有人认为：AI写公文创意性不足、情感缺位，加上输出的公文质量高度依赖语料库，在实际应用时显得很鸡肋。

  不过也有人觉得：AI语言组织能力强，写作效率高，在解决基础性、反复性写作任务时，还是能给长期需要大量创作的人或入门级的公文写作人员带来福音。

  目前，这方面的探索还在深入中。而AI公文写作这块要想获得长足发展，语料库能否在保证数据保密或安全的同时，及时掌握最新的政策、提案和社会动态，并能深度匹配各类型公文的创作需求，保持比较高的输出水准，或成为日后突围的关键。

  其实除了公文写作，AI内容生成在专业论文写作、生产偏差写作等领域同样引发了高度的关注。

  比如在PHBS的应用案例中，司普科技为其打造的专家智能写作系统，前期帮助完成了北大智库百亿级别文本的结构化处理，并快速搭建起专属的企业信息库。

  后期借助交互式对话，不但可以辅助院内的专家学者高效完成信息库搭建、修改、维护更新、分析统计等操作，还能根据个性化需求，实时生成研究案例、教学案例、公案教学等内容，实现多格式、多风格、多场景的内容输出。目前推动院内顶尖专业论文创作效率至少提升一倍。

  在此过程中，司普科技推出的专家智能写作系统不仅能在写作灵感激发、大纲创作、素材收集、自动行文、纠错校对、润色扩充、风格改写等环节赋能，还通过“辨识性小模型+通用性大模型”相结合的方式，打造行业智库，从而保障论文写作的专业性与权威性。

  另外，通过知识图谱检索和信源索引，该产品还能给到用户更精准的检索信息和引用来源，以确保论文创作的规范合理，以最大限度规避版权风险。

  作为质保质控的关键要素，偏差管理一直被生产制造型企业视为“第二大生命线”。而偏差报告撰写的质量与效率，不仅影响着风险评级及后续处理，还往往会对生产持续性、产品良率、后续风险规避等带来影响。为此，偏差管理一直是生产型企业关注的要点和监管部门稽查的重点。

  以往偏差写作主要靠人工完成，可遇上生产偏差随时有可能发生，而另一边偏差写作人员水平参差不齐，且生产时间紧任务重，出具的偏差报告质量和时效都未必有保障。

  在武田中国的合作案例中，司普科技针对工厂偏差写作提供了具体的解决方案。主要体现在：

  1）可实时检测生产情况，如发生偏差事件，生产人能借助偏差写作助手，通过文字或语音输入，快速完成偏差报告要素的采集、整理与撰写工作。

  当报告完成，系统还能自动检查逻辑、语法、错别字等情况，确保报告内容要素完备、条理清晰、重点突出，能更快帮企业缩短偏差报告和处理时间。

  2）可自动完成对历史偏差报告数据的文本化管理，并通过沉淀和分析历史偏差数据，帮助生产型企业提前发现偏差风险，辅助生产决策。

  在司普科技推出的AI赋能工厂质量体系偏差写作的应用场景中，生产人员可减少40%偏差处理时间，生产效率和质量大幅度的提高，同时还能将偏差关闭时间从30天降低到15天甚至更短，对于保障安全生产，提升工厂的质控水平和产能产量可谓助力不少。

  而在电力能源、投资金融等行业的应用中，借助AI写作，可自动关联客户信息库，分析总结运作情况生成报告，还能通过图表形式多维展示，成为很多企业科学决策的重要依据。

  从以上来看，AI写作的使用场景正在逐渐增多，很多商业化场景也在逐步落地，这让人们对生成式AI的未来更有期待。

  不过就目前来说，AI写作要想获得更深层次的应用和更广泛的认可，除了输出质量、效率、体验等方面的升级，很关键的一点还在于能很好地解决“通用模型”（通用知识）和“专业模型”（专业相关知识）相结合的问题，以实现输出质量的蜕变。在这其中，人依然发挥着关键性作用。

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