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初音也不在乎。

朱子峰認清現實之後，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體的開發團隊中，親眼見證他當初天馬行空瞎想的理念如何能夠變為現實。

這個請求初音方面很乾脆的答應了，前提是他先把指令碼著作權交割清楚、然後再額外簽訂高額違約金的保密協議。

從那天起，朱子峰終於加入了初音，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。

……

“直接靠機器和軟體寫作？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？”

“網際網路金融口號剛剛叫了一年多，結果呢？那些喊著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指令碼的，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，朱子峰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，是嚴磊的人工智慧研究院專門調來的，而且還得到了董事局主席顧莫傑的親自點撥。從高人那裡，朱子峰知道了“科技輔助創作”的正確開啟方式是什麼。

“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體。比如在傳統的遣詞造句指令碼基礎上，結合目前人工智慧‘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字。

這個過程中，一開始應當以20被字數擴寫率為目標，隨著對人工智慧的訓練反饋越來越成熟，可以逐步實現五十倍、甚至百倍的套路文撰寫——但是僅次於套路文，因為機器透過‘學習’學會寫作的，肯定是套路文。”

“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透過程式設定來訓練。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，在輔助創作軟體誕生的最初幾年，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，為了“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，機器的模糊統計演算法就“知道”什麼是錯的了。

朱子峰只是個業餘的指令碼編寫者，他當年給某點鬧事的時候，根本不懂深度學習演算法，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。

正如人工智慧在實現自動駕駛的過程中，必須先借助‘輔助駕駛’。

人工智慧在攻克國際象棋、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，在機器眼裡卻是很難得。

比如預見中遠期的可能危險。

又或者看到夜裡對面遠處有司機過來、而己方這邊有其他車輛開著遠光燈時、預測對方司機會不會出現方向抖動。

又或者是“預期剛才超車的人會不會賭氣