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陳詞濫調(diào)的AI會取代我們的創(chuàng)作嗎?

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? Bert Glinn/Magnum Photos

利維坦按:

在算法能夠迅速拼接句子、模仿風(fēng)格的時(shí)代,人工智能似乎已經(jīng)學(xué)會了“寫作”。它可以生成優(yōu)雅的段落、像樣的敘述,甚至看起來頗有文學(xué)腔調(diào)。但當(dāng)寫作轉(zhuǎn)向回憶錄——那種由記憶、羞慚、執(zhí)念與時(shí)間沉淀而成的私人書寫——機(jī)器的流暢忽然顯得空洞。真正的問題不在于AI能否排列詞語,而在于它是否曾經(jīng)生活過,是否擁有只能由身體、失去與自我反思鑄成的那種記憶重量。


創(chuàng)造性寫作曾經(jīng)是人類的專屬特權(quán):寫得好也好,寫得差也罷,但無論如何,人們都默認(rèn)一個(gè)共識——書寫人類經(jīng)驗(yàn)這件事值得付出時(shí)間和精力的。

這是一種至關(guān)重要的人類行為,以至于詩歌成為計(jì)算機(jī)先驅(qū)艾倫·圖靈最初測試的關(guān)鍵組成部分:圖靈測試旨在判斷一個(gè)對一系列問題作出反應(yīng)的未知對象是人類還是機(jī)器冒名頂替者。圖靈測試常常被簡化為人類與機(jī)器兩塊領(lǐng)地之間的一道單一分界線。通過測試,人工智能便可以踱步跨線,來到我們這一邊,環(huán)顧四周,決定如何對待我們。但首先,它得通過測試。

在發(fā)表于《心靈》(Mind)雜志的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》(Computing Machinery and Intelligence,1950)中,圖靈明確了他的目標(biāo):“考慮這樣一個(gè)問題,‘機(jī)器能思考嗎?’”以典型的人類方式,他立刻對問題進(jìn)行了重新表述——而且頗費(fèi)筆墨——最終提出了“模仿游戲”,其原型是一種早于互聯(lián)網(wǎng)、早于電視的客廳娛樂。


? Manhattan Rare Book Company

圖靈心目中的原始游戲設(shè)置是:一名猜測者坐在“熱座”上,向一名男子(X)和一名女子(Y)提問,兩人分別在兩個(gè)房間里,彼此既看不見也聽不到。猜測者必須根據(jù)他們的書面回答判斷誰是男人、誰是女人。X試圖誤導(dǎo)猜測者,如果猜錯了,X就贏;如果猜對了,Y就贏。試試吧,很有意思。

在這個(gè)語境下,圖靈擬定測試中的第一個(gè)問題并不像乍看之下那樣令人意外:“請X告訴我他或她的頭發(fā)有多長?!苯又?,圖靈同樣禮貌地提出第二個(gè)問題:“請給我寫一首以福斯橋(Forth Bridge)為主題的十四行詩?!眱蓚€(gè)問題下來,人類與機(jī)器思維之間那條備受爭議的邊界,已經(jīng)在向文學(xué)和藝術(shù)索要答案了。

圖靈在1950年代設(shè)想的X(那個(gè)試圖誤導(dǎo)的參與者)回答說:“這個(gè)問題我可答不上來。我從來就寫不了詩?!睘榱讼胂蟪鲞@個(gè)回答,在他游戲的第二階段里,圖靈那顆復(fù)雜的大腦正在扮演這樣一個(gè)角色:X由一臺機(jī)器扮演,隱藏在視線之外,敲擊鍵盤輸入答案,假裝自己是一個(gè)男人(在最初版本中,X是個(gè)男人假裝成女人,后來版本中,圖靈將X設(shè)定為機(jī)器,Y是人類,X要假裝成人類。編者注)。我知道,這聽起來有點(diǎn)繞;如果這個(gè)測試很簡單,連空氣炸鍋都能通過。

圖靈并不是在暗示機(jī)器不能寫詩。在模仿游戲那套盤根錯節(jié)的邏輯中,X的計(jì)算是:在1950年,普通人并不寫詩——這是一種常識性假設(shè),每一臺冒充人類的計(jì)算機(jī)都應(yīng)該知道(也就是說,機(jī)器如果真要裝成人類,就必須知道什么時(shí)候該“裝不會”。編者注連同其他一些來自20世紀(jì)中期的偏見,圖靈的論文還不夠謹(jǐn)慎地提及了種族、宗教以及美國憲法。他將無法把計(jì)算機(jī)視為有感知能力的人,比作“穆斯林認(rèn)為女性沒有靈魂”的觀點(diǎn)。圖靈就這樣貿(mào)然闖入,他的思考方式,并不像我們今天這樣計(jì)算。

(圖靈在問的不是“你會不會寫詩”,而是:你知不知道一個(gè)“普通人”在當(dāng)時(shí)“會不會寫詩”?1950年的常識是:普通人通常不會寫詩。所以如果X回答: “當(dāng)然,我可以寫一首完美十四行詩”,反而會顯得“不像人類”。編者注)

而他設(shè)想的2026年的未來計(jì)算機(jī)也做不到這一點(diǎn)。今天的任何一款大型語言模型(LLM),比如ChatGPT或Claude,都能立刻寫出一首以福斯橋?yàn)橹黝}的十四行詩。我輸入了圖靈測試?yán)锏哪莻€(gè)問題,Claude 4立刻給出了14行詩句,其中甚至為了韻律而使用了縮寫詞“mathemat’cal”。這首詩言之成理,形式上也是一首十四行詩,而且只花了幾秒鐘。

無論這是否算作思考,圖靈都預(yù)感到他所劃定的邊界將會遭到藝術(shù)界的抵制。在他的論文中,他與當(dāng)時(shí)一位杰出的神經(jīng)科學(xué)家、皇家學(xué)會的杰弗里·杰斐遜(Geoffrey Jefferson)爵士展開了辯論。杰斐遜認(rèn)為,“只有當(dāng)機(jī)器能夠根據(jù)自身感受到的思想和情感,而非偶然的符號組合,創(chuàng)作出一首十四行詩或一首協(xié)奏曲時(shí),我們才能認(rèn)同機(jī)器等同于大腦——也就是說,機(jī)器不僅能夠創(chuàng)作,而且知道自己創(chuàng)作了。”杰斐遜在1949年于皇家外科醫(yī)學(xué)院發(fā)表的李斯特演講中指出,將無數(shù)猴子在打字機(jī)上的工作機(jī)械化(即無限猴子定理。編者注)并不算真正的思考。

如今,在藝術(shù)領(lǐng)域,我們很難再像杰斐遜那樣充滿自信。人工智能的進(jìn)步刺痛了藝術(shù)家的虛榮心——如果機(jī)器幾乎可以瞬間復(fù)制出人類藝術(shù)家的作品,那么這些作品就談不上多么特別了。這很刺痛人。我們原本希望偉大的藝術(shù)家能夠弘揚(yáng)并捍衛(wèi)我們物種獨(dú)一無二的精神,但正如早期攝影術(shù)所引發(fā)的焦慮一樣,被妖魔化的人工智能正威脅著要竊取我們的靈魂。機(jī)器藝術(shù)侵蝕著我們所能做、所能創(chuàng)造、所能成為的一切,它侵入了神圣的領(lǐng)域。富有創(chuàng)造力的藝術(shù)家本應(yīng)是獨(dú)一無二的、不可模仿的。

圖靈的“模仿游戲”論文發(fā)表于1936年,也就是愛荷華大學(xué)首次作家研討會召開14年后。圖靈或許并不了解,在劍橋大學(xué)國王學(xué)院接受數(shù)學(xué)教育的他,早已在看似毫不相關(guān)的創(chuàng)意寫作領(lǐng)域,在大西洋彼岸發(fā)展出了機(jī)器學(xué)習(xí)的雛形。在愛荷華之前,靈感女神已經(jīng)出現(xiàn);在愛荷華之后,一種與當(dāng)今大型語言模型(LLM)運(yùn)作方式頗為相似的文學(xué)內(nèi)容創(chuàng)作方法已經(jīng)出現(xiàn)。

首先,要弄清楚有效寫作的標(biāo)準(zhǔn)是什么。然后,制定一套流程,引導(dǎo)有抱負(fù)的寫作者逐步模仿出理想的作品。愛荷華大學(xué)以及此后所有創(chuàng)意寫作碩士項(xiàng)目都廣泛驗(yàn)證了這樣一個(gè)前提:一套可學(xué)習(xí)的規(guī)則可以生成至少勉強(qiáng)合格的文學(xué)作品。很少有前途可期的編劇不知道希德·菲爾德(Syd Field)的“三幕劇本結(jié)構(gòu)”,或克里斯托弗·沃格勒(Christopher Vogler)的“英雄之旅”——這些“秘籍”承諾給出戲劇、場景、沖突與對白的最佳排列順序。就像大型語言模型被設(shè)計(jì)成“思考”一樣,這些模板本身就是一種逆向工程:先研究《大白鯊》或《證人》這些電影的機(jī)制是如何讓作品發(fā)光的,然后找出可轉(zhuǎn)移的組成部分,再重新組裝,以期在未來實(shí)現(xiàn)類似的藝術(shù)成功。


? 豆瓣電影

對計(jì)算機(jī)程序員而言,把逆向工程作為機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制,被稱為“反向傳播”。在馬克斯·S·貝內(nèi)特(Max S Bennett)的《智能簡史》(

A Brief History of Intelligence
, 2023)中,他展示了這種方法如何助力圖像識別、自然語言處理、語音識別以及自動駕駛汽車的發(fā)展。監(jiān)督型編碼人員事先確定所需的答案,然后回過頭去微調(diào)輸入響應(yīng),直到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出預(yù)設(shè)的解決方案。

要是寫作也這么簡單就好了。根據(jù)Data USA的數(shù)據(jù),美國每年有多達(dá)4000名學(xué)生獲得創(chuàng)意寫作碩士學(xué)位。盡管如此,沒有人指望會有同樣數(shù)量的“偉大的美國小說”誕生。許多滿懷希望的寫作生涯,起點(diǎn)其實(shí)都帶著ChatGPT所邀請的那種提示心態(tài):我想寫一部像去年夏天震撼了我的那本書一樣的暢銷書?;蛘撸瑢τ谀切└忻半U(xiǎn)精神的人來說:想寫一些新穎但又貼近生活的作品,一部兼具文學(xué)性和敘事張力的小說/回憶錄混合體,就像李·查德和安妮·厄諾的結(jié)合體。謝謝。我會等的。不過,我可沒那么有耐心。


? The Evergreen State College

顯然,當(dāng)把最終結(jié)果與最初意圖相比較時(shí),反向傳播的方法無論對創(chuàng)意寫作課程還是對大型語言模型而言,都是有缺陷的。回到圖靈所引用的杰斐遜:當(dāng)作品由錯誤的“思想與情感”所驅(qū)動時(shí),成品就會被削弱——不論是學(xué)生寫作者的盲目野心,還是計(jì)算機(jī)的盲目服從。還需要某種額外的東西,而這種神秘的魔法成分,至少自1580年起就一直在英語書面文本中被爭論不休——那一年,菲利普·西德尼 (Philip Sidney)在《為詩辯護(hù)》(

An Apology for Poetry
)中試圖捕捉卓越創(chuàng)意寫作的本質(zhì)。他的結(jié)論是: 好的寫作既能教人知識,又能令人愉悅。 它以一種比神學(xué)、歷史或哲學(xué)更易接近的形式,提供了如何好好生活的指南。創(chuàng)造性寫作,是特殊的。


菲利普·西德尼在《為詩辯護(hù)》。? University of Glasgow Library/Flickr

事實(shí)上,正因?yàn)槿绱颂厥?,至今仍無人能夠把英語文學(xué)系的研究成果——文學(xué)何以奏效——拆解到足夠細(xì)微的層面,從而重新表述為可供大型語言模型執(zhí)行的指令。創(chuàng)意寫作學(xué)生也做不到。其他藝術(shù)門類在這一領(lǐng)域所做的努力,同樣不怎么令人鼓舞。ArtEmis是一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集,旨在記錄并進(jìn)而預(yù)測人們對視覺藝術(shù)作品的情緒反應(yīng)。該計(jì)劃將6500多名參與者的情緒標(biāo)注,與他們對所見內(nèi)容的文字解釋進(jìn)行匹配,并希望借助這些數(shù)據(jù),通過反向傳播來促成能夠激發(fā)同等情緒反應(yīng)的藝術(shù)作品的創(chuàng)作。

人們似乎普遍認(rèn)為:如果一臺機(jī)器能夠創(chuàng)造出一幅視覺圖像,并生成一組可控的情緒感受,那么藝術(shù)就算被成功創(chuàng)造了。聽起來似乎有道理,唯獨(dú)忽略了一個(gè)事實(shí):人類的情緒反應(yīng)向來反復(fù)無常。ArtEmis的流程在好萊塢早已有類似的先例,但如果焦點(diǎn)小組真的能可靠地服務(wù)于藝術(shù)領(lǐng)域,那么電影院里早該座無虛席、佳作不斷了。

值得注意的是,美國編劇工會在2023年的罷工行動中,為劇本創(chuàng)作爭取到了重要的保護(hù),明確禁止用AI取代人類編劇。但這并未明顯提升優(yōu)秀藝術(shù)電影的產(chǎn)量。人類編劇仍然在拍出平庸的電影。即便沒有任何AI的介入,我們依舊在畫著乏善可陳的畫布,寫著令人過目即忘的小說。

糟糕的藝術(shù),是人類非常熱衷去做的事情,而且數(shù)量龐大。它已成為我們的一部分;當(dāng)靈感枯竭時(shí),我們便依賴那些與我們已經(jīng)編入大型語言模型的方法并無二致的手段。

正如圖靈所預(yù)言的那樣,“數(shù)字計(jì)算機(jī)……確實(shí)可以非常接近地模仿人類計(jì)算者的行為”,而在制造失敗的藝術(shù)作品方面,我們已經(jīng)把所有花招都教給了人工智能。無論源自閣樓還是英偉達(dá)芯片,未能成功的創(chuàng)意寫作,都是通過選擇那些在公共領(lǐng)域出版材料中被識別為常常共同出現(xiàn)的語言單元來“寫作”的。熟悉的詞語組合被拼湊成幾乎令人信服的句子,這種陳腐的語言運(yùn)用方式過去被稱為陳詞濫調(diào)。大語言模型是陳詞濫調(diào)的機(jī)器,它們被訓(xùn)練成利用人類頑固的弱點(diǎn)——以最小的努力創(chuàng)造最大的內(nèi)容。

這也解釋了英國出版業(yè)最重要的行業(yè)雜志《書商》(The Bookseller)在2025年6月的一個(gè)標(biāo)題:“AI‘很可能’在2030年前產(chǎn)出暢銷書”。該標(biāo)題指的是尼爾森(Nielsen)公司菲利普·斯通(Philip Stone)在一次會議上的發(fā)言,該公司負(fù)責(zé)匯編英國圖書銷售數(shù)據(jù)。我認(rèn)為他關(guān)于那本暢銷書的判斷是對的,因?yàn)榇笳Z言模型會率先攻占類型寫作——警匪、間諜驚悚、言情小說——這些小說會沿用已被證明受歡迎的經(jīng)典模式。人工智能急于取悅讀者,而且它還擁有一個(gè)優(yōu)勢——而令人驚訝的是,很少有人類作家具備這一點(diǎn)——它能夠毫無羞愧地批量生產(chǎn)衍生性作品。

幸運(yùn)的是,對于其他人來說,人工智能能夠提供符合規(guī)則和以結(jié)果為導(dǎo)向的敘事,這種無窮無盡的能力帶來了一個(gè)意想不到的好處:人工智能將成為證明并非所有寫作都具有相同價(jià)值的工具。

為了擺脫陳詞濫調(diào)的束縛,讀者們期盼著有機(jī)的聯(lián)想、大膽的推測和出人意料的推論。為然而,對一臺在問題提出之前就已被喂入答案的AI來說,“驚喜”依然是一個(gè)難以企及的概念。


埃達(dá)·洛夫萊斯(1815-1852)。? wikipedia


查爾斯·巴貝奇的分析機(jī),又稱差分機(jī)。? ThoughtCo

早在1842年,埃達(dá)·洛夫萊斯(Ada Lovelace,即詩人拜倫唯一的婚生子女。編者注)在評論最早的計(jì)算機(jī)之一——查爾斯·巴貝奇的分析機(jī)——時(shí),就提出了對機(jī)器思維的這一反對意見(作為歷史背景,愛荷華第一次創(chuàng)意寫作聚會——雖屬非正式——發(fā)生在1897年)。洛夫萊斯指出:“分析機(jī)毫無任何自發(fā)創(chuàng)作的企圖。它只能做我們知道如何命令它去做的事情。”她的斜體字強(qiáng)調(diào)了與人類思維之間的對比:至少對藝術(shù)家而言,原創(chuàng)性是一種被珍視的價(jià)值。

視覺藝術(shù)比文學(xué)更能延續(xù)現(xiàn)代主義“推陳出新”的理念。例如,特納獎每年頒發(fā)給英國最優(yōu)秀的當(dāng)代藝術(shù)展覽,其評選標(biāo)準(zhǔn)就體現(xiàn)了一種觀念:如果作品不夠新穎,就不能稱之為藝術(shù)。對視覺藝術(shù)家而言,形式上的好奇心本就是工作的一部分——他們探索新的創(chuàng)作方式,以期啟發(fā)新的觀看視角。相較之下,而寫作則更傾向于沿用熟悉的模式,這也解釋了為何英國會設(shè)立專門的戈德史密斯小說獎(Goldsmiths Prize,又譯金匠獎。編者注),旨在“拓展小說形式的可能性”。因?yàn)榇蠖鄶?shù)其他獲獎小說并沒有做到這一點(diǎn)。

盡管新技術(shù)開辟了廣闊的視野,但寫作界卻一直不愿去探索新的閱讀方式。把書籍整體搬到Kindle或Audible上,不過是簡單的數(shù)字化搬運(yùn)而已,這種安于現(xiàn)狀的做法,使得文學(xué)界很容易被人工智能熟練地重復(fù)利用熟悉的素材,也提高了那本即將出現(xiàn)的AI生成暢銷書的概率。作家們,或者更準(zhǔn)確地說,是他們的出版商,似乎已經(jīng)忘記了創(chuàng)作難度的重要性,也失去了對形式大膽作品所能帶來的驚人回報(bào)的好奇心。如今,很少有書稿作者敢于向主流出版社承諾創(chuàng)作一本與眾不同的書。

洛夫萊斯在思考機(jī)器如何思考時(shí),立刻就識別出了原創(chuàng)性的重要性。或者,用詩人瑪麗安·摩爾(Marianne Moore)的一首詩來說:

這些事物之所以重要,并不是因?yàn)?br/>它們可以被賦予高深的內(nèi)涵,而是因?yàn)樗鼈?br/>有用;……

無論在藝術(shù)還是科學(xué)領(lǐng)域,原創(chuàng)性都能推動人類進(jìn)步。任何新穎而真實(shí)的發(fā)現(xiàn)都能拓展現(xiàn)實(shí)的范疇。因此,僅僅假裝原創(chuàng)的藝術(shù)作品,并不會給我們帶來任何有意義的東西。

圖靈測試本質(zhì)上是一項(xiàng)關(guān)于說謊的測試。一臺機(jī)器能否采用一種明顯屬于人類的策略,假裝成它并非之物?通過圖靈測試,需要一次欺騙行為,這讓被欺騙的人類審問者暴露在關(guān)于冒充與偽裝的原始恐懼之中。藝術(shù)理應(yīng)透過這種謊言看到真相,而那些值得捍衛(wèi)的原創(chuàng)作品之所以非同尋常,正是因?yàn)榻莒尺d所說的那種“被感受到的思想與情感”的強(qiáng)度與真實(shí)性,使它們存在于一個(gè)永恒的現(xiàn)在時(shí)。作家托妮·莫里森(Toni Morrison,美國著名非洲裔女性作家,其主要作品包括包括《最藍(lán)的眼睛》、《秀拉》、《寵兒》等。其獲得過許多文學(xué)獎項(xiàng),包括美國國家圖書獎、國家圖書評論獎、普利策獎,以及1993年的諾貝爾文學(xué)獎。編者注)所做的事情,就屬于此。

而人工智能所做的,則是概率性的。大語言模型對最可能的詞序列的計(jì)算,恰恰是創(chuàng)造偉大寫作最不可能的方式。任何在情感投入上超越統(tǒng)計(jì)概率、真正創(chuàng)造新作品的人,都更有可能與讀者產(chǎn)生共鳴——不論這種親和力如何表現(xiàn)出來。正如格雷格·巴克斯特(Greg Baxter)在其回憶錄《為死亡做準(zhǔn)備》(

A Preparation for Death
, 2010)中寫道的那樣:“如果文學(xué)是一場勇敢者與平庸者之間的街頭斗毆,我?guī)淼氖俏宜赖淖詈莸膸团桑杭兇獾臍⑹郑傋印!?strong>巴克斯特的文學(xué)匪幫不會向“最可能的下一個(gè)詞”下跪。他珍視他的“純粹的殺手,瘋子”;而圖靈設(shè)想中的計(jì)算機(jī)則被給予“必須正確且按順序服從”的指令。

我并不懷疑大語言模型可以被要求去模仿越界,但一旦服從這一指令,它們就顯得荒謬虛偽,成為藝術(shù)的敵人——即便它們在先進(jìn)的當(dāng)代形式中似乎更能應(yīng)對圖靈對英國文學(xué)的挑戰(zhàn)。例如在2026年,ChatGPT和Claude輕松完成了1950年的圖靈測試挑戰(zhàn):解釋莎士比亞在第十八首十四行詩中的創(chuàng)作選擇。為什么是“夏日”,而不是“春日”?很簡單(只要問它們,它們就會告訴你答案)。現(xiàn)在大語言模型可以輕松應(yīng)對圖靈最初的大部分問題,如果它們都寫不出像莎士比亞那樣的十四行詩,那我也寫不出來。但這并不意味著我不會思考,圖靈也對計(jì)算機(jī)作出了同樣合理的寬容。它們也被允許有自身的局限,而他對機(jī)器智能的態(tài)度,遵循了狄德羅關(guān)于鸚鵡的邏輯:如果理解的幻象足以令人信服,那它就等同于理解(狄德羅說,“要是他們找到一只什么都能回答的鸚鵡,我會毫不猶豫地認(rèn)為它是有智慧的生物。”編者注。機(jī)器一直在偽裝,直到它們真正理解為止。

或者用圖靈自己的話來說:“上帝賦予了每個(gè)人不朽的靈魂,但沒有賦予任何其他動物或機(jī)器。因此,任何動物或機(jī)器都無法思考。我無法接受這種說法?!眻D靈為了1950年代的語境而引入了上帝,但他拒絕了人類“必然優(yōu)于”其他造物(無論是人造的還是自然的)這一想法。他贊同德謨克利特和托馬斯·霍布斯等唯物主義哲學(xué)家的觀點(diǎn),認(rèn)為心靈——不論它究竟是什么——完全存在于大腦的物理結(jié)構(gòu)之中。AI也是一種物理結(jié)構(gòu),因此圖靈判斷:AI不能做的事情,只是“暫時(shí)”做不到而已。


費(fèi)伯與費(fèi)伯出版社在作家莎拉·霍爾(Sarah Hall)小說封面上標(biāo)注了“人類撰寫”,以示對人工智能的抵制。? The Bookseller

既然如此,作家和藝術(shù)家應(yīng)當(dāng)如何回應(yīng)當(dāng)下的這一局面?我們可以在小說的封皮上貼上“人類撰寫”的標(biāo)簽,正如英國費(fèi)伯與費(fèi)伯出版社(Faber and Faber)最近所嘗試的那樣。視覺藝術(shù)家也可以貼上“由人類智慧創(chuàng)作”或“非AI制作”的標(biāo)識,也許話題標(biāo)簽?zāi)茉谀撤N程度上讓AI保持距離,直到某位劃時(shí)代的天才橫空出世,以真正原創(chuàng)的風(fēng)格與內(nèi)容捍衛(wèi)人類的榮譽(yù)。人工智能,你等著瞧吧!看看你還有多長的路要追趕。

與此同時(shí),我們其他人可以更積極主動地抵制人工智能的侵蝕,捍衛(wèi)并鼓勵人類獨(dú)立創(chuàng)作藝術(shù)的雄心,無論成功與否。藝術(shù)是對人類存在的肯定,是傳遞和接收關(guān)于相遇與聯(lián)結(jié)的信息。一個(gè)內(nèi)在生命可以觸及另一個(gè),而為了達(dá)到最佳效果,需要培育一種任何大語言模型都無法模仿的創(chuàng)造性過程。馬塞爾·杜尚把藝術(shù)稱為“缺失的環(huán)節(jié),而非已經(jīng)存在的環(huán)節(jié)”,這一洞見在21世紀(jì)尤其重要,它直接駁斥了模仿性的語言模型創(chuàng)作模式——這種模式深陷于反饋循環(huán),不斷重復(fù)著既有的序列。對于ChatGPT而言,內(nèi)心世界之間那種觸電般的碰撞并非易事,而這種碰撞在回憶錄中最為容易實(shí)現(xiàn)。每個(gè)人記憶中的一切都只屬于他們自己,那是未經(jīng)數(shù)字化處理的真實(shí)人類經(jīng)驗(yàn)寶庫。

據(jù)圖靈的傳記作者安德魯·霍奇斯(Andrew Hodges)記載,當(dāng)圖靈陷入沉思時(shí),常常會抓撓他那偏分的頭發(fā),并用嘴發(fā)出一種“咂唧”的聲音。在他構(gòu)思圖靈測試前后,他腦中回響著懷疑的聲音,告訴他計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)不可能“善良、機(jī)智、美麗、友好”。他未來的機(jī)器大腦不會“有主動性、幽默感、能分辨是非、會犯錯、墜入愛河、喜歡草莓加奶油”,等等。圖靈是在拿這些能力與他所記得的親身生活經(jīng)驗(yàn)作比較。人工智能做不到的,就是回憶。

以這一想法為起點(diǎn),我最近發(fā)起了“通用圖靈機(jī)”(Universal Turing Machine)項(xiàng)目,這是一個(gè)關(guān)于寫作與閱讀新方式的人類提案。“通用圖靈機(jī)”是一個(gè)可擴(kuò)展的在線網(wǎng)格,由8x8個(gè)方格組成,類似于棋盤。我們邀請作家認(rèn)領(lǐng)一個(gè)網(wǎng)格,并在每個(gè)方格中填入1000個(gè)單詞的記憶。讀者可以在不同的記憶和聲音之間隨機(jī)穿梭,在杜尚所指出的“藝術(shù)即鴻溝”的空間中扮演同樣積極的角色。我計(jì)劃每年兩次在已有內(nèi)容上鋪設(shè)新的方格,逐步擴(kuò)大這一集體實(shí)驗(yàn)性回憶錄的規(guī)模,放大人類存在的多樣性,創(chuàng)造一部忠于生活經(jīng)驗(yàn)的主觀百科全書。


? universalturingmachine

通用圖靈機(jī)的形式,旨在鼓勵把寫作視為一種思考方式——而這正是藝術(shù)(觀看、聆聽、寫作、閱讀)一直以來所提供的。能夠感知自身被記憶的過程,堪稱我們所能進(jìn)行的最艱深、最巧妙的思考之一,也正因如此,為了進(jìn)行他的測試,圖靈才會對文學(xué)作品如此著迷。人工智能目前還無法將寫作作為一種獨(dú)立的思考、閱讀或記憶方式,而通過閱讀所有書籍來學(xué)習(xí)寫作也無濟(jì)于事。正如回憶錄無法通過完全回憶而變得更好一樣。

要親眼見證人類藝術(shù)性選擇的奇跡,可以看看法國實(shí)驗(yàn)作家喬治·佩雷克(Georges Perec)的小說《消失》(

La Disparition
, 1969)。這本書完全不包含字母“e”,這種系統(tǒng)性約束,大語言模型可以瞬間復(fù)制。 然而,計(jì)算機(jī)大腦無法做到的是,它無法將佩雷克的生活經(jīng)歷融入其中。法語字母“e”的發(fā)音與“eux”相似,意為“他們”。佩雷克的父親在戰(zhàn)爭中陣亡,他的母親被納粹從巴黎驅(qū)逐到奧斯維辛集中營。他們二人從兒子的生活中消失,也從他的小說中消失。因此,這部小說并非消失,而是以一種勝利的藝術(shù)重構(gòu)的方式,凸顯了他們扭曲的缺席。

在《計(jì)算機(jī)器與智能》的結(jié)尾,圖靈出人意料地提到,“至少在心靈感應(yīng)方面,統(tǒng)計(jì)證據(jù)是壓倒性的”,并且“如果承認(rèn)心靈感應(yīng),我們就必須把測試收緊”。作家與讀者、藝術(shù)家與觀眾之間的交流,是我們最接近心靈感應(yīng)的時(shí)刻——在心靈之間傳遞與接收信息。圖靈意識到,他的機(jī)器很難達(dá)到人類這種精細(xì)的程度,雖然并非每個(gè)人都能通過藝術(shù)發(fā)現(xiàn)心靈感應(yīng),但任何有過草莓奶油體驗(yàn)的人都可以嘗試一下。努力本身就值得肯定,而像“通用圖靈機(jī)”這樣的項(xiàng)目正鼓勵這種嘗試:歡迎人類貢獻(xiàn)者,無需測試。

或者更準(zhǔn)確地說,通過寫作來重新編排記憶——以這種獨(dú)特的人類方式去思考——本身就是一種抵抗。它重新詮釋了圖靈測試,使之偏向于他最初模仿游戲中Y所扮演的角色:Y的目標(biāo)是講述真相,而不是試圖誤導(dǎo)他人。X無法替你擁有記憶;無法替你假裝,也無法因此成功;而對自我的認(rèn)知始終是認(rèn)知主權(quán)的體現(xiàn)。在書寫自我的過程中,Y成為了令人信服的人類。Y獲勝。人類與機(jī)器思維之間的邊界依舊清晰,并因一個(gè)無法、也不愿被外包的自我而得到強(qiáng)化。

文/Richard Beard

譯/tamiya2

校對/tim

原文/aeon.co/essays/sure-ai-can-do-writing-but-memoir-not-so-much

本文基于創(chuàng)作共享協(xié)議(BY-NC),由tamiya2在利維坦發(fā)布

文章僅為作者觀點(diǎn),未必代表利維坦立場





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