顧莫傑是一點都不急，他本來就做了兩手打算，買不買某點，對於他的內容產業佈局絲毫沒有影響。
花開兩頭，各表一枝。
早在半年之前，一個渺小的插曲，就在業內人從不關注的角落發生了。
當時，初音的人工智能推送發展還比較原始，有一天，一個一年多前因爲在某點鬧事被封禁的小子，被初音系的人找到了。
那個人叫朱子峯，在某點上傳過一本小說宇宙xx閃級生，據說一晚上就更新了百萬字。然後第二天就被某點封禁了。
而實際上，他寫這本書只花了幾十分鐘自動推演。此前半年多，都花在了編程上面這個人編寫了一個自動堆砌文字、讓內容勉強看起來算是讀得通的語句的vb腳本。據說按照這個腳本運行下去，就能自動生成上億字狗屁不通的情節。
這東西一出來，當然被無數持有“這是褻瀆文學”觀點的人聲討了。當然也有技術流的圈內寫手支持，認爲這是把科技進一步引入創作的有益嘗試。
當然了，無論支持者還是反對者，在某一個方面的觀點都是統一的：這個軟件自動寫出來的東西根本不能看，其文字流暢性最多不超過300個字，用來造句和套路的人物景物描寫還行，要想寫出劇情純粹是癡人說夢。
誰也不知道這種東西需要繼續完善多少年，纔能有真正的商業應用價值。
那個朱子峯被網絡文學界唾棄鄙視之後，也就不再廝混了。然後2012年五一節的時候，初音原創的一箇中層談判人員找到了他，問他買走他的全部代碼和後續嘗試。
初音方面很給面子，出價50萬。
一個普通的程序員，大半年的心血嘗試，能值20萬就不錯了。剩下的30萬，還是看在他當年有想法，有個性，所以顧總鼓勵他一下。
朱子峯一聽說國內大佬初音居然識貨了，激動得不要不要的，還以爲自己要翻身了，妄自尊大到想談後續的技術分成。
初音方面談判人員一盆冷水潑下去：你做的這個垃圾根本路線就錯了，後續也沒發現改良路線，只能算是你提出了個努力方向而已。一個連思想都不完整、路數不對的東西，給50萬已經很鼓勵了。
至於這個垃圾腳本本身，初音收走也用不上幾行代碼，完全是給立項的人“解剖分析死因”用的。
如果不賣，初音也不在乎。
朱子峯認清現實之後，50萬賣了。憑良心說，他確實賺了，大部分是情懷錢。
他只有一個附帶要求：希望初音原創能夠給他一份工作，讓他加入到初音後續擬開發的寫作輔助軟件的開發團隊中，親眼見證他當初天馬行空瞎想的理念如何能夠變爲現實。
這個請求初音方面很乾脆的答應了，前提是他先把腳本著作權交割清楚、然後再額外簽訂高額違約金的保密協議。
從那天起，朱子峯終於加入了初音，親眼見證了初音的造夢歷程，也見證了自己曾經的幻想是多麼不切實際、多麼沒有可操作性。
“直接靠機器和軟件寫作讓機器人在創作領域徹底顛覆人類這種豬一樣的點子，真是何來的自信。”
“電商做了這麼多年，都沒敢說顛覆傳統線下商業，只說彌補線下商業的隱痛點，把線下模式沒法做的生意品類補齊。你一個沒寫過兩本書的人，就敢說直接讓機器人寫作顛覆人類創作”
“互聯網金融口號剛剛叫了一年多，結果呢那些喊着口號要消滅傳統金融的互金創業者都死了，活下來的都是漸進改良派的。你個私人單打獨鬥寫腳本的，敢說那種大話”
剛剛進入初音原創的第一個月，被上面的產品經理和左右的資深工程師一批駁，朱子峯就發現自己原先真是圖樣圖森破了。
簡直就像孫達炮在袁大頭面前嗶嗶說要造十萬英里鐵路一樣，純粹是個地圖開疆的小兒科。
初音原創負責這個產品的人，是嚴磊的人工智能研究院專門調來的，而且還得到了董事局主席顧莫傑的親自點撥。從高人那裏，朱子峯知道了“科技輔助創作”的正確打開方式是什麼。
“二十年之內不要考慮用機器人徹底取代作家的可能性，這事兒人類科技二十年肯定做不到。”
“十年之內，應該考慮的是擴寫型軟件。比如在傳統的遣詞造句腳本基礎上，結合目前人工智能越來越能讀懂人話的特性，然後由真人作家創作一個梗概的作品大綱，訓練機器人在讀懂的基礎上遣詞造句，擴寫成一個相當於大綱字數數十倍的文本。
“第一章要出金手指、前三章要出裝逼打臉、五萬字要小。這種套路人類寫手還要花時間去學習、記憶，而機器人寫作完全可以通過程序設定來訓練。人類最噁心最難記住或者不願意做到的事情，在機器眼前反而是比較容易的。在人類很容易想到的故事大勢等問題上，機器反而最難想通。所以，在輔助創作軟件誕生的最初幾年，要充分利用機器的優勢、同時由人類手把手去訓練、修正、最終審稿修改。”
當然，爲了“深度學習”，最重要的是把機器人寫好的稿子、由人類修改之後，再重新反饋給機器人，讓其“學習”其中的差別。
深度學習，總的來說就是這麼學習的，不斷反饋此前答案的對錯。就像谷歌和facebook當年訓練人臉識別，就是給無數的圖給機器識別，然後錯的要告訴機器錯了。久而久之，機器的模糊統計算法就“知道”什麼是錯的了。
朱子峯只是個業餘的腳本編寫者，他當年給某點鬧事的時候，根本不懂深度學習算法，也沒有那麼好的產業視野。他那個孫達炮一樣幼稚的想法，只有落到初音這樣的巨頭身上，才能變得有可操作性。
正如人工智能在實現自動駕駛的過程中，必須先借助輔助駕駛。
人工智能在攻克國際象棋、圍棋的時候，必須先借助人加機器的“半人馬模式”，來實現比純機器更好的效果。
在駕駛汽車的時候，在人腦看來最難的事情是應對突發事件，是“保持車輛精確保持與兩邊車道線的間距”。而這些事情在最初的輔助駕駛系統看來，就已經是很簡單的了。
沃爾沃在被李叔福收購之前，已經實現了自動應對突發竄出的行人，以及保持車道間距。
但是，在人腦看來相對容易做到的事情，在機器眼裏卻是很難得。
比如預見中遠期的可能危險。
又或者看到夜裏對面遠處有司機過來、而己方這邊有其他車輛開着遠光燈時、預測對方司機會不會出現方向抖動。
又或者是“預期剛纔超車的人會不會賭氣併線”這些顯而易見的事情
這些問題人工智能的駕駛系統需要多年纔會學會。
人類的長處是預見，機器的長處是精確，以及見招拆招。
自動駕駛是如此，初音人工智能研究院如今在攻克的圍棋領域也是如此。
人類棋手或許害怕官子算不清，機器算法分分鐘可以算清。人類高手喜歡前期佈局做外勢，而機器遠遠沒法在需要高度遠見的領域趕上人類。
在一切深度學習型人工智能領域裏，最需要“遠見”的細分領域，總是最晚被機器人攻克的。而在那些領域內堅持的人類，也往往是最後失業的。
不到半年，朱子峯那個辣雞腳本被初音作爲反面教材，剖析徹底喫幹抹淨，然後浴火重生出一個新的寫作輔助工具，測試版的。
這個東西，已經可以做到在拿到套路文大綱的時候，讀懂這個大綱，然後進行大約百倍字數的擴寫。遣詞造句和辭藻描寫方面，而且已經學會了聯繫上下文，防止劇情崩潰。
如果開啓“灌水”模式，這個寫作輔助軟件更是可以借鑑到無數人物、景物、動作描寫，把一切可以水的地方再水一遍。兩萬字的大綱寫成五百萬字的小說都沒問題。
當然了，這個東西目前還比較原始，要想用好，還是比較“挑大綱”的，如果大綱本身沒頭沒腦機器識別比較困難，或者大綱本身就在灌水、或者格式套路不明顯，機器還是沒法寫好。
寫出來的作品，最後也還需要人工讀一遍，解決掉一些邏輯上的明顯硬傷。
至於錯別字和用詞不當，倒是不太容易出現，那本來就是機器的強項。
這個軟件在初音原創內測通過之後，立刻投入了使用當時，陳天喬還沒下定賣網站的決心呢，初音方面自己也沒有建站，所以這個“使用”肯定是不能用在自己人身上的。
初音方面毫不猶豫地在對手的網站上測試自己的成果。未完待續。