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以为人写的故事更打动人?维拉诺瓦大学研究:AI作品得分反而更高

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想象一下:你刚读完一篇短篇小说,情节紧凑、描写细腻,甚至让你想起了自己某个潮湿的夏日午后。合上屏幕,你给这篇故事打了高分。然后,实验人员微笑着告诉你——这是人工智能写的。你会重新评价它吗?

这就是维拉诺瓦大学研究者悉尼·西尔斯和迪娜·韦斯伯格最近设置的一道心理谜题。他们招募了1682名成年参与者,在性别、年龄和种族上力求代表美国人口结构,然后让这些人读故事。但关键不在于故事本身,而在于导演这场阅读实验的方式:一半人读的是人类作家的作品,另一半读的则是ChatGPT 4.0生成的故事。而这两大人群又被对半劈开——无论他们读到的故事真正出自谁手,都有一半人被告知“这是人类写的”,另一半被告知“这是AI写的”。


换句话说,研究者在人们脑中预先植入了一个标签,然后冷眼旁观:偏见会在多大程度上改写我们的审美判断?

结果有些反直觉。那些读到了AI生成故事的人,在从-3到3的评分尺度上,给故事的质量打出了平均1.54分。相比之下,读到人类作家作品的那一组,平均分只有0.97。换到“沉浸感”这个维度,AI故事的平均得分是1.42,而人类故事是1.0。无论从哪个角度看,AI都赢了。

更有趣的是那个“标签效应”。无论读者实际读的是人类还是AI的作品,只要他以为自己手里捧的是人类之作,评分就会再往上浮动一丁点。这个上浮幅度虽然不大,却稳定出现了——仿佛我们的脑子里先天预设了“人类出品必然更好”的刻度盘,一旦摘下这个标签,评判标准就会发生微妙漂移。

但最有喜剧感的桥段还在后面。研究人员又做了两轮鉴别测试:把一篇人类故事和一篇AI故事并排摆在几百名参与者面前,问他们“哪个是人写的?”第一轮测试中,只有39%的人猜对了。第二轮,几个月后,正确率上升到了52%——研究者猜测,也许这几个月间人们正在快速适应AI生成内容,辨识力有所提高。但无论如何,在他们看来,这个准确率并未明显优于随机猜测。人的鉴别能力,在短篇小说这个战场上,暂时和瞎蒙没什么两样。

真正让人坐立不安的,并不是AI写得有多好,而是我们对自己判断力的失守。英国兰卡斯特大学的克莱尔·哈达克一直在做类似研究,她让被试者去辨识AI生成的语音、文字和音乐,发现了一个耐人寻味的情绪峰值:当人们被AI音乐欺骗时,愤怒程度最高。她觉得,在艺术生成这件事上,人类有一种特殊的敏感神经。“当AI以目前的速度持续进化,总有一天,每个模型都能产出莎士比亚水平的文本。这对人类来说究竟意味着什么?”她在评论这项研究时反问道。

读到这儿,你或许会忍不住争辩:可是AI写的故事没有灵魂啊,它只是词语的概率拼接。这话放在两年前或许站得住脚,但这次实验中所用的人类故事并非网络随手帖,而是选自正规文学期刊。而AI的对手作品,仅仅依靠一个通用大语言模型就完成了创作,并未经过任何文学编辑的精修。在这场非对称战争中,AI依然拿到了更高的读者打分。

这引出了一个更深的困惑:我们所以为的“文学性”,到底是一种客观存在于文本中的特质,还是仅仅是我们脑中一堆预设标签的投射?这次研究的巧妙之处在于,它分别操控了“作品真实来源”和“读者被告知的来源”,把两者拆开来看。结果发现,读者的评价强烈依赖于后者——告诉你是谁写的,比真正是谁写的还重要。这暗示着普通读者对文学品质的感知,可能没有自己想象得那么敏锐,而是大量来自对作者身份的想象、对“人类创作”这个标签的信任溢价。

当然,研究者自己也留有大量不确定性。他们没有解释为什么AI故事得分更高,也没有断言这就是文学的终结。这可能只是某种短期的新奇效应:也许读者在不知不觉中觉得AI的句式更利落、叙事更紧凑、没有人类作家常有的自我沉溺。也可能和实验选材有关——短篇小说这个体裁,天然有利于结构清晰、转折明快的文本,而这恰好是目前大语言模型擅长的语感地带。如果把测试换成需要长时间情感蓄力的长篇小说,或者需要独特生命体验的非虚构写作,结果可能截然不同。

但哈达克的提问仍然悬在空中:如果连莎士比亚级别的输出都变得稀松平常,人类创作者的位置在哪里?

这个问题眼下并无标准答案。但这场实验至少拆穿了一层窗户纸:我们自认为能看穿AI的笨拙,其实只是在一厢情愿地维护某种优越感。而一旦开始认真盲测,这种优越感很快就露出了裂缝。年初,一篇获得了英联邦短篇小说奖并发表在《格兰塔》杂志上的作品,就被部分读者指控可能由AI代笔——该奖项明令禁止AI参与。这桩争议至今未有定论,但它像一道阴影,投射在整个人类文学的围墙上方。

也许未来的阅读体验会变成这样:你不再能确定屏幕另一端的叙事者到底有没有心跳。你仍然会被故事打动,会为某句话停下来反复咀嚼,会把它推荐给你的朋友。但当你试图感受“作者的温度”时,你面对的将是一团无法驱散的迷雾。这项研究的真正力量,不在于宣称“AI比人写得好”,而在于提醒我们:关于创作与阅读的许多深层假设,可能是时候重新看看了。

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