南都讯 记者陈志芳 近日，全国大学生同上一堂疫情防控大课。除了由于人数过多，导致直播平台崩了的微博热搜外，如何写这一堂防疫大课的观后感也引发网民讨论。

不少网民表示，观后感是“建议加强平台建设”，也有人互相交流观后感模版，提供无水印版本，认为“拼拼凑凑再加点自己的话”就好了。

为此，一名技术网友Wolf推出了“防疫大课堂观后感生成器”，能自动生成不同内容的观后感。截至3月10日19点，超过35万名网友生成了观后感，使用超过120万次。

AI前哨站实测发现，用户只需点击首页的“再给我整一篇”按钮，即会出现不同内容的观后感。在AI前哨站测试的十次自动生成中，文字内容不同，且附有不同的直播照片。对此，有不少网友认为，“甚至感觉我自己写也就这水平”。

为何大部分学生选择上网寻找观后感模版，还促使了观后感生成器的诞生？对此，就读于北京某高校的研二学生小邓告诉AI前哨站，她认为类似这种课程未必讲得不好，但让自己花时间观看此类课程和写观后感不如去“干点实事”。而且就算交上去也不知道有谁看，大多数老师也不会认真看，这有些“形式主义”。

在微博一片“求一份观后感”的声音中，也有学生被防疫课的内容感动了。安徽某高校的学生小周就是其中一例。她告诉AI前哨站，观看防疫课有助于让学生学习敢于承担、奉献的精神。不过，她也认为强制要求写观后感并无意义，写的目的应该是为了让学生认真上课，但实际上无法达到这一效果。

在该生成器诞生之前，还有另一名技术网友KF meng推出过“狗屁不通文章生成器”。用户只需输入主题，即可生成相应的长文章。Ke meng接受媒体采访时形容这样生成的文章是内容混乱、毫无逻辑。这一生成器的诞生是为了帮助一名大学生撰写长达六千字的退出社团申请书。

上述的文本生成器是运用了何种原理？一名自然语言算法技术人员告诉AI前哨站，这种生成器一般都是通过语言模型来形成文本的，包括深度语言模型和概率模型。开发者采集、分析网络上的语料和文章数据后，通过语言模型，就能将与主题、内容相关的句子拼凑在一起，再加以篇章结构等条件的限制，即可生成一篇看似正常的文章。相对而言，防疫观后感是固定的三段式文章，也有固定主题和网络上充分的语料信息，因此呈现的文本效果较好。