AI眼中的(de)“文学风格”是什么样的(de)？

如果说类似网文、公文等因其程式化(hua)、商业化(hua)的(de)文体特征(zheng)，既没有什么独(du)一无二的(de)“作者性”，也没有什么高(gao)明的(de)文学性，很容易找到它(ta)们“批量生成方式”的(de)话(hua)，那我(wo)们不妨直接摆上人(ren)类整个文学史上最高(gao)段的(de)作家之一——三岛由纪夫为(wei)例，让AI生成一段三岛式的(de)文段：

暴雨中的(de)剑道(dao)场弥漫着(zhe)铁锈与朽木的(de)气息，汗水顺着(zhe)少年绷紧的(de)脊梁滑落，在榻榻米上洇出(chu)深色图腾。竹刀相击的(de)脆响里，他看见师父眼角的(de)皱纹藏着(zhe)江户时代某场未竟的(de)复仇。当狂风掀开纸门，携来(lai)山茶花的(de)残瓣(ban)黏在汗湿的(de)胸(xiong)膛时，他恍然领悟肉(rou)体不过是盛(sheng)装耻辱的(de)陶器，唯有在彻底粉碎的(de)瞬间(jian)，方能窥见永恒澄(cheng)明的(de)月光。

三岛的(de)文风“汪洋恣肆，波云(yun)诡谲”，比喻惊世骇俗(su)，往往“语不惊人(ren)死不休”，令人(ren)拍案叫绝(jue)，难以名状(zhuang)。而Deepseek交(jiao)出(chu)的(de)答卷，即使还(hai)不能说已经足够“以假乱真”，但文风的(de)确(que)已经相当有极(ji)具辨识度的(de)三岛韵味了(le)。那么AI是怎么做到的(de)呢？

当我(wo)们说“三岛由纪夫式的(de)段落”时，我(wo)们首先在表(biao)达的(de)，是一种极(ji)度抽象、模糊的(de)文本特征(zheng)，亦(yi)即一种经过后人(ren)总结与概括出(chu)的(de)美学风格。

相信很少有人(ren)可以否认，三岛由纪夫的(de)核心风格至少是包(bao)括以下几个方面的(de)：

极(ji)端美学：三岛强调死亡(wang)之美、肉(rou)体之美、秩(zhi)序与毁灭(mie)的(de)共存。他的(de)文字往往冷峻、华丽，带有仪式感(gan)。

日(ri)本传(chuan)统与西方现代性的(de)交(jiao)融：他擅长描绘日(ri)本传(chuan)统武士道(dao)精神、神道(dao)教意象，同时又深受(shou)西方文学影响（如尼采、波德莱尔(er)）。

强烈(lie)的(de)视觉意象：他的(de)描写极(ji)富画面感(gan)，常用光影、色彩、质(zhi)感(gan)等细(xi)节来(lai)增(zeng)强感(gan)官(guan)刺激。

短促有力(li)的(de)句子与复杂华美的(de)句群交(jiao)替：他能够在冷静、简洁的(de)描述和繁复的(de)抒(shu)情段落之间(jian)切换自如。

有美与毁灭(mie)的(de)共存、个人(ren)意志与时代洪流、武士道(dao)精神的(de)绝(jue)对(dui)化(hua)等思想冲突：“唯有被烈(lie)焰吞(tun)噬的(de)建筑，才能显现其真正的(de)轮廓”“他宁愿让自己的(de)信仰碎裂成光辉四溅的(de)玻璃，也不愿在时代的(de)尘埃中沉默”“肉(rou)体不过是意志的(de)器皿，若器皿已破，则意志亦(yi)得解放”等。

不仅如此，嗜(shi)读三岛的(de)人(ren)们也很容易就(jiu)可以总结出(chu)三岛有以下这些鲜明的(de)修辞风格，甚至可以说风格鲜明到了(le)若是不如此，就(jiu)根(gen)本“不像”三岛作品的(de)程度：

对(dui)自然的(de)高(gao)度拟人(ren)化(hua)：如“秋日(ri)的(de)阳光像一柄锐利的(de)匕首，斜斜地刺入(ru)庭院，那金色的(de)光芒在枯叶上燃烧，宛如即将自焚的(de)舞姬。”

对(dui)肉(rou)体的(de)极(ji)端关注：如“他脱(tuo)下衬衫，背肌绷紧，皮肤因寒冷而泛起淡淡的(de)青白色，像是刀刃轻抚(fu)过的(de)瓷器。”

华丽的(de)比喻与象征(zheng)：“在夜色中，寺庙的(de)影子倒映(ying)在水面，仿(fang)佛(fo)一匹黑色的(de)战马正在湖心饮水。”

而以上三岛核心美学特点与修辞特点的(de)描述正是 AI 自己的(de)“体会(hui)”，已经非常准确(que)与出(chu)色了(le)，与专家精心编撰的(de)文学史教材(cai)中对(dui)三岛风格的(de)概括可以说具有几乎同样准确(que)的(de)知识深度。

上述这些在人(ren)类看来(lai)是美学风格的(de)东西，在进行过语料库构建与风格学习的(de)机器眼中，却(que)全然是另一番景象。

机器在收集足够的(de)三岛由纪夫文本后，会(hui)首先进行预(yu)处(chu)理。三岛由纪夫的(de)作品会(hui)被机器进行分句、分词，处(chu)理日(ri)语/中文/翻译英文版本等，并“确(que)保数据格式一致”。此后，机器会(hui)采用TF-IDF、BERTembeddings等方法分析三岛文本的(de)常见词汇与独(du)特短语，比如他偏(pian)好使用的(de)比喻、色彩词、身体意象等。有了(le)上述准备工作，机器就(jiu)可以对(dui)文本进行句法分析，从而识别出(chu)三岛句子的(de)结构模式，比如：

·修饰性强的(de)长句（多层定语、隐喻、插(cha)入(ru)语）

·简短有力(li)的(de)断句（刀锋般的(de)短句，强调死亡(wang)、决绝(jue)）。

其后，机器就(jiu)可以训练风格分类器（Style Classifier），用以区分三岛文本与其他作家的(de)文本，并让模型学习他的(de)词汇分布、句法模式、修辞风格，从中提(ti)取(qu)独(du)特的(de)风格特征(zheng)了(le)。

AI是怎么生成特定风格的(de)文本的(de)？

当模型根(gen)据人(ren)类给定的(de)条件来(lai)调整输出(chu)，并生成特定风格、主题或情感(gan)的(de)文字时，比如生成三岛由纪夫风格的(de)文字，就(jiu)叫做“受(shou)控(kong)文本生成”。

大模型会(hui)限制输出(chu)自己句子的(de)平(ping)均长度、从句嵌套深度、比喻使用率(lu)等，使其符合三岛的(de)句法特点，并优先使用“死亡(wang)、美、毁灭(mie)、身体、宗教”等高(gao)频词，以保持风格一致性。

而且如果降(jiang)低温度（Temperature），就(jiu)可以控(kong)制词汇分布、减少生成随机性，使生成文本更符合训练数据风格，并更具连(lian)贯性，不至于(yu)过于(yu)发散。

人(ren)类也很容易训练一个句法转换模型（Syntax Transfer Model）和比喻生成器（Metaphor Generator），用以将普通文本转换成三岛风格，比如：

·普通句子：“落叶在风中飘零(ling)”“他的(de)手指微微颤抖”

·三岛风格：“秋风撕(si)裂枝头，枯叶如烧尽的(de)诗篇，沉默地坠(zhui)落”“他的(de)指尖如风中残烛，颤抖着(zhe)，仿(fang)佛(fo)即将熄灭(mie)”

甚至还(hai)可以结合情感(gan)分析模型（Sentiment Analysis），调整文本的(de)情绪参数，让生成更具三岛式的(de)“悲壮美感(gan)”或“压(ya)抑感(gan)”。

最后是大模型的(de)评估与优化(hua)环节，机器可以自己计算(suan)三岛文本与生成文本的(de)困惑度。（Perplexity），评估其可读性与风格一致性，并使用BERTScore（计算(suan)生成文本与参考文本之间(jian)单词片段的(de)重复率(lu)）、BLEU（衡量生成文本覆盖(gai)了(le)多少原文的(de)关键内容）、ROUGE（将文本转化(hua)为(wei)上下文语义向量，计算(suan)生成文本与原文在深层语义上的(de)相似度）等方式，衡量生成文本与三岛原文的(de)相似度。

再加上人(ren)类“专家”的(de)最后的(de)评估与调优，机器就(jiu)可以把文学、美学风格转化(hua)为(wei)数据、概率(lu)，并由此模拟任何人(ren)的(de)写作风格。

作者应(ying)该是AI本身，还(hai)是“原作者”，亦(yi)或是问(wen)问(wen)题的(de)用户？

卡夫卡在临终(zhong)前给了(le)好友布洛德一份遗嘱(zhu)，要(yao)求他死后销毁所有未发表(biao)的(de)手稿，其中包(bao)括《城堡》、《审判》等公认最伟大的(de)文学作品。卡夫卡此前就(jiu)多次表(biao)达过类似的(de)意愿，并甚至亲手销毁过自己的(de)手稿，但布洛德选择了(le)"背叛(pan)"他最好朋友的(de)遗愿。他不但没有销毁这些手稿，反而倾(qing)尽毕生精力(li)整理、编辑并出(chu)版了(le)它(ta)们。

米兰·昆德拉(la)正是以这个故事展开他的(de)著名的(de)文论作品《被背叛(pan)的(de)遗嘱(zhu)》的(de)，而且恐怕没有人(ren)会(hui)对(dui)此抱(bao)有异议：布洛德救赎了(le)文学，即使他背叛(pan)了(le)作家本人(ren)的(de)意愿与友谊，他还(hai)是干(gan)得漂亮，他做得太对(dui)了(le)！

然而如果我(wo)们思考昆德拉(la)在这本书中提(ti)出(chu)的(de)另一个有趣的(de)问(wen)题，答案似乎就(jiu)不如此黑白鲜明了(le)。斯特拉(la)文斯基坚持认为(wei)，演(yan)奏者必须严(yan)格按照自己乐(le)谱(pu)演(yan)奏，他反对(dui)任何形式的(de)擅自改动(dong)。即使在有些时候(hou)，经过改动(dong)后的(de)乐(le)谱(pu)演(yan)出(chu)效果更好。那么这种有悖于(yu)作曲家或艺术家原意的(de)“更好”的(de)改动(dong)，是可以被允许的(de)吗(ma)？昆德拉(la)借题发挥道(dao)：

毫无疑问(wen)，人(ren)们完全可能把《追忆逝水年华》中的(de)某个句子写得更好些。但上哪儿去(qu)找这么个愿意读一本修改后的(de)普鲁斯特作品的(de)疯(feng)子呢？

即使在实质(zhi)意义上，被改动(dong)后的(de)文本是比原来(lai)的(de)文本“更好”的(de)，这种改动(dong)也是不被允许的(de)。这个问(wen)题在昆德拉(la)这里之所以是不证自明的(de)，根(gen)本原因在于(yu)他认为(wei)作者的(de)作品是一个有机的(de)整体，任何改动(dong)都可能破坏其内在的(de)逻辑和意义。后人(ren)首先应(ying)该尊(zun)重作者的(de)创作意图，并尽量理解和还(hai)原作者想要(yao)表(biao)达的(de)思想和情感(gan)。

所以昆德拉(la)并没有在这个问(wen)题上更进一步，这个被改动(dong)了(le)个别词句的(de)，甚至已经改变了(le)作者原意的(de)“文本”，他的(de)作者，到底应(ying)该是普鲁斯特，还(hai)是应(ying)该是普鲁斯特以及改动(dong)了(le)这段文本的(de)那个人(ren)两人(ren)合著呢？

而昆德拉(la)之所以没有考虑这个问(wen)题，主因或许是印刷时代的(de)纸质(zhi)图书生成方式，被其他人(ren)改动(dong)了(le)个别字句的(de)《追忆似水年华》因为(wei)没有人(ren)愿意看的(de)“市场性”原因根(gen)本没有被印出(chu)来(lai)的(de)价值，而且著作权也不允许这样的(de)著作被印出(chu)来(lai)。

所以文本的(de)作者是普鲁斯特与一个没有经过普鲁斯特允许的(de)改写者的(de)情况是不可能发生的(de)。在信息的(de)生产与流通并不依赖纸质(zhi)图书的(de)印刷、出(chu)版的(de)数字时代，一般出(chu)现这种偷偷改动(dong)原文个别字句并据为(wei)己用的(de)情况，自然会(hui)被判定为(wei)洗稿。

但如果这段文本的(de)创作者是具有生成能力(li)的(de)大语言模型呢？尤其是大语言模型生成的(de)文本是在它(ta)学习了(le)原作者的(de)大量文本后，利用上述手段生成了(le)在人(ren)类可以识别的(de)“风格”上完全相同的(de)新的(de)文本。如果AI生成文本的(de)风格与原作还(hai)有差距(ju)，那也只是AI“还(hai)”不能出(chu)色地完成仿(fang)写任务，而不是AI“不能”完成这个任务。

那么AI通过仿(fang)写生成的(de)文本，他的(de)“作者”到底应(ying)该是AI本身，是原始文本数据的(de)提(ti)供者“原作者”，还(hai)是那个通过提(ti)问(wen)词一步步引导(dao)AI生产出(chu)了(le)这段文本的(de)用户？

很多人(ren)认为(wei)AI生成的(de)内容应(ying)视为(wei)“委托作品”，著作权归属于(yu)终(zhong)端用户。但另一种观点认为(wei)，AI生成的(de)内容缺乏人(ren)类创作者的(de)直接参与，不应(ying)视为(wei)作品，因而不受(shou)著作权法保护。纯粹由AI生成的(de)艺术作品不应(ying)该获得版权保护，因为(wei)AI提(ti)示本身不足以使用户成为(wei)作品的(de)作者。

而AI在生成内容时，未经授权使用他人(ren)作品进行训练，已经出(chu)现过实际的(de)侵权案例。例如，Thomson Reuters在与Ross Intelligence的(de)诉讼中，法院裁定Ross未经授权复制其内容用于(yu)AI训练，侵犯了(le)其版权。

不过美国的(de)版权所有者态度与法律(lu)尺度比其他国家更为(wei)严(yan)苛(ke)。据传(chuan)，几乎所有的(de)著名AI公司都曾向数字图书馆安娜的(de)档案提(ti)出(chu)过合作邀约，但最后美国公司都因为(wei)对(dui)于(yu)版权问(wen)题的(de)担忧(you)而最终(zhong)放弃了(le)合作。

随着(zhe)AI技术的(de)不断进步，AI生成内容的(de)著作权归属和相关法律(lu)伦理问(wen)题只会(hui)更加复杂。具有推理与文本生成能力(li)的(de)AI技术将为(wei)人(ren)类社会(hui)的(de)方方面面的(de)格局都带来(lai)无比重大的(de)改变，版权的(de)概念与相关的(de)法律(lu)条文概莫能外。