编者按:一家叫Textio的创业公司推出了名为“机遇”的新AI网络服务。它可以在0.3秒之内知道你想表达的意思,并提出更好的方法来做到这一点,从而帮助你提高写作水平。

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提高写作最好的办法就是把它展示给和你一样甚至比你更懂该话题的人。现在这个“人”可以是一个人工智能(AI)系统,它比人读得快,学得更快、更深入。语言学家和认知科学家Kieran Snyder说。她的公司Textio,推出了名为“机遇”的新AI网络服务,可以在0.3秒之内知道你想表达的意思,并提出更好的方法来做到这一点。

然而事实上,“机遇”目前的工作限制在帮助企业拟写招聘广告和邮件。Textio分享了一些例子给我:建议把“重点放在……”更换为“对……充满热情”;“企业在扩展”更换为“企业在快速成长”。

这些改变看起来似乎很小,但任何承诺吸引应聘者关注的工具,对热点技术领域来说都是很重要的,因为软件工程师这样的稀缺人才可以超级丰厚的工作机会。

除了招聘,Textio的工作还是有趣的。它显示了AI的潜力,不仅了解复杂的思想,而且即使是要了解一个主题领域,也要做大量的工作。

说我所想

Textio突然冒出来的这个承诺,可能说是强买强卖。该公司成立于2014年,声称几千家公司已经在使用其产品的简化版本,可以在文本中标出,好的与差的措辞,如性别歧视语言和陈旧的陈词滥调。大客户包括Bloomberg、Capital One、微软、Slack和Twitter。

Textio使用AI摄取数百万工作职位的洞察力,研究语言是如何进化的,用近10项标准来评判这些用语,例如该职位投简历的人数、有资格获得面试机会的比例、填补这一职位需要多长时间等。 “大数据”已经不再是一个很酷的短语,例如。 “Awesome”在旧金山的工作列表里是一个流行的形容词,而在纽约却不招待见。

“机遇是完全不同的,因为Textio可以感觉到你的意思,即使你的用词并没有什么错误的地方,它也会告诉你用更好的方式说出来。”Snyder说。

以招聘数据科学家为例。当我使用Textio的在线编辑器时,它会对我写的内容提出建议修改,“这支团队的重点是使用前沿科学、机器学习、可扩展的分布式软件来节省数百万美元。”在其他工作招聘帖子的基础上,“机遇”推荐把“重点是……”更换为“对……充满热情”;“前沿”改为“突破性”或“最先进的”。

这些小小的改变把帖子的整体评级从一般拉升到高于平均水平。重点不仅是Textio有一个精明的计分制,而且大公司认为这钱花得值(起价为每月每用户129美元)。

人是难以理解的

试图改善文本,所面临的挑战是产生连锁反应。Textio首席技术官兼联合创始人 Jensen Harris说。 (他和Snyder都是前微软工程师;Harris监管Office和Windows的用户体验)“更改第一句的短语不只是改变了第一句话,它实际上影响了整个文档和比分。”Harris说, “在短短的0.3秒,它居然可以测试所有可能被交换的的每一个版本,并给它们打分,最后选出最优的答案。”

这个Textio经历的过程是计算机如何解析文字,使用的是一种称为自然语言处理(Natural Language Processing即NLP)方法很好的例证。首先,“机遇”发现所有的“潜在意义的短语”,以“cutting edge science”(前沿科学)为例,“edge science”并不意味着什么,但“cutting edge”却有很深的含义。该算法然后选出所有的替代词,并去掉不适合该语境的词。最后,它只需要把剩下的选项与数据库里成功的词进行对比,就能找到最适合的词了。

这一切仅适用于调整招牌广告,目前招聘邮件服务仍属于测试版。 “你真正需要的是一个主体,其在特定领域能够识别你软件的工作模式。”Snyder说,“所以,对于招聘的工作语言和你给老板写电子邮件的语言是大不一样的。”

Textio预计将进入多种商业写作的市场,如绩效评估。其业务并不是一个很大的跳跃,直到它的AI掌握大量的例子,该公司对其他服务还是持谨慎态度。Textio已经得到了许多其他类型内容的请求。 “这并不是说我们不会做单身简介的业务。”Harris说,“但商业文本的市场更大。”

要实现便携的写作“老师”这个目标,前路漫漫。这个“老师”可以分析各类主题的文字和建议更好的编辑。然而,AI可以在特定区域一直跟踪不断变化的时尚术语和写作风格,不根据直觉,而是根据统计来提出建议。

Harris说,这就像写作版的《点球成金》。 “在漫长的棒球历史中,一直是教练或经理人制定似乎会成功的计划。”他说。 “然后突然间电脑分析和数据出现了,此前人们以为是正确的事实证明都是完全错误的。”

基于AI的文字创作可以鼓励爱语言的人。 至少目前,Textio是不会接触诗歌、情书这方面的业务。该公司甚至没有试图改变整体风格。只是修改一些可能会改变结果的词。“这就是我们不做完整的句子重写,这就是我们不做段落级别的重写的原因。”Snyder说, “如果他们想真正的结果,你需要聆听作家和公司的心声。”

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