读书时，我们向老师递交上自己的作文，通过参考批改的分数和建议改进自己的写作。而现在，美国至少有 21 个州都有学校利用算法来为学生作文评分。

这个做法引起了一个讨论，算法能帮助学生优化写作技能吗？

大部分人听到这个事情时，首先会担忧批改作文的算法会不小心带着偏见去批改。

作文批改算法并不会真的去分析写作的质量。它们由数百篇示例文章训练出来，在文章和人工教师评分中寻找关联模式。它们会基于这些模式来预测人类教师会对文章评多少分。——《Motherboard》

有家长就发现，算法批改文章的方式没有让自己的孩子更懂写作，只是鼓励了他们用各种浮夸的词语来换取高分。

对此，相关学者表示，这个情况的确有可能。他们在研发算法时会参考研究写作和教写作的人会考虑的方面，而词汇的确是其中一样，但好的写作是多种技能的结合。

《Recode》指出一个人工算法批改的重要差异——当文章是由人工批改，当你遇到困惑或不同意的结果，你可以去问改这个文章内容的人为何会作出这样的决定，但如果换做是算法，我们永远无法知道它的评价标准和原因。

与此同时，小说作者 Sigal Samuel 却分享了写作算法对她在创作时的帮助。

出于好奇，她试用了 OpenAI 的写作算法 GPT-2。她向算法输入了自己原有小说中的几个句子，算法为这些句子创建了联系，将内容连接了起来。

她发现，虽然很随机，但算法能产出一些她意想不到的内容，而那些内容反而能激发她的灵感。现在，她如果在写作新小说时遇上「灵感便秘」，有时会用 GPT-2 进行「畅想」。

作为一名作家，你没法随时都身处创作研讨会或找到合适的朋友讨论想法。所以有这样的人工智能做参谋兼合作者还挺好的。

她的新小说故事围绕了两个女孩，她们发现了一家拥有无限房间的酒店，而且里面还有个黑洞。俩人跳进了这个黑洞，发现里面有超级多虫洞。

接下来，她将小说里的一些内容输入了算法，结果算法「提出」了一系列有趣的问题：

虫洞开着还是关闭的？虫洞稳定吗？当你看着它（虫洞）时，它们会展示出某种形状吗？还是它们更像是液体状态，你得挤它一下才行？

这些问题为她提供了不少思考的启发。在 Samuel 看来，算法虽然在零散和局部的内容创作上表现有趣，但它们并不擅长于更宏观的故事构建，没法生成完整的叙事弧（narrative arc）。

也有人说，所有文学作品就只有六种主要叙事弧。我可以想象到 AI 能在学习这些基本模板后，套入特定的角色、语言和情景。不过，我还是觉得如果 AI 在脱离人的干预下创作的作品很难能拿普利策奖。