GPT等平台AI生成交互过程中，一旦上文生成内容出现偏差，容易对下文内容产生负面影响。

协码啦·AI 集成GPT4能力，加入「人工干预的上文修正」，允许用户修改AI已生成的内容（如长文中的第一段），并以此为基石让GPT生成下文，则可以及时修正AI上文中的偏差，生成更“理想”的下文。

长文生成困境

01. AI前文偏差，后文难以修正

GPT提供了丰富的文本生成能力，但AIGC文档难免会与使用者的预期文字有所差异，而在长文环境中（如：书写小说、长篇报道、较长的讲话稿等），一旦前序段落GPT生成有误，后续GPT会按照上文中的内容，继续沿错误的路径生成文字。

02. 纯文字易视觉疲劳

纯文字长文，可通过插入一定的图片，实现更好的阅读和视觉效果，但Midjourney、NIjiJourney等工具对于纯中文使用者上手较难，且需要积累一定的关键词经验。

解决方案

01. 修改AI生成上文，以此为基础生成下文

通过及时修改AI生成的上文，引导AI模型生成的下文走向，在AI生成一定长度的文字后，及时对已生成文字进行优化，调整不合理的段落内容，补充关键信息，使得AI在生成后续段落文字时沿着更加“合理”的方向进行。「协码啦·AI」目前已支持该功能，同时可以对有私有化模型、Fine-tuning或Langchain本地知识库构建有需要的用户进行定制化支持。

02. 多款图像生成、融合模型支持

通过Midjourney、NIjijourney、DallE等模型生成精美的图片并插入文字中，实现更好的感官效果。「协码啦·AI」支持上述三个模型的生成，支持文字描述生成图像、图片优化、图片融合等功能。平均可以在1分钟内通过Midjourney等模型在「协码啦·AI」网页或客户端直接生成精美、逼真的图片或点击图片左下角按钮进行单图美化。

协码啦·AI方案

01. AI修正

双击文本或点击编辑，进行AI二次编辑，编辑后点「继续」让AI生成修正后的下文。

02. 多图片AI模型

Midjourney、NIjiJourney、DallE，文字生图 & 图片优化 & 图片融合

03. Word & PDF导出

协码啦AI协同文档支持多人实时协同编辑，支持Word、PDF格式导出

Tips

01. 与其一次性生成大量内容，不如分段生成，如：“写一篇以宋末元初为背景的武侠小说，先写第一段”，随后对AI生成结果进行修改后生成后续段落

02. 提示文字应尽量详细，如生成图片时：“一群现代亚洲青年学者在AI学术报告，在阶梯会议室中，光线明亮，窗外高楼依稀可见”要好于“学会年庆活动”

案例演示

下面我们用「协码啦·AI」，生成一篇AI为主题的文章：

「当网络充斥着AI文本，下一代GPT将受到哪些影响」

首先，我们列出文章的主要问题，让AI进行简要分析，列出关键点（即后文框架），我们需要对AI列出的关键点进行审阅，如果有所偏差，需要进行修改。

这里我们简单修改第一个论点，补充文字：“随着时间推移，AI将逐步忘记真实的人类基础数据。”，并让AI针对第一个论点展开分析：

可以看到，AI在展开分析中的第三点，GPT对我们补充的内容进行了分析。我们可以按照这种方式，针对文本中的逐个观点展开分析。

同时，我们可以插入更多的图片，以丰富文章内容。(Prompt: 一个成年人与AI数据系统对视，画面中二进制数据流自画面顶部流下)。

随后，我们选用一张较为满意的图（左下角图片），在「协码啦·AI」平台(http://ai.xiemala.com)中点击图片左下角「美化图片」，对图片进行放大和细节完善。

最后，我们重复上面的步骤，最终便可以生成一篇精美的图文，这边摘取文字部分如下：

===↓协码啦·AI生成↓===

在人工智能技术的不断进步和发展下，自然语言生成技术也已经开始受到越来越多的重视。其中，基于人工智能技术的文本生成模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）已经成为该领域的重要代表之一。而在GPT模型的基础上，AIGC（AI Generated content）技术也逐渐开始流行。现在，在AIGC技术不断壮大的背景下，人们开始期待下一代GPT模型的到来，并对其将带来怎样的提升和改变充满了憧憬。

但是，未来的GPT模型还存在以下包括：训练数据质量把控、文本真实性难点：

模型不会“忘记”

由于网络上大量存在AI生成的文本，这可能导致下一代GPT技术在训练过程中使用到含有这些生成文本的数据集。这可能会影响模型的训练质量和生成文本的可靠性，因为AI生成的文本可能存在一些逻辑不通、信息不准确或极端倾向的问题。随着时间推移，AI将逐步忘记真实的人类基础数据。

噪声数据影响：AI生成的文本大量存在于网络上，具有不确定性和多样性。这可能导致GPT技术在训练过程中接触到大量噪声数据。噪声数据会降低模型的训练效果，造成生成文本的质量下降或泛化能力减弱，进而导致模型在面对未知文本时难以做出准确的预测或生成。

模型过拟合：在训练GPT技术时，AI生成的文本可能会导致模型的过拟合。由于AI生成的文本可能存在逻辑错误、信息错误和格式不一致等问题，模型可能会过度适应这些错误的数据特征。此时，模型在生成新文本时可能会继承这些错误，导致生成文本的质量受到影响。

语言多样性降低：随着AI生成的文本在网络上越发普及，原本由人类创作的多样性丰富的文本可能会逐渐被AI所替代。这会使GPT技术训练时接触到的文本变得越来越单一，进而使模型生成的文本缺乏创意和新意。这种现象可能会阻碍下一代GPT技术在生成质量和多样性方面的进步。

内容的真实性和可靠性：由于AI生成的文本可能存在信息不准确、来源不可靠等问题，下一代GPT技术在训练过程中使用这些数据可能会导致模型生成的文本信息失真。在生成有关敏感话题或专业知识的文本时，这可能导致误导性信息，给用户带来负面影响。

文本风格和习惯的传播：AI生成的文本往往具有一些显著的特点，如遣词造句的特定模式、重复性表达等。下一代GPT技术训练时可能学习到这些特点，导致生成文本存在类似的风格和习惯。这种情况下，GPT技术可能很难形成自己独特的文本风格，生成的文本也可能缺乏人类作家的个性魅力。

加大数据筛选和预处理的工作量：为了解决训练数据中AI生成文本带来的噪声和质量问题，研究者和开发者需要加大在数据筛选和预处理方面的工作量。他们需要对数据进行严格的筛选，清理掉不可靠的、虚假的或来源不明的文本，以保证训练数据的质量。此外，还需要对训练数据进行进一步的预处理工作，如文本去重、分词、标注和归一化等，以提高数据的纯度和可用性。

虚假信息被反复“学习”

随着AI生成文本在网络上的激增，虚假信息也与日俱增。而下一代GPT如果基于虚假信息进行训练，则可能会是的虚假信息愈发增多。

随着AI生成文本的激增，网络中的虚假信息也在不断增多。这确实给下一代GPT技术带来了一定的挑战。如果模型基于含有大量虚假信息的数据集进行训练，生成的文本可能会进一步加剧虚假信息的传播。为了解决这个问题，我们可以从以下几个方面进行改进：

选取高质量的训练数据：在训练过程中，选择高质量、可靠的训练数据至关重要。可以从可靠的信息来源筛选数据，如官方文件、教育资源、知名新闻网站等，以降低训练数据中虚假信息的比例。

数据预处理与筛选：在训练数据的准备过程中，开发者需要对数据进行预处理和筛选，识别并剔除包含虚假信息的文本。可以通过使用文本分类、命名实体识别等自然语言处理方法检测并清理虚假的、来源不明或不可靠的信息。

设计鲁棒性强的模型：为了使下一代GPT具有更好的抵抗虚假信息的能力，可以在设计模型时注重鲁棒性。这意味着模型应在面对噪声数据或虚假信息时保持较好的泛化能力。通过改进模型架构、损失函数和正则化策略，可以提高模型在面对虚假信息时的稳定性和准确性。

引入真实性评分：在模型生成文本的过程中，可以引入针对文本真实性的评分机制，对生成的内容进行真实性评估。对于评分较低的内容，可以进行二次审核或优化，确保所生成文本的真实性得到保障。

遵守道德和法律规定：在开发和应用下一代GPT技术时，需要关注其潜在的社会影响，确保其遵守法律法规和道德规范，防止虚假信息的生成和传播。

加强用户教育：除了从技术层面解决虚假信息问题外，还需要加强对用户的网络素养教育，提高用户对虚假信息的识别能力和防范意识。这将有助于减轻虚假信息对社会的负面影响。

综上所述，应对下一代GPT技术在面对虚假信息时的挑战，需要从数据筛选、模型设计、真实性评分等多个方面进行改进和优化。同时，合规遵律以及用户教育也是确保生成文本真实性的重要手段。通过这些措施，我们可以在一定程度上减轻虚假信息对下一代GPT技术的影响，提高生成文本的真实性和可靠性。

===↑协码啦·AI生成↑===

通过人工干预的AI上文修正，可以更好的让AI及时调整下文生成策略，让AI更“懂”使用者，从而进一步提升使用效率。

文中所使用AI平台：协码啦·AI

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