11位科幻作家參與，首次AI人機共創寫作實驗啓動
人工智能可以從事創作嗎？“我們説他可以。他的工作是創作，而不是對人類的模仿。他需要將我們帶到一個新的世界，這個世界有各種各樣的形態和生命形式。他想知道人類是否已經適應了他創造的新環境。他想知道人類是否已經找到了新的家園。"——這段看似頗有思辨意味的對話，不來自哲學家，而是由創新工場AI文本生成模型自動生成。
人工智能會怎樣影響人類文學創作？人類智慧與機器智慧如何相互激發創作靈感？10月27日，首次華語科幻AI人機共創寫作實驗項目《共生紀》正式啓動。
《共生紀》由傳茂文化和創新工場聯手打造，集結國內11位新鋭作家。在2020年最後的兩個月時間裏，人類作家與AI算法將圍繞環保、人機關係、性別、文化多樣性等主題，協同創作多篇科幻文學故事。碳基的人類智慧與硅基的機器智慧一同解讀人類社會，探索人類未來的不同可能，從科技和人文的雙重維度進行共生時代的文化實錄。開啓一場人機共創寫作的奇妙探險！
11位作家聯袂AI共創科幻文學
《共生紀》實驗邀請了11位國內新鋭科幻作家參與，他們分別是：陳楸帆（世界華人科幻協會主席、18次星雲獎得主、中宣部文化名家）、小白（知名作家、魯迅文學獎得主）、賈立元（星雲獎得主、清華大學中文系副教授）、分形橙子（冷湖獎、晨星獎得主）、凌晨（銀河獎得主）、顧適（星雲獎得主）、王元（晉康獎得主）、吳霜（星雲獎得主）、張凡（釣魚城科幻創始人、科幻博士）、王迎（新生代科幻作者）、蘇潔涵（新生代科幻譯者）。
《共生紀》所使用的AI寫作程序源於創新工場 DeeCamp 2020人工智能訓練營中的大學生創新項目"AI科幻世界”。這個團隊的大學生來自中科院計算技術研究所、中國科學院大學、華中科技大學、喬治梅森大學等國內外著名高校。他們在一個多月的DeeCamp訓練營期間，自主設計研發了AI寫作程序的主要邏輯，開發出了一款有趣的的智能寫作工具，並獲得了本屆訓練營的創新賽道冠軍。
經陳楸帆等科幻作家嘗試，“AI科幻世界"已經可以輸出語法上非常通順，同時擁有一定文學表現能力的段落。創新工場AI工程院執行院長王詠剛認為，AI算法為我們提供了一面前所未有的，關乎科學邏輯、語言本質、文本規律的鏡子。“人機共創這種全新的體驗在前沿科技與文藝創作兩個維度都具有重要的探索和實驗價值。科技思維與文藝思維的碰撞，提供了一種探尋人類智慧與機器智慧之間的邊界與交集，展望人類未來各種可能性的前沿視角。”
基於上述考慮，傳茂文化和創新工場決定聯手舉辦《共生紀》項目。科幻作家陳楸帆認為，人機共創實驗使用更多的數據、更智能的算法，但目標並不是寫出更好的作品，而是打破邊界，展開對話，實現人與機器的動態交互，讓思想碰撞與流動。
“AI人機共創不僅僅是文字型創作，接下來會是圖像、音樂等更多可感可觸的藝術形式，帶來全感觀、沉浸式、多維度的創作體驗。我們想通過一個實驗，一場遊戲，一次觀念上的冒險，以想象力為信仰，以對話為方法，打破所有的邊界與原有的知識分類，追尋生命、宇宙與美的意義。"《共生紀》自即日啓動後，將持續至12月份。
人機共創揭示預訓練模型商業價值
據王詠剛介紹，AI人機共創寫作實驗不僅揭示了前沿AI科技的科研價值、人文價值，AI寫作程序內部使用的核心模型還具有極為重要的產品和商業價值。該模型是由創新工場AI工程院的科研團隊自主研發的，基於預訓練技術的超大規模中文生成模型，模型規模與OpenAI的GPT-2 Large相當。
這是創新工場AI工程院自2016年成立後，在探索前沿技術商業化過程中取得的階段性突破之一。四年來，創新工場AI工程院以"科研+工程實驗室"模式，研發以機器學習為核心的前沿人工智能技術，並同各行業領域相結合，為行業場景提供一流的產品和解決方案，實現人工智能科研成果向產業實踐的高效轉化。
在王詠剛看來，超大規模預訓練模型具有類似操作系統或開發平台的特點，開發者將在未來創造出更多的可能性，衍生出許多今天還難以預見的產品類型與商業模式。
例如，超大規模預訓練模型技術有可能成為下一代問答式搜索引擎及廣告推薦系統的核心技術，大幅改進現今問答式搜索的系統性能，回答相當一部分原本通過超大規模知識圖譜才能回答的知識性問題，甚至可以部分替代傳統的基於倒排索引的搜索引擎，針對用户查詢給出最匹配的信息、網頁或廣告內容。
超大規模預訓練模型技術也可以在財務、人力資源、零售、製造等專業行業領域內，提供遠超以往系統性能的智能信息解析和提取、智能數據整合、自動機器翻譯、智能文本檢查和審核、輔助決策、風險預警、自動客服機器人等功能模塊，將企業中重要業務流程的效率和水平提升到一個新的高度。
在醫療和健康領域，超大規模預訓練模型技術也將發揮巨大效用。無論是醫療數據的格式化、病歷的解讀與分析、醫療領域科研文獻的檢索與利用，還是直接面向用户的自動問診系統，抑或是自動的醫療報告生成等，都有可能利用類似技術實現產品和商業落地的新突破。
在教育領域中，超大規模預訓練模型技術可扮演多種關鍵角色。比如自動講解知識體系、回答學生問題的虛擬老師，自動陪同學生在課後練習、提高的虛擬陪練，自動針對每個學生的能力特點制定個性化課程內容的自適應課程平台等等。
而在機器人和自動駕駛領域中，超大規模預訓練模型技術可大幅改進人機交互界面，提高人類指揮、控制自動化系統的效率，改進機器人或自動駕駛系統的語音交互能力，還有希望大幅提高機器人和自動駕駛系統對周圍環境的感知能力。