編者按：一家叫Textio的創(chuàng)業(yè)公司推出了名為“機(jī)遇”的新AI網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。它可以在0.3秒之內(nèi)知道你想表達(dá)的意思，并提出更好的方法來(lái)做到這一點(diǎn)，從而幫助你提高寫作水平。

提高寫作最好的辦法就是把它展示給和你一樣甚至比你更懂該話題的人?，F(xiàn)在這個(gè)“人”可以是一個(gè)人工智能（AI）系統(tǒng)，它比人讀得快，學(xué)得更快、更深入。語(yǔ)言學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家Kieran Snyder說(shuō)。她的公司Textio，推出了名為“機(jī)遇”的新AI網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，可以在0.3秒之內(nèi)知道你想表達(dá)的意思，并提出更好的方法來(lái)做到這一點(diǎn)。

然而事實(shí)上，“機(jī)遇”目前的工作限制在幫助企業(yè)擬寫招聘廣告和郵件。Textio分享了一些例子給我：建議把“重點(diǎn)放在……”更換為“對(duì)……充滿熱情”；“企業(yè)在擴(kuò)展”更換為“企業(yè)在快速成長(zhǎng)”。

這些改變看起來(lái)似乎很小，但任何承諾吸引應(yīng)聘者關(guān)注的工具，對(duì)熱點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)都是很重要的，因?yàn)檐浖こ處熯@樣的稀缺人才可以超級(jí)豐厚的工作機(jī)會(huì)。

除了招聘，Textio的工作還是有趣的。它顯示了AI的潛力，不僅了解復(fù)雜的思想，而且即使是要了解一個(gè)主題領(lǐng)域，也要做大量的工作。

說(shuō)我所想

Textio突然冒出來(lái)的這個(gè)承諾，可能說(shuō)是強(qiáng)買強(qiáng)賣。該公司成立于2014年，聲稱幾千家公司已經(jīng)在使用其產(chǎn)品的簡(jiǎn)化版本，可以在文本中標(biāo)出，好的與差的措辭，如性別歧視語(yǔ)言和陳舊的陳詞濫調(diào)。大客戶包括Bloomberg、Capital One、微軟、Slack和Twitter。

Textio使用AI攝取數(shù)百萬(wàn)工作職位的洞察力，研究語(yǔ)言是如何進(jìn)化的，用近10項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)判這些用語(yǔ)，例如該職位投簡(jiǎn)歷的人數(shù)、有資格獲得面試機(jī)會(huì)的比例、填補(bǔ)這一職位需要多長(zhǎng)時(shí)間等。 “大數(shù)據(jù)”已經(jīng)不再是一個(gè)很酷的短語(yǔ)，例如。 “Awesome”在舊金山的工作列表里是一個(gè)流行的形容詞，而在紐約卻不招待見(jiàn)。

“機(jī)遇是完全不同的，因?yàn)門extio可以感覺(jué)到你的意思，即使你的用詞并沒(méi)有什么錯(cuò)誤的地方，它也會(huì)告訴你用更好的方式說(shuō)出來(lái)?！盨nyder說(shuō)。

以招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家為例。當(dāng)我使用Textio的在線編輯器時(shí)，它會(huì)對(duì)我寫的內(nèi)容提出建議修改，“這支團(tuán)隊(duì)的重點(diǎn)是使用前沿科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、可擴(kuò)展的分布式軟件來(lái)節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元。”在其他工作招聘帖子的基礎(chǔ)上，“機(jī)遇”推薦把“重點(diǎn)是……”更換為“對(duì)……充滿熱情”；“前沿”改為“突破性”或“最先進(jìn)的”。

這些小小的改變把帖子的整體評(píng)級(jí)從一般拉升到高于平均水平。重點(diǎn)不僅是Textio有一個(gè)精明的計(jì)分制，而且大公司認(rèn)為這錢花得值（起價(jià)為每月每用戶129美元）。

人是難以理解的

試圖改善文本，所面臨的挑戰(zhàn)是產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。Textio首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Jensen Harris說(shuō)。 （他和Snyder都是前微軟工程師；Harris監(jiān)管Office和Windows的用戶體驗(yàn)）“更改第一句的短語(yǔ)不只是改變了第一句話，它實(shí)際上影響了整個(gè)文檔和比分?！盚arris說(shuō)，  “在短短的0.3秒，它居然可以測(cè)試所有可能被交換的的每一個(gè)版本，并給它們打分，最后選出最優(yōu)的答案。”

這個(gè)Textio經(jīng)歷的過(guò)程是計(jì)算機(jī)如何解析文字，使用的是一種稱為自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing即NLP）方法很好的例證。首先，“機(jī)遇”發(fā)現(xiàn)所有的“潛在意義的短語(yǔ)”，以“cutting edge science”（前沿科學(xué)）為例，“edge science”并不意味著什么，但“cutting edge”卻有很深的含義。該算法然后選出所有的替代詞，并去掉不適合該語(yǔ)境的詞。最后，它只需要把剩下的選項(xiàng)與數(shù)據(jù)庫(kù)里成功的詞進(jìn)行對(duì)比，就能找到最適合的詞了。

這一切僅適用于調(diào)整招牌廣告，目前招聘郵件服務(wù)仍屬于測(cè)試版。 “你真正需要的是一個(gè)主體，其在特定領(lǐng)域能夠識(shí)別你軟件的工作模式。”Snyder說(shuō)，“所以，對(duì)于招聘的工作語(yǔ)言和你給老板寫電子郵件的語(yǔ)言是大不一樣的?！?/p>

Textio預(yù)計(jì)將進(jìn)入多種商業(yè)寫作的市場(chǎng)，如績(jī)效評(píng)估。其業(yè)務(wù)并不是一個(gè)很大的跳躍，直到它的AI掌握大量的例子，該公司對(duì)其他服務(wù)還是持謹(jǐn)慎態(tài)度。Textio已經(jīng)得到了許多其他類型內(nèi)容的請(qǐng)求。 “這并不是說(shuō)我們不會(huì)做單身簡(jiǎn)介的業(yè)務(wù)。”Harris說(shuō)，“但商業(yè)文本的市場(chǎng)更大。”

要實(shí)現(xiàn)便攜的寫作“老師”這個(gè)目標(biāo)，前路漫漫。這個(gè)“老師”可以分析各類主題的文字和建議更好的編輯。然而，AI可以在特定區(qū)域一直跟蹤不斷變化的時(shí)尚術(shù)語(yǔ)和寫作風(fēng)格，不根據(jù)直覺(jué)，而是根據(jù)統(tǒng)計(jì)來(lái)提出建議。

Harris說(shuō)，這就像寫作版的《點(diǎn)球成金》。 “在漫長(zhǎng)的棒球歷史中，一直是教練或經(jīng)理人制定似乎會(huì)成功的計(jì)劃。”他說(shuō)。 “然后突然間電腦分析和數(shù)據(jù)出現(xiàn)了，此前人們以為是正確的事實(shí)證明都是完全錯(cuò)誤的?！?/p>

基于AI的文字創(chuàng)作可以鼓勵(lì)愛(ài)語(yǔ)言的人。 至少目前，Textio是不會(huì)接觸詩(shī)歌、情書這方面的業(yè)務(wù)。該公司甚至沒(méi)有試圖改變整體風(fēng)格。只是修改一些可能會(huì)改變結(jié)果的詞。“這就是我們不做完整的句子重寫，這就是我們不做段落級(jí)別的重寫的原因?！盨nyder說(shuō)， “如果他們想真正的結(jié)果，你需要聆聽(tīng)作家和公司的心聲。”

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