只有机器才会欣赏另一个机器写出的十四行诗。

——阿兰·麦席森·图灵

人类文学就是由“潜在文学”“可能性文学”而不断生成为“现实文学”的过程，而这也正是1960年成立于法国的“潜在文学工场”（Oulipo）的深层动因。从文学的潜在因素、可能性、迭代发展与未来图景来说，我们已经到了人与机器同时写作的阶段。

一

我们不知不觉地发现后工业时代的“机器与文学”话题已经转化和深化为“人工智能美学”和“机器进化论”，大数据机器通过算法逻辑正在进行电子化的文学生产和风格练习，一个个类文本已经大批量出现……在“风险社会”语境下人类与类人之间的自反性终于成为焦虑化的现实问题。

朋友，准备好

一个可怕的机器人的时代

正在来临

一个可爱的机器人的时代

正在来临

——李瑛《机器人》

机器人拥有拟人化、类人化的造型特征，也是技术生产和资本生产的产品。人工智能及其算法逻辑形成的写作已不是初级阶段的无功利的“语言游戏”，而是作为新的“生产美学”和“潜在文学工厂”而受到了格外关注。如果我们将诗歌看作是不受限制的开放化的隐喻系统，注意到诗歌是由一个个具体的而且极不稳定、面貌各异的文本构成的时候，我们就没有必要和任何理由来对“AI诗歌”予以屏蔽、敌视甚至抨击。

人工智能跟诗歌的互动是最直接的，效果也是最明显的。韩少功在谈论人工智能对文学行业产生影响的时候最先作为例证的也是诗歌，通过列举秦观的一首诗以及IBM公司的诗歌软件“偶得”生产的文本让诗词作者以及研究者都感受到了“危机”。

显然，机器人读诗、写诗、评诗已经成为重要文化现象和文学事件。

当写诗机器人“小冰”“小封”出现并先后推出诗集《当阳光失了玻璃窗》《万物都相爱》，当小明、小南、小柯、薇薇、九歌等写诗机器人集体涌现，很多诗人和评论家为此感到了不安。似乎天然属于“少数人”的诗歌事业以及固有领地遭遇到了前所未有的冒犯和挑战。至于“机器写作”“机器人写诗”“机器人绘画”“机器人写新闻”“机器人评论”等现象，我们看到了一条越来越清晰的自动化技术的“生产线”、拟态技术以及强化中的工具理性。

更为重要的是，我们该以何种尺度和标准来对待这些低能或高能产出、制造或仿造式的文化样本以及文学“类文本”。原文本和类文本的关系以及类文本自身是否具备情感、主体意识、创造能力以及自我超越能力是我们考察人工智能“写作伦理”的基本点。显然，传统或精英化的“纯诗”层面的评判标准已经不能完全适应这些“类文本”的复杂程度。

二

人工智能诗歌是一种极其特殊的生产逻辑和符号逻辑。尤其是这些人工智能的“类文本”更多仍然是实用主义的，而实用主义又一直是笼括于技术主义和未来主义的整体视野和运行法则当中的。按照“实用主义”的老套路我们就会陷入话语泥淖之中，即人和机器谁写得好？是作家永恒还是机器取代作家？机器和作家哪一个更具备文学的综合才能？这些问题实际上更多仍处于争论的“外围”而没有进入核心的本质问题。

我们更为醒目地看到的事实和现象正是人工智能最先是从诗歌“下手”的，似乎诗歌具有天然的缺陷和低门槛，似乎可以更为便易地被机器学习、模仿甚至最终予以“以假乱真”。尤其是在很多普通受众、围观者和评骘者那里，“现代诗”最多也就是“分行的技术”，这实则忽略了“分行”是现代诗有意味的形式，而形式和内质是不可二分的。至于与“分行”相关的词语、节奏、韵律、语调、语型、语气以及修辞、技艺、结构等等几乎都被置之不顾。至于更为复杂的各种诗歌体式以及变体就更是只属于专业人士所有。

语法、语义和诗性是机器自动化生成文本过程中绕不开的三大要素，而人类语言尤其是诗歌语言与计算机语言符码存在着巨大差异。

机器的“习得能力”在迭代技术的催化下已经远远超出了一个普通个体，在“人机大战”中最终败下阵来的恰恰正是个体的人。机器人写诗运用最多的就是深度学习的习得能力、感情计算框架以及神经网络算法。小冰已经对20世纪20年代以来的519位中国诗人进行了6000分钟的超万次的迭代学习，小封已经运用目标驱动、知识图谱、识别能力、随机数据拼贴、基于概率的字符串、自然语言处理技术通过每天24小时学习了数百位诗人的写作手法和数十万首现代诗。小冰通过算法拼贴和生产出来的这些类文本或“计算模型”甚至已经可以“真假莫辨”。此前“小冰”已经用近30个笔名在众多社交平台发表了“诗作”，而宣传方和媒体评论指认小冰已经具备了“独特的风格、偏好和行文技巧”。但是我对这一指认却抱怀疑的态度，如果抹去“小冰”的名字，我们看看那些分行的文字，实际上很多都处于语焉不详的半成品和组装状态。即使小冰引发热议甚至被热捧的诗集《阳光失了玻璃窗》也充满了诸多分行的残次品和半成品。首先，诗集的题目就是一个硬伤。即使诗歌是突破了常规语法的特殊语言方式，但是仍然有其内在规定性，而任何诗人都从来没有用过“失了”这个词，显然这是人工智能的随机性和拼贴化的痕迹和缺陷。至于整体分析，小冰和小封的诗歌还尚未具备诗歌的可信度，大多因为程序化、同质化而处于比较初级或低下的水准，比如很多诗歌基本还处于浪漫化的抒情诗阶段，很多意象都是已经失效的死亡的“老词”，基本都是过度的修饰化以及虚化的处理方式，而尚不具备处理深度意象、细节和场景的能力。其中一部分诗则处于词语表达和情感表达的极度“错乱”状态，这种“错乱”不同于诗歌本体学层面的“含混”“复义”“张力”“陌生化”以及威廉·燕卜逊所说的“朦胧的七种类型”。可以读读小冰的《用别人的心》：

他们的墓碑时候/我静悄悄的顺着太阳一样/把全世界从没有了解的开始/有人说我的思想他们的墓碑时候/你为甚在梦中做梦/用别人的心/又看到了好梦月

这样的“错乱”样本还有很多，比如“梦中的苦楚是美丽的光景的梦中”（《你是微云天梢上的孤清月亮》）、“有那里是太阳”（《丧钟的主人》）。请注意，诗集《阳光失了玻璃窗》是从小冰“创作”的70928首诗歌中精心挑选出来的139首之一，至于其他未入选的文本样貌肯定会更差强人意。这与机器习得的特定阶段、程序运算、推演、符码转换以及深度习得的“原文本”或“源文本”自身的局限性肯定存在关联。

从诗歌观念来说，建立于大数据和“年代学”基础上的被小冰所学习的500多位诗人自身也有其不可信之处，因为仍然有流行的诗歌标准在发挥作用，比如“什么是诗”“什么不是诗”“什么是优秀的诗”“什么是重要的诗”“什么是伟大的诗”等等。中国新诗才100年的时间，还没有完全经过经典化的必要积淀，而今天也仍在不稳定的写作状态和阅读状态之中，很多诗作和诗人从终极阅读和未来读者来看基本都是无效的。

至于一个写作者的丰富的灵魂、精神能力、思维能力以及思想能力则是目前智能机器人远远不能达到或实现的。尤其值得强调的是，文学经验是极其复杂的历史化的过程，包括记忆经验、现实经验、情感经验、思想经验、价值经验、语言经验、修辞经验、技艺经验、人文经验、历史经验以及人类经验。那么，这一极其复杂的复合式的文学经验如何能够被AI轻而易举地编码、演绎、组合和生成？

三

但是反过来看，小冰和小封的“类文本”显然已经具备了诗歌的一些特征，而小冰已经从数百位诗人以及一亿多用户那里采集到了相关的情感数据。大数据的元素采集、信息处理和程序分析对于我们研究诗歌尤其是古体诗词的构成确实会发挥“模型”化的积极作用。

由算法逻辑生产出来的诗歌数量将会远远超出以往人类所有诗歌的总和，甚至这些翁贝托·埃科意义上的“开放的作品”已经颠覆了我们对诗歌发生史的理解。如此浩大的文本数量从几率上看肯定会有极其优秀甚至伟大的“文本”产生的可能。这也是“乌力波”发起人雷蒙·格诺在1961年通过10首十四行诗的任意组合而生产出100万亿个实验文本的深层动因。

2018年5月，机器人小冰已经升级到深度神经网络（DNN）的诗歌生成模型阶段，其生产的“诗歌”水准有所提升。随着技术的升级甚至有可能出现“情感机器”“灵魂机器”，人工智能写作将通过量的积累最后达到质变并不断接近人类的写作思维，甚至在某些方面超越人类。从愿景和未来时间来看，我们对人工智能诗歌不必过于不满或不屑。

尽管对现阶段的人工智能写诗以及个案文本我有一些不满，但是我并不认为“人工智能”写作就是“次要问题”，因为它已然是人类文学发展链条中的一个组成部分了，已然成为人类文化变迁的一部分。文学应该是由“人类”整体来完成的，而不单单是“个人”。

文学这架永动机是开放的也是更新换代的。如果有一天，我们的手机里和网上书店里摆满了AI机器人“创作”的诗集并围满了阅读者和评论者，甚至像韩少功所说的“当机器人成立作家协会”也成了现实，那么我们应该坦然接受这一写作事实。既然文学是通过语言来实现的，那么人工智能写作就是这一特殊语言方式的必然组成部分。而那些仍然在书斋或工厂坚持写作的具体的人们，他们的写作是不是终有一天会整体失去效力和活力而被机器所取代？就目前来看，这个问题未为可知而只能暂时悬置。总有一天，AI机器和人在写作这件事上会站在同一起跑线上甚至前者会在某些方面和能力上超出个人极限。

机器人（类人）和人（人类）在写作的时候都必须遵从一个内在的“人”的法则，即在一定阶段和时空内无论是机器还是人都具有不可突破的认知的局限性。在开放所有乐观可能性的同时我们也必须回到起点，即人类包括机器为什么写作？写作给人类带来了什么？既然机器也是由人制造出来的，那么类人和人类的写作最终面对的就不单是机器属性，而是人类的精神属性和存在的终极命题——

这个时代，人类依然坚持/通过嘴巴获得营养/机器人用屁股获得动力/这是人类与仿人类最大的区别/食物已高度浓缩/我们的肠胃正在萎缩/味蕾像梦幻一样一个个破灭/基因的顽强依然支撑我/定期请机器人共进晚餐/星球上濒临绝迹的餐厅/透过巨大的落地窗/看得见整个银河系/美丽的星云图神秘而深邃/我一边吃着充满象征意义的美食/一边滔滔不绝地倾诉/人类天赋的权利

——喻言《与机器人共进晚餐》