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随着人工智能技术的推进和实践，智能写作已经在越来越多的应用场景中发挥其价值，但和人类数千年积累的创作能力相比，其智能水平和实用程度还有很大的发展潜力。这里列举一些典型的问题，它们同时也是未来技术和应用探索的方向：
如何引入知识与常识：当前智能写作通常需要人类事先准备好训练语料或写作逻辑，算法容易做到让写作结果符合语法，但很难做到让写作结果符合人类常识或特定知识。将常识或领域知识和智能写作算法深入结合，可能是提升智能写作实用性的关键。如何不依赖平行语料训练序列生成算法：序列生成算法当前依然是最重要和最有潜力的模型思路，但常用的序列生成算法需要大量平行语料才能完成训练任务，这与智能写作面对的发散性的需求并不相符。如果能够少依赖甚至不依赖平行语料完成序列生成模型训练，将极大降低智能写作算法落地实际场景的成本。如何高效评估智能写作算法效果：由于多数智能写作任务具有较强的主观性，算法效果通常需要人工评估，成本巨大。如果能探索出自动化的智能写作技术评估方法，将极大加速智能写作相关算法的迭代速度。如何赋予智能写作技术人文关怀特性：写作的目标并不只是传达信息和知识，更是传达情感和感受。在模仿人类写作习惯以外，成为“有温度的技术”，照顾人类情感诉求，为相关的人类参与者带来正面影响，是智能写作的重要任务。如何建设智能写作伦理体系：当智能写作帮助人类完成创作，甚至在特定问题（例如写诗）独立完成创作时，原有的知识产权、审查等机制也需要进行对应调整，避免智能写作技术被滥用甚至错误使用。作为一个快速发展迭代的技术领域，智能写作面临很多问题和挑战同时也拥有巨大的市场需求。我们也会继续探索技术边界和应用途径，期待能够让复杂的写作和创作变得更简单。
为了使智能写作技术能够助力广泛的应用，自然语言处理和知识图谱团队即将联手推出一套技术领先、能力丰富且简单易用的智能写作平台，提供本文提到的各类自动写作和辅助写作能力，希望它能成为最懂写作者的智能写作助手。
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