AI 辅助网文创作成趋势，作者面临工具选择困惑与探讨
人工智能技术飞速发展起来，AI辅助网文创作成了一种常见创作方式，然而面对不少AI工具，网文作者常面临选择困惑，是使用通用的AI Chat呢，还是去选择专业的AI写作软件呢，本文经深入分析，探讨了AI写作软件胜过AI Chat的核心优势，供大家参考。
周末，我与某大佬谈论AI写网文，这触动了我的一些思维，进而我决定梳理梳理思绪，将其记录下来。
以AI辅助网文创作，这已然并非新鲜之事，然而，在当前阶段，众人运用AI的方式呈现出多种多样的状况。
有的小伙伴使用各种AI Chat，直接跟、、豆包对话。
有为数不少的小伙伴，做出了选用AI写作软件的抉择，像是蛙蛙写作，还有星月写作以及中文逍遥 。
有的小伙伴尝试自己定制工作流，甚至连代码都用上了。
也有一些和我一样，用「」自己搭建写网文工作台。
终究而言，当下运用AI去创作网络文学作品不存在格外主流的方式，众人皆尚处摸索进程之中。
技术的AI随着成熟程度越来越高，好多人都将目光投向了写作软件的AI，新的AI软件不断涌现。
如此一来问题便产生了，何故网络文学作者们不去选用AI Chat，反而去挑选那需要支付费用的AI写作软件呢，换而言之也就是，AI写作软件相对于AI Chat而言其具备的优势究竟是什么呢？
今天这篇文章，就来谈谈我对这个问题的思考。
我们所讲的AI，也就是大语言模型，它给AI辅助网文创作提供出最核心的技术。网文创作实际上是一个相对颇为复杂的过程，当前仍然存在许多关键的需求未曾被满足，就连在未来相当长的一段时间之内，大模型都不一定能够满足相关需求。而这些，或许便是AI写作软件的机会。
我们逐一来看一看。
数据管理
若要询问当下AI辅助网文创作的主要难题所在，那么（前文以及设定等）信息实现对齐这件事必定是能够排得上名次的，句号
网络文学的情节具备连续性，人物的成长也有着连续性，情节走向结局，不管是一次性将其生成，还是一点一点地去推演，都必须得考虑跟前面文章内容衔接的问题，要确保不会发生偏离 。
因此，诸多作者会极为留意AI上下文窗口问题，上下文窗口意味着AI的记忆能力。很明显，倘若AI有更好的“记性”，那么故事出现偏离的可能性便会越小。
比起短篇来讲还行，长篇的篇幅动不动就有五六百万字，这简直就是一场噩梦。当下任何大模型都不具备这种级别的记忆能力，最大的上下文窗口也仅仅才200k，听说接下来计划扩大到500k，然而对于长篇网文创作而言，依旧远远不够。
然而，扩展大模型上下文窗口，是唯一的解决办法吗？
从我的实践来说，或许并不是。
将前文以及素材直接投喂给AI，这属于最为简单粗暴的信息对齐方式，然而却不一定是最佳的，前文中常常存在大量冗余信息，像是诸多日常互动、吐槽、玩梗、描写之类的，信息密度较低，这般内容对于后文的助力并不显著。
多种解决方案出现了，并非是直接喂前文，结合RAG相关技术，以「」那样的模式，选择性投喂设定文档或指定章节，让AI按指定思路扩展或续写的方式也有，把把控方向之事交予人脑 。
从这里能够看出，关键的问题实际上已然转变成为了，怎样去发掘出最为有价值的信息给予到AI，从而使得所生成的内容不会出现偏离 。
投喂原文是一种手段，人工整理信息是另一种手段，两种方式分属于两个极端，极端之间有着无穷的创新空间，等待AI软件去挖掘，以此来获取准确性、易用性、使用成本（因为token是要计费的）、使用效率之间的平衡。
在这方面，「蛙蛙写作」或许略微走在了前面。
「蛙蛙写作」可以管理正文，「蛙蛙写作」还能提供对各种作品信息的生成与维护，「蛙蛙写作」也能提供对角色的生成与维护，「蛙蛙写作」还能提供对总纲的生成与维护，「蛙蛙写作」也能提供对章纲等内容的生成与维护，这些信息本身与作品紧密相连，在使用「蛙蛙写作」进行生成时，能够明显感觉到生成结果和各种作品数据存在关联性，在简化操作的情况下有着不错的生成效果。
以怎样的方式去管理与作品有关连的各种各样的内容数据，达成数据的提取，完成数据的整理，实现数据的存储，做好数据的关联，做到数据的更新，达成数据的使用，这是值得AI软件去探究的关键重要的问题，并且是未来AI软件的核心竞争力的所在之处。
知识沉淀
除了内容不会偏离，另外一个AI辅助网文创作的难题，那就是生成质量啦。
大家不难发现，从我之前很多文章里，AI生成的内容其实存在不少质量问题，像情节老套缺新意，故事简单缺看点，逻辑断裂，有些问题或许在大模型升级后能有所改善，有些问题却是顽疾。
实际上，网络文学发展至当下这个阶段，已然沉淀下为数众多的知识，我们绝不能够寄希望于那些初涉网文领域的新手，仅仅读了寥寥几篇网文便贸然行事凭借此去创作，就能够写出堪称神作的作品，然而偏偏就是这样一种不切实际的期待被施加在了人工智能身上，仿佛人工智能学习涉猎了数量如此之多的数据之后，其创作文章的水平自然而然地就应当更为出色，可是这样的状况并未出现，人工智能依旧对网络文学缺乏足够深刻精确的理解 。
依我的实践情形而言，实际上存在着诸多网文创作知识，均可被转变为提示词，运用这些提示词之后，AI于构思情节等层面的成效，能够得到极大程度的提升。
问题在于，归纳这些知识，有一定工作量，整理这些知识，也有一定工作量。我试过用AI帮忙做归纳，效果并不理想。我试过用AI帮忙做整理，效果并不理想。很多由知识转化而成的内容非常抽象，很多由技巧转化而成的内容非常抽象，AI对这些由知识转化而成的内容提炼得并不好，AI对这些由技巧转化而成的内容提炼得并不好。
网文套路在持续创新，并非仅局限于既存知识，其创造力始终掌握在人类手中，目前AI尚不拥有引领网文朝着新思路发展，实现创新突破的本领 。
知识跟生成能力之间的关系，犹如人类经验和聪明头脑间的关系，要是想把事情达成高水准，仅有其中一个是不行的，必须得协同进行，所以，网文创作相关知识的沉淀以及复用，是AI写作软件的另外一大机会。
在这方面，「星月写作」UGC提示词的模式是不错的参考。
由网文题材、风格、创作场景构成了多如牛毛的状况，创作热点呈现不断变化态势，想要凭借三五套提示词以一力降十会的方式是不现实的，「星月写作」UGC提示词具备了极强的适应能力，它能够快速完成提示词定制，该定制针对各种场景，十分高效。
将网文创作知识，借由这些提示词沉淀下来，从而有获得无限复用的机会，提示词与大模型相互剥离开来，未来这些知识会持续与经迭代升级的大模型展开协作，进而不断提升生成质量。
技术整合
大模型是AI辅助网文创作的核心技术，却不是唯一的技术。
实际上，在这一代人工智能出现以前，写作软件也就是各类内容编辑器，已然是相当成熟的产品。存在诸多功能看似不那么“先进”，然而却是写作软件必不可少的，像版本管理、全文检索、查找替换等等
随着大模型的出现，新的问题随之产生，需要新技术去解决，像前面提到的RAG相关技术之类的 。
绝不是那种仅仅内置提示词的AI Chat的AI写作软件，而是要依据不一样的写作场景，把所需的技术整合起来，从而更好地满足多样的创作需求，在这个过程当中，必定得结合各种各样的技术，以此提升用户体验。
虽说这是个细分市场，固然专业性很强，然而并非是AI Chat需深入探索的领域，与之相关的需求必然会借助AI写作软件予以满足。或者换一种表述方式，从本质层面来讲，乃是写作软件引入AI技术，推翻了原有的创作体验，但是却从未对一直以来的创作场景需求进行推翻。
小结
以上是我的思考，我觉得，数据管理能力，还有知识沉淀能力，以及技术整合能力，这三大能力，是AI写作软件跟AI Chat做比较时的核心优势，并且这也是AI写作软件朝着成熟方向发展的关键所在。
一些做得不错的产品被列举到其上面，然而，客观地进行阐述的话，当前在市面上存在的AI写作软件全都并非成熟状态，并且文中所提及到的各种各样的问题也依旧没有得到妥善完备解决。
没关联，所有均才刚起始，叫厂商们去卷一卷，总归能经养蛊养出几个蛊王来，拭目以盼吧！
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