在ChatGPT橫空出世的幾年之前，我曾負責過一款包含AI模塊的產(chǎn)品。

當時我們開發(fā)了一個以文搜圖的功能，用戶輸入一段文本，系統(tǒng)會將與文本描述最匹配的圖片找出來返回給用戶。簡單來說，這個功能的邏輯其實是在圖片上傳的時候，系統(tǒng)就對圖片做分析，給圖片生成文本摘要，以此將以文搜圖轉(zhuǎn)換成以文搜文。

當時為了出個Demo內(nèi)部演示，我們拿了很多張狗的照片給AI做訓練，包括不同顏色、不同品種、不同拍攝角度……訓練完之后，只要上傳的照片里帶有狗，都可以準確識別出來。

在內(nèi)部產(chǎn)品演示的時候，我們搜索到了一張貓狗同框的照片，一只貓一躍而起，在畫面中剛好位于狗的頭上。結(jié)果那張圖片的摘要成了“……狗頭上頂著拖把”，就是這么離譜。

當時我們有一句戲言——人工智能，有多少人工，就有多少智能。

雖然上述例子中的AI功能并非是AI寫作，但基本原理是相通的。AI底層各種技術(shù)、各種算法或許一直在進化，但有一點是不變的，就是所有AI模型都需要經(jīng)過大量的訓練才能“好用”，尤其像是AI寫作這樣的能力，需要學習大量的、多元的、風格各異的數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)理解和運用。

ChatGPT之所以能夠“像人一樣”與人類交談，回答各種問題，是因為AI進行了全面地學習。AI從海量的訓練素材中，習得人類的語言規(guī)則，挖掘出人類認知體系的特征要素，從而獲得與人類對話、行文的能力。這種模式恰如杜甫曾說過的——“讀書破萬卷，下筆如有神”。

但是，AI的這種學習和人類的學習是存在差別的。

舉個簡單的例子，AI可能會發(fā)現(xiàn)，故事中母親去世，孩子會哭泣。對AI來說，“孩子哭泣”是發(fā)生在“母親去世之后”的大概率反應。而對于人類來說，我們想到的則是這件事情對“孩子”的意義，甚至開始腦補此后“孩子”的命運。

這種差異能說明什么呢？事實上，目前階段的AI寫作就好比，讓一個小學生一口氣背完了所有的世界名著，然后讓這個小學生去寫作文。小學生或許能寫出類似“生命中所有的燦爛，終要寂寞償還”（加西亞·馬爾克斯《百年孤獨》）或是“歷史的全部是強者寫的。弱者只有被踩在腳下的份兒”（茨威格《斷頭王后》）這樣富有哲理的文字，令老師眼前一亮，取得一個高分。但是，以小學生的閱歷其實無法理解這些文字背后的現(xiàn)實意義。如此一來，當500字的作文變成5000字，這種浮于表面的創(chuàng)作能力，便開始暴露出膚淺和虛無的本質(zhì)。

這也是為什么，很多時候我們會發(fā)現(xiàn)AI寫出來的東西情感單薄、東拼西湊、流于表面。

當然，講這些不是為了給AI招黑，而是想借此和大家一起從不同的角度來審視AI，簡單理解它是如何工作的。

數(shù)據(jù)是決定AI究竟有多“智能”的關(guān)鍵要素，只有“習得”足夠的數(shù)據(jù)才能讓AI發(fā)揮作用，隨著數(shù)據(jù)量的增加，AI的學習能力和應用能力也會不斷提高。在ChatGPT背后，正是大型語言模型（Large Language Model，由十億量級參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡組成的語言模型）在發(fā)揮作用。

在驚嘆于ChatGPT強大生成能力的同時，我們應該看到AI的局限性。

首先，AI非?！氨俊?。

根據(jù)普林斯頓大學研究人員估算，為了支撐一個大型語言模型訓練龐大的計算需求，可能需要消耗數(shù)百萬瓦時的電力，才能取得如今的成績。而我們的大腦僅相當于一盞12瓦的燈泡，即可高效應對同等挑戰(zhàn)。

一個人類小嬰兒，即使只見過幾張小狗的照片，日后見到真正的小狗，也可以輕松將其識別出來。人腦是天生的“學習機器”，不僅具有強大的學習能力，而且可以不斷適應和改進自己的學習策略，提高學習效率和準確性。這種學習適應能力是大腦與人工智能技術(shù)最大的區(qū)別之一。

你或許會驚嘆于AI“淵博”的學識，但事實上，AI本身的學習效率非常低，遠不如人腦。當有新的概念、知識出現(xiàn)時，誰能更快掌握和運用，還真不好說。

舉個簡單的例子，網(wǎng)文中有很多概念、套路、故事類型，可能就是目前AI的知識盲區(qū)。這一點從之前對GPT4、文心一言3.5、混元助手、通義千問、訊飛星火、Kimi六款產(chǎn)品的測評中就可窺見一二。某些場景下，即使是新手作者的表現(xiàn)也能優(yōu)于AI。

其次，AI永遠“正確”。

AI的底層是數(shù)學，數(shù)學的嚴謹使得AI總能做出最“正確”的選擇。

但是，小說創(chuàng)造的是“人”，世上不存在完美的人，只要是人就會犯錯，會“意氣用事”、“一時沖動”、“一葉障目”、“本末倒置”。這些“錯誤”或者說缺陷是人性的重要組成，在創(chuàng)作小說時，它們也是驅(qū)動故事發(fā)展的動力之一。

現(xiàn)階段運用AI寫小說時，“耿直”的AI還不足以還原出真實的人物面貌。

在人類創(chuàng)作的故事中，面對同一事物，人物可能會產(chǎn)生不一樣的理解，從羅生門到最低級的看岔了、嘴瓢了，都有可能發(fā)生，這些“錯誤”或許是誘導后續(xù)情節(jié)的重要線索。但AI的世界往往丁是丁卯是卯，很難在這方面給出很好的構(gòu)思設(shè)計。

人類認知世界從來不是絕對客觀的，錯誤重要且必要。

既然說到“人性”，就不得不提AI的另一項不足——“人格僵化”。

如果你曾嘗試用AI寫小說，應該不難發(fā)現(xiàn)，AI或許可以寫出一些不錯情節(jié)，但在人物塑造并不盡如人意。這些人物間的互動、對話，往往很“公式化”，喜怒哀樂都流于人物表面，缺乏深度。

但人和人終究是不同的。同一件事情，換一個人來應對，必定會有完全不同的反應，故事走向也會因此而大不相同。尤其一些復雜的人物，幾乎不會讓人一眼看穿其真實想法和意圖。

有的人生氣了會摔東西錘墻，有的人生氣了會朝身邊其他無關(guān)人員撒氣泄憤，有的人生氣了會自殘自戕，有的人生氣了卻會笑呵呵然后背后捅刀子……但AI筆下暴怒的人物，通常都在無能狂怒，將情緒宣泄得能一眼看穿。

現(xiàn)有技術(shù)，不足以讓AI建立一個完整的虛擬“人格”，更不必說將這些人格融入到故事中，展露出恰如其分的言行舉止。

另外，AI不具備社會化思考能力。

人類是社會化動物，這意味著我們不能僅從個體的層面思考什么是“人”，人類的許多認知能力都是在社會化的過程中發(fā)展出來的。

著名人類學家羅賓·鄧巴（Robin Dunbar）曾經(jīng)提出過人類認知的多階意向性理論。在我們出生后不久，就可以將自我與他人分別開，意識到“自我”就是一階意向性的表現(xiàn)。當我們長大一些，發(fā)現(xiàn)對于同一件事情，我和別人可能會有不同的想法，這時我們就具有了二階意向性。再往后，當我知道張三猜測出李四的想法時，我們就具備了三階意向性，依此類推。

簡單來說，多階意向性就是理解他人內(nèi)心，透過他人視角理解社會關(guān)系的能力。

根據(jù)這一理論，小說作者至少應該具備四階意向性，才能夠講好故事。一些頂級的創(chuàng)作者，如莎士比亞，甚至可能具備六階意向性。

目前AI本身的認知能力，尚處于零階意向性的水平，可想而知其創(chuàng)作的人物水準，基本不具有多少社會化思考的能力。這決定了AI在設(shè)計人物和情節(jié)時，存在致命的短板。

第五，AI無法“無中生有”。

目前AI所有的能力，都是通過學習人類現(xiàn)有知識而來，AI的知識運用與創(chuàng)新，同樣來自對現(xiàn)有知識、概念體系的變換，而不是真正的創(chuàng)造。

對比人類的表現(xiàn)，我們現(xiàn)有的小說作品中，神仙佛陀、妖魔鬼怪、魑魅魍魎、外星文明、異能喪尸……各種由純粹想象創(chuàng)造的概念隨處可見。題材上，有無限流/快穿、系統(tǒng)文、末世文等多種多樣的形式。元素上，有陰陽五行、魔法詛咒、機甲飛船等天馬行空的力量體系。

人類的創(chuàng)造力，為我們構(gòu)建了一個遠比現(xiàn)實宏大得多的小說世界，讓讀者們津津樂道。

可這樣的“無中生有”，AI還做不到。

最后，AI對于網(wǎng)文很陌生。

經(jīng)過一段時間的嘗試，我發(fā)現(xiàn)目前階段AI并不了解網(wǎng)文的寫作套路和寫作風格。當我們詢問網(wǎng)文創(chuàng)作之類的問題，AI只能給出一些整合互聯(lián)網(wǎng)公開信息的回答，遠不如在傳統(tǒng)小說等領(lǐng)域的表現(xiàn)。當然，原因也不難猜，這些AI工具或許并未經(jīng)過網(wǎng)文數(shù)據(jù)的訓練，拋開版權(quán)問題不談，網(wǎng)文動輒上百萬字的體量，也不是現(xiàn)有AI訓練可以承載的。

可以說，想要用AI來直接生成一部網(wǎng)文，現(xiàn)有的技術(shù)和AI工具，可能都沒做好準備。

當然，我絲毫不懷疑隨著技術(shù)不斷進步，AI的上述缺陷都能夠被解決，但這些都不是簡單的問題，會有一個非常漫長的進化過程。不論現(xiàn)在AI寫作看起來有多神奇，作為小說作者，這個領(lǐng)域依然是我們的主場。AI有其可圈可點的表現(xiàn)，同樣有不盡如人意的地方，它還遠未達到成熟階段。

比起恐慌AI的強大，或是蔑視AI的不足，我們更應該學會如何駕馭AI，乘上時代的浪潮往前走。

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