罗伯特·魏斯格雷伯，AX Semantics 的首席技术官和董事总经理 – 采访系列

罗伯特·魏斯格雷伯是AX Semantics的董事总经理和首席技术官，他负责产品开发和工程。罗伯特是敏捷软件开发和自然语言生成（NLG）技术等主题的热门演讲者和作者，也是福布斯技术委员会的成员。他曾任aexea的首席产品官，并在约翰内斯·古腾堡大学学习化学，曾在康奈尔大学进行研究。

是什么最初吸引你进入自然语言生成（NLG）的领域？

写作和传统的执行方式，已经有200年没有看到显著的创新了，自从打字机的发明和20世纪60年代末的文字处理器。有三件事吸引我进入NLG领域。首先，我看到人们面临的挑战和困难，他们不得不创造大量的内容和文本。例如，在电子商务中，有些人不得不每月写成百上千的类似但又独特的T恤和服装描述，因为新产品不断推出。需要这么多人来做这件事是天文数字，耗时、耗费和难以扩展。我知道利用AI来自动化内容生成（而不是尝试手动生产内容）将会是许多需要定期创建大量内容的行业的游戏规则改变者——不仅仅是在英语中，还有许多其他语言。

第二，我看到其他人带来的“低科技”解决方案——例如旋转工具或带有“企业UX”的不良NLG工具——这更加坚定了我对NLG的吸引力。

最后，我想从事一些不是下一个在线商店或“Uber for X”的事情，而是能够解决真正的技术难题，同时为现实世界的挑战提供解决方案。完美的NLG解决方案，可以重新定义内容生成的数字时代，可以减少“噪音”给所有人类，因为它允许超级精确的沟通。

您可以讨论AX Semantics提供的一些NLG解决方案吗？

AX Semantics是一款100%基于SaaS的NLG解决方案，具有易于使用的UI（用户界面）。客户通过配置他们的业务应用程序与我们的NLG工具来构建自己的内容生成机器，该工具可以在几分钟内自动化110种语言的内容，包括跨数据生成，如从英语数据生成中文文本。因此，公司可以将数据和信息转化为快速、可扩展的独特内容，无论业务和文化的持续变化如何。

有很多NLG技术的用例。不同行业使用它来解决他们行业独特的内容挑战：

• 电子商务： 大多数客户使用我们的NLG软件来生成大量独特的产品描述（对于SEO至关重要）、类别内容或个性化电子邮件，如购物车放弃恢复电子邮件。
• 品牌/客户沟通，包括社交媒体： 品牌和内容机构使用NLG来保持稳定的新鲜博客内容流，或创建和填充多个社交媒体渠道上的独特社交内容——并且可以以110种语言进行。
• 媒体或“机器人新闻”： 出版商使用我们的NLG软件进行选举报道或基于数据的新闻报道，如污染水平监测、股票表收益、体育比分和犯罪记录——从而让记者能够从事更具创意、更吸引人的新闻报道或深入调查报道。在很多方面，内容生成软件正在帮助复兴本地新闻报道，特别是对于资金紧张的小型报纸。新闻业自2000年以来一直面临困境，因为报纸裁员或关闭。NLG实际上是新闻业复兴的意外盟友。
• 金融服务/银行： 金融分析师、经纪人和高管面临着快速更新内容的需求，这些内容由州和联邦法律法规要求，如投资计划、风险评估和财务报表的详细信息——所有这些都必须定期更新。我们的NLG解决方案解决了财务报告、监管报表、执行摘要和其他书面沟通的痛点——所有这些通常需要从不同来源收集和分析大量财务数据，并将其转化为针对广泛受众和语言的定制文本。银行和金融员工可以轻松地将数据山转化为实时可执行的书面叙述，创建报告、条款和贷款描述、草拟监管报表和投资文件——所有这些都可以用110多种语言进行，并且只需要最少的培训——从而为更高价值的活动和职责释放带宽。
• 制药： 制药公司使用我们的HIPAA合规NLG软件来生成监管临床研究报告（CSRs），比手动编写快40%，通过自动化30%的编写。这种解决方案至关重要，因为将药物推向市场的最具挑战性的阶段是人类药物试验，或第三阶段，在此期间，临床医生必须编写一份描述药物影响和试验结果的CSR。通常，来自人类药物试验的数据被收集，医疗写作团队手动编译报告，但这种过时、繁琐、耗时的过程可能会延迟救命药物的上市，并使制药公司损失数百万美元。同时，也存在容量挑战。编写CSR报告通常需要几个月才能完成，这限制了医疗写作团队每年可以生产的CSR数量。

可以讨论一下为NLG生成的内容草拟“个性”吗？

使用像我们的NLG管道方法（与基于语料库的文本到文本方法如GPT-2/3不同）的“数据到文本”解决方案时，作家是创作过程中的一个重要和关键部分。作家在数据和文本之间配置了很多含义层，并为文本的所有方面添加了“微模板”，从而使机器能够选择和组合所有方面，采用“词袋”方法。

可以讨论一下混合内容生成是什么以及员工如何利用它吗？

混合内容生成是人类和机器共同工作。每个参与者专注于他们最擅长的方面。人类优先考虑创造性部分、写作风格和特定内容选择，包括策划和定义。机器负责生产、语法正确性构建和内容扩展。混合内容源于人机合作，满足对新鲜、充满活力的内容的迫切需求。我们的软件生成的内容几乎与人类作家无法区分。员工可以使用内容生成来创建新的内容，可以在任何时候更改和更新。使用内容生成软件使他们能够不仅满足，而且超出他们的工作要求和期望。

内容可以即时创建，那么内容质量将如何量化？

最终，它将根据结果来衡量和量化。早期，我们讨论了衡量一些主观的质量方面，如“我喜欢这个短语或那个”，等等，但现在可以客观地衡量，因为大规模的A/B测试已经成为可能。例如，我们的一位客户在决定是否使用正式或非正式语言（一些非英语语言有这样的编码）时遇到了困难，并能够测试以确定哪一个更好。

可以分享您对内容如何变得去中心化的看法吗？

没有一个来源或市场对内容生成或扩展内容具有垄断权。这是NLG技术和软件的力量——它为大型和小型公司提供了平等的机会和平等的机会。通过访问来自世界各地的有效数据源以及NLG和出版技术，各大小企业都可以构建扩展内容，并根据自己的需求进行调整，同时使用NLG技术来保持其持续更新。例如，客户服务部门可以生产自己的产品描述，重点关注服务特定内容，或者在线营销人员可以根据销售导向调整内容——所有这些都不需要额外的维护或成本。

将会有一些什么新的“解锁”的商业机会来自这种类型的内容生成？

首先，我们将看到全新的超个性化内容类型，其中大量数据源被组合以生成针对特定个人的内容，例如考虑到某人旅行行程的天气报告或具有个性化基金报告的金融服务。其次，随着公司越来越多地接受数字时代，他们将能够利用自动化内容生成来创建更强大的在线业务形象。

可以讨论NLG的一些潜在社会好处吗？

消费者被多个渠道的持续通信流淹没——短信、电子邮件、无数广告和促销——他们需要滚动浏览和阅读以找到他们需要的信息。NLG允许进行个性化、精确和降噪的沟通。想象一下，只接收到根据您的个人信息量身定制并适应您的需求的新闻通讯或报告。NLG提供了一种更好、更周到的方式来以重要的方式接触客户。

目前有哪些企业正在使用AX Semantics？

大约三年前，在验证我们的解决方案与选定的客户之后，我们开始将我们的NLG解决方案推向大众市场。我们有数百个客户尝试了我们的软件，并使用AX Semantics构建了他们的个性化解决方案。然后，我们完善了必要的学习材料和入职流程。最初的小客户现在已经扩大了他们的内容需求，包括德勤、阿迪达斯、雀巢、奥托和拜尔斯多夫等公司。

您是否还有其他关于AX Semantics的信息想要分享？

我们为AX Semantics被Gartner评为世界顶级五家自然语言生成平台提供商之一以及被Forrester评为NLG市场的顶级新兴公司而感到自豪。

最后，除了我们自己的客户群和销售外，我们正在寻找想要在我们的技术基础上构建自己的垂直用例的公司，我们正在积极支持这些公司的培训等。因此，如果您正在构建一个新产品或公司，并希望使用内容生成，我们很乐意与您交谈。

感谢这次精彩的采访和关于NLG的详细答案，希望读者可以通过访问AX Semantics的网站来了解更多信息，