陈奇佳 徐阳

中国人民大学文学院

引言

“我想全球市场也许只需要5台计算机。”——国际商用机器公司董事长托马斯·沃森，1943年。

“未来的计算机也许不会超过1吨半。”——《通用机械学》杂志，1949年。

“对任何人来说，640K的内存都应该够用了。”——比尔·盖茨，1981年。

不妨往后退一步，搁置AI写作的艺术性、文学性、诗性，也暂且搁置AI写作的潜能等话题，回到问题的起始之点，叩问今天的AI何种层面、何种形式的活动能够与人类所谓的艺术活动相接近、相配称？其实也就是这样一个问题：当前的AI活动是否已经可以将某些人类公认的艺术形式转化为一种确定的算法？具体到写作领域，我们显然就有必要脱离一般文学研究的领域，撇开文学与其他艺术形式的共性与差异性讨论等传统模式，仅从文学表达的基本物质基础也就是文字表意的可算化这一前提出发，讨论当前AI文字写作算法的逻辑构造样态及其实践成效，分析其逻辑样态的必然结果，以此与人类文字写作的结果比照；并根据当代AI最新、最强大的深度学习模式，追问这种比照学习的发展潜力亦即其达成或超越人类同类型文字写作的可能性。

就AI当前的写作学习来说，其参考人类文字写作模式的逻辑构造，大抵可分作两种基本的类型，即抒情写作与叙事写作。抒情写作的基本学习对象是抒情诗，微软小冰的现代诗创作能力是通过对1920年后519位现代诗人的上千首诗学习上万次后而达成的；而叙事写作的基本学习对象是故事与小说，2015年阿里巴巴推出了声称拥有庞大的故事资料库的智能创作系统“阿里编编”，对外宣称平均创作一集电视剧剧本只要10分钟，而创作一个完整的电影剧本也只需30分钟。……