AI写作可读性差的根源分析 | 并提供有效解决方案

2025-01-09| 8494 阅读
AI 写作如今应用越来越广,但很多人都发现,AI 写出来的东西读起来总觉得别扭,可读性不高。这到底是为什么?又该怎么解决?今天就来好好聊聊这个话题。

🤖 算法逻辑:AI 写作的 “先天不足”

AI 写作依赖的是算法模型,这些模型本质上是通过对海量数据的学习,来预测下一个词或者下一句话该是什么。这种预测模式,就注定了它和人类写作存在本质区别。
人类写作是先有想法,再有表达。我们会先在脑子里构思好要讲什么主题,想表达什么观点,然后再组织语言把这些内容说出来。整个过程是 “意到笔随”,语言是为思想服务的。
但 AI 不一样,它没有 “想法” 这个概念。它只是根据前面的内容,按照数据中统计到的概率,挑选出最可能出现的词语和句子。这就导致 AI 写出来的内容,经常会出现逻辑断层。上一句还在说 A 事情,下一句突然跳到 B 事情,中间缺乏自然的过渡和联系,读者读着就会觉得很突兀,跟不上思路。
而且,算法对 “流畅” 的理解和人类也不一样。算法认为的流畅,是词语之间、句子之间的搭配符合常见的模式,而人类认为的流畅,更多是指内容逻辑通顺,读起来一气呵成。所以很多时候,AI 写的东西单看每一句话可能没什么问题,但连起来读就会觉得别扭,因为整体逻辑不顺畅。

📊 数据质量:AI 学习的 “营养不良”

AI 写作的质量,很大程度上取决于它学习的数据。如果数据质量不高,AI 写出来的东西自然也好不到哪里去。
现在很多 AI 模型学习的数据来源很杂,里面可能掺杂了大量低质量的内容,比如网络上的口水文、拼凑的信息、甚至是错误的观点。AI 在学习这些数据的时候,会把这些不好的东西也一并吸收进来。写东西的时候,就可能把这些低质量内容的表达方式、逻辑错误带到自己的输出里。
还有,数据的时效性也是个问题。如果 AI 学习的数据都是几年前的,那它对一些新出现的词汇、流行的表达方式就掌握不好。写出来的内容可能会用一些过时的说法,或者对新事物的描述不准确,这也会让读者觉得难以理解,或者觉得内容跟不上时代。
更关键的是,很多数据缺乏足够的语境信息。人类语言的含义往往和语境紧密相关,同样一句话,在不同的场景、不同的语气下,意思可能完全不同。但 AI 学习的数据,很多时候只是孤立的文本,没有附带足够的语境信息。这就导致 AI 很难准确把握词语和句子在具体语境中的真实含义,写出来的内容可能会出现歧义,或者不符合当前的表达场景。

🧠 人类语言的 “复杂性”:AI 难以跨越的鸿沟

人类语言太复杂了,里面有太多细微的差别和隐含的意思,这是 AI 很难完全掌握的。
就拿近义词来说,“高兴”“开心”“喜悦”“欣喜若狂”,这些词意思相近,但表达的情感程度和适用场景都不一样。人类可以根据具体的语境和想要表达的情感,准确地选择合适的词语。但 AI 更多是根据数据中的出现频率来选择,很难精准把握这些细微的差别,经常会用错词,导致表达不够准确,影响可读性。
还有就是语气和情感的表达。人类在写作时,会通过词语的选择、句式的变化来表达自己的喜怒哀乐,让文字带有情感温度。但 AI 对情感的理解很表面,它可能会用一些带有情感色彩的词,但整体读起来还是冷冰冰的,缺乏真情实感。读者读这样的内容,很难产生共鸣。
而且,人类语言有很多约定俗成的表达习惯,这些习惯没有固定的规则,更多是靠语感。比如一些口语化的表达、歇后语、谚语等,AI 很难完全掌握。写出来的内容可能会显得很生硬,不像自然的人类语言。

🔧 优化算法:给 AI “升级大脑”

要解决 AI 写作可读性差的问题,首先要从算法入手,不断优化模型,让它更接近人类的写作逻辑。
可以在算法中加入 “逻辑连贯性” 的权重。让模型在预测下一句话的时候,不仅考虑词语搭配的概率,还要考虑和前面内容的逻辑关系。比如,可以通过分析句子之间的因果、递进、转折等关系,来引导模型生成更有逻辑的内容。现在有些研究已经在尝试引入知识图谱,让 AI 在写作时能够调用相关的知识,理清内容之间的联系,这是个不错的方向。
另外,要让算法更 “懂” 语境。可以通过技术手段,让模型在处理文本时,能够更好地捕捉上下文的语境信息。比如,在分析一个句子的时候,不仅看这个句子本身,还要看它前后的段落,理解整个文本的主题和场景,这样生成的内容才会更贴合语境,减少歧义。
同时,算法的训练目标也可以调整。不要只追求 “像人写的”,更要追求 “让人读得懂、读得舒服”。可以在训练数据中加入更多关于可读性的标注,比如让人类标注哪些内容读起来顺畅,哪些不顺畅,然后让模型学习这些标注,不断优化自己的输出。

✍️ 人工介入:给 AI 写作 “把把关”

就算算法再先进,AI 写作也很难完全替代人工。适当的人工介入,能大大提升 AI 写作的可读性。
AI 可以负责初稿的生成,把一些基础的信息和框架搭建起来。然后由人工来进行修改和润色。人工可以梳理内容的逻辑,把那些不连贯的地方改顺畅,补充必要的过渡句。还可以调整词语的选择,把那些生硬、不合适的词换成更贴切的表达,让文字更有温度。
比如,一篇 AI 写的产品介绍,可能把产品的参数和功能都列出来了,但读起来像说明书一样枯燥。人工介入后,可以加入一些场景化的描述,说说这个产品在什么情况下能用,能给用户带来什么好处,这样读起来就生动多了。
另外,人工可以给 AI 设定更明确的写作指令。在让 AI 写作之前,把主题、观点、风格等要求写得更详细、更具体。比如,告诉 AI“这篇文章要写给年轻人看,风格要活泼一点,多用一些网络流行语”,这样 AI 生成的内容就会更符合预期,减少后续修改的工作量。

📚 提升数据质量:给 AI “喂好料”

AI 是靠数据学习的,数据质量高了,AI 写出来的东西自然会更好。所以,要严格筛选训练数据,给 AI 提供高质量的 “养料”。
首先,要选择那些可读性高、逻辑清晰、表达流畅的文本作为训练数据。比如一些优秀的散文、小说、新闻报道等。这些文本本身就有很好的示范作用,AI 学习得多了,自然会模仿出更好的表达习惯。
其次,数据要多样化。不仅要有不同主题的内容,还要有不同风格、不同体裁的文本。这样 AI 才能学到更多样的表达方式,适应不同的写作需求。比如,既要有正式的学术论文,也要有轻松的博客文章;既要有记叙文,也要有议论文。
还要注意数据的时效性。及时更新训练数据,加入最新的词汇、表达方式和社会热点内容。让 AI 能够跟上时代的步伐,写出来的东西不会显得过时。比如,近几年出现的 “内卷”“躺平”“元宇宙” 等新词,都应该及时纳入训练数据中。

🎯 明确应用场景:让 AI 在合适的地方 “发力”

不同的写作场景,对可读性的要求不一样。要根据具体的应用场景,合理使用 AI 写作,扬长避短。
在一些对可读性要求不高,主要以传递信息为主的场景,比如数据报告、摘要总结等,AI 写作可以发挥很大作用。这些场景不需要太多的情感表达和文学修饰,只要把信息说清楚就行,AI 完全可以胜任。
而在一些对可读性和情感表达要求高的场景,比如散文、小说、演讲稿等,就不能完全依赖 AI。可以让 AI 辅助生成一些灵感和片段,但核心的创作还是要靠人类自己。毕竟,这些作品需要融入人类的情感和思想,这是 AI 目前难以做到的。
另外,在使用 AI 写作时,要根据目标读者调整内容风格。如果读者是普通大众,就要让 AI 生成更通俗易懂、口语化的内容;如果读者是专业人士,就可以适当使用一些专业术语,保持内容的严谨性。明确了这些,AI 写作才能更有针对性,可读性也会相应提高。
总的来说,AI 写作可读性差是由多种原因造成的,有算法本身的问题,也有数据和人类语言特性的影响。但只要我们找对方法,不断优化算法、提升数据质量、合理结合人工介入,并明确应用场景,AI 写作的可读性一定会越来越高,更好地为我们服务。
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