AI眼中的“文学风(feng)格”是什么样(yang)的？

如果(guo)说类似网文、公文等(deng)因其程式化、商业化的文体特(te)征，既没有什么独一无二(er)的“作者性”，也(ye)没有什么高(gao)明的文学性，很容易找到(dao)它们“批(pi)量生成方式”的话(hua)，那我们不(bu)妨直接摆上(shang)人类整(zheng)个文学史上(shang)最高(gao)段的作家之一——三岛(dao)由(you)纪夫为例，让(rang)AI生成一段三岛(dao)式的文段：

暴雨中的剑道场弥漫着(zhe)铁(tie)锈与朽木的气息，汗水顺着(zhe)少(shao)年绷(beng)紧的脊梁滑落，在榻榻米上(shang)洇出(chu)深色图腾。竹刀相击的脆响里，他看(kan)见师父(fu)眼角的皱纹藏着(zhe)江户时代(dai)某场未竟的复仇(chou)。当狂风(feng)掀开纸门，携来山茶花的残瓣黏在汗湿的胸膛时，他恍然领悟肉体不(bu)过是盛装耻辱的陶器，唯(wei)有在彻底粉碎的瞬间，方能窥见永恒澄明的月光。

三岛(dao)的文风(feng)“汪洋恣肆，波云诡谲”，比喻惊世骇(hai)俗，往往“语不(bu)惊人死不(bu)休”，令人拍(pai)案叫绝，难(nan)以名状。而Deepseek交出(chu)的答卷，即使还不(bu)能说已(yi)经足够“以假乱真”，但文风(feng)的确已(yi)经相当有极具(ju)辨识度的三岛(dao)韵味了。那么AI是怎么做(zuo)到(dao)的呢？

当我们说“三岛(dao)由(you)纪夫式的段落”时，我们首先在表达(da)的，是一种极度抽象、模糊的文本特(te)征，亦即一种经过后人总结与概括(kuo)出(chu)的美学风(feng)格。

相信很少(shao)有人可以否认，三岛(dao)由(you)纪夫的核心(xin)风(feng)格至少(shao)是包括(kuo)以下几个方面的：

极端美学：三岛(dao)强调死亡之美、肉体之美、秩序与毁灭的共(gong)存。他的文字往往冷峻、华丽(li)，带有仪式感。

日本传(chuan)统与西(xi)方现代(dai)性的交融：他擅长描绘日本传(chuan)统武士道精神、神道教意象，同时又深受(shou)西(xi)方文学影响（如尼采、波德莱尔）。

强烈的视觉意象：他的描写极富画面感，常用(yong)光影、色彩(cai)、质感等(deng)细节来增强感官刺激。

短促有力的句子与复杂华美的句群交替：他能够在冷静、简洁的描述和(he)繁复的抒情段落之间切换自如。

有美与毁灭的共(gong)存、个人意志与时代(dai)洪流、武士道精神的绝对化等(deng)思想冲突：“唯(wei)有被烈焰(yan)吞噬的建筑，才能显现其真正的轮廓”“他宁愿让(rang)自己的信仰碎裂成光辉四溅的玻璃，也(ye)不(bu)愿在时代(dai)的尘埃中沉默”“肉体不(bu)过是意志的器皿，若(ruo)器皿已(yi)破，则意志亦得解(jie)放(fang)”等(deng)。

不(bu)仅如此，嗜(shi)读三岛(dao)的人们也(ye)很容易就(jiu)可以总结出(chu)三岛(dao)有以下这些鲜明的修辞(ci)风(feng)格，甚至可以说风(feng)格鲜明到(dao)了若(ruo)是不(bu)如此，就(jiu)根(gen)本“不(bu)像”三岛(dao)作品的程度：

对自然的高(gao)度拟人化：如“秋日的阳光像一柄锐(rui)利的匕首，斜斜地刺入庭院，那金色的光芒在枯叶上(shang)燃(ran)烧，宛如即将自焚的舞姬。”

对肉体的极端关注：如“他脱下衬衫，背肌绷(beng)紧，皮(pi)肤(fu)因寒(han)冷而泛起淡淡的青白色，像是刀刃轻抚过的瓷器。”

华丽(li)的比喻与象征：“在夜色中，寺庙的影子倒映在水面，仿佛一匹黑(hei)色的战马(ma)正在湖心(xin)饮水。”

而以上(shang)三岛(dao)核心(xin)美学特(te)点与修辞(ci)特(te)点的描述正是 AI 自己的“体会(hui)”，已(yi)经非常准确与出(chu)色了，与专家精心(xin)编撰的文学史教材中对三岛(dao)风(feng)格的概括(kuo)可以说具(ju)有几乎同样(yang)准确的知识深度。

上(shang)述这些在人类看(kan)来是美学风(feng)格的东西(xi)，在进(jin)行过语料库构建与风(feng)格学习(xi)的机器眼中，却全然是另一番景象。

机器在收集足够的三岛(dao)由(you)纪夫文本后，会(hui)首先进(jin)行预处理。三岛(dao)由(you)纪夫的作品会(hui)被机器进(jin)行分句、分词，处理日语/中文/翻译英文版本等(deng)，并“确保数据格式一致”。此后，机器会(hui)采用(yong)TF-IDF、BERTembeddings等(deng)方法分析三岛(dao)文本的常见词汇与独特(te)短语，比如他偏好使用(yong)的比喻、色彩(cai)词、身体意象等(deng)。有了上(shang)述准备工作，机器就(jiu)可以对文本进(jin)行句法分析，从而识别出(chu)三岛(dao)句子的结构模式，比如：

·修饰性强的长句（多层定语、隐喻、插入语）

·简短有力的断句（刀锋般的短句，强调死亡、决绝）。

其后，机器就(jiu)可以训练风(feng)格分类器（Style Classifier），用(yong)以区分三岛(dao)文本与其他作家的文本，并让(rang)模型学习(xi)他的词汇分布、句法模式、修辞(ci)风(feng)格，从中提取独特(te)的风(feng)格特(te)征了。

AI是怎么生成特(te)定风(feng)格的文本的？

当模型根(gen)据人类给定的条件(jian)来调整(zheng)输出(chu)，并生成特(te)定风(feng)格、主题或情感的文字时，比如生成三岛(dao)由(you)纪夫风(feng)格的文字，就(jiu)叫做(zuo)“受(shou)控(kong)文本生成”。

大模型会(hui)限制输出(chu)自己句子的平均长度、从句嵌套(tao)深度、比喻使用(yong)率等(deng)，使其符合三岛(dao)的句法特(te)点，并优先使用(yong)“死亡、美、毁灭、身体、宗教”等(deng)高(gao)频词，以保持风(feng)格一致性。

而且(qie)如果(guo)降低温度（Temperature），就(jiu)可以控(kong)制词汇分布、减(jian)少(shao)生成随机性，使生成文本更符合训练数据风(feng)格，并更具(ju)连贯性，不(bu)至于过于发散。

人类也(ye)很容易训练一个句法转换模型（Syntax Transfer Model）和(he)比喻生成器（Metaphor Generator），用(yong)以将普通文本转换成三岛(dao)风(feng)格，比如：

·普通句子：“落叶在风(feng)中飘(piao)零”“他的手指微微颤抖(dou)”

·三岛(dao)风(feng)格：“秋风(feng)撕裂枝头，枯叶如烧尽的诗篇，沉默地坠落”“他的指尖如风(feng)中残烛(zhu)，颤抖(dou)着(zhe)，仿佛即将熄灭”

甚至还可以结合情感分析模型（Sentiment Analysis），调整(zheng)文本的情绪参数，让(rang)生成更具(ju)三岛(dao)式的“悲壮美感”或“压抑(yi)感”。

最后是大模型的评估与优化环节，机器可以自己计(ji)算三岛(dao)文本与生成文本的困惑度。（Perplexity），评估其可读性与风(feng)格一致性，并使用(yong)BERTScore（计(ji)算生成文本与参考文本之间单词片段的重复率）、BLEU（衡(heng)量生成文本覆(fu)盖(gai)了多少(shao)原文的关键内容）、ROUGE（将文本转化为上(shang)下文语义(yi)向量，计(ji)算生成文本与原文在深层语义(yi)上(shang)的相似度）等(deng)方式，衡(heng)量生成文本与三岛(dao)原文的相似度。

再加上(shang)人类“专家”的最后的评估与调优，机器就(jiu)可以把文学、美学风(feng)格转化为数据、概率，并由(you)此模拟任何人的写作风(feng)格。

作者应该是AI本身，还是“原作者”，亦或是问问题的用(yong)户？

卡夫卡在临终前给了好友布洛德一份遗嘱(zhu)，要求他死后销毁所有未发表的手稿，其中包括(kuo)《城堡》、《审判》等(deng)公认最伟(wei)大的文学作品。卡夫卡此前就(jiu)多次(ci)表达(da)过类似的意愿，并甚至亲手销毁过自己的手稿，但布洛德选择了"背叛(pan)"他最好朋友的遗愿。他不(bu)但没有销毁这些手稿，反而倾尽毕生精力整(zheng)理、编辑并出(chu)版了它们。

米兰·昆德拉(la)正是以这个故事展(zhan)开他的著名的文论作品《被背叛(pan)的遗嘱(zhu)》的，而且(qie)恐怕没有人会(hui)对此抱有异议：布洛德救赎了文学，即使他背叛(pan)了作家本人的意愿与友谊，他还是干得漂亮，他做(zuo)得太对了！

然而如果(guo)我们思考昆德拉(la)在这本书中提出(chu)的另一个有趣的问题，答案似乎就(jiu)不(bu)如此黑(hei)白鲜明了。斯特(te)拉(la)文斯基坚持认为，演奏者必(bi)须严格按照自己乐谱(pu)演奏，他反对任何形式的擅自改动(dong)。即使在有些时候(hou)，经过改动(dong)后的乐谱(pu)演出(chu)效果(guo)更好。那么这种有悖于作曲家或艺术家原意的“更好”的改动(dong)，是可以被允许的吗？昆德拉(la)借(jie)题发挥道：

毫(hao)无疑问，人们完(wan)全可能把《追忆逝水年华》中的某个句子写得更好些。但上(shang)哪儿去找这么个愿意读一本修改后的普鲁斯特(te)作品的疯子呢？

即使在实质意义(yi)上(shang)，被改动(dong)后的文本是比原来的文本“更好”的，这种改动(dong)也(ye)是不(bu)被允许的。这个问题在昆德拉(la)这里之所以是不(bu)证自明的，根(gen)本原因在于他认为作者的作品是一个有机的整(zheng)体，任何改动(dong)都可能破坏其内在的逻辑和(he)意义(yi)。后人首先应该尊(zun)重作者的创(chuang)作意图，并尽量理解(jie)和(he)还原作者想要表达(da)的思想和(he)情感。

所以昆德拉(la)并没有在这个问题上(shang)更进(jin)一步，这个被改动(dong)了个别词句的，甚至已(yi)经改变了作者原意的“文本”，他的作者，到(dao)底应该是普鲁斯特(te)，还是应该是普鲁斯特(te)以及改动(dong)了这段文本的那个人两人合著呢？

而昆德拉(la)之所以没有考虑这个问题，主因或许是印刷时代(dai)的纸质图书生成方式，被其他人改动(dong)了个别字句的《追忆似水年华》因为没有人愿意看(kan)的“市场性”原因根(gen)本没有被印出(chu)来的价值，而且(qie)著作权(quan)也(ye)不(bu)允许这样(yang)的著作被印出(chu)来。

所以文本的作者是普鲁斯特(te)与一个没有经过普鲁斯特(te)允许的改写者的情况是不(bu)可能发生的。在信息的生产与流通并不(bu)依赖纸质图书的印刷、出(chu)版的数字时代(dai)，一般出(chu)现这种偷偷改动(dong)原文个别字句并据为己用(yong)的情况，自然会(hui)被判定为洗稿。

但如果(guo)这段文本的创(chuang)作者是具(ju)有生成能力的大语言模型呢？尤(you)其是大语言模型生成的文本是在它学习(xi)了原作者的大量文本后，利用(yong)上(shang)述手段生成了在人类可以识别的“风(feng)格”上(shang)完(wan)全相同的新(xin)的文本。如果(guo)AI生成文本的风(feng)格与原作还有差距，那也(ye)只是AI“还”不(bu)能出(chu)色地完(wan)成仿写任务，而不(bu)是AI“不(bu)能”完(wan)成这个任务。

那么AI通过仿写生成的文本，他的“作者”到(dao)底应该是AI本身，是原始文本数据的提供者“原作者”，还是那个通过提问词一步步引导(dao)AI生产出(chu)了这段文本的用(yong)户？

很多人认为AI生成的内容应视为“委托作品”，著作权(quan)归属于终端用(yong)户。但另一种观点认为，AI生成的内容缺乏(fa)人类创(chuang)作者的直接参与，不(bu)应视为作品，因而不(bu)受(shou)著作权(quan)法保护。纯粹由(you)AI生成的艺术作品不(bu)应该获得版权(quan)保护，因为AI提示本身不(bu)足以使用(yong)户成为作品的作者。

而AI在生成内容时，未经授权(quan)使用(yong)他人作品进(jin)行训练，已(yi)经出(chu)现过实际的侵权(quan)案例。例如，Thomson Reuters在与Ross Intelligence的诉讼中，法院裁定Ross未经授权(quan)复制其内容用(yong)于AI训练，侵犯了其版权(quan)。

不(bu)过美国的版权(quan)所有者态度与法律尺度比其他国家更为严苛。据传(chuan)，几乎所有的著名AI公司(si)都曾(ceng)向数字图书馆安(an)娜的档案提出(chu)过合作邀约，但最后美国公司(si)都因为对于版权(quan)问题的担忧而最终放(fang)弃了合作。

随着(zhe)AI技术的不(bu)断进(jin)步，AI生成内容的著作权(quan)归属和(he)相关法律伦理问题只会(hui)更加复杂。具(ju)有推(tui)理与文本生成能力的AI技术将为人类社会(hui)的方方面面的格局都带来无比重大的改变，版权(quan)的概念与相关的法律条文概莫能外。