全國高考正在進行中，百度AI技術也迎來一場“高考”。6月7日，百度數字人度曉曉在高考語文考試結束后，化身為“數字人考生”，挑戰高考作文寫作，引發全網熱議。AI寫作涉及自然語言處理、數據挖掘、知識圖譜等多項人工智能技術，百度使用飛槳文心大模型支持度曉曉又好又快地完成了高考作文的寫作。據報道，度曉曉參與作答了全國新高考Ⅰ卷題為《本手、妙手、俗手》議論文，40秒就根據題目創作了40多篇文章，平均1秒生成1篇，隨機抽取其中一篇，其分數已趕超約75％高考考生。

平均1秒1篇，成績超75%考生 文心大模型寫作又快又好

　　將AI應用于文字創作，在技術圈里早已不算新鮮事。隨著大數據、深度學習等技術的發展，AI在文本生成能力上有了大幅度提升。從財經、體育類新聞快訊，再到詩歌、小說等文學創作，AI寫作覆蓋的領域越來越廣，創作形式和內容也變得更加豐富多彩。

　　但相比于評論、摘要、快報等內容形式，用AI生成高考作文的難度顯然更高。高考作文的寫作在“審題”、“邏輯”和“創意”等三個方面對AI提出了更大的挑戰。在審題層面，高考作文題材、形式眾多，再加上紛繁復雜的內容主題，每一種千變萬化的組合都是對AI的理解能力的極限考驗。邏輯層面，高考作文要求800字以上，如何保證長文各個片段之間的邏輯性和連貫性對AI是另一大挑戰。最后，在創意層面，可讀性是高考作文最重要的評分標準之一，AI寫作不僅要切題連貫，還要善于引經據典、巧用修辭，甚至推陳出新，避免文章空洞乏味。

　　面對這些挑戰，度曉曉在飛槳文心大模型的幫助指導下，又快又好地完成了寫作。曾擔任北京高考語文閱卷組組長的申怡為度曉曉的作文打出了48分的成績（滿分60分）。她表示，根據往年情況，獲得48分及以上作文成績的考生，僅占不到25%，也就是說，度曉曉的作文分數已趕超約75％高考考生。曾參加過《最強大腦》的學霸網紅潘周聃也對度曉曉的作文水平表達了“欣賞”。

       這背后得益于文心大模型最新發布的融合任務相關知識的千億大模型ERNIE 3.0 Zeus，該模型在學習海量數據和知識的基礎上，進一步學習百余種不同形式的任務知識，增強了模型的效果，在各類NLP任務上表現出了更強的零樣本和小樣本學習能力。通俗地講，文心大模型就像個見多識廣的“尖子生”、“學霸”，它的理解能力和創作能力比傳統模型更強。不僅具備“倚馬可待”的快速生產能力，還具備“下筆如有神”的質量保證。

　　在文心大模型的支持下，度曉曉完成的高考作文比以往有了明顯的質量提升。首先，生成的作文能夠緊扣主題、立意明確，度曉曉很好地理解了給定的作文題目，圍繞主題進行文字的組織，佐證文章觀點，輸出對于主題積極正向的見解；然后在800字的長文本中，度曉曉能夠保證生成的內容結構完整、語言流暢，并在開頭引入和結尾扣題，上下文銜接流暢。同時，由于文心大模型具備更強的知識儲備，度曉曉生成的作文更善于引經據典，并恰當使用排比、比喻等修辭手法，大大提升了文章的可讀性。

　　不過，讓申怡感到意外的是，度曉曉在作文里犯了個小錯誤——使用了網絡熱詞YYDS。而之所以會出現這樣的“丟分點”，是因為度曉曉學習了一些熱門網絡數據。從生成文章的前后文看，度曉曉是領會了YYDS的“精髓”，本身用法貼切，但不太符合高考作文寫作規范，也側面反映了AI寫作還可以繼續學習、進步。

文心大模型助力智能創作，推動AIGC時代到來

      過去一年，百度AI技術落地加速，其中尤以近來新興的AIGC引人注目。AIGC是繼UGC、PGC之后一種新型的內容生產方式，指運用人工智能技術自動生產內容，數字人、TTV（Text to Video）等都是其標桿性應用。百度研究院預測，2022年AIGC技術將借助大模型的跨模態綜合技術能力，可以激發創意，提升內容多樣性，降低制作成本，實現大規模應用。

　　本次度曉曉寫高考作文，就是基于飛槳文心大模型實現的AIGC創作。文心大模型具備“知識增強”的核心特點，能從大規模知識和海量數據中進行融合學習，學習效率更高、效果更好，具有通用性好、泛化性強的特點。

　　除了智能寫作，在文心大模型的支持下，AI已經具備了很強的理解和生成能力，能夠實現創意作品的自動生成，包括AI作畫、AI寫歌、AI剪輯等。目前，智能作畫、智能對話、智能創作、故事生成等大模型的創意應用已經上線文心大模型創意與探索社區——旸谷社區，搜索「文心大模型」即可進入官網進行體驗。未來，基于大模型的AIGC將會開放賦能到更多的內容生產領域。

       預訓練大模型的興起，使得人工智能的通用性進一步增強。大模型具有效果好、泛化性強、研發流程標準化程度高等特點，正在成為人工智能技術及應用的新基座。百度自2019年開始深耕預訓練模型研發，先后發布知識增強文心系列模型。在剛剛結束的WAVE SUMMIT 2022深度學習開發者峰會上，文心大模型迎來一系列升級：發布10個新的大模型，包括融合學習任務知識的知識增強千億大模型、多任務統一學習的視覺大模型、跨模態大模型、生物計算大模型、行業大模型等；提出支撐大模型產業落地的3個關鍵路徑：建設更適配場景需求的大模型體系，提供全流程支持應用落地的工具、平臺和方法，建設激發創新的開放生態等。

　　除了在智能創作上的應用，文心大模型也已經應用于工業、能源、教育、金融、通信、媒體等行業，例如工業領域的零部件質量檢測、能源領域的輸電線路巡檢、金融行業的合同信息抽取等等，真正幫助企業降本增效并激發創新。同時，文心大模型也全面應用于智能搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品，提升用戶獲取信息、知識和服務的效率和效果。

       目前飛槳已構建了業內布局最全、最適宜產業應用的模型庫體系，大模型作為人工智能 “基礎設施”的一部分，進一步拓寬了人工智能技術落地的場景覆蓋廣度，更加深了產業應用的深度。文心大模型將持續降低應用門檻，推動產業智能化升級，讓人工智能技術惠及每一個人。