问题在于，大多数用于生成故事结局的算法倾向于使用一些泛泛的句子，例如“他们玩得很开心”或“他很伤心”。这些句子或许乏味，但卡内基梅隆大学语言技术研究所教授艾伦·布莱克（Alan Black）表示，它们未必比“UFO来了，把他们全都带走了”这样毫无关联的句子更糟。
布莱克及其同事在意大利佛罗伦萨举办的第二届故事叙述研讨会上发表的一篇论文中，提出了一种生成结局的模型，所生成的结局既与故事相关，又足够多样，从而具有趣味性。
布莱克表示，平衡这些目标的一个技巧，是要求模型在结局中融入一些与故事前文所用关键词相关的词语。同时，在结局中使用一些罕见词汇，希望选出一个并非完全可预测的词，也会对模型给予奖励。
请看这个由机器人生成的故事：“梅根刚进入选美圈，实际上，这是她的第一次参赛。她玩得非常开心，但也相当紧张。结果公布了，她和其他参赛者一起走了出来。”
现有算法生成了以下几种可能的结局：“她很失望，她本不必学习如何获胜，”以及“第二天，她很高兴交到了一位新朋友。”
新算法生成的结局是：“梅根赢得了选美比赛。”
布莱克承认，这些选项都算不上是不朽的文字，但无论是通过自动评分，还是由三位人工评审打分，新模型生成的结局得分都高于旧模型。
研究人员多年来一直致力于对话式智能体的研究，但自动故事生成带来了新的技术挑战。
“在对话中，人类的提问和回应有助于让计算机的回应保持在正确轨道上，”布莱克说。
“然而，当机器人讲述故事时，这意味着它必须在远比对话更长的时间里保持连贯。”
布莱克表示，自动故事生成可能有助于为电子游戏生成子故事，或为概括会议演示内容的故事提供素材。他还表示，其他可能的应用包括：生成修理某物或操作复杂设备的说明，并根据用户的技能或知识水平，或根据用户可用的具体工具或设备进行定制。
