《文本革命：利用AI成为超级作者》：艺术探索，还是底线延伸？

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正以前所未有的姿态渗透进文学创作领域，重新定义着文学的创作边界与可能。近日，日本作家九段理江凭借AI辅助创作的《东京都同情塔》荣获芥川奖，这一创举不仅在日本文坛掀起波澜，也再次将AI在文学创作中的应用推向公众视野。在中国，清华大学沈阳教授的作品《机忆之地》同样以AI为笔，斩获大奖，预示着AI文学创作的时代已经到来。AI技术的加入，不仅极大地提升了创作效率，更在互动式叙事、自动化写作及创意辅助等方面展现出无限潜力，但同时也引发了关于原创性、版权保护及伦理道德的深刻讨论。在这场技术与艺术的交融中，我们如何把握机遇，应对挑战，成为了亟待探索的课题。

今天是我们的第四章第1节第1篇：艺术探索，还是底线延伸？

2024年伊始，在第170届日本芥川奖的颁奖典礼上，日本作家九段理江公开透露，自己的获奖作品《东京都同情塔》是利用Ai生成器辅助写作，小说中大约有5%的句子是直接从chatGPT生成的句子中复制粘贴的。

九段理江表示，在与AI的合作中，尽管AI的回答有时并不完全符合她的期望，但她还是能够通过主角的台词巧妙地将AI生成的内容融入作品，使小说更加生动有趣。她还说，未来将继续探索用人工智能进行创作。

日本作家九段理江用AI辅助写作，并获得了大奖，但在她之前，中国已早有先例。

中国的这篇小说叫《机忆之地》，作者是清华大学新闻学院沈阳教授。沈教授通过对话形式生成，总共经过约66次对话，历时 3小时产出约43061个字符，并从中复制出5915个字符完成小说。无论从标题、正文还是到文中的配图都是由AI完成。

此外，沈教授还强调，该作品在参评文学奖时，已经过组委会评委的讨论同意，并匿名混在其他作家作品中参与评选，最终6名评委中只有一名识别出这篇小说是由AI创作的。最终《机忆之地》斩获第五届江苏省青年科普科幻作品大赛二等奖。

AI在文学创作中的应用是一个多元化、跨学科的领域，它主要结合了计算机科学、人工智能技术和文学创作的艺术性，从上述两部获奖作品中，我们可以总结出AI在文学创作中的三个主要应用方面。

第一，互动式叙事

1970年，美国著名作家爱德华·派克以独特的交互式叙事手法，创作了历险故事图书《选择你的冒险》。在这套丛书里，读者本人就是故事的主角，阅读时需要根据实际情况做出自己的判断，并给出选择的原理。这种带入感极强的叙事手法，极大提高了读者的阅读兴趣，也让这本书成为后十年最畅销的儿童书籍。

而除了文学领域，交互式叙事在其他领域也被广泛利用，或许最被人熟知的就是游戏。不管是RPG（角色扮演）游戏中面对NPC（非玩家角色）不同玩家的不同选择产生的不同反应和结果，抑或是其他类游戏中的支线（副本）任务，都属于互动式的一种。另外，这些年来交互式叙事在影视剧领域也开始崭露头角。

到了今天，交互式叙事已经变得很简单，因为AI可以随时响应用户的要求，去动态化地生成故事内容。对比过去，这是一种新兴的文学创作形式。为了区别传统交互式叙事的称呼，我们可以称之为互动式叙事，其具体流程如下图：

互动式叙事需要构建一个复杂的决策树来处理受众的选择和故事的分支，同时，数据库还需存储故事的不同片段、角色、场景等多重元素，并根据用户的选择进行组合，在组合的过程中从设计到编程逻辑，最后再通过AI的自然语言处理和深度学习，来增强互动性和个性化体验。

虽然，互动式叙事对技术的要求，不同于简单的人机对话，但其仍是人机互动的一种。

第二，自动化写作

自动化写作已成为AI在文学创作领域中的主流应用。它依托于NLG（自然语言生成）技术，使得AI能够根据预设的参数或数据输入，智能地生成文本。NLG技术涵盖了语言模型构建、模板填充和内容规划等多个关键组件，共同协作以实现文本的自动生成。其具体流程如下图：

自动化写作并不是这几年才兴起的。曾几何时各大网站流行的根据关键词自动生成短故事、古诗词便是此技术的体现。再到后来，AI已经可以根据给出的关键词撰写财经报告和体育赛事评论，比如Arria NLG。

2019年英国大选，BBC就依靠其在10个小时内发表了689篇地方新闻，共计10万字，为英国690个选区提供实时选举结果。BBC铺天盖地的报道，让英国工党丢尽了脸面，而当时上位的首相是约翰逊。

从2019年到今天，短短四五年间，AI技术已经取得了翻天覆地的变化。当下之AI已经可以随意模仿古代诗人的作品风格，然后根据指令快速生成一首诗。例如我们让他模仿杜甫写一首七言诗，诗写得不错，虽然题目还有点差强人意。

实际上，在创作领域，除了诗歌，还有小说、剧本、文案、营销广告等等，只有你想不到，没有AI做不到。现在唯一美中不足的是产出质量。当然，质量不满意，可以让AI继续完善修改，但有一个方面，目前还差距较大。

第三，创意辅助

AI依靠强大的算法，帮助人类大幅提高写作效率的同时，也带来了机械化批量生产式的问题。究其根因是AI还没法像人类那样思考，也就缺乏自然情感的流露，就无从谈起个性化和独特性，在引起情感共鸣这方面就差点意思。

因此，当下很多创作者更倾向于把AI当作一种辅助自己写作的工具。例如，快速帮你完成校审工作和大量收集新闻、参考资料、识别语言模式、叙事结构和风格特征，从而为创作者提供构思和创作灵感，甚至可以进行宏观形势方面的分析。其具体流程如下图：

AI深度学习的初期是基于大数据、大量文本等内容，而内容来自于哪里，自然是人类社会。那么，内容的五花八门就一定会影响没有主观意识的AI。如何保证产出的内容客观，而不夹杂原作者所带来的偏见是一个需要解决的重要问题，这就很考验AI在文本分析方面的能力。

AI在文本分析中的应用是人工智能领域中最为活跃和成熟的方向之一。文本分析指的是使用计算机程序处理和理解大量文本数据的过程，AI在这一过程中扮演着至关重要的角色。

举个例子，仍是那个爱打铁已穿越回现代正在造门的老汉，他现在想把业务拓展到国外，要打造欧式大铁门，但他不了解欧罗巴人，于是就只能去查阅外国资料，但老汉又不懂外语，那么老汉就可以借助AI达成自己的目的。

首先，文本翻译要用到，而帮老汉找资料也不是瞎找，会根据老汉的提问分析老汉的个人喜好，从而进行“文本推荐”。当然，推荐之前首先要进行“自然语言处理”，而推荐过程要进行“文本的分类和过滤”，以保留有价值的信息。

上述过程会用到像前面讲人工智能发展史的时候提到的NLP（自然语言处理）和SVM（支持向量机）等算法和模型。

其次，将有价值的信息进行“建模和聚类”，比如通过“实体链接”将文本中的实体（人、地、物等专有名词）与知识库中的实体进行匹配，以便在不同文本中的实体之间建立联系，完成这一步后进入“情感分析”，也就是判断资料是正面、负面还是中性。总不能让“牛鬼蛇神”都进来。

上述过程会用到像LDA模型（潜在狄利克雷分配）等生成概率模型、DBSCAN算法(密度聚类)、AgglomerativeClustering算法(层次聚类)、K-means聚类等迭代分区算法。

当一切搞定后，结果呈现出来，但呈现不是全部呈现，而是给出一个由AI提炼的“文本摘要”，这个摘要有可能是AI全新生成的，也有可能是抽取原文中的重点句子组成的。

上述过程会用到像深度学习中的注意力机制以及语言生成算法，比如Seq2Seq（序列导序列）模型。当然，自然语言处理那样的基础算法更是少不了的。

老汉达成目的过程看上去步骤复杂，实际上相当简单，因为中间这部分费力不讨好的工作是由AI帮老汉搞定的。若放到过去，老汉只能花大价钱请专业人员操持，如今有了AI的帮助，老汉可以足不出户就搞定。

当然，尽管AI技术为人们带来了诸多便利，但我们也应警惕其可能带来的问题。比如，随着AI在创作领域的广泛应用，我们不得不思考如何保护原创作品版权的问题；同时，AI在处理和分析文本数据时，也可能涉及到用户隐私和数据安全的问题。

因此，在推动AI技术发展的同时，我们也需要建立完善的法律法规和伦理规范来确保其健康、可持续地发展。另外，从唯物辩证法的角度，看问题总要用“一分为二”的眼光，尤其是对新事物的产生。

毕竟，这世界有人欢喜，自然就会有人忧。