中國作家協會主管

自OpenAI公司開發的ChatGPT正式上線以來，以其為代表的“生成式人工智能”（Generative Artificial Intelligence，GAI、GenAI）迅速在各個領域引起持續而有力的回響，文學領域也不例外。舉凡文學創作、研究乃至教育教學，因此均需回應一個之前并不覺得十分嚴峻的問題：這場新的技術革命，給文學領域，究竟帶來了怎樣的沖擊和影響、改變和挑戰？我們又該如何因應，以恢復或重新發見文學乃至人文學的榮光，使之葆有不朽的魅力？“具體到當代文學創作領域，其究竟已產生何種影響？未來還將產生怎樣的影響？我們應該如何理解這些影響？”對上述一系列問題，筆者之前曾有數文進行初步探討，尤其是《仿生人夢見電子羊，又如何？——論ChatGPT、AIGC與當代文學創作》一文，從一個個案（一個短文本）的實際寫作出發，試圖比較研究目前國內外多款主流“生成式人工智能”技術、產品——大語言模型（LargeLanguageModels，簡稱“大模型”）在簡體中文寫作中的表現水平（實際為其處理、利用簡體中文這一自然語言時的理解和生成能力），進而將這些機器生成的文字、內容，與優秀的人類創作進行對照分析，以期對此類創作做出較為恰切的評論與分析。不過，在個案研究之外，我們還需要全面地考察“生成式人工智能”與文學創作交叉融合的發展脈絡、特點及其不足，充分考慮人工智能、“生成式人工智能”之于人類創作的特殊意義，在此基礎之上，進一步從這一新的研究視角，重新認識數字時代人文學術的意義、價值。甚至更準確地來說，我們還需要從全球視野出發，系統、深入地檢視當前文學創作領域運用“生成式人工智能”技術所取得的各項成就及其局限性，特別是探究其局限性是如何形成的、未來是否能夠被克服等問題，以豐富我們對這種全新類型的當代文學創作、現象的理解。實際上，合理地評價其成就與不足，省思其對于我們的文學、文學研究及人文學術本身而言，究竟有何積極意義和消極意義，既是我們探索人類與人工智能共同協作、展開文學想象這一課題可能的研究途徑，也將增益我們對人工智能、人工智能文學、數字人文、機器人人文、后人文主義、數字文化等相關領域的深入認識。當然這一切，首先得讓我們從對“生成式人工智能”本身的理解談起。

一、何謂“生成式人工智能”：必要的理論和技術分析

什么是人工智能？什么又是“生成式人工智能”？想要回答這兩個問題，我們可以從科學、技術、藝術、歷史、意識形態等不同的研究視角出發，做出可能完全不同的分析和討論，不過，技術是其中至為重要的一個理解和分析問題的角度。從技術角度來看，人工智能（這里我們不擬討論這一中文語匯，與其所對應的英文原語Artificial Intelligence之間是否完全一致等問題），或者更準確地說，是第一代人工智能，在很大程度上是計算機對人類智力活動的模擬，我們可以將其理解為人類思維模擬智能或類人智能。因其智能水平比較有限，常常也被看作“弱人工智能”，但及至“生成式人工智能”出現以后，不僅人工智能的運作原理、邏輯及其所依賴的超大規模參數、極其復雜的語言模型、算法等都發生了改變，而且其所表現出的驚人的文本理解、生成能力，在一定程度上也滿足了我們對“強人工智能”的想象，因此人工智能本身也需要被重新加以定義、理解。

那么，究竟什么是“生成式人工智能”？它和早期的、第一代的人工智能（時常也被我們稱為“傳統人工智能”）有怎樣的區別和聯系呢？二者之間的聯系，可以說是比較底層的、基礎的：首先，兩者的目標一致，都是讓計算機能夠模擬人類的智能行為，實現高度自動化的任務處理和決策，提高我們的生產效率和生活質量，增進人類福祉；其次，兩者的理論和技術基礎，也擁有不少相通之處。無論是傳統人工智能，還是在此基礎上發展出來的“生成式人工智能”，它們的科學和技術創新，都依賴于計算機科學、數學、統計學這三大學科專業的知識和技術，此外，也都需要大量的數據和強大的計算能力來進行訓練和優化。但有趣的是，正是在數據利用方式這一點上，二者之間開始發生并形成了極為明顯的差異：同樣需要處理大量數據，傳統的人工智能，不僅對編程語言（這是這一時期機器能夠理解的語言）依賴性極強，而且主要依賴標注數據進行學習，從中提取數據特征，進行預測。這也就意味著，在被輸入到模型之前，數據已經經過了人工的標注和分類。它的好處是較為準確、可靠，數據質量較高，但局限性在于，高度依賴人工標注的數據質量和數量，如果標注不準確，或數據量不足，模型的性能就會受到很大影響。更重要的是，基于人工標注數據和傳統方法的人工智能，往往只能在已知的知識類別范圍內進行判斷和預測，很難創造出新的類別或者內容。

但“生成式人工智能”則與之完全不同。它不是直接學習具體的、關于數據內容的分類和標注知識，而是通過理解大規模數據背后的分布和模式，能夠在一定程度上進行創新和創造。在我們可以感知的層面表現為：我們可以以人類語言、自然語言（而非機器語言、編程語言）的方式，與其進行交互，從而生成我們需要的全新的數據類別和文本內容。以大模型這一“生成式人工智能”（除了模型、算法，也需要極其強大的計算能力、硬件作為支撐）的核心技術、產品為例，其之所以能夠學會并寫出大量的文本數據，包括小說、新聞、學術論文各種文體、類型的文本，并不是因為它記住了每個具體的字、詞、句、篇，而是理解了人類語言的結構、語法規則、詞匯的使用頻率和上下文關系，通過對這些數據的分布和模式的學習，不僅可以提取其中的語言文字特征進行預測，還能據此生成全新的文本內容。比如，當我們給定一個主題、題目，或者一篇文章開頭時的幾句話，“生成式人工智能”就可以根據它之前學習到的語言模式，快速生成一段、多段甚至一篇邏輯前后連貫、既有論點又有論證和分析的文章；它還可以模仿不同的寫作風格，創作出較為新穎的故事、詩歌或對話。實際上，除了生成文字，“生成式人工智能”通過學習大量圖像的分布和特征，亦可生成我們之前從未見過的新的、十分逼真的圖像。至于音視頻的生成等，大致也遵循了與之相同的邏輯。

更進一步來說，從技術角度來看，傳統人工智能，是規則驅動的人工智能或判別式人工智能，它主要依靠預設的規則和大量的訓練數據工作。其核心思想是，通過大量數據進行訓練，讓模型學會從數據中提取特征，然后再根據這些特征，進行分類或預測，核心技術包括決策樹、支持向量機、邏輯回歸等機器學習算法。而“生成式人工智能”基于生成式的語言模型維持其日常運作，它不僅能夠識別和分類數據，還能創造出新的數據和文本，核心技術則包括生成對抗式網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）和大模型（如GPT）等，這些算法、模型、架構，通過學習大量的預訓練數據，能夠生成與預訓練數據相似但又不完全一致的甚至是全新的數據和內容。當然，二者在語言處理能力、實際應用（如“生成式人工智能”不僅可以生成文字內容、各類藝術作品，亦可幫助我們創建新的游戲角色、場景和劇情，設計游戲）、交互體驗（如“生成式人工智能”的用戶體驗更加自然和流暢，能夠理解和回答更復雜的問題，即使問題不在預設范圍內，也能根據學習到的大量信息，生成合適的回答）等方面，也都有所差異，此不贅述。

因之，如果需要對“生成式人工智能”下一簡潔的定義的話，我們也許可以說，它就是一種能夠根據人類提示，生成文本、圖像或其他信息、數據、內容的，新的人工智能技術。它的運作原理、邏輯，也可以被概括為：利用機器學習技術，在現有的大規模、多模態數據集基礎上，生成新的文本、圖像、視頻、聲音、程序代碼等數據。此外，它還具備多任務、多場景的處理能力。例如，ChatGPT能夠根據我們輸入的提示，生成高質量的文本內容，DALL-E可以根據文本描述，生成以假亂真的圖像，乃至全新風格的畫作，Sora可以根據人類指令，生成頗為精美的音視頻，Gemini則可通過人類的語言、語音、肢體動作等文本和聽覺、視覺信息，進行深入的推理和分析，并做出相應的、較為準確的決策。凡此種種，都不禁讓人們生發出這樣的感慨和判斷：自從“生成式人工智能”走向前臺、走向公眾開始（標志性的事件即為2022年11月30日ChatGPT的正式上線），一種革命性的技術真正出現了，一場新的技術革命真正開始了。

但若是從歷史角度來看，我們對“生成式人工智能”的認識，可能就要變得更加復雜一些。正如關于“中國現代文學”的起源，在數十年甚至更長的研究過程中，已從單一的“五四起源說”，發展到如今的、事實上的“多重起源”敘事，目前形成的關于“生成式人工智能”的歷史的書寫、敘事中，同樣也充滿不同的思想觀念、話語的競爭與交鋒。僅以其起源為例，不同學者（這里主要指計算機科學家、人工智能研究的專業人士，還不包括對這一問題感興趣的人文社科學者）從對人工智能及“生成式人工智能”的不同定義、理解出發，不僅形成了不同的、針鋒相對的觀點，也讓它的起源成為一個“多重起源”敘事，充滿了張力和沖突。這些觀點，大致可以被概括為下述四種：一為“20世紀50年代說”，因當時的科學家已經開始探索如何讓計算機模擬人類智能（主要包括學習、推理和解決問題等方面能力），是否可以讓這些機器變成能“思考”的機器（當時稱之為thinking machine），一些早期的神經網絡概念和算法在這一時期開始出現，為“生成式人工智能”的發展奠定了理論基礎；二為“20世紀60年代說”，以1964—1966年誕生的、由麻省理工學院計算機科學教授約瑟夫·魏岑鮑姆開發的、全球首款可進行人機對話的機器人ELIZA為代表；三為“20世紀80年代早期說”，此時人工智能研究的關鍵算法取得了顯著進展（如概率圖形模型的興起、神經網絡研究的復蘇、機器學習算法的發展），乃至算法之外，計算機硬件的快速發展，帶來的計算能力的大幅提升等，都推動了此后“生成式人工智能”的迅速發展；四為“21世紀第二個十年說”（日本學術界也稱為“二〇年代”），2017年6月12日由谷歌公司機器翻譯團隊研究人員撰寫的論文《注意力機制》（Attentionis All You Need）發表，其中提出的、后來鼎鼎大名的Transformer這一僅基于自注意力機制的語言模型，成為ChatGPT等目前國內外主流大模型的基礎架構。毫不夸張地說，沒有Transformer，就沒有大模型，沒有“生成式人工智能”。

總的來看，“生成式人工智能”的出現，既是一個事件，也是一個逐漸發展的過程。目前為止我們很難確定一個確切的起源時間點，也還很難就其起源問題形成共識，因其本身是在計算機科學尤其人工智能領域不斷發展的基礎上，經過多年的技術積累和創新逐漸形成的；而學者們不同的觀點，主要也是基于自己對這一技術的不同定義，對技術發展階段、標志性事件的不同理解，做出的具有一定主觀性的判斷，并沒有我們想象得那么“科學”。

二、“生成式人工智能”在文學創作中的應用：史前史、歷史與現實

與之相較，“生成式人工智能”在文學創作領域的發展歷史，因非其主流應用、探索方向，似乎顯得更加短暫，也更加明晰一些。我們甚至可以說，作為創作技術、工具的“生成式人工智能”，在文學創作領域的應用，目前尚在發展、進行之中（如果說不是剛剛開始的話），還遠遠沒有成為歷史，也不足以支撐我們對其做出深入的研究，特別是富有洞見的、歷史性質的考察。但正如我們從最為當下、即時的事物、現象中，可以窺見歷史的印痕、倒影、幽靈，蠡測其或顯明或隱微，或蜿蜒曲折的來龍去脈，盡管“生成式人工智能”在文學創作中的實踐并無漫長、輝煌的歷史，這并不影響我們對其已經在全球范圍內取得的進展及其不足，做出初步的描述和分析。

實際上，在“生成式人工智能”這一新的數字技術未曾發明之前，關于機器寫作、自動寫作，人類已有不少想象和實踐。在20世紀20年代的法國發端，而后影響遍及歐洲乃至全世界的超現實主義，是這一方面最早的嘗試者。他們吸收了達達主義反傳統、反理性，追求隨機性和偶然性的特點，雖對形式創新興趣缺乏，且有意掙脫達達主義帶來的“影響的焦慮”，甚至“反抗所有對藝術的自由創造的限制”，但仍不得不嘗試一種新的形式，即“無意識地信筆成篇，筆下隨意流出字串——所謂‘自動寫作’（Automatic Writing)”，或稱“無意識寫作”。在布勒東、阿拉貢、艾呂雅等人的詩歌、散文“自動寫作”以外，也產生了安德烈·馬松等人的“無意識的繪畫”。但無論是在文學、繪畫、雕塑還是其他藝術形式的創作、創新中，他們都極為強調不可思議、偶然性、非理性、無意識、潛意識、象征和空想的重要作用。還有學者認為，他們是以心理分析學說所揭示的人類無意識作為藝術與正確知識的唯一源泉，“嘗試自由聯系、支離破碎的句法，不合邏輯和不合時間順序的次序，夢幻式的或夢魘般的片段以及離奇古怪、令人震驚、似乎毫不相關的意象的并列等等手法，”“想通過驚心炫目的自我反省，有步驟地照亮那些隱秘的地方，逐漸使其它領域模糊不清，從而完全恢復我們內心的力量?！边@當然是一種不同于人工智能，特別是“生成式人工智能”出現以后才有的機器寫作、自動寫作，可謂人類想象文學能夠被自動寫作的史前史。

在此基礎上，受控制論和計算機科學的啟發，20世紀60年代后期，意大利作家卡爾維諾也提出了關于“文學機器”的構想，希望“擁有能夠構想和創作詩歌和小說的機器”?？ㄊ险J為，“真正的文學機器，應該是一臺自己能夠感到需要進行無序生成的機器，”“是那個對于所有元素，那些我們通常十分珍惜，而且認為來自私密的內心世界、以往的經歷、無法預料的情緒沖動、驚異、折磨和內心感悟的特性進行討論的文學機器，”而且，“為了滿足那些追求文學事實與歷史、社會學、經濟事實之間一致性的評論家，這臺機器可以對自身的風格進行改變，并且與生產、收入、軍費、決定性力量的分配等因素的各種特定統計指標的變化聯系起來。那才是能夠與假設的理論完全相符的文學，也就是終于成為文學”。但由于缺乏足夠的技術實現手段，以及卡氏對這臺“痙攣式的文學機器”中的“我”/人類作者（作品真正的負責人，即人類自身）的強調，這一構想在很長一段時期被理解為一個新奇的人類文學創作過程（如卡氏本人的創作就被理解為一臺復雜的文學機器），而缺乏計算機、機器、技術的實際參與。此后，美國作家愛倫·坡（EdgarAllanPoe）“解剖了自己利用數學創作《烏鴉》的過程，以證明文學創作不是作家靈光乍現的結果，而是語言的精準計算和嚴密推理過程”。法國跨學科文學團體“烏力波”也試圖“將數學和文學兩種話語模式整合起來，把諸多數學因素移植到文學創作中，”“探索新的文學形式，”也構成了“生成式人工智能”在文學創作中進行應用的史前史的另一頁。

當然，機器寫作、文學機器并非始終只是一種作家、藝術家和科學家的浪漫想象。從1845年美國人約翰·克拉克（JohnClark）發明的簡易的詩歌寫作機器Eureka，可以生成六音步拉丁詩，即將寫著拉丁文字母的木條，安裝在一臺由木頭、鐵條、齒輪和皮帶制成的特定裝置中，然后，隨著機器把手的轉動，它就能隨機組成、生成超過2600萬行不同的結構良好的詩句，到1951年，計算機科學領域先驅人物——年輕的英國科學家阿蘭·圖靈與克里斯托弗·斯特雷奇，為曼徹斯特大學世界上第一臺商用計算機FerrantiMark1編寫了專門的計算機程序，以此生成了全世界最早的計算機生成音樂——英國國歌《天佑女王》《黑綿羊咩咩叫》和搖擺音樂之王格蘭·米勒的經典歌曲《好心情》（IntheMood），開發出世界上最早的、至今仍有無數用戶在玩的計算機游戲——跳棋游戲，再到二人因不滿“機器有限的自由意志”，制作出情書生成器，以此生成情書，不僅正式拉開了人工智能文學、藝術的帷幕，也表明這些之前為超現實主義、卡爾維諾等人所構想的自動寫作、機器寫作的理想，正在一步一步成為現實。

其后，隨著計算機和互聯網的高速發展，以及在此基礎上產生的電子文學、網絡文學、數字文學等的發展，“生成式文學”（Generative Literature）、“技術文本”（Technotexts）等概念和實踐也相繼涌現。但除了“生成式文學”一語，或可被用作借由“生成式人工智能”完成的文學創作，其他的概念、術語及其所指涉的文學實踐中的文本性、物質性與生成性（在一定程度上也表現為交互性、游戲性）不唯相對較為簡單，從根本上受制于程序開發人員/文本創作者最開始設定的人物、敘事框架和線索（亦即背后的、更深層次的、特定的詞典、規則與算法，它們絕大多數都是開初就設定好的，難以自驅動、自我更新迭代），而且往往也很難被認為是一種嚴肅的、值得重視的文學和藝術的創新、成就。例如，20世紀80年代哥倫比亞大學計算機科學系教授邁克爾·勒博維茨等人開發的自動劇本寫作程序Universe，就試圖將文學創作規律程序化、結構化，將內容大綱與人物設定預先置入其寫作程序之中，由機器自動生成一個包含人物、人物關系和歷史事件的文學文本，當然，其主要目標是生成肥皂劇、電視連續劇劇本，甚至是“永無止境的故事”，但不幸的是，Universe從未能展示出人類電視劇作者所能達到的、精湛的程度。此外，在不少科幻小說家的筆下，計算機、程序、機器人不僅可以根據特定的主題和設定，快速生成復雜的故事情節架構，提供豐富的創意靈感，而且這些非人類、非生物，儼然如同真人、自然人一般，有其喜怒哀樂、貪嗔癡妄，令人不免驚呼“后人類社會”即將來臨。從英國作家斯威夫特的《格列佛游記》，到20世紀五六十年代“美國作家費蘭、科溫，英國作家巴拉德、斯拉德克和法國社會學家埃斯卡皮等人”在小說中講述機器人寫作的故事，再到當代美國作家菲利普·迪克出版的反烏托邦科幻小說《仿生人會夢見電子羊嗎？》，波蘭作家、學者萊姆出版的《未來學大會》《機器人大師》，日裔英國作家石黑一雄的力作《克拉拉與太陽》，中國作家劉慈欣的科幻小說《詩云》等，都是這方面的代表性作品，體現出比技術實踐更為前瞻、驚人的想象力。當然，也正如有研究者所指出的那樣，在歐美世界內部，對科學、技術的想象也存在著一定的不平衡性，“美國人有廣泛流傳的科學幻想文學，它們熱心地勾畫著技術的烏托邦，它們喜歡構想各種狂幻出奇的概念，諸如駕馭了時間，能使人像旅客一樣地漫游到各個過去時代的社會里去，”而“在德國我們始終遲遲不肯對于技術也像對于其他的文化領域那樣，認可它那同等的公民權，盡管我們在技術創新上有許多成就?！?/p>

但正如上文一再想要表明的那樣，技術實踐既不是詩人、小說家、人文學者偶爾的、時髦的興趣，也從未停止前進、探索的腳步，尤其是在“生成式人工智能”誕生以后，這些文學和技術想象的成就一夜之間既變得觸手可及，與我們的日常生活、普通人投身審美和藝術創新之間的距離，也被縮短到前所未有的地步。2008年，全世界首部由人工智能參與創作的小說《真愛》由俄國SPb出版公司印行，據悉這本320頁的小說模仿了托爾斯泰的名著《安娜·卡列尼娜》，但在措辭上卻采用了日本作家村上春樹的風格。以之為嚆矢，2013年，麻省理工學院數字媒體教授尼克·蒙福特的人工智能小說《世界時鐘》（World Clock）公開出版，這部講述每天每一分鐘世界各地發生的1440起事件的小說，乃是作者使用165行Python代碼自動生成的結果。2018年末，全球首部完全由人工智能創作的小說《1 The Road》（在路上）在美國問世，作家羅斯·古德溫有意利用人工智能，模仿凱魯亞克的同名小說的風格，將自己在旅途中用麥克風、GPS、攝像頭和手提電腦搜集到的聲音、畫面等，作為數據提供給人工智能，由其創作了這部作品，“可惜人工智能遠沒有到他期望的程度，這部作品雖然成功出版，但其中的內容缺乏邏輯，根本不能構成完整的故事，所謂的AI創作更多只是個噱頭而已?！钡S著此后“生成式人工智能”浮出歷史地表，在歐美乃至全球，以此項技術作為文學創作的輔助工具，創作更高質量文學的理想，不僅真正成為現實，更呈現出一派蓬勃發展、蒸蒸日上的氣象。

一項基于亞馬遜網站上由ChatGPT和人類共同創作完成（以ChatGPT作為合著者）的電子圖書的最新調查、研究顯示，截至2023年8月，全球范圍內利用ChatGPT這一“生成式人工智能”產品、應用撰寫的圖書的數量已高達857種（這還不包括大量、未在該平臺公開發售的作品，以及由其他的“生成式人工智能”應用，隨時隨刻就能寫出的文學和學術作品）。但也許和我們這些文學研究者、評論者的想象、期待不同，其中最多的并不是文學創作，而是與人工智能和ChatGPT本身相關的圖書（高達211種），緊隨其后的，依次是職場和個人成長主題作品（154種）、探險與科幻小說（151種）、兒童讀物（106種）、旅游指南（93種）、小眾愛好類作品（86種），數量最少的則是歷史類圖書（27種）和愛情、情感類圖書（29種），由此足可見出其在文學領域的成就，體現在種類、數量上，固然可圈可點，但仍集中于類型小說、通俗小說方面。除內容主題外，研究者還發現，這些人機協作而成的電子圖書的語言分布，也呈現出嚴重失衡的狀態，其中，以英語寫作的作品處于絕對優勢地位（637種），其次是西班牙語（63種）、葡萄牙語（39種）作品，德語、意大利語及法語作品均約占4%，其他語言作品（其中包括繁體中文、日語、俄語作品等）數量則相對較少，這既反映了在不同國家和地區“生成式人工智能”技術接入和發展的不均衡現象，也在一定程度上凸顯了大模型所面臨的如何真正支持多語言（特別是非通用語種）、保存語言多樣性的現實困境。

不過，雖然歐美世界的科學、技術和文學、藝術創新，自現代早期以來，在全世界始終獨占鰲頭，但這并不意味著在“生成式人工智能”產生之前，其他國家和地區（如“全球南方”）的作家、藝術家和技術專家，從未敏感到利用計算機、程序進行自動或半自動的文學創作這一問題的重要性，或從未有過對科學、技術與文學創作融合的想象，相反，他們的努力和實驗也同樣值得銘記。在中國大陸，早在1984年，在上海就產生了一款能在半分鐘內寫出一首五言絕句的電腦程序（開發者系上海育才中學教師梁建章）。此后，獵戶開發出“獵戶星”免費在線寫詩軟件，張小紅開發出“GS文章自動生成系統”（由該系統生成的作品，結集為《心訴無語——計算機詩歌》和《中國機器詩》二書，其中《中國機器詩》以CD-ROM光盤形式出版，獲得國家版權局計算機軟件著作權）。2013年，劉慈欣設計了一款名為“計算機詩人”的寫詩軟件，較其1989年開發的“電子詩人”寫作軟件，不僅能夠匹配最新的操作系統（當時已成主流的Windows操作系統）、程序運行環境，而且詩歌寫作能力更為優異，用戶可在設定段落、行數、韻腳后，請軟件自動生成一首新詩。事實上，在此前后問世了許許多多詩歌寫作軟件、散文寫作軟件、網絡小說生成器等（其準確數量和有關情況，今天我們已經很難完全統計、掌握），最大的中文在線百科全書——百度百科，甚至為此創造了“寫詩軟件”等詞條。

2017年由微軟機器人“小冰”創作的簡體中文新詩集《陽光失了玻璃窗》的出版，更讓機器寫作、人工智能文學成為中國文壇矚目的（也可能是目前為止這一領域最有影響力的）大事件。這本被認為是人類歷史上第一部完全由人工智能創造的現代詩集，是微軟科學家、工程師讓“小冰”學習了近百年間519位中國現代詩人的數萬首詩歌之后進行創作的結果，這次公開出版的139首詩作，是自其所作七萬余首新詩中遴選出的、較為出色的作品，但即便如此，收入此集的許多創作質量平平、不知所云。此后，“小冰”還出版過3部詩集，但并未引起更大反響。有研究者指出，這一時期的人工智能詩歌創作，“缺乏意圖，沒有所指和隱喻，本質上無法被人理解”，而且，“詩歌創作沒有穩定而清晰的標準以致人工智能難以駕馭?！蓖辏苹眯≌f作家陳楸帆開始利用人工智能創作小說集《人生算法》（后于2019年1月由中信出版集團出版），其后，由他和人工智能共同創作完成的短篇小說《出神狀態》（刊于《小說界》2018年第4期）更在《思南文學選刊》舉辦的“AI榜”（由一款人工智能應用，從國內20種文學期刊提供的2018年年內刊發的全部771部短篇小說中，評選2018年度短篇小說）上一舉拔得頭籌，以0.0001分的優勢戰勝“榜二”——莫言發表于《十月》2018年第1期的小說《等待摩西》。

ChatGPT等“生成式人工智能”應用出現以后，更出現了大量以簡體中文形式生成的、不同風格的文學和藝術作品，許多作家，尤其青年作家、網絡小說創作者，對使用這一工具輔助創作竟也不諱言，表現出一種可貴的誠實和坦率態度。比如陳楸帆自陳其在之前利用人工智能進行創作的基礎上，“花費大量時間和精力探索如何與ChatGPT更好合作，每天不斷地和它對話”，并嘗試新的創作；學者沈陽率團隊利用此一技術創作了短篇小說《機憶之地》，全部內容皆由人工智能生成；王峰團隊采用“國內人工智能大語言模型+提示詞工程+人工后期潤色”的方式，創作出百余萬言的長篇玄幻小說《天命使徒》……皆可謂是重要的、有益的人機文學共作試驗。文字作品以外，有研究者還發現，在中國大陸各大視頻、短視頻平臺上已出現眾多以“AI續寫”為主題的實況錄制和轉制作品，其中，“被續寫的對象既有如《蝙蝠俠》《逆轉裁判》《新世紀福音戰士》這樣的知名流行文化作品，也有如《紅樓夢》《三國演義》以及《桃花源記》《兩小兒辯日》等或是進入經典序列的文學巨著，或是見于基礎教育階段教科書的傳世古文?！鼈兩踔烈呀浥囵B出一批熱衷觀看這類視頻的常駐觀眾”。

在中國香港、臺灣地區，利用人工智能創作文學的試驗以往相對較少，但自“生成式人工智能”技術出現以后則進入了快車道，繁體中文文學想象由是仿佛煥然一新。董啟章、鄒建宏、寺尾哲也、徐珮芬、劉梓潔、蕭詒微等一批港臺作家，不僅利用ChatGPT等域外主流大模型展開日常文學實驗，先后出版了《寫給Aillen的情書：真人vs.AIChatGPT互動小說計劃》（電子書）、《AI小說煉成》（小說集）等著作，文學館、社團及對此懷有強烈興趣的作家、工程師等，還聯手推出了專門的網站、文學科技裝置，為普通人利用人工智能進行創作、展開自我與文學、歷史探索，開啟了新的可能，另外，臺大等高校也陸續開設了人工智能與人文學術交叉研究課程，臺灣“科技部人文社會科學研究中心”（后易名為“國科會人文及社會科學研究發展處”）“文化部”等單位先后主辦多場學術會議、沙龍，聚焦于科技、人工智能與文學想象、文化創新這一主題?？傊瑹o論是相關的創作實踐，還是學術研究、教育教學，都已成為兩地文學、人文學領域方興未艾的重要發展方向。

在韓國，2011年8月25日，Parambook出版公司出版了首部由人工智能撰寫的長篇小說《從今以后的世界》(???????),講述了從身體殘疾的數學家，到數學教授、企業家、精神病學家、天體物理學家、佛教僧侶等五位主人公的故事，其中“每個人都從自己的角度探索存在的秘密”。全書由人工智能程序Birampung（韓國人工智能初創公司Dapumda和自然語言處理公司Namaesseu共同開發）在計算機科學家、作家金泰淵(???)的指導下撰寫而成，歷時7年。其創作原理是，金泰淵負責構思小說主題、人物角色與相關背景，然后讓Birampung在閱讀1000本小說以后開始創作（以機器學習方法、技術進行創作），最后再由金泰淵檢查創作成果。金泰淵表示，“Birampung有時會拘泥于一些細節或采用太過浮夸的詞句，但大致而言，不用做太多的調整與校正，可讀性很高”。而在12年后，Snowfox Books出版公司更借由新一代人工智能技術，很快推出了首部由ChatGPT撰寫，其他人工智能應用（如AIPapago、ShutterstockAI）翻譯（由英語譯成韓語）、校對及設計插圖的紙質圖書《尋找人生目標的45種方法》(???????45????),從撰寫到校對僅用30小時，(35)加上印刷、出版、首次上架公開發售需要的時間，全部工作僅耗時7天，而在此之前，以韓語出版一部譯著，一般需要2~3年的時間。

在日本，2016年3月21日，東京舉行了“人工智能小說創作”報告會。會上，日本公立函館未來大學計算機科學教授松原仁（現為東京大學教授），便介紹了其所負責的“我是異想天開的人工智能作家”項目成果、由人工智能創作的《當計算機寫小說的那一天》(コンピュータが小説を書く日）等兩篇小說的生成機制及人工智能創作前景，東京大學工學研究科副教授鳥海不二夫則報告了其所負責的“人狼智能項目”完成的《你是AITYPE-S》[汝(なんじ)はAIなりや?TYPE-S]等另外兩篇作品。盡管這四篇作品背后研究、使用人工智能的方法，及其中具體創作的方法有所不同，但它們同樣都是將人工智能的應用潛力由此前的棋類比賽等，擴展到文學這一更具創造力的領域的重要嘗試。四篇小說，無一例外也都參加了第三屆日本經濟新聞社舉辦的“星新一微型小說獎”比賽，報告時其中的《當計算機寫小說的那一天》也已順利通過初審，但或許令人類作家稍感欣慰的是，最終它并未摘得桂冠。不過，自“生成式人工智能”問世以后，利用這一最新數字技術撰寫俳句、和歌、推理小說、科幻小說等，甚至以此斬獲專業文學大獎（如2024年1月，日本年輕作家九段理江的新作《東京都同情塔》獲得“芥川文學獎”，作者在獲獎感言中透露，小說約5%的內容純由ChatGPT生成，并且是“原汁原味”、一字不差地使用，未經任何修改）之類新聞，已屢見于日中及全球新聞媒體，自不必縷述。

三、“生成式人工智能”在文學創作中的應用之不滿

然而，正如本文起首所論，在我們為這些新的，由技術與文學交叉融合而完成的藝術試驗、成就慶祝的同時，還需要進一步思考和分析它們的局限和不足，亦即本文題目中所謂的“不滿”。眾所周知，對于此一問題，其他研究者（包括作家、文學研究者、人文學者、計算機科學家、人工智能科學家等）此前已有不少探討，構成了本研究重要的先行研究和對話的語境，但這些論述，和筆者所理解的“不滿”仍有不同，以下將發表拙見，供大家參考。另外，為了使我們的討論更為聚焦，以下我將觀察、討論的對象和范圍，從全球、歐美地區的既有實踐，轉至東亞地區，尤其中國大陸作家、學者利用“生成式人工智能”進行創作（包括簡體中文文學與少數民族語言文學）這一方面，并將其擺放在與文學、人文學的關系這一問題域當中，予以剖析和反思。

要言之，我所理解的“不滿”，主要包括下述五個方面：

第一，對利用“生成式人工智能”輔助文學創作，或由其完全、自動生成的文學作品（顯然，我們需要對此兩種不同的創作形態、結果做出區分，需要新的文學理論）的質量的不滿。正如我在上文及之前的研究中所指出的那樣，到目前為止，人工智能，尤其“生成式人工智能”，的確可以寫詩（新詩、舊詩）、寫對聯、寫小說（從短篇到長篇），在類型小說、通俗小說、網絡文學等方面皆可謂表現不俗，但其在嚴肅文學領域，尚未表現出足夠的寫作能力、水平。其實，負責任地來說，即便是其在嚴肅文學之外的創作，有不少仍只能算是“入門級”的作品。以韓國首部由人工智能撰寫的長篇小說《從今以后的世界》為例，韓國學者吳泰浩(???)就指出，它尚未達到以前出版的“知名作家”小說的水平，“一是人物的性格沒有得到適當的實現，二是情節的有機合理性沒有得到保證，三是數學和科學的知識和信息被簡單粗暴地列出，四是過度使用口語、俚語而不加修飾”。再以日本發表的短篇小說《當計算機寫小說的那一天》為例，日本科幻小說作家長谷聰就認為，這篇小說固然結構合理，但仍缺乏充分發展的人物，此外，其他作家亦發表不少批評性的意見。最后，以2024年5月在上海發布的、由國產大模型創作的百萬字長篇小說《天命使徒》為例，我請目前能夠處理長文本（每次可處理20萬字簡體中文文本）、對話、問答等場景任務的Kimi大模型（中國人工智能初創公司月之暗面開發），閱讀并分析這部小說的前15%，就其寫作質量做出評價，然后，它旋即指出，可從結構與組織、主題與深度、人物塑造、語言運用、創意與原創性、文化與歷史背景、情感與共鳴、技術應用、后期潤色、社會影響等維度進行分析。接著，在我的要求下，它除了對每個維度做出簡要說明，最后還得出了這樣的結論：“綜上所述，這部作品在結構、主題、人物塑造、語言運用等方面均表現出較高的水平，同時在創意與原創性方面展現了人工智能的獨特優勢。情感與共鳴以及技術應用方面也得到了很好的處理，后期潤色和社會影響也顯示出作品的潛力和價值?！钡茱@然，這些維度究竟應該被如何定義、數者彼此之間的關系為何、不同維度的重要性為何等問題，它都沒有認真考慮（甚至沒有考慮后兩個問題），更重要的是，從對每一維度的說明，到最后的結論，這些乍看起來頗有一點學術味道的論述，本質上都是一些空話、游談，不具有真正的學術參考價值。與此同時，我還注意到，有人類讀者在閱讀該作第362章《風雨前的寧靜》時發現，僅僅400多字的篇幅，就出現了語義重復、指代不明、用詞不準確、上下文不連貫等問題，因此表示“不知道這樣的‘長篇小說’（長是確實長）有什么意義？……要論字數，把一個人一年說的話記錄下來并出版，那豈止一百萬字？”實際上，就連《天命使徒》的人類創作者（協作者）也不得不承認，全書“仍處于網絡小說的下游水平，盡管這部小說從局部情節上看起來有一定文學性，但這些片段最終能拼接成一個完整且不冗余的故事，依然需要依靠人工”。

對這些人機協作，或完全由“生成式人工智能”生成的文學創作的質量的不滿，當然反過來也堅定了我們對人類創作、對文學和人文學的信心。在這方面，莫言、余華等當代嚴肅文學作家也都發表過類似的看法，他們都認為人工智能縱使發達至極，也都不能取代人類創作。著名的人工智能批評者、美國當代科幻作家特德·姜甚至認為，“目前的人工智能并不真正智能，而大語言模型實際上并沒有在使用語言”，所謂的“生成式人工智能”技術，也“不是用來創作藝術的工具”。與之相反，劉慈欣、王晉康等當代科幻作家則相信人工智能一定會超過人類，而且正在取代作家、編輯等工作，或是至少有被其取代的危險（我們也注意到，劉慈欣的具體觀點在不同時期有所變化，在此不作專門討論），但因為受到計算能力等因素的限制，還是給人類、人類作家留下了不少騰挪趨避的空間。簡言之，一方面，人類的無能反而成為人類作家最后的屏障，另一方面，文學需要面向、探索的是更為廣闊的想象空間，非是緊跟現時代熱點話題、事件，單單聚焦于科技發展與人類命運、生存挑戰一端。不過，就我們對這一新的類型的創作的質量的不滿而言，在此還需要對三個相關問題做出辨析：首先，當人工智能尤其“生成式人工智能”被運用于文學創作時，我們一般所謂的“它寫得不好”，與“它完全寫錯了”，應該被看作不同的兩件事。具體來說，“它寫得不好”，從相反的角度來說，意味著還有提升的可能；“它完全寫錯了”，則需要具體問題具體分析。正如尤瓦爾·赫拉利所說，絕對正確是一種幻想。其實，指望人工智能能夠回答、解決人類也回答不了、解決不了的問題，也是一種不切實際的幻想。其次，由人工智能生成的文學作品的質量，在一定程度上，并不取決于人工智能，而取決于用戶對指令微調（Instruction Tuning）、提示詞工程（Prompt Engineering）等大模型應用技術的掌握程度，人工干預（這里主要指的是人指導、協助機器進行寫作）的程度。換言之，一部名義上的人工智能文學，或人機協作作品，究竟有多少出自人工智能，又有多少出自人類之手？在沒有徹底弄清楚這一問題之前，我們恐怕很難對此做出準確、有效的評估和判斷，也不能就此簡單地批評人工智能本身的缺陷與不足。最后，我們對人工智能文學，或人機協作作品的批評和分析，不能只滿足于討論其是否（或在多大程度上）具有原創性和獨特性，或是只關注此類作品的虛構性、擬真性乃至所謂的“虛擬現實主義”美學特質，似應更多地研究由此開拓的文學和藝術表達的新的可能，或有無可能、如何由此提升機器創作文學乃至人類文學的水準等問題。更進一步來說，隨著“生成式人工智能”技術的不斷進化，以及未來在此基礎上開發出一系列更加適合文學和藝術創作的應用、產品，相關硬件設備的不斷創新并走入千家萬戶（如Meta公司創始人扎克伯格就認為，未來不會只有一種人工智能，手機也不再是我們的必需品，AR眼鏡很可能成為新的主流工具，成為人工智能的絕佳載體；又如蘋果、谷歌、微軟等公司正在開發的其他可穿戴式智能設備，也為人工智能提供了新的應用場景），我們對人工智能、人工智能文學的想象與理解，可能將發生翻天覆地的變化，當然這也是我們無法預料的。

第二，在利用“生成式人工智能”創作文學作品的嘗試中，利用國產大模型創作簡體中文文學、漢語文學占絕對主流，少數民族文學領域頗為匱乏，使用其他的、域外的大模型等從事文學創作者，令人尤感不足。造成這一現狀的原因是多種多樣的。其中既有復雜的國際政經格局與科學、技術發展的不均衡性等普遍性因素，也與中國大陸的政治制度、經濟水平、信息生產和再生產體系、語言文字政策、國民的“數字讀寫能力”等特殊性因素息息相關。但無論如何，從我們目前看到的、極其有限的利用“生成式人工智能”創作少數民族文學的嘗試、試驗看，其雖有一定的、屬于它自己的特點（這有點像民族語網絡文學在當下的發展狀況，與以簡體中文、漢文形式發表的網絡文學多所不同，其具有相當的獨特性，如前者多以詩歌為主流，后者則以小說為大宗等），但從總體上來說，其寫作質量、水平似仍不能完全信任或給予過高評價。以蒙古語言文學為例，最近就有學者利用ChatGPT、文心大模型（百度公司開發）、星火大模型（科大訊飛公司開發）等創作了一些蒙古文文學作品，發現國產大模型不能生成可理解的蒙古文文本，而ChatGPT則既支持蒙古文對話、交互，也能生成蒙古文詩歌等，但從其生成結果看，“民族特有的文化特質、審美觀念……是無法生成的”。這是由于，蒙古語是眾所周知的低資源語言，相應的語料、數據、數據庫乃至經典、辭書、重要作品的數字化均處于起步階段，亦無相應的專業、垂直領域大模型（與之相反，阿拉伯文領域就有JAIS這一專業大模型）甚至小模型、輕量模型，基于人工智能技術、面向文學創作和研究的蒙文應用也在研發、摸索之中，因此，這方面未來肯定還有很長的路要走，這無疑也為我們提振對文學、人文學（在此具體化為蒙古語言文學）的信心，重新思考其社會價值和應用價值，提供了一個難得的、喘息的機會。

更重要的是，傳統的文學、人文學的一大價值、貢獻，恰在于保存、記錄并發展語言、文字、文學、文化的多元化、豐富性，但人工智能，特別是“生成式人工智能”作為一種生產工具，有一致命問題是“它的訓練目標和廣泛應用的特性使其不斷根據大多數人的使用習慣進行優化。這意味著它不可避免地會與大多數人的偏好對齊”，“假設80%的人喜歡某種風格或結果”，人工智能模型就會“逐漸調整并強化這些偏好，而剩下20%的少數人可能會發現他們的偏好被忽視，甚至從生成的內容中被排除”。人工智能科學家還指出，這其實引發了更加一個關鍵的問題，即在此一技術發展過程中，“是應該照顧大多數人的利益，還是少數人的利益？顯然，當前的模型優化傾向于滿足大多數人的需求”。而當人工智能作為工具被更多人使用時，“這一過程會進一步強化。人們在生產過程中使用這種工具，生成符合大多數人偏好的內容，而這些反饋又會被模型收集并重新訓練，導致模型更加偏向大多數人的需求。最終，這個循環不斷重復，使得大多數人的偏好越來越占主導地位，少數人的需求則更加邊緣化”。許多具身性、地方性的知識，屬于少數人的聲音、記憶、文化，都有可能將在人工智能、數字化、數據化的洪流中被淹沒。而這固然是計算機和人工智能科學家、工程師們需要解決、處理的棘手的技術難題之一，但對于我們文學研究者、人文學者來說，更是在今天仍要極為珍視我們的口述文化、書寫文化和印刷文化遺產的理由，也是文學、人文學需要繼續存在并且發揚光大的指歸——正如既有的文學、藝術和人文經典，充分反映了世界的多元化、多樣性，以及每一個具體的、活生生的人的獨特性，我們也無法想象等待著人類的未來，是一個單調的（貧瘠的？）、均質化的、整齊劃一的世界，哪怕這個世界是科學、技術高度發達的，人類生產生活高度自動化、智能化的，高度“文明”的。實際上，任何時候，我們也都需要新的、未知的、多元的、生機勃勃的文學想象與文化表達。

第三，對目前的人工智能尤其“生成式人工智能”技術本身的不滿。這也至少需要從兩方面來理解：一方面，我們注意到，“生成式人工智能”在目前的確也面臨著各種各樣的問題，從對電力、算力、高性能處理器（如CPU、GPU）和專用硬件（TPU）的嚴重依賴，到對人類能源和生態環境造成的巨大壓力（如斯坦福人工智能研究所發布的《2023年人工智能指數報告》指出，訓練GPT-3這個單一模型的過程就耗用了1.287吉瓦時電量，這大約相當于120個美國家庭1年的用電量，同時，其間產生的502噸的碳排放量，則相當于110輛美國汽車1年的排放量。換言之，“生成式人工智能”技術每發展一步，每取得一項令人矚目的成就，可能都是以釋放大量溫室氣體，加劇全球變暖和人類生存危機為代價），再到如何真正支持多模態交互，如何真正支持多語言交互，如何增強其可解釋性、避免“算法黑箱”，如何平衡通用大模型與專業/垂直領域大模型、小模型、輕量模型開發的關系，如何處理高昂的技術開發成本與商業化、產品化（同時也意味著讓每個人都能以較低的價格、便利的渠道，用得上這些產品）之間的矛盾，如何應對偏見、歧視、虛假信息等倫理和安全問題，進行監管和治理等，但在另一方面，我們也知道，對科學、技術的焦慮、不安、不滿，其實是根深蒂固的人文思想傳統，科學、技術與人文長期以來甚至被看作“兩種文化”，但是，這些批判、質疑的聲音所造成的結果，在今天和在前現代社會、工業時代大相徑庭。在前現代或早期的工業時代，它的確可以在一定程度上阻礙和限制科學、技術的發展與進步，但在今天，卻顯得格外軟弱無力（當然這并不是說這些聲音本身無足輕重）。這主要是因為今天的科學和技術革新，已經深深內嵌于全球化、現代化和民主化的世界發展潮流之中，并非某一政治集團、社群（如文學知識分子、人文學者、曾經的“盧德分子”——那些因機器代替人力而失業的技術工人）或某種人文思想觀念的約束（這同時是否意味著一種封閉、保守？一種必要的保守？）所能阻擋，更重要的是，數字技術本身，包括“生成式人工智能”技術，與之前的生產工具、技術最大的不同，恰在于其具有自驅動性質，能夠自我進化，更新迭代，基本上不受人力干預和影響，或者更準確地來說，日益智能的機器、模型，不會受某一個人、某一團體或某篇文章、某種看法的影響，而停止365×24小時的、不間斷的深度/強化學習，停止其更新迭代，停止生長出新的智能，哪怕是他們的開發者。這就像即便是OpenAI自己的科學家，也解釋不了他們開發的ChatGPT，何以會突然“涌現”出顯著的、遠遠高于傳統人工智能的智能水平，也難以阻擋這一技術自身不斷走向高級智能、走向與百行百業深度融合的腳步。

這個結果，雖然不是我們論證人文學重要的依據和理由，也未必是文學家、人文學者樂意見到的局面，但就科學、技術本身的發展而言（特別是當我們設想人工智能能夠被我們合理地、適度地運用，而不作惡時），仍然是一項值得禮贊的成就。換言之，從技術自身的革新、更新迭代的邏輯，乃至其取得更大的實用性等角度來說，無論我們是否對其不滿，它都要不斷地變得更加智能、更加進步，更何況，我們還希望它能不斷進步、發展，進而造福（而非遺禍）人類。實際上，人類對待技術的合理的態度也許是：既非崇拜、膜拜、仰望，亦非敵視、拒絕、排斥，而是取法乎中，將技術看作技術（與此前不同，要特別看到技術的不透明性），對其做出審慎的評估。一如劉慈欣所指出的那樣，科幻小說里經常會出現人工智能征服世界、滅絕人類等主題、故事情節，“不過按照目前人工智能的發展水平，是達不到科幻小說中那種程度的”。一項剛剛在《自然》（Nature）雜志在線發表的最新研究，似乎也印證了劉氏的預測。在這一研究中，科學家們對OpenAI-o1-preview等目前技術領先的SOTA模型進行了全方位評測，結果發現其無法與人類保持一致（如其能解決非常復雜的字謎任務，卻在超級簡單的任務中屢屢犯錯），也不會“回避”復雜任務，而是提供了完全錯誤的解決方案，更重要的是，大模型對提示詞的“敏感性”和“穩定性”表現得極為敏感，并沒有我們想象得那樣可靠，也沒有越來越趨近于人類預期水平，再一次呈現了“生成式人工智能”在帶給我們無限的技術想象的同時，所面臨的實際的、來自這一技術內部的重重困難與挑戰。

第四，對人工智能神話，以及人工智能在社會生活中的霸權地位，各方面的實踐（特別是擔憂其將威脅人類主體性）的批評和不滿。這也讓我們再一次體認到，在今天這個數字時代、人工智能時代里面，人文學依然重要、有用，它不僅僅是“讓人成為人”，成為一個獨立、獨特、完整，對自己和社會負有重要責任的（包括在決定人工智能如何塑造人類未來的發展方向中，扮演屬于自己的關鍵角色）、大寫的人，更在于由此培養出的反思和批判精神，創意和創新的靈感，對人性、人生、人類世界深沉的愛與關懷，對過美好的、有意義的生活的向往，這對我們每個人都至關重要。特別是當我們面對新的技術革命和即將到來的“技術奇點”時，也許更應該看一看《詩云》里的那個世界，那個因超級智能的想象力無限豐裕、爆炸，而形成另一種匱乏的世界。其中，人類和其他時空的文明的一切記憶，都可以被全部儲存、移植于超級智能“李白”自己的大腦之中，同時，它也能創造出過去和未來的一切詩歌，直至形成一個遮天蔽日、漫無際涯的詩云，但“李白”既不能從這詩云中檢索出他偶爾有興趣一讀的詩歌（李白給主人公之一的伊依，找出的寫他們倆的有關詩作，已有幾億億首之多，但這只是其中的極少一部分），無法展開真正有效的閱讀，也無法對其做出鑒賞、分析、判斷，因此，也就不能（或未曾）真正擁有（過）它們。這精彩的一幕幕，仿佛也向我們表明人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）——人工智能文學亦屬其中之一——的生產、消費邏輯具有高度的同一性，這種同一性也許可以被定義為：豐富即匱乏，多即是無。最后，望云興嘆的“李白”，作為一個智人以上的、比被我們想象的“后人類”還要高級的物種，放棄了他的選擇、分析、批判和審美的機會，帶著無盡的挫折、悵惘和抑郁消失在了茫茫太空之中。

當然，對我來說，這個故事，不僅是如何理解人工智能和人工智能生成內容的一則寓言，而且也足以表明人文學在今天為何依然重要。因為人本身是智慧但有缺陷的，矛盾的、軟弱無力的生物，是由特定的歷史、社會、族群和生活習慣所塑造的千差萬別的個體，因此，圍繞著人所建立的文學、人文學、人文主義，同樣也充滿了各種歧義、差異、矛盾、沖突和偏見，饒是如此，對這些問題的理解，都需要經過人本身的思考、分析，而后做出自由、理性的選擇。然而，這并不是人工智能就可以勝任愉快的。長期以來，在我們對人工智能的定義和理解中，往往存在著一種將機器“智能”等同于其有朝一日能夠擁有人類的意識、情感、主觀體驗、自主性等的想象，但事實上，這既非人工智能發展的必需品，就目前的問題而言也并不重要，因為即便“計算機沒有意識，無法感受到痛苦、愛或恐懼”一樣也能夠幫助我們做出決策、解決問題，實現我們的工作目標，“生成式人工智能”強大的理解和應用能力就充分地說明了這一點。易言之，假如今后的機器“智能”的發展方向，并非想要克隆、復制人類智能，而是形成另一種形式的、屬于機器特有的“數字智能”，那么，人類的主體性可能就不會那么輕易被削弱、取代，我們也無須杞人憂天。這也正如《出神狀態》中的主人公，在地球上最后的夜晚，去上海圖書館還書途中經驗到的一幕：“你迫不及待地打開隨便一頁，你需要證明自己，證明自己還沒有完全失去一個人類的尊嚴。……你讀完了最后一個字，感覺滿足，這些符號在你的大腦中無法激起任何有意義的反應，它們像是一只又一只黑色的鳥兒，隨機地出現，彼此之間毫無關聯，只是撞在一起，跌落一地羽毛。人類大腦就是這樣一個復雜系統。”在小說中，“你”的閱讀對象是一部名為《腦熵：一種神經認知學理論》的科學著作，但它又何嘗不可指涉那些大量的、不知所云的抑或是看似文通字順、實則平庸乏味的人工智能文學、人工智能生成內容？而小說中的“你”，又何嘗不是人類世界的“李白”的化身？“你”一邊觸摸著科學的靈感與智慧，一邊卻覺得遙不可及，無法捕捉“任何有意義的反應”，有時候甚至懷疑自己的智力水平和審美能力，但卻從來沒有想過：也許根本不用浪費時間在這些新的、所謂的“文學”上面。

可以說，《出神狀態》和《詩云》等文本，共同向我們提出了一個既實際又具有隱喻、象征意味的問題，即人類如何理解機器的邊界與有限性，與人類如何理解自己的邊界與有限性之間，可能構成一種復雜辯證之關系。抑有進者，站在人類立場來看，如果人類不能充分地理解、解釋人工智能（之科學、之美、之惡……），那么，人工智能的意義何在？在將人工智能用作藝術創作、創新的工具時，在多大程度上是為了滿足我們對科學、技術的好奇心，或是追求時髦知識的虛榮心，又在多大程度上可以避免過度注重技術的危險（將技術簡單化、神秘化，就像卡爾維諾的批評者所指出的那樣），真真正正實現靈魂的解放和對自我、人類主體性的更深層次的探索、建構？如果不能做到這一點，讓人工智能與人類各展其長、各美其美又有何妨？我們又何須使人工智能以模仿人類大腦、建立人類智能，進而取代人類為職志？

第五，由此引發的對數字人文、數字文化研究的不滿足。有心人一定已經注意到這樣一個事實，即研究計算機、人工智能、機器人與文學想象關系的學者，大多來自當代文學、比較文學、文學理論和哲學等領域，而較少見到數字人文、數字文化研究者的身影。這大抵是由于我們目前流行的數字人文、數字文化等方面的研究（特別是數字人文研究），或我們對數字人文這一新領域的定義、理解的重心，主要集中于努力學會、知道怎么用哪些數字技術、方法、研究工具，從事包括文學研究在內的人文研究這一方面，我們特別希望、企圖運用數據挖掘、分析及可視化等定量研究的方法、手段來展開人文研究，將其與人文研究結合起來，有所創新。這一方面的工作當然重要，但同樣重要的是，從現在開始，或者說，在“生成式人工智能”這一革命性的技術出現以后，我們的研究重心還需要有所拓展，即要從人文學的視角來對一切數字技術、方法、工具進行批判性思考，仔細審視數字技術給人類（如對人類認知健康的潛在影響，對認知萎縮和思維衰退的影響等）、人類社會（如對數字勞動、數字集權、數字遺產等的研究）、人文研究帶來的影響、挑戰及其間存在的一系列問題（包括潛在的問題），以及“藉由人工智能反思、發現或發掘原本可能就已經存在于人文社會科學的問題”，認識人本身的有限性和“黑暗之心”，而且，真正著眼于未來（或至少是被我們宣稱的“未來已來”的“未來”），重新想象人類與科學、技術之間更好的、更為多元的、富有個性化的互動的可能，讓人類與非人類、非生物、地球（這才是我們共同的、真正的家園，并非語言、文字、文學、藝術等）、太空、外太空之間建立親密而非敵對的關系（正如有學者所指出的那樣，“縱觀歷史，人類幾乎沒有表現出關愛地球的能力；在過去的200年里，我們的記錄尤其糟糕”），發展“批判性數字人文”（Critical Digital Humanities）研究這一數字人文分支領域，以及“人工智能人文學”（Artificial Intelligence Humanities）等新的研究領域。

當然，對上述諸種問題，要做出內行的、切中肯綮的分析，并非易事。以人工智能文學研究為例，除了需要一般意義上的文學理論、分析工具的創新（如凱瑟琳·海爾斯提出的四種人工智能文學批評、研究模式），還需要我們擁有一定的甚至大量的實操、實作經驗，具備以人工智能實踐為基礎的研究能力，需要我們對科學、技術、人文研究知識和成果的綜合理解、把握，唯其如此，我們方有可能對這種數字時代的新語言、新語法、新文學，做出有效的理解和解釋。就此而言，不僅傳統意義上的“束書不觀，游談不根”式的人文研究、寫作之流弊，需要被我們克服，在數字時代，我們還需要克服“關機不觀，游談不根”“舍人工智能不用，游談不根”“科學、技術與人文不能融通，游談不根”等新的困難與挑戰。一言以蔽之，數字時代的降臨，并非我們想象的那樣，因為信息、數據的便于獲取和網絡的無遠弗屆，就大幅降低了文學、人文學的研究門檻，讓文學、人文學變得完全黯然失色，相反，它是從多個方面、方向，對我們的創作、研究工作提出了更高、更難、更多、更復雜的要求和任務，而這不是僅僅依違于中外人文經典，承繼既有的人文主義觀念，沿襲傳統的思維和研究方式，堅持遠離計算機、智能手機、互聯網和包括人工智能在內的一切數字技術等，就能輕易解決的。不過，這也正是本研究何以需要回顧“生成式人工智能”在當代文學創作中應用的史前史、歷史與現狀，擬測其未來發展趨勢，需要借此省思數字時代人文之學何以仍然重要，進而希望重新想象“人文學的想象力”，恢復或重新發見文學乃至人文學的榮光，使之葆有不朽的魅力的，一個重要且必要的緣由。