以大模型、AIGC為代表的人工智能浪潮已經(jīng)在悄然改變著我們生活及工作方式，但絕大部分人依然不知道該如何使用。

因此，我們推出了「AI在用」專欄，通過直觀、有趣且簡(jiǎn)潔的人工智能使用案例，來具體介紹AI使用方法，并激發(fā)大家思考。

我們也歡迎讀者投稿親自實(shí)踐的創(chuàng)新型用例。

這年頭，AI 創(chuàng)業(yè)，還得拼腦洞。

最近，一個(gè)名為「文風(fēng)測(cè)試」的 AI 應(yīng)用在小紅書上火了。

用戶只需上傳一段文字，AI 就能檢測(cè)出文風(fēng)像誰。

網(wǎng)友們玩得不亦樂乎，紛紛在小紅書上 po 出圖片。

文風(fēng)有像胡適、魯迅、顧城、史鐵生的，還有像喬治?奧威爾的，就是寫出《一九八四》的那位。

更搞笑的是，不少網(wǎng)友的文風(fēng)被判給大冰、郭敬明。

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讀了三年中文系，測(cè)出文風(fēng)像郭敬明

這個(gè) AI 文風(fēng)測(cè)試就像會(huì)下蠱一樣，讓眾多網(wǎng)友沉迷其中。

小紅書獲贊最多的博主「蟹蟹」被這一工具破了大防。原因是 ——

Ta 的測(cè)試結(jié)果集齊了大冰、郭敬明和張嘉佳這三位青春疼痛文學(xué)作家，這讓 Ta 發(fā)出靈魂一問：「到底是怎么集齊這三個(gè)人的，算法你說句話啊」，還表示「文風(fēng)測(cè)試賠我點(diǎn)精神損失費(fèi)行不」。

Ta 還放出了自己上傳的文字，讓網(wǎng)友評(píng)評(píng)理。

網(wǎng)友們說啥的都有 ——

碎碎念是有的，但是判給大冰，只能說罪不至此。

除了郭敬明信息密度高一些，其他真的感覺蠻像的，尤其是火鍋那段，太郭敬明了。

你們那兒句號(hào)是要收錢嗎？

不加主語 + 被動(dòng)語調(diào)怎么日里日氣的？

怪不得拿不到高分，我以為情感真摯的作文，原來在老師眼里與青春傷痛文學(xué)無異。

更絕的是，有網(wǎng)友把林夕填寫的《某種老朋友》歌詞投喂進(jìn)去，最終測(cè)出來的結(jié)果是 ——

57.68% 像大冰。夕爺風(fēng)評(píng)被害。

還有博主只是輸入了「好好好這么玩是吧」，被判定為 99.99% 像大冰。

一位中文系博主秉持著中文人高貴不可攀的姿態(tài)，對(duì)自己寫的小說進(jìn)行了測(cè)試，當(dāng)?shù)谝谎劭吹礁穹菚r(shí)頓感大事不妙，接著居然和郭敬明的文風(fēng)有 16% 的相似。

沒想到，讀了三年中文系，最后出來變成郭敬明。

并非所有人都是「暢銷書傳教圣體」，博主「黛瓦落晨霜」放了一段發(fā)瘋文學(xué) ——

美女！?。。ㄗ兂稍澈铮〒屵^路人的香蕉）（飛入?yún)擦郑ㄔ谔俾惺巵硎幦ィǜ呗暫鸾校ǜ呗暫鸾校ㄔ谔俾惺巵硎幦ィǜ呗暫鸾校ㄔ谔俾惺巵硎幦ィ?/p>

最后被判定為文風(fēng)像胡適，相似度高達(dá) 87.75%。

還有網(wǎng)友測(cè)出來文風(fēng)像赫爾曼?黑塞，這位作家逼格就高了，1946 年曾獲諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)，代表作是《荒野之狼》《玻璃珠游戲》；也有像福樓拜的，就是那位寫出《包法利夫人》的大文豪；像尼采、拜倫、屠格涅夫、米蘭?昆德拉…… 評(píng)論區(qū)全是求文案的。

網(wǎng)友們的多次試探，終于總結(jié)出其中的套路。

1. 投的文本越短，相似度越高；

2. 華麗詞藻無意義堆砌、矯情的外貌描寫或者日常都市碎碎念的，一概判給郭敬明；

3. 白描類敘述則會(huì)判定為大冰體。

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一手測(cè)評(píng)：有點(diǎn)離譜，也有點(diǎn)道理

截止目前，該文風(fēng)測(cè)試器已收錄 254 位中外作家，包括《哈利?波特》作者 J.K. 羅琳、《厭女》作者上野千鶴子、日本推理小說作家東野圭吾，還有國內(nèi)作家魯迅、老舍、王小波、余華、路遙、遲子建等。

為了讓測(cè)試更為精準(zhǔn)，官方建議輸入多個(gè)句子，至少 200 字，最長(zhǎng)不超過 3000 字；同時(shí)，目前模型只支持簡(jiǎn)體中文，非中文部分需要自行翻譯；詩歌問題自行手動(dòng)添加分句符號(hào)。

官方也承諾，不會(huì)儲(chǔ)存文本，更不會(huì)用于 AI 訓(xùn)練。

我們?nèi)滩蛔∪ピ囋囁?/p>

網(wǎng)址：https://testurtext.site/

小編把之前稿件里的句子輸入進(jìn)去，和郭敬明文風(fēng)相似度達(dá) 31.19%，還像邱妙津或大冰。（算你狠）

小編也把林夕的詞貼進(jìn)去，這次選用了曾獲最佳填詞獎(jiǎng)的《再見二丁目》，最終測(cè)試結(jié)果像簡(jiǎn)媜。

簡(jiǎn)媜是臺(tái)灣女作家，著有《水問》、《只緣身在此山中》、《私房書》、《下午茶》、《女兒紅》等十余種散文集。她的風(fēng)格是醬嬸兒的——

像每一滴酒回不到最初的葡萄，我回不到年少。

性格里橫槊賦詩的草莽氣質(zhì)，總讓我對(duì)最親近的人殺伐征討。

我們只是太忙罷了，忙得與美的事物擦身而過都不知不覺。

想人想的厲害的時(shí)候，也是淡淡的。像餓了許多日的人聞到炊煙，但知道不是自家的。

還別說，林夕的詞真有那么股味道。

我們還上傳了網(wǎng)上流傳的搞笑段子，文風(fēng)檢測(cè)器認(rèn)為像馮唐。

死去的記憶忽然襲來，馮唐的《活著活著就老了》還是小編大學(xué)時(shí)讀的，書中不正經(jīng)的句子確實(shí)不少。

其實(shí)，這款文風(fēng)檢測(cè)器火得也不是沒有道理。

有人為了娛樂，有人則找到自我賞析和互評(píng)的契機(jī)。

小紅書博主「荷南小雨 Regentje」認(rèn)為，文風(fēng)測(cè)試這個(gè)網(wǎng)站最美好的點(diǎn)之一，就是讓做文字創(chuàng)作的人找到了相聚、討論、自我賞析和互評(píng)的契機(jī)。原創(chuàng)或二創(chuàng)的文字終于有一次不需要依賴任何圖畫，而是全憑文字本身實(shí)現(xiàn)了這樣的社群交流。

「用戶們從『到底哪里像』和『為什么會(huì)像』出發(fā)討論到自己的閱讀偏好、寫作主題和習(xí)慣。測(cè)出熟悉甚至喜愛的作家會(huì)有成就感，遇到不熟的作家會(huì)好奇?！?/p>

有網(wǎng)友就是如此，測(cè)了三次都是邱妙津，這勾起了 Ta 極大的好奇心，要去看看這位作家的作品。

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用 ChatGPT 復(fù)刻（附 prompt）

由于玩的人太多，服務(wù)器不堪重負(fù)，能不能進(jìn)到該網(wǎng)站全憑各自運(yùn)氣。

于是，就有網(wǎng)友用 ChatGPT 復(fù)刻了一個(gè)。

小紅書博主「烏明」自己寫了一段 prompt 丟給 ChatGPT——

作為文風(fēng)測(cè)試機(jī)器人，評(píng)價(jià)我的文風(fēng)像哪一位作家。當(dāng)我發(fā)出文章段落后，你需要列出一位且僅列出一位與我文風(fēng)相似的作家的名字，列出該作家與我文風(fēng)相似的一至兩部作品，并用百分比（精確到小數(shù)點(diǎn)后兩位）為我和該作家的相似程度打分。你所選用的作家必須絕對(duì)真實(shí)，不能虛構(gòu)，所選作品同理。請(qǐng)你在回答末尾為我的文章段落進(jìn)行一段簡(jiǎn)單的總結(jié)與評(píng)價(jià)。如果你明白我上面說的話，請(qǐng)你「你好，歡迎進(jìn)行作家文風(fēng)測(cè)試！」開始測(cè)試。

理論上，這段 prompt 也適用于其他大模型。

小編去嘗試了一下。上傳一段之前寫的稿件段落，GPT-4o 的診斷是和吳曉波相似度達(dá) 90.85%，身價(jià)瞬間被抬高。

小編用同樣的文字去調(diào)教了一下國產(chǎn)大模型。

Kimi 說這段文字像韓寒。

智譜清言稱文風(fēng)像《喬布斯傳》作者沃爾特?艾薩克森。

還是這些 AI 大模型們夠意思，變著法夸人，各位大佬們，小編這屬實(shí)是高攀了，高攀了……