2024生成式AI写作指南

生成式AI写作指南

引言

本《指南》是在当前人工智能科学发展对大学教育教学带来巨大冲击的大背景下萌生的一种积极应对策略。《指南》旨在针对当前初步接受人工智能科学观念及生成式AI写作工具的在校师生及社会从业者进行入门式引导，帮助大家在大时代发展的冲击中科学、理性地认识和运用生成式AI写作方式。

生成式AI写作基础理论

1. 生成式AI写作特征

   • 人机协同：生成式AI写作是人机协同的新写作模式，机器智能进入创作环境，使得写作主体能够与机器智能进行全方位交流。
   • 应用场景：涵盖文本、图片、视频等多种形式，适用于各类写作领域。
   • 高效性：能够快速生成内容初稿，提高写作效率，提供强大的数据分析和模式探索能力。

2. 生成式AI写作方法

   • 选题策划：通过AI分析热点领域、识别研究问题和视角，推荐研究方法和工具，预测研究结论。
   • 构建写作提纲：AI能够根据选题迅速生成全面的研究框架，但需结合具体需求进行调整。
   • 内容创作：AI辅助文献检索、数据分析和图表生成，提高研究的精确度和效率。
   • 编辑加工：通过观点分析、信息抽取和模型评估，提升文章的整体质量和影响力。

3. AI写作工具

   • 提示工程：通过精心设计提示词引导AI生成更符合需求的结果。
   • 常用提示词公式：如CREATE、CR-CS-CAE-PE-O框架，帮助更精准地引导AI。
   • 常用AI工具：如KimiChat、Doubao、ChatGLM、Xinghuo、Miaobi、Ibiling等。

生成式AI写作应用场景

1. 私人性写作场景

   • 应用场景：个人化的写作形态，进行自我表达、情感抒发、艺术创作及私人交流等。
   • 协同创作：在市场化需求下，个人化写作主体可以与AI写作工具协同创作，增加写作内容的信息量。

2. 专业性写作场景

   • 应用场景：涵盖学术论文、研究报告等专业性写作。
   • 协同创作：通过不断提示要求，进行人机对话，引导AI写作朝写作者要求的方向生成。

面临的风险和规范

1. 潜在风险：AI写作可能会受到模型“幻觉”的影响，提供虚拟信息。
2. 规范：需要进行数据核查和验证审核，并不断反思生成内容对写作主体思想的侵蚀。

结语

《指南》得到了西南交通大学多个研究项目的支持，撰写团队希望在未来的工作及教学中总结经验，丰富AI写作案例，不断提升其对高校及社会运用生成式AI写作的指导性价值和实际功效。同时，欢迎同行们提出宝贵建议和批评。

此总结内容基于提供的研报文字，确保条理清晰、易于理解，并未添加编造或无关信息。