هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار از اینترنت مطالب را جمع‌آوری کند، اما نمی‌تواند به طور مستقیم متن‌ها را تولید کند. به طور کلی، هوش مصنوعی به دو صورت Supervised و Unsupervised Learning می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و شبکه‌های عصبی، به داده‌ها دسترسی پیدا کند و آن‌ها را پردازش کند.

در روش Supervised Learning، هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های قبلی که به آن‌ها دسترسی دارد، قادر به پیش‌بینی و تولید داده جدید است. به عنوان مثال، با دادن به هوش مصنوعی تصاویر از گربه و سگ، آن را می‌توان آموزش داد تا بتواند تصاویر دیگری از گربه یا سگ را تشخیص دهد.

در روش Unsupervised Learning، هوش مصنوعی بدون نیاز به داده‌های قبلی، می‌تواند از داده‌های جدید دسترسی پیدا کند و الگوهایی را در آن‌ها شناسایی کند. به عنوان مثال، با دادن به هوش مصنوعی تصاویر از گربه و سگ، آن را می‌توان آموزش داد تا بتواند این دو گروه را از یکدیگر تفکیک کند.

به هر حال، هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور مستقیم متن‌های جدید را تولید کند. برای تولید متن، ابتدا باید به هوش مصنوعی داده‌هایی از متون قبلی داده شود و سپس هوش مصنوعی با استفاده از روش‌هایی مانند Natural Language Processing (NLP) و Deep Learning می‌تواند متن‌های جدید تولید کند. اما این متن‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، ممکن است دقت و کیفیت متفاوتی با متن‌هایی که توسط انسان نوشته شده‌اند، داشته باشد.