强人工智能文学“创作”的意义生产

 

摘要：强人工智能的文学“创作”在一定程度上具备了颠覆人类文学写作的潜能。这种文学“创作”的意义生产主要通过两种途径来实现：一是通过对数据库的个性化处理和人类自然语言能力的获得，以及多模态信息处理能力的跃升，强人工智能具备了“创作”文学作品的能力，使作品获得了一定的“原创”属性；二是通过对文学语言的模仿、文学原型的捕捉以及与读者阐释的互动，强化生成作品的情感“表现”手段，赋予文学作品一定的情感。当然，强人工智能“创作”的文学作品与人类文学作品有着本质差别：前者是后者的镜像模仿，展现了技术文明的最新成果；后者是前者的参考模板，也为前者提供了可供学习的数据材料。

 

关键词：数字化模仿  情感赋能  文学“创作” 意义生产

 

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）的出现扩大了人工智能对社会文化的影响，也在很大程度上满足了大众对于真正意义上的“人工智能”的期望。以美国人工智能研究实验室OpenAI发布的产品ChatGPT为代表，采用了“基于自注意力机制的神经网络架构”的新一代强人工智能通过在万亿级别巨型语料库中的不断反馈训练，以及对人类思维和表达习惯的深度学习，已经具备了极为强大的信息处理和语言输出能力，不仅可以解决跨越多学科领域的高难度创新性任务，也逐渐在人类引以为傲的文艺创作领域发挥着不可忽视的作用。就目前ChatGPT所实现的文学内容生成情况来看，强人工智能“通过人与机器动态互补的协调配合，有助于打破两者的二元对立，共同创造物质与精神价值”。正因如此，强人工智能可以被认为已经开始参与到文学“创作”这类具有人类创新价值的工作中，因此也有可能随之实现原本人类独有的文学意义生产。

 

与之前“小冰”“九歌”等专攻某一文学类型的写作机器人相比，以ChatGPT为代表的强人工智能凭借史无前例的强大计算能力、特殊训练方法和海量数据库，已经掌握了各类文学类型的写作惯例、表达技巧和情感倾向。其生成的诗歌、小说、散文等文学作品，不仅内容结构完整、逻辑表达清晰、作品风格突出，而且在情感丰满程度上也令读者难以分辨其作者是真人还是人工智能。这种对人类精神活动的“超模拟”，在学术界引发了对作者主体“内爆”、作品版权争议、人机关系重置等一系列问题的激烈讨论。但需要指出的是，强人工智能生成的文学作品虽能无限接近人类文学作品，但其意义生产又与人类创作有本质区别。总体来看，强人工智能文学“创作”的意义生产主要通过以下两种途径来实现：一是通过对数据库的个性化处理和人类自然语言能力的获得，以及多模态信息处理能力的跃升，强人工智能具备了“创作”文学作品的能力，使作品获得了一定的“原创”属性；二是通过对文学语言的模仿、文学原型的捕捉以及与读者阐释的互动，强化生成作品的情感“表现”手段，赋予文学作品一定的情感。在上述两种途径的共同作用下，强人工智能“输出内容在逻辑、情感上向人类智识充分靠近，从而获得与人类的对齐与共情”，其参与创作的文学作品因此具备了可以被阐释和感受的意义，也反过来影响到真人创作的诸多方面。

 

01

趋近真正的文学“创作”

 

随着ChatGPT不断更新版本，关于强人工智能是否拥有“作者”主体地位，其生成的文学作品是否拥有著作权的争议持续不断。争论的核心原因在于，计算机算力与算法的提升使强人工智能的“创作”已能避免通常意义上的“抄袭”，即所谓的完全或部分机械复制，使作品具有了一定的“原创”属性，挑战了文学独属于人类的传统认知。事实上，这些争论也恰好印证了强人工智能在预训练语言模型、有监督微调、基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）等一系列核心技术的支持下在某种意义上已经具备了“创作”文学作品的基本能力。因此，它“创作”的文学作品才能被纳入文学研究范畴中。

 

首先，在对“创作”材料的选择和使用上，强人工智能并不是对数据库的直接调取和机械复制，而是利用自己作为生成型大语言模型（Large Language Models）的理解能力对数据材料进行转化与整合，并通过与用户对话来不断修正文学创作和材料选择的方向。

 

正如人类获得文学创作能力需经过不断学习和训练一样，新一代强人工智能的预训练实质上也是通过深度学习实现自我优化的过程，这是其相较于之前的人工智能实现技术飞跃的关键所在。以ChatGPT为代表的强人工智能利用自回归方式进行单字接龙，要训练的并非人工智能的记忆力，而是帮助它学会如何回答问题及如何生成答案。这意味着强人工智能并非机械地接受人类为其提供的所有数据，而是学习回答问题的通用规律。这种信息归纳与整合能力在文学创作中体现为对已有信息的选择与重组。

 

预训练阶段对数据库信息的过滤与筛选可以大大提高人工智能模型生成内容的准确率，使其能够生成符合人类常识、认知、情感与价值观的文本，降低人工智能“一本正经地胡说八道”的概率。人工智能学家赫克托·莱韦斯克（Hector J. Levesque）曾以“鳄鱼能跑障碍赛吗？”为例测试聊天机器人的智能化水平。针对这种完全超出人类常识，且无法在网络上搜索到直接答案的问题，ChatGPT并没有通过廉价的语言技巧来逃避或欺骗提问者，而是直接给出了“鳄鱼并不适合跑障碍赛”的答复，后又通过分析鳄鱼身体结构与水陆运动能力，从而得出结论“鳄鱼跑障碍赛是不切实际的”。ChatGPT通过符合人类思考逻辑的回答，证明了其强大的信息归纳与整合能力。这也是其能够进行文学“创作”的基础。

 

在此基础上，强人工智能还要借助与用户的对话交流不断调整自己选取文学“创作”所需材料的方向和内容。特别是面对互联网数据库中“知识由媒体、机构、用户、平台等共创而生”“知识的上传和储存都充满不确定性”的“或然率资料库”，以ChatGPT为代表的强人工智能需要人类用户作为提问者向其输入指令，以便有针对性地生成连贯、多样化的文本。随着用户的提问和要求越来越精准，强人工智能输出的内容也将更加符合用户要求。从这一点来看，从人机辅助到人机协同的转变使强人工智能从内容搬运者转变为内容合作者，所“创作”的文学作品也自然带有用户和人工智能的双重痕迹。更进一步来看，强人工智能还可以根据算法的实际逻辑及过去的内容生成“经验”对用户要求进行差异化解读，并“基于自己掌握的数据素材进行内容呈现”，这也导致强人工智能生成的文学作品在一般情况下并不像真人创作那样带有一以贯之的思维连贯性和前后逻辑性，因此也就不具备真人作者那样个性鲜明的创作习惯。换言之，随机生成将成为强人工智能文学“创作”的主要方式。

 

其次，在语言表达上，强人工智能具备了打破自然语言与机器语言隔阂的能力，并能结合“思维链”技术进行深度“创作”，由此“创作”的文学作品自然也就能够被阅读和阐释。

 

“大数据+大算力+大算法=智能模型”。新一代强人工智能打破了计算机编程语言与人类自然语言的隔阂，消除了机器语言的生硬感与弱智感，具备了生成人类自然语言的能力。这是以ChatGPT为代表的新一代强人工智能相较于过去最大的进步之一。在生成式人工智能的具体应用中，用户输入指令之后，该模型会将输入的指令信息进行编码，将编码信息嵌入“词向量”空间，并通过多头注意机制从中调取概率最大的词作为输出对象，以预测下一步的人类语言表达习惯。这不仅意味着人类与机器的沟通成为可能，还使处于科技尖端的人工智能在自然语言技术的支持下可以进入日常生活中为用户服务。而在文学创作领域，自然语言技术也使强人工智能“创作”的作品真正具备了文学风格。

 

当然，对于长期阅读人类作品的读者来说，强人工智能仅仅具备自然语言的生成能力远不够生成足以打动他们的作品，还需要借助“思维链”技术，即“把一个复杂问题分解为多步推理的简单问题，让模型能够明白并学习人类到底是怎么一步一步推导到这个答案的”，来促使强人工智能文学“创作”的技术更具深度且更加精湛。如今互联网上已经出现了大量关于如何利用ChatGPT写出高质量小说的指令攻略。这些攻略均不提倡一次性生成，而是主张对人工智能进行分阶段式的指令性引导。例如，先把人类文学创作的完整思路“投喂”给人工智能，让它先进行自我学习和总结，然后再由用户提供提示词生成故事大纲，最后根据大纲进行逐段扩写。由此，强人工智能可以学习到更多人类文学创作中常用的手法，如“吸收了传统文学隐喻体系中的意象化风格，大胆发掘文学世界的另类表现，‘非人’思维的属性可以更加不受现实边界的束缚，自由舒展想象力”。基于此，强人工智能的文学“创作”将在语言流畅度、叙事逻辑性和想象丰满度方面获得极大飞跃，加之互联网数据库中海量的内容资源，其生成的文学作品将带给读者极大的期待，也给予这一文学类型的意义生产以足够的动力。

 

最后，随着多模态学习技术的进步，强人工智能模型的理解能力已经开始冲破文本与图像的限制，通过强化自己在语义理解、信息归纳和核查方面的综合能力，实现不同符号之间的跨媒介转换，进一步激发创作潜能。

 

ChatGPT在语义理解、信息归纳和核查方面均实现了重大突破，可以在互联网支持下充分施展自己的文学“创作”能力。仍在不断迭代升级的强人工智能在成为多模态大模型之后，已经可以完成多种信息类型的媒介转换，因此“更加符合人类的多渠道感认知方式，能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务”。随着模型体量的不断扩大，强人工智能不仅具备了理解文本、图像、视频等多个模态信息内容的能力，还能实现它们之间的相互转换。换言之，从文字转换为图像或从图像转换为视频，都已不再是幻想。而应用在文学“创作”上，强人工智能已经不再仅仅基于文字信息，也具备了跨媒介学习与理解能力。无论是图片还是视频，强人工智能在“阅读”之后都能自行提炼总结出内在含义，因此其能调动的数据和资源将更加多元。

 

2023年7月，上海人工智能实验室发布的“书生多模态大模型”在全球80多种多模态和视觉测评任务中性能领先，超过谷歌、微软、OpenAI等研发的同类模型。该模型在“欣赏”了张大千的《湖山清夏图》后，生成的七言绝句不仅格式工整、意境相合，还对古代诗人韦庄的名句“春水碧于天，画船听雨眠”有所借鉴，体现出一定的文化积累。同年11月，文字生成AI工具Runway已经可以根据用户提供的简单文字描述直接生成准4k级的逼真影像。这也就意味着用户可以灵活利用多样化的跨媒介指令，以进一步激发人工智能的创作广度和表达宽度，实现文学“创作”的“大众化”。甚至从乐观角度来看，在强人工智能的帮助下，单个用户极有可能完成将文学文本转换为电影作品等任务。对于强人工智能文学“创作”而言，语言符号的跨媒介转换将使文学作品的意义变得更加宽泛——无论是使更多原本与文学无关的信息变得更有文学趣味，还是使文学涉及的领域更加多元和广博。这都将在很大程度上影响未来文学意义的生产和读者审美的转向。

 

02

数字化模仿赋予作品情感

 

如前所述，借助基于算法的深度学习、自然语言生成能力的获得，以及信息的跨媒介转换，以ChatGPT为代表的新一代强人工智能已经具备了文学作品意义生产的技术基础。特别是在互联网的支持下，强人工智能运用的数据材料及能用作训练的文学作品正在飞速扩展。这强化了人工智能文学“创作”的基本技能。进一步来看，如果说跨越了机器语言与自然语言隔阂的强人工智能可以创造出类文学语言并言之有物的话，那么能否为其文学作品注入情感，并由此引发受众“在每一种逻辑和每一非怀疑论的知识原则里必须作为前提被肯定着的”审美共通感，才是这一类文学作品最终能否产生文学意义的另一重要影响因素。

 

通过对强人工智能“创作”的文学作品进行解读可发现，模仿符合人类语言习惯的词汇和语句、借鉴能够调动读者情感的故事原型、实现与读者的积极互动，是强人工智能利用数字化手段在自己“创作”的文学作品中“表现”人类情感的主要手段。也正因强人工智能的模仿越来越逼真，它们“创作”的文学作品才能引发读者的共情与关注。从本质上来看，强人工智能通过学习“人类自然语言中可以被符号化、形式化、结构化的部分”而获得了模仿文学作品情感表达的能力，因此它“创作”的文学作品并不只是对各种数据资料的拼贴与组合。恰恰相反，情感表达能力的获得让强人工智能文学作品具备了能够直击读者心灵的力量，从而有资格进入文学研究领域，得到解读和阐释。

 

首先，以ChatGPT为代表的强人工智能通过对文学语言的模仿，学习到人类文学作品中词汇和语句的构造与使用方式。这是强人工智能文学“创作”顺利实现情感表达的第一步，也是读者能理解这类作品文学意义的重要原因。

 

文学语言有区别于日常生活语言的独特惯例与逻辑。强人工智能对文学语言的模仿主要体现在文学创作惯例和表达习惯两个方面。中外经典文本生产都有一定的惯例系统，并在文学活动中起着至关重要的作用。这些由古往今来的文学作品、创作观念、写作方法等多方面形成的文学传统、规则制度，甚至是文化习俗，尽管会在一定程度上制约文学创作者的创作活动，尤其是可能影响到文学体例和内容的创新，但也在很大程度上给予了创作者和读者共同的审美基础。因此，强人工智能进行的文学“创作”必然要学习数千年来文学传统中形成的创作惯例，只有这样其“创作”的文学作品才能被读者理解并与其达成情感共鸣，进而实现一般意义上的阅读效果。具体而言，强人工智能既需要学习作家对作品主题、人物塑造与情节模式的选择，以适应读者的文化心理；又需要学习作家的创作意图与叙事习惯，以契合读者的阅读趣味；还要达到一定的“写作”水平，以满足读者的阅读快感。除了对文学创作惯例的模仿，强人工智能还需要模仿人类作者在文学语言组织方面的表达习惯，并形成具有个性化的“创作”方式，从而让自己顺利成为人类文学体系中的一员。正如艾略特所说：“只有和体系发生了关系，文学艺术的单个作品，艺术家个人的作品，才有了它们的意义。”具体到文学创作中，这些表达习惯主要包括各类文学语言的固定搭配及某些词语的特定内涵等。这些约定俗成的创作惯例与表达习惯，不仅是作家表达情感与情绪的渠道，也是读者接受、理解、认可文学作品的基础。

 

总体而言，成熟完善的文学创作惯例与表达习惯不仅会迅速调动读者对某一类文学作品的阅读经验，还会调动读者阅读此类文学作品时产生的特定情感。经过了万亿级别数据训练的ChatGPT-4有能力通过统计学等方式对语料背后的创作惯例与表达习惯进行凝练和提取，从而掌握各类文学作品的主题表达、人物塑造、情节模式、叙事习惯和表达技巧，甚至可以借鉴不同作家的写作风格，且学习速度与掌握程度远高于人类。正因为文学语言与人类情感的关联性，强人工智能可以通过对文学语言的计算，识别、分析、获取人类情感信息，实现对人类情感的“表现”。

 

其次，强人工智能可以借用能够调动读者情感的文学原型，在文化基因上与读者对接，实现对读者情感的强烈刺激。作为一种“无时不在、无处不在的种种确定形式在精神中的存在”，这些深藏于人类数千年文化中的故事与人物原型，本来就弥散于文学、绘画、电影等各种文艺门类中，每一次出现都能直击受众的审美体验与文化记忆。因此，强人工智能对文学原型的借用，不仅能让自己“创作”的作品在与读者的接触中与后者的审美经验实现对接，又能使读者通过文学作品中的原型生成与自己和文化记忆的某种情感联系，从而产生情感共鸣。特别是在以互联网为基础的新媒介环境下，文学作品并非孤立存在的，而是经常以一种“元文本”的姿态存在于特定的跨媒介叙事空间中。这使得漂浮在互联网信息海洋中的文化传统、神话故事、情感母题等文学原型，随时都有可能引发读者的多重联想或唤醒曾有过的情感体验。

 

具体来说，以ChatGPT为代表的强人工智能主要通过深度学习“理解”人类文学传统中的原型及其运用方式，即利用万亿级别的训练材料将那些深藏于人类潜意识层面和已经反复出现的文学原型进行数据化处理。这既包括文学原型的类别和使用场景，又包括不同文学原型之间的区别及相互叠加后产生的审美效果。在此基础上，强人工智能又通过人工标注与奖惩制度进行自我监督与反馈，在人机“对话+创作”模式中通过完善、细化指令的方式，持续对生成内容进行干预，及时纠正大数据模型对文学原型的错误运用，使强人工智能对文学原型的运用保持在读者可以理解的范围内。“在此过程中，人类关系、情感等非理性要素会在人机交互过程中被卷入计算模型中，以往被认为无法被机器识别的、模糊的关系和情感因素都会在人类的标注反馈与机器的适应学习中被技术所内化，并表现在其生成内容中。”基于这一工作逻辑的支持，无论是传统文化中的各类文学意象，还是在各民族文学中反复出现的故事原型，都可以成为强人工智能进行文学“创作”时的资料，从而拉近与读者的距离。而对于文学原型与强人工智能之间关系的理解，也有助于我们跳出人类思维的框架来“弄清艺术体验的本根，弄清人的存在的本根”。

 

最后，除了通过数字化模仿来为作品情感表达提供条件之外，强人工智能“创作”的文学作品还需借助与读者的互动完成意义的最终生产。在这一链条中，读者的积极互动与主动阐释既是意义生产的最后一环，也是最为关键的步骤。

 

基于上述强人工智能在文学创作方面的进步，它“创作”的文学作品已经在意境创造、故事讲述和情感铺垫等方面具备了基本的意义生产条件，此时读者如何对这一类型的文学作品进行阐释就显得尤为重要。就目前人工智能文学“创作”的现状来看，以诗歌为代表的作品类型由于在解读方面具有较大弹性，因此往往能够较为顺畅地唤起读者对已有文学内容的积极阐释，给予读者较大的理解自由度。笔者曾向ChatGPT发出“以地铁车站为主题，写一首现代短诗”的指令，内容生成如下：

 

地铁站下/冷光如刀/旅人匆匆/目送车影//扶手冰冷/车厢律动/城市脉搏/在轨道中//窗外楼群/闪烁星光/归家之路/在轨迹间//站台辉映/等待的人/瞬间重逢/城市的梦

 

该诗以“地铁车站”作为现代城市的象征，通过“冷光”“旅人”“车影”“楼群”“星光”“轨迹”等简洁而富有意象性的词语，成功唤起了读者对都市夜晚地铁车站的真实体验与多重想象。反观以故事性和逻辑性取胜的小说，强人工智能虽已能创作出较为新鲜的故事且具备一定的“逻辑思维”，但尚未完全达到顶级作家的水准。需要指出的是，由于以ChatGPT为代表的强人工智能主要通过与用户的对话不断修正自己的内容生产方式与方向，所以，在内容生成过程中增添用户的个性化介入，可以使其“创作”的文学作品较好地实现故事制造与逻辑提升。正因如此，越来越多用户开始用自己的语言材料训练强人工智能，以期能够“创作”出带有自身风格的文学作品。

 

从媒介环境的角度来看，新媒介系统为强人工智能的存在与进化提供了适宜的传播场域，也使其“创作”的文学作品具有了更加宽广的阐释空间。特别是对长期生活在网络空间中的数字原住民而言，各类文学作品的互文、融合等令强人工智能“创作”的文学作品能在更多维度上被读者解读，甚至可以激发读者主动为作品制造可供参考的阐释路径的积极性。由此可见，作为新媒介技术皇冠上的“明珠”，强人工智能对新媒介场域的依赖远超传统的文学作者。毕竟，如果“没有媒介生成的存在境域，文学其他要素无法形成圆融一体的存在性关系，文学也难以成为显现存在意义之所”。可以说，作为网络原住民的读者和作为阐释空间的新媒介场域与强人工智能之间的微妙互动，正是后者“创作”的文学作品得以完善情感表达并进而影响其解读路径的重要原因。概言之，强人工智能文学作品的情感表达需要真人读者的互动配合，这类作品的意义生产同样建立在读者、媒介与强人工智能“合谋”的基础上。这也决定了此类型作品与人类创作的文学作品在意义理解方面具有极强的一致性。

 

03

基于计算的内容模仿和情感赋能

 

与人类创作文学作品不同，以ChatGPT为代表的强人工智能展现出的文学“创作”能力主要基于自身算法的迭代和算力的提升。“人工智能是计算机科学的一个分支，现在无论其研究方法还是其成果形态都离不开计算，因此，计算是人工智能的本质。”准确来说，强人工智能的文学“创作”本质上是一种隐藏在文学表象之下的类人化计算。“思考是自主的，计算是他主的。”这也意味着强人工智能目前展现出的语义理解、事实核查、信息归纳、完成指令等各种能力均是基于机器算力实现的。也正因如此，强人工智能文学作品的意义与人类文学作品有着本质差别——前者是后者的镜像模仿，展现了人类技术文明的最新成果；后者是前者的参考模板，为前者提供了可供学习的数据材料。对二者意义生产的底层逻辑和实际应用的分析，有助于我们在把握强人工智能文学“创作”特征的基础上对未来文学的范畴和边界进行合理展望。

 

首先，强人工智能文学作品的意义与人类文学作品在生产逻辑上几乎不存在直接关联。前者是基于技术支撑而对人类文学作品的数字化模仿。强人工智能利用计算能力将文学创作需要的各要素进行数字转化，并以自己接受的预训练为基础进行数字化模仿，经过机器语言和自然语言的转换之后，以文学作品的样式呈现给读者。这一过程遵循的是“数字算法—文学语言”的底层逻辑。需要指出的是，即使ChatGPT-4已经进化到很高的程度，可以根据用户指令创建应用程序、依据简单文字描述生成动态影像、利用手机镜头进行三维建模，甚至可以根据用户说明的目标自行思考、制定计划并自动执行复杂任务，但仍无法摆脱机器与人之间的鸿沟，即是否存在自主意识。在文学创作过程中，具有自主意识的人类作家往往并不能很清晰地认识到文学作品究竟如何在自己头脑中形成并通过文字呈现出来，而强人工智能则有着清晰的技术实现路径——尽管尚无心智的它们需要高度依赖用户的指令和开发者的技术与训练。甚至有学者认为，“预训练转化模式在目前以及可见的将来，暂时只能产生认知行为和实施该行为的心智，还不是人类心智，而只是类似于人类心智的所谓类人心智”。在这一前提下，强人工智能文学“创作”的意义仍然只能在人类现有的文化框架中理解。换言之，强人工智能“创作”的文学作品是对现存文化内容的深度整合、混搭和模仿。由强人工智能“创作”的文学作品并不具备强烈的创新性，因此也就无法对人类总体文化的进步提供具有创新价值的文学内容。这也成为人工智能文学备受争议的主要原因。正如李震所言：“人工智能作为一种非生命体的虚拟仿真产品，最终无法取代具有生命体的‘合法’智能的批评主体——人；算法算不出审美体验来，机器人写作也写不出学术思想来。”

 

其次，尽管强人工智能尚无自主意识，却可以在一定程度上模拟人类心智。从这一视角来看，强人工智能文学虽然主要通过对已有文化内容的整合、混搭和模仿进行作品生产，但这并不意味着其“创作”的作品没有文学意义和价值。考虑到读者阅读经验的局限性，各民族数千年中创造的文化内容难以被读者个人完全接受。因此，如果接入互联网的强人工智能有能力将文化差异极大或鲜为人知的内容，深度整合为文学作品并加以呈现，也能给绝大部分读者带来前所未有的新鲜感，这样的文学作品毫无疑问具备广义上的文学价值。特别是对困在“信息茧房”中的网络原住民而言，这类作品带来的审美体验并不亚于阅读一部由人类作者创作的文学作品。更何况经历了网络文学如火如荼的发展，越来越多读者已从同质化、类型化的文学阅读中了解了这种通过整合、混搭和模仿而产生的文学作品，也逐渐认识到应如何从这类作品中寻找文学意义。这可以算作人类接触强人工智能文学作品的大规模预演。

 

对于强人工智能而言，虽然它并没有文学创作的自主意识，但利用算法生成的文学作品却并非毫无可观之处。尽管这些作品可能在文学性和审美性方面不足以推动文学整体进步，却可在商业价值、娱乐价值、社交价值等方面展现自己的存在意义。

 

最后，强人工智能与文学的结合在文学语言的生成和文学作品研究方面具有重要意义。在强人工智能出现之前，文学创作仅限于专业作家群体，即使网络文学出现，也只是将创作群体扩大到文学爱好者层面，他们在人类整体中所占的比重极低。但在新媒介环境中，无论是日常生活还是工作需要，熟练的语言表达能力已经成为很多行业工作者的必备技能。遗憾的是，很多人不仅没有掌握这一能力，甚至在语言流畅度和准确性方面都有很大欠缺。强人工智能文学“创作”解决了这一长久以来困扰普通用户的问题，它能够根据用户指令实现文学语言的快速生成，并对用户撰写的内容进行润色与核查，最大程度上将文学“创作”能力下放至普通用户层面。这也可以视为强人工智能文学“创作”的重要意义所在。在影视解说行业，ChatGPT可以根据用户指令在互联网上找到指定电影作品，然后通过对电影的“观看”生成解说大纲并填充解说文案，甚至可以结合当前网络流行语使解说文案更为生动活泼，最后在剪辑软件中根据用户设置的参数自动生产出电影画面和与解说文案相互匹配的作品。这也成为强人工智能文学语言能力应用的典型案例。

 

在文学作品研究方面，强人工智能在文学“创作”方面的训练同样具有极大应用空间。它“通过对算法的数据处理能力的应用及其任务实现效能的评估，为文学研究这一此前纯粹属于精神生产领域的活动赋能，进而提高文学研究的效能”。具体而言，强人工智能在文学方面的特定训练及文学材料的数据“喂养”，能帮助研究者对文学作品进行量化分析、意图判断和审美模拟，甚至可以帮助研究者完成文学批评的“创作”。当然，这依旧停留在强人工智能充当文学研究者的助手层面。根据OpenAI透露的消息，其内部的QStar项目已经在数学方面取得了重要进展，即不再需要从已有数据中寻找和猜测正确答案，而是通过对数学运算逻辑的真正理解来解答题目。因此，有人认为这可能意味着强人工智能已经进化到了产生轻微自我意识的前夜。如果将这种根据已知信息探索未知领域的接近人类心智的能力应用在文学“创作”和研究上，或许不仅能“创作”出逻辑感强且信息链条完整的推理小说，还可能会“创造”出超出目前文学范畴的新作品类型和内容，甚至对文学活动的作者、世界、作品、读者四要素及文学创作、传播、接受、批评等几乎所有活动都产生重要影响。

 

结语

 

在对以ChatGPT为代表的强人工智能的最新研究中，文学“创作”能力始终不太引人关注。毕竟，这只是其强大计算能力的副产品，且似乎难以在吸引用户注意力的同时迅速产生经济效益。但是，在技术与情感两个维度上，强人工智能实现了文学“创作”的意义生产与表达，这无疑对文学本身具有划时代的作用。强人工智能文学“创作”实现了一系列突破：一方面，依托技术发展，它通过预训练模式对语言学习进行自我优化，借助思维链技术实现对故事逻辑的深度引导，依靠多模态学习技术激发跨媒介创作潜能；另一方面，在情感“表现”手段上，它模仿文学语言以契合读者阅读习惯，借用文学原型以拉近与读者的情感距离，积极阐释文学内容以丰富情感内涵。因此，强人工智能的文学“创作”不仅意味着文学这一古老的艺术类型正在进入史无前例的转型期，更预示着以往认为机器无法染指的人类精神领域已经开始有了非人类的影响痕迹。当然，强人工智能文学“创作”是基于算法与算力的内容模仿和情感赋能，这使其与人类文学作品存在本质差异，还需要我们的辩证理解与客观评价。而从更长的时间维度来看，经过强人工智能的介入和改造，文学创作究竟会往哪一个方向发展，人类对于文学定义和文学边界的理解会发生怎样的颠覆性变化，都让文学创作者和研究者感受到一种强烈的带有恐惧感的兴奋。因此，“不断锤炼自身的媒介素养，从而充分发掘ChatGPT的潜能，规避有可能出现的潜在风险”，是利用强人工智能进行文学“创作”的用户的必备能力。

 

〔本文注释内容略〕

 

作者孙晴，山东艺术学院艺术管理学院副教授。

来源：《中国文学批评》2024年第2期P169—P177