“议长先生，多年以来，本分但是不幸的消费者们有能力申请破产保护，最后也能合理而有效地清偿债务。这套系统采用的方法应该是这样的，破产法院会评估各种情况，包括收入、资产和债务，来决策哪些债务应该得到偿还，以及如何让消费者重获新生。请支持和维护他们的成长和机会，请通过这项法案。”
写出这一段文字的是马萨诸塞大学安默斯特分校的一个人工智能算法，这个机器人已经学习了真实的政治演讲，从而模仿其中的语气撰写演讲稿。
研究的主导人 ValentinKassarnig 选取了 53 场美国国会议员讨论会中的近 4000 个演讲片段，拆解开来，这些演讲一共包含了 5 万个句子，平均每一句有 23 个单词。
大致的原理是，Kassarnig 先把这些语句按照党派分类，根据句子支持和反对的态度分类，还标记了每个词汇或短语的语法角色（包括名词、动词、形容词等）。
自动生成的演讲稿可以根据党派的不同，挖掘出应该使用的词汇组成句子结。结果就产生了开头那篇用词和逻辑还算清楚的文字。
“大部分演讲稿语法正确，过渡自然。”Kassarnig 说。
不过，政治演说稿往往由政治家的得力助手和心腹幕僚撰写，即便机器人已经能写出不错的文字，比如流畅的新闻稿，但演讲稿这种严肃的工作还是不太可能被机器取代。
Kassarnig 也承认没什么人会把稿件的撰写权交给一个机器人：“虽然结果令人满意，但这种方法不大可能被政客使用。”
题图来自tseotse
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