚拟文章灵感）去大概模拟写玄幻小说的套路，感觉不是很好，可能机器学习方面没有融入小说写作板块的内容。对于情节的推动，存在一定的随机性，可以用AI进行灵感拓展，这方面的效果是可以肯定的。就是会让作者跳出自己的思维桎梏，给到一些情节线索，避免落入个人写作的俗套而不自知。

一句话：需要高质量的输入才能保持高质量的输出，目前AI对电商类、博客类内容友好，暂时缺乏小说家的“基因”。

2. 20/80 原则：投入/产出遵循二八原则，存在帕累托效应

人机分工，投入方面人占20%，机占80%；产出方面人的20%内容决定整体输出的80%效果。

所以大家目前对AI写作的期待值不要很高，觉得可以让机器做全部的事情。诚如我在第二个视频所述，如果AI文案是全文输出的，那么5篇文案，凑成1篇，那还是可以的。如果是使用一般的思路，通过自己的一些想法拟定标题headline，然后用AI生成各个段落的概述outline，再进行一些内容的聚合/发散，以便内容得到丰富和充实。

3. 反馈原则：对输出结果进行评价，赞/踩（Thumbs-up/Thumbs-down）

尽管没有得到软件开发者的证实：我们对输出结果进行评价，会对我们获得更佳输出有积极的推动作用。我还是会对大部分输出结果进行赞/踩的操作。

我在2018年的时候，也使用了一个AI工具，是CRM系统基于关键词触发推荐潜在客户的应用。当时通过很长时间的客户推荐进行“是/否”的训练，输出结果确实有那么一些提升，但是低于我的期待值，而且我有其他更为优先级的获客渠道，所以当时我放弃了。而AI写作工具的使用，我还是坚持进行反馈，这对于我自己而言，也是一种提醒，如果我连续都是踩，连续三次之后，就要考虑对输入的种子文字进行调整。

我想在设计软件者的初衷里，使用者的反馈还是很重要的一个环节。而一些软件，甚至会有输出结果收藏的选项以便快捷调用文案板块。

当然，如果没法获得良好的反馈，我们可以点击support界面或者写邮件给开发者进行反馈。或许，这是最直接、最重要的反馈方式。

4. 原创原则：对输出结果进行剽窃检查（plagiarism-check）

一般而言，AI的输出内容都是原创性的。如果我们实在不放心，或者想要查看哪些地方我们人工输入可能有错漏的地方，那么其实我们可以考虑采用Grammarly的Plagiarism Checker，我从别人网站copy了一份1000+单词的文案进行查询，结果如下：

我是思维跳跃性比较强的人，所以可能书写的时候，我不会注意拼写的正确性，所以是会需要这种工具进行协同工作。当然软件以后的发展方向，也应该是会把这些功能进行内置的，我相信这是一个软件在后续竞争中胜出的关键性细节。史蒂夫乔布斯离开我们很久了，但是谁会忘记，他孜孜不倦追求细节完美的伟大品格？我想一款优秀的AI写作工具，也应该是考虑更多我们使用者也没有关注到的细节，超越我们的期待。

AI软件写作的“聚合/发散”原则（Convergent / Divergent）

1. 聚合词语：促使AI续写聚合性内容

Convergent words 聚合词语：引导AI做综合性的介绍、归纳或总结，聚焦于单一目标或者任务。
相似的表达方式有anchor words (锚定词语)，一般是设定某个关键词加上聚合词语作为锚文本，一般AI会自动加以解释或分析。

AI擅长于论证分析，所以可以让AI去做“搬运工”，使用一些目标指令级别的语言：

• definition：定义
• concept：概念
• introduction: 介绍
• purpose：目的
• conclusion： 总结
• summary：概要

以及更多可以表述内容聚合的词语。

使用以上的关键词，可以让输出的内容更加聚拢在一个范围内，不至于偏离概括性、总结性的文字需求。

就introduction举例，若我要写一个科普性的博客文案，介绍spleen cancer（脾脏癌）, 可以在AI软件WordHero的blog intro中输入 introduction of spleen cancer, 得到如下3个结果是：

1. Spleen cancer is a type of cancer that grows in the spleen, which is one of the body’s largest organs. The different types are either lymphoma or hemangiosarcoma. This type of cancer will show signs such as pain, fatigue, bleeding from joints or mouth, and swelling of the abdomen. Treatment options