인공 지능 쓰기에는 인간의 손길이 부족합니다.

더 일반적으로 AI 쓰기라고하는 인공 지능 쓰기는 인터넷의 모든 곳에 있습니다.

새 블로그를 시작하는 경우 매우 유혹적입니다. 단 몇 초 만에 블로그 게시물과 기사를 생성하는 것은 매우 쉽습니다.

몇 가지 주제 문장이나 단락 제목을 제공하기만 하면 됩니다. 그러면 AI 도구가 전체 길이의 기사를 작성합니다.

그러나 알고리즘은 얼마나 잘 쓸 수 있으며 독자는 어떻게 반응합니까?

인공 지능 쓰기 및 AI 도구

오늘날 AI 작성 도구와 서비스는 온라인에 풍부합니다.

문자 그대로 수백 개의 무료 및 유료 선택 항목을 찾을 수 있습니다.

그러나 그들은 얼마나 잘 쓸 수 있습니까?

놀랍게도 간단한 대답은 아주 좋습니다.

기사, 콘텐츠 마케팅 또는 블로그 게시물의 경우 1,000단어 텍스트를 매우 빠르고 쉽게 생성할 수 있습니다.

AI를 사용하여 책을 쓰는 것도 가능합니다.

AI 쓰기는 새로운 것이 아닙니다. 컴퓨터로 만든 최초의 책은 1984년에 출판되었습니다.

오늘날 우리는 AI를 당연하게 여기는 경향이 있습니다. 문법이나 쓰기 체커를 사용한다면 AI를 사용하고 있는 것입니다.

지금은 너무 간단하기 때문에 다시는 글을 쓸 필요가 없을 것이라고 생각하고 싶을 수 있습니다.

그러나 자동화된 콘텐츠 생성에 돌입하기 전에 몇 가지 약점과 결점을 고려해야 합니다.

AI 콘텐츠가 Google 검색에서 순위를 매길 수 있나요?

이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 약간 예, 아니오 또는 아마도입니다.

그러나 Google이 인공 지능 쓰기를 알고 있다는 것은 매우 분명합니다.

이 기사에서 Google의 Search Advocate인 John Muller는 AI 콘텐츠 작성에 대해 이렇게 말합니다.

“...머신 러닝 도구를 사용하여 콘텐츠를 생성하는 경우 단어를 뒤섞거나 동의어를 찾거나 사람들이 하던 번역 트릭을 수행하는 것과 본질적으로 동일합니다. 그런 것들.

내 생각에는 콘텐츠의 품질이 정말 구식 도구보다 조금 더 나은 것 같지만 우리에게는 여전히 자동으로 생성된 콘텐츠이며 이는 여전히 웹마스터 가이드라인에 위배된다는 것을 의미합니다. 그래서 우리는 그것을 스팸으로 간주할 것입니다.”

그러나 같은 기사의 뒷부분에서 그는 Google이 컴퓨터 생성 글을 인식하려고 시도하는 방법을 지적합니다.

"미래가 그곳에서 어떻게 전개될지는 모르겠지만 다른 기술과 마찬가지로 고양이와 쥐의 게임이 약간 있을 것이라고 생각합니다. 때때로 사람들은 무언가를 하고는 그냥 지나칠 것입니다. 그러면 웹스팸 팀이 더 넓은 범위에서 해당 문제를 파악하고 해결합니다.”

예, 아마도 자동화된 콘텐츠가 순위를 매길 수 있을 것 같습니다. 그러나 Google이 이를 발견하는 데 걸리는 시간 동안만 가능합니다.

그의 진술에서 드러나는 부분은 Google이 AI 콘텐츠를 인식하는 자동화된 도구나 알고리즘을 가지고 있지 않은 것 같다는 것입니다.

그렇다면 AI 쓰기 도구로 새 블로그를 시작하고 20, 30, 50개 또는 그 이상의 게시물을 올릴 수 있습니까?

그래 넌 할수있어. 그러나 Google 및 기타 검색 엔진에서 인덱싱 및 순위 문제가 발생할 수 있다는 점에 유의하십시오.

AI 쓰기의 품질

품질을 설명하는 가장 좋은 방법은 예를 들어 설명하는 것입니다.

다음은 온라인 도구를 사용하여 자동 생성한 짧은 텍스트입니다. 내가 한 것은 주제를 입력하는 것뿐이었고 도구는 몇 초 안에 텍스트를 생성했습니다.

1. 인공지능 글쓰기

AI(인공 지능)의 사용은 2000년대 초반부터 있었습니다. 텍스트 기반 대화를 통해 사용자와 대화할 수 있는 챗봇에서 주로 사용되었습니다. 그러나 이 기술은 지난 10년 동안 크게 발전했습니다. 오늘날 우리는 기사, 이야기, 책 등을 쓸 수 있는 AI 프로그램을 만들 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 유형의 기술을 AI 쓰기라고 합니다.

2. 딥러닝

딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합입니다. 데이터에서 학습할 수 있는 신경망을 만드는 데 중점을 둡니다. 신경망은 우리의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하는 일련의 알고리즘입니다. 평신도의 용어로, 그들은 정보를 받은 다음 그들이 알아야 할 것을 스스로 가르칩니다.

3. 기계 번역

기계 번역은 소프트웨어를 사용하여 사람의 언어를 다른 언어로 번역하는 과정입니다. 기계 번역에는 통계적 기계 번역과 신경망 기반 기계 번역의 두 가지 유형이 있습니다. 통계적 기계 번역은 규칙을 사용하여 문장을 번역하는 반면 신경망 기반 기계 번역은 인공 뉴런을 사용하여 언어를 번역합니다.

빨리 읽으면 완벽하게 수용 가능한 텍스트입니다. 그러나 더 자세히 살펴 보겠습니다.

내 AI 텍스트 분석

가장 먼저 한 일은 표절 검사였습니다.

텍스트의 10%가 조금 넘는 내용이 표절된 내용이라는 사실에 놀랐습니다. 나는 훨씬 더 높은 비율을 기대했다.

그래서 다른 표절 검사기로 결과를 확인하기 위해 몇 번 더 검사를 했고 모두 비슷한 비율을 반환했습니다.

그러나 본문을 분석해 보니 몇 가지 흠결이 드러났습니다.

간단한 결론은 텍스트가 친근하지 않거나 읽기 쉽지 않고 인간적인 터치가 부족하다는 것입니다.

나는 또한 텍스트의 문법 검사를 했다.

텍스트는 174 단어였으며 13개의 치명적인 오류가 있었습니다.

약간의 편집과 재작성을 통해 훨씬 더 나은 텍스트로 바꿀 수 있습니다.

하지만 급하게 콘텐츠를 제작하고 싶다면 이와 같은 텍스트를 개선하는 데 모든 시간을 할애하시겠습니까?

인공지능 글쓰기에 대한 나의 느낌

저는 작가이고 글쓰기를 즐깁니다. 내가 하는 일이야.

그래서 저에게는 몇 초 안에 텍스트를 자동으로 생성하는 것이 전혀 즐겁지 않습니다.

차갑고 프로그래밍 방식이며 독자와의 연결이 0 %입니다.

내가 구식이고 오늘날 기술의 현실을 받아들이지 못한다고 비난할 수도 있습니다.

그러나 기술은 그렇게 새로운 것이 아닙니다.

나는 80만 권의 책을 만들어 아마존에서 판매하기 시작한 프로그래머에 대해 읽었던 것을 기억합니다. 그것은 2012년으로 거슬러 올라갑니다. 우연히 원본 기사를 찾았습니다.

AI 쓰기에 대한 John Muller의 의견에 동의해야 합니다. 자동 작성은 스팸입니다.

이 글을 작성하고 준비하는 데 3-4시간 정도 걸렸고, 작가이기 때문에 매 순간이 즐거웠습니다.

3-4초도 안 되는 시간에 이 게시물을 작성했다면 저에게는 기쁨이 없었을 것입니다.

그러나 일부에게는 다른 이야기가 될 수 있습니다.

관련 자료: 이 한 가지를 배우면 더 나은 작가가 될 것입니다.