學術出版商 Springer Nature，剛剛宣佈了第一本藉助機器學習（Machine Learing）技術生成的研究書籍，其標題爲《鋰離子電池：機器生成的當前研究摘要》。 當然，從書名就可以知道，這是一本主要摘錄同行評審論文的書籍，所以內容並不是那麼的引人入勝，其中包含了大量自動生成的引用內容和鏈接。

感興趣（晚上睡不着）的朋友，可以嘗試前往 Springer Nature 官網免費下載閱讀。

Henning Schoenenberger 指出，這本書中的內容很是繁雜，但存在的事實仍令人感到興奮 ——“這樣的書籍，意味着科學出版走向了有望通過自動化技術來化解苦差事的新時代”。

僅在過去三年，人們就已經發表了超過 5.3 萬篇有關鋰離子電池的研究論文。對於試圖追上這一領域的科學家們來說，這顯然是一項艱鉅的挑戰。

好消息是，在 AI 自動掃描和總結輸出的加持下，人類科學家能夠節省下大量的時間，並將之投入到更有意義的重要研究上。

這種方法使得讀者能夠加快針對某一研究領域的文獻消化過程，而無需遍歷數百篇已經發表過的文章。與此同時，如有需要，讀者可以識別並點擊文章來源鏈接，以便深入探索這一主題。

近年來的機器學習熱潮，已經極大地提升了計算機生成書面文字的能力，但是機器人在輸出能力上仍然嚴重受限。

與人類作者相比，機器人無法應對長期寫作的結構連貫性。正因如此，許多 AI 小說或詩歌作品只能在格式上玩出新花樣，而無法帶來令人信服的閱讀體驗。

不過在公式化文本的製作上，AI 還是可以體現出庫容量的優勢。比如在新聞行業，美聯社等機構已經開始藉助機器學習技術來創作足球比賽、地震、財經新聞等類別的文字摘要。

當然，這類限定主題的文字創作很是枯燥，機器人只需通過‘死記硬背’就能應付。

技術專家 Ross Goodwin 在引文中寫到：“即便教會了電腦如何去寫作，計算機也無法取代鋼琴曲譜的創作者和演奏者。在某種程度上，它們只是成爲了我們手中的另一支筆”。