孫佳賀 譯 王洪喆 校

原文于2024年8月31日刊載于The New Yorker

特德·姜

在寫(xiě)小說(shuō)或繪畫(huà)時(shí)，藝術(shù)家所做的選擇與人工智能存在本質(zhì)區(qū)別。

1953年，羅爾德·達(dá)爾（Roald Dahl）發(fā)表了短篇小說(shuō)《偉大的自動(dòng)語(yǔ)法生成器》（The Great Automatic Grammatizator），講述了一個(gè)心懷作家夢(mèng)的電氣工程師的故事。某天，在建成了世界上最快的計(jì)算機(jī)后，工程師意識(shí)到，英語(yǔ)語(yǔ)法所遵循規(guī)則的嚴(yán)謹(jǐn)性近乎于數(shù)學(xué)。他發(fā)明了一臺(tái)小說(shuō)寫(xiě)作機(jī)，這臺(tái)機(jī)器可以在三十秒內(nèi)寫(xiě)出五千字的短篇小說(shuō)、在十五分鐘內(nèi)寫(xiě)出長(zhǎng)篇小說(shuō)。操作者需要像駕駛汽車(chē)或者演奏管風(fēng)琴那樣，通過(guò)手柄和腳踏板來(lái)調(diào)控幽默與悲愴的配比。最終小說(shuō)寫(xiě)作機(jī)的成品大受歡迎，短短一年內(nèi)，半數(shù)英文小說(shuō)皆源自此項(xiàng)發(fā)明。

藝術(shù)是否有某種本質(zhì)屬性，使其不像達(dá)爾想的那樣按下按鈕就能機(jī)械創(chuàng)作？當(dāng)前ChatGPT這樣的大語(yǔ)言模型生成的小說(shuō)仍顯拙劣，但可以想見(jiàn)其技術(shù)表現(xiàn)終將有所改進(jìn)。關(guān)鍵問(wèn)題在于，此類(lèi)改進(jìn)可以優(yōu)化至何種程度？在加減運(yùn)算領(lǐng)域，計(jì)算器已實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)的絕對(duì)超越；同理，人工智能是否終將在小說(shuō)創(chuàng)作、繪畫(huà)生成及電影制作等藝術(shù)領(lǐng)域全面超越人類(lèi)？

眾所周知，藝術(shù)的概念及其優(yōu)劣之分難以界定。但容我提出一個(gè)概括性的定義：藝術(shù)本質(zhì)上是眾多選擇的產(chǎn)物。以小說(shuō)創(chuàng)作舉例則很好理解。在寫(xiě)小說(shuō)時(shí)，無(wú)論自覺(jué)與否，你幾乎要在輸入的每個(gè)詞上做選擇。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以假設(shè)一萬(wàn)字的小說(shuō)大約需要一萬(wàn)個(gè)選擇。但如果只是向人工智能程序輸入提示詞，你做的選擇將少之又少。輸入一百字的提示詞大約只需一百次選擇。

當(dāng)人工智能根據(jù)你的提示詞生成了一萬(wàn)字的小說(shuō)，它必須彌補(bǔ)你未做出的所有選擇。常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)路徑有兩種：一為平均化處理，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)等現(xiàn)有資源，將其他作者的選擇平均化。這種方式是所有潛在選擇中最無(wú)趣的一種，這也解釋了為何人工智能生成的文本常常平淡乏味。二為風(fēng)格模仿，指令程序模擬某個(gè)作者的選擇，這將產(chǎn)生同質(zhì)化的故事。在這兩種情況下，人工智能均無(wú)法創(chuàng)作出有趣的藝術(shù)作品。

在我看來(lái)，盡管畫(huà)家的選擇更難量化，但相同的底層邏輯亦適用于視覺(jué)藝術(shù)。真正的畫(huà)作承載著大量的決策痕跡。相比之下，人們?cè)谑褂肈ALL-E［1］等“文生圖”程序［2］時(shí)僅需輸入如“披甲騎士對(duì)戰(zhàn)噴火龍”的提示詞，余下創(chuàng)作皆由程序完成。（最新版DALL-E支持至多四千字符約數(shù)百詞的提示詞，仍不足以描述場(chǎng)景的全部細(xì)節(jié)。）生成圖像中的多數(shù)選擇必須借鑒網(wǎng)絡(luò)上既有的類(lèi)似畫(huà)作。即便圖像呈現(xiàn)精良的渲染效果，這也無(wú)法歸功于輸入提示詞的用戶。

部分評(píng)論家認(rèn)為，“文生圖”程序?qū)⑷鐢z影術(shù)問(wèn)世一般對(duì)視覺(jué)文化產(chǎn)生重大影響。此觀點(diǎn)盡管具有表面的合理性，但將生成式人工智能與攝影術(shù)相提并論仍需深入辨析。攝影術(shù)誕生之初并不像藝術(shù)媒介，因其似乎并不蘊(yùn)含多少?zèng)Q策空間，人們只需架好照相機(jī)并啟動(dòng)曝光過(guò)程。但隨著時(shí)間的推移，人們意識(shí)到照相機(jī)蘊(yùn)含著無(wú)窮的創(chuàng)作可能性，而藝術(shù)性也就潛藏于攝影師的諸多選擇之中。或許難以說(shuō)清具體的選擇，但對(duì)比業(yè)余愛(ài)好者與專(zhuān)業(yè)攝影師的作品則高下立判。那么問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為：使用“文生圖”程序時(shí)人們是否有相似的機(jī)會(huì)做出大量選擇？我認(rèn)為答案是否定的。無(wú)論是從事數(shù)字繪畫(huà)還是傳統(tǒng)繪畫(huà)的藝術(shù)家，在作畫(huà)時(shí)腦海中做出的決策都遠(yuǎn)非幾百字的提示詞所能涵蓋。

我們不妨設(shè)想這樣一個(gè)“文生圖”程序：經(jīng)過(guò)多次對(duì)話，它允許你在文本框中輸入數(shù)萬(wàn)詞以實(shí)現(xiàn)對(duì)生成圖像的精細(xì)化控制，這類(lèi)似于具有純文本界面的Photoshop。我認(rèn)為，使用這種程序的人仍然稱(chēng)得上是藝術(shù)家。電影導(dǎo)演貝尼特·米勒（Bennett Miller）曾使用DALL-E 2生成了一系列極具視覺(jué)沖擊力的圖像，并將其在高古軒畫(huà)廊［3］（Gagosian Gallery）展出。為了創(chuàng)作這些作品，他精心編寫(xiě)了詳盡的文本提示，并讓DALL-E反復(fù)調(diào)整生成的圖像。為了最終展出的二十件作品，他累計(jì)生成了逾十萬(wàn)張圖像。但米勒坦言，在DALL-E后續(xù)版本中他難以復(fù)現(xiàn)同等水平的創(chuàng)作效果。我推測(cè)這可能是因?yàn)槊桌諏ALL-E用于其設(shè)計(jì)用途以外的創(chuàng)作場(chǎng)景。就好比他通過(guò)技術(shù)手段破解進(jìn)入了Microsoft Paint的系統(tǒng)使其像Photoshop一樣運(yùn)行，但一旦Microsoft Paint版本更新，他的破解手段就宣告失敗。OpenAI可能無(wú)意開(kāi)發(fā)適配于米勒這類(lèi)用戶的產(chǎn)品，因?yàn)樾枰脩艋ㄙM(fèi)數(shù)月時(shí)間生成單幅圖像的產(chǎn)品難以吸引大眾市場(chǎng)。該公司致力于讓用戶“不勞而獲”。

貝尼特·米勒展出的部分作品

很難想象一個(gè)程序經(jīng)過(guò)多次會(huì)話能幫你寫(xiě)出好的小說(shuō)。這個(gè)假想中的寫(xiě)作程序可能要求你輸入十萬(wàn)詞的提示詞，以便它生成完全不同的十萬(wàn)詞來(lái)組成你構(gòu)思的小說(shuō)。我不清楚這類(lèi)程序的具體形態(tài)。從理論上而言，如果此類(lèi)程序確實(shí)存在，用戶或許可以被稱(chēng)為作家。但同樣，我認(rèn)為OpenAI這樣的公司不會(huì)開(kāi)發(fā)需要用戶從零開(kāi)始付出努力的ChatGPT版本。生成式人工智能的賣(mài)點(diǎn)是生成內(nèi)容遠(yuǎn)超輸入內(nèi)容，這也正是其難以成為藝術(shù)家有效工具的癥結(jié)所在。

推廣生成式人工智能程序的企業(yè)聲稱(chēng)它們將激發(fā)創(chuàng)造力。本質(zhì)上而言，它們是在說(shuō)藝術(shù)可以只需靈感而無(wú)需汗水——但二者不可輕易分割。我并非主張藝術(shù)必須包含繁瑣的勞動(dòng)，而是強(qiáng)調(diào)藝術(shù)需要在各個(gè)層級(jí)上做出選擇。對(duì)成品而言，創(chuàng)作中的無(wú)數(shù)微觀選擇與構(gòu)思中的少數(shù)宏觀決策同樣重要。將藝術(shù)創(chuàng)作選擇中的“宏觀性”等同于“重要性”實(shí)屬謬誤，宏觀與微觀相互關(guān)聯(lián)才是藝術(shù)性所在。

相信“靈感至上”的人或許并不熟悉藝術(shù)創(chuàng)作的工具。即使創(chuàng)作目標(biāo)定位于通俗娛樂(lè)而非高雅藝術(shù)，這一判斷也同樣適用。人們往往低估娛樂(lè)產(chǎn)品所需的創(chuàng)作投入。一部驚悚小說(shuō)或許無(wú)法實(shí)現(xiàn)卡夫卡所言的“成為劈開(kāi)心中冰封之海的利斧”的文學(xué)理想，但其創(chuàng)作過(guò)程中的精心設(shè)計(jì)可能不亞于一只瑞士手表。僅靠基礎(chǔ)設(shè)定和情節(jié)難以寫(xiě)出有效的驚悚小說(shuō)。若將驚悚小說(shuō)中的全部語(yǔ)句替換為語(yǔ)義等價(jià)的表述，可能很難保證其原本的娛樂(lè)性。這說(shuō)明驚悚小說(shuō)中的語(yǔ)句及其代表的微觀選擇有助于決定驚悚小說(shuō)的效果。

許多小說(shuō)家都有過(guò)這樣的經(jīng)歷：某個(gè)自認(rèn)為掌握絕佳小說(shuō)創(chuàng)意的人找到他們，并愿意分享創(chuàng)意以換取五五分成的收益。這樣的人無(wú)意中透露出，他們認(rèn)為遣詞造句不過(guò)是微末瑣事，而非故事敘述的基礎(chǔ)。生成式人工智能吸引的正是這些認(rèn)為無(wú)需運(yùn)用媒介工具即可自我表達(dá)的人。傳統(tǒng)小說(shuō)、繪畫(huà)和電影的創(chuàng)作者之所以被這些藝術(shù)形式吸引，是因?yàn)樗麄兡芏床斓矫糠N媒介獨(dú)有的表達(dá)潛能。正是最大化利用媒介潛能的渴望使他們的作品——無(wú)論是作為娛樂(lè)產(chǎn)品還是藝術(shù)品——都廣受好評(píng)。

當(dāng)然，無(wú)論是論文、報(bào)告還是電子郵件，絕大多數(shù)文本創(chuàng)作都無(wú)需數(shù)千次選擇。在這些場(chǎng)景下，自動(dòng)化任務(wù)處理有何危害嗎？容我提出另一個(gè)概括性的觀點(diǎn)：唯有作者付諸努力的寫(xiě)作才值得讀者關(guān)注。雖然寫(xiě)作過(guò)程中的付出無(wú)法保證最終作品值得一讀，但缺乏投入就無(wú)法產(chǎn)出有價(jià)值的作品。閱讀私人電子郵件與審閱商業(yè)報(bào)告時(shí)投入的注意力類(lèi)型固然有所差異，但在兩種情況下，唯有作者將個(gè)人思考傾注其中，讀者的注意力投入才是合理的。

近期，谷歌在巴黎奧運(yùn)會(huì)期間為其產(chǎn)品Gemini投放了一則宣傳廣告——該產(chǎn)品直接對(duì)標(biāo)OpenAI的GPT-4。廣告展示了一位父親用Gemini代筆撰寫(xiě)應(yīng)援信，由其女兒寄給一位鼓舞她的奧運(yùn)會(huì)參賽運(yùn)動(dòng)員。谷歌在觀眾廣泛反對(duì)后撤下了這則廣告。某傳媒學(xué)教授稱(chēng)其為“我見(jiàn)過(guò)的最令人不安的廣告之一”。值得注意的是，盡管被人工智能取代的并非藝術(shù)創(chuàng)造力，公眾仍然反響強(qiáng)烈。事實(shí)上，孩子寫(xiě)給運(yùn)動(dòng)員的應(yīng)援信從未被期待有多么精彩絕倫，如果這個(gè)小女孩親筆寫(xiě)信，其內(nèi)容可能與無(wú)數(shù)其他信件高度同質(zhì)化。但此類(lèi)信件的價(jià)值——無(wú)論對(duì)寫(xiě)信的孩子還是收信的運(yùn)動(dòng)員而言——在于情感真摯，而非文采斐然。

我們中的許多人都曾寄送過(guò)在商店購(gòu)買(mǎi)的賀卡，也清楚收信人能辨識(shí)信上的文字并非我們親筆所寫(xiě)。我們不會(huì)把從賀曼（Hallmark）公司［4］購(gòu)買(mǎi)的賀卡上的內(nèi)容再謄抄一遍，因?yàn)槟菚?huì)讓人覺(jué)得不夠誠(chéng)實(shí)。程序員西蒙·威利森（Simon Willison）將大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練描述為“版權(quán)數(shù)據(jù)的洗錢(qián)”（money laundering for copyrighted data），這為分析生成式人工智能程序的吸引力提供了有效視角：它們讓你參與類(lèi)似于抄襲的行為，但能規(guī)避與之相關(guān)的負(fù)罪感，因?yàn)樯踔吝B你自己也不清楚你正在抄襲。

有些人主張，大語(yǔ)言模型并非對(duì)其訓(xùn)練文本進(jìn)行數(shù)據(jù)漂洗，而是在從中學(xué)習(xí)，就像人類(lèi)作家從讀過(guò)的書(shū)中學(xué)習(xí)一樣。但大語(yǔ)言模型不是作家，甚至算不上是語(yǔ)言使用者。語(yǔ)言，顧名思義，是需要溝通意愿的交流系統(tǒng)。智能手機(jī)的自動(dòng)補(bǔ)全功能可能會(huì)提供優(yōu)劣不等的補(bǔ)全建議，但在任何情況下，它都不具備與用戶或信息接收方的交流意圖。ChatGPT可以生成連貫的語(yǔ)句，讓人們誤認(rèn)為其能夠以某種手機(jī)自動(dòng)補(bǔ)全功能無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式理解語(yǔ)言，但實(shí)際上它同樣不具備交流意愿。

很容易就能讓ChatGPT生成“我很高興見(jiàn)到你”等詞語(yǔ)序列。關(guān)于大語(yǔ)言模型的工作原理，我們?nèi)杂兄T多不解之處，但可以確定的是，ChatGPT實(shí)際上并不高興。犬類(lèi)和前語(yǔ)言階段的幼兒都可以表達(dá)“很高興見(jiàn)到你”，盡管二者缺乏使用詞語(yǔ)的能力。而ChatGPT既無(wú)感知能力也無(wú)主觀意愿，這種意圖的缺失正是其事實(shí)上無(wú)法運(yùn)用語(yǔ)言的原因。“我很高興見(jiàn)到你”這句話之所以成為語(yǔ)言表達(dá)（linguistic utterance），關(guān)鍵并不在于語(yǔ)序通順的遣詞造句，而在于其承載的交流的意愿。

語(yǔ)言對(duì)我們來(lái)說(shuō)輕而易舉，以至于我們往往忽視其建立在主觀感受和交流意愿的基礎(chǔ)之上。當(dāng)大語(yǔ)言模型生成連貫語(yǔ)句時(shí)，我們很容易將自身體驗(yàn)投射其上，但如此我們將屈從于它的模仿游戲。就像蝶類(lèi)進(jìn)化出碩大的黑色翅斑，以此讓鳥(niǎo)類(lèi)誤認(rèn)為它們是大眼捕食者。［5］在某些情況下，黑色翅斑已經(jīng)足夠，此類(lèi)蝴蝶被鳥(niǎo)類(lèi)捕食的概率將顯著降低。而只要能得以生存，蝴蝶本身并不在意它免于淪為食物的機(jī)制。但事實(shí)上，蝴蝶與對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)構(gòu)成威脅的捕食者之間截然不同。

使用生成式人工智能輔助寫(xiě)作的人可能聲稱(chēng)，大語(yǔ)言模型是從訓(xùn)練文本中汲取靈感，但我再次強(qiáng)調(diào)，這與我們通常所說(shuō)的一個(gè)作家從另一個(gè)作家那里汲取靈感完全不同。試想某個(gè)大學(xué)生提交的論文完全由某本書(shū)中的五頁(yè)引文組成，且他聲稱(chēng)該引文精確傳達(dá)了他的觀點(diǎn)并優(yōu)于他本人的原創(chuàng)表達(dá)。即使該學(xué)生完全向?qū)熖拱姿男袨?，這也不能說(shuō)成是他從他引用的書(shū)中汲取靈感。大語(yǔ)言模型可以重組引文使其來(lái)源無(wú)法識(shí)別，但事情的本質(zhì)依然沒(méi)有改變。

正如語(yǔ)言學(xué)家艾米麗·M. 本德（Emily M.Bender）指出的，教師要求學(xué)生寫(xiě)論文并不是因?yàn)槭澜缧枰嗟恼撐?。?xiě)論文的目的是強(qiáng)化學(xué)生的批判性思維能力。就像舉重訓(xùn)練對(duì)任何運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的運(yùn)動(dòng)員來(lái)說(shuō)都十分重要一樣，寫(xiě)論文培養(yǎng)了大學(xué)生無(wú)論最終從事什么工作都必備的技能。使用ChatGPT完成作業(yè)就像把叉車(chē)開(kāi)進(jìn)健身房，那樣你的認(rèn)知能力永遠(yuǎn)不會(huì)提高。

并非所有寫(xiě)作都需要富有創(chuàng)意、真情實(shí)感或者文采精妙，有時(shí)人們只是不得不寫(xiě)。此類(lèi)寫(xiě)作可能服務(wù)于其他目的，如提升廣告流量或滿足行政需要。當(dāng)人們被要求寫(xiě)作此類(lèi)文本時(shí)，采用能提高寫(xiě)作速度的工具實(shí)屬情有可原。但這個(gè)世界會(huì)因?yàn)閷?xiě)文件毫不費(fèi)力而變得更好嗎？拒絕使用大語(yǔ)言模型可能也不會(huì)讓生產(chǎn)低質(zhì)量文本的需求消失。但我認(rèn)為無(wú)可避免的是，越是用大語(yǔ)言模型來(lái)滿足此類(lèi)需求，此類(lèi)需求便會(huì)愈加膨脹。我們正在進(jìn)入這樣一個(gè)時(shí)代，用戶用大語(yǔ)言模型將條目列表轉(zhuǎn)化為文檔，接收者再用大語(yǔ)言模型將該文檔壓縮回條目列表。真的會(huì)有人認(rèn)為這是一種社會(huì)進(jìn)步嗎？

很可能終有一天我們將擁有能窮盡人類(lèi)能做之事的計(jì)算機(jī)程序，但不同于推廣人工智能的企業(yè)所聲稱(chēng)的，這并非在未來(lái)數(shù)年內(nèi)我們可以得見(jiàn)的場(chǎng)景。即使在與創(chuàng)造力完全無(wú)關(guān)的領(lǐng)域，當(dāng)前的人工智能程序也存在深刻的局限性，這讓我們有充分的理由質(zhì)疑其從根本上是否值得被稱(chēng)為“智能”。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家弗朗索瓦·肖萊（Fran?ois Chollet）提出了以下區(qū)別：技能是你執(zhí)行任務(wù)的表現(xiàn)，而智能是你獲得新技能的效率。我認(rèn)為這精準(zhǔn)反映了我們對(duì)人類(lèi)的直觀感受。大多數(shù)人經(jīng)過(guò)充分練習(xí)均可習(xí)得新技能，但我們認(rèn)為越快習(xí)得新技能的人越有智慧。這個(gè)定義的有趣之處在于——不同于智力測(cè)試——它也適用于非人類(lèi)實(shí)體。當(dāng)一只狗迅速學(xué)會(huì)新技能時(shí)，我們同樣認(rèn)為這是智慧的標(biāo)志。

2019年，研究人員開(kāi)展了一項(xiàng)教老鼠學(xué)習(xí)駕駛的實(shí)驗(yàn)。研究者將老鼠放在帶有三根銅制操控桿的小型塑料容器中，當(dāng)老鼠前肢接觸對(duì)應(yīng)操控桿時(shí)，容器可前進(jìn)、左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)。老鼠可以看到房間另一端的食物，并操縱小車(chē)朝食物駛?cè)ァＱ芯咳藛T每次訓(xùn)練老鼠五分鐘，經(jīng)過(guò)二十四次練習(xí)后，老鼠已經(jīng)熟練掌握了駕駛技能。二十四次試驗(yàn)足以讓老鼠掌握一項(xiàng)在物種進(jìn)化史上可能從未遭遇的任務(wù)。在我看來(lái)這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是對(duì)何為“智能”的生動(dòng)演示。

現(xiàn)在我們來(lái)思考當(dāng)前備受推崇的人工智能程序。AlphaZero是谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的程序，其下棋能力遠(yuǎn)勝任何人類(lèi)玩家，但在訓(xùn)練期內(nèi)它經(jīng)歷了4400萬(wàn)局對(duì)弈，遠(yuǎn)超人類(lèi)棋手生命周期內(nèi)所能達(dá)到的對(duì)弈總量。要掌握一項(xiàng)新游戲，它同樣需要經(jīng)歷海量訓(xùn)練。根據(jù)肖萊的定義，由于AlphaZero這類(lèi)程序新技能習(xí)得效率極低，所以其具備的是高水平技能而非智能。當(dāng)前如果程序員事先不了解任務(wù)信息，他不可能編寫(xiě)出僅通過(guò)二十四次試驗(yàn)就學(xué)會(huì)簡(jiǎn)單任務(wù)的程序。

在國(guó)際象棋、將棋比賽中，AlphaZero輕易擊敗了人類(lèi)世界冠軍。在圍棋比賽中，它也擊敗了人工智能AlphaGo Zero

經(jīng)過(guò)數(shù)百萬(wàn)英里駕駛訓(xùn)練的自動(dòng)駕駛汽車(chē)仍可能撞上翻倒的拖掛式卡車(chē)，因?yàn)榇祟?lèi)事物在其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中并不常見(jiàn)，而人類(lèi)駕駛員在上第一節(jié)駕駛課時(shí)就知道應(yīng)該停車(chē)。相較于解決代數(shù)方程的能力，應(yīng)對(duì)陌生情況的能力才是人類(lèi)智慧的根本所在。計(jì)算機(jī)在獲得此種能力之前無(wú)法取代人類(lèi)，而要獲得此能力仍然長(zhǎng)路漫漫。目前，我們尋找的只是那些增強(qiáng)版自動(dòng)補(bǔ)全技術(shù)能完成的工作。

盡管經(jīng)過(guò)多年炒作，生成式人工智能顯著提高經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力的能力仍僅存在于理論層面。（今年早些時(shí)候，高盛集團(tuán)［6］發(fā)布了一份題為《生成式人工智能：高投入，低回報(bào)？》的報(bào)告。）生成式人工智能最顯著的成就體現(xiàn)在降低人們的預(yù)期：既降低讀者對(duì)于文本質(zhì)量的預(yù)期，也降低作者在寫(xiě)作時(shí)的自我預(yù)期。人工智能本質(zhì)上是一種去人性化的技術(shù)，它將人視為低于人類(lèi)本質(zhì)的次級(jí)存在，即僅僅是意義的創(chuàng)造者和理解者。人工智能減少了世界上的“意愿”。

一些人為大語(yǔ)言模型辯護(hù)時(shí)聲稱(chēng)：人類(lèi)口述與書(shū)寫(xiě)的大部分內(nèi)容也并非原創(chuàng)。這雖是事實(shí)，但并不重要。當(dāng)有人對(duì)你說(shuō)“對(duì)不起”時(shí)，過(guò)去其他人也曾說(shuō)過(guò)“對(duì)不起”無(wú)關(guān)緊要，“對(duì)不起”三個(gè)字只是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上常規(guī)的文本序列也無(wú)關(guān)緊要。只要歉意發(fā)自內(nèi)心，即便曾有人表達(dá)過(guò)相同的道歉話語(yǔ)，道歉依然富有意義。同樣，當(dāng)你表達(dá)見(jiàn)到某人的欣喜時(shí)，你就是在言說(shuō)有意義的事物，即便這些話語(yǔ)缺乏新意。

類(lèi)似的情況同樣適用于藝術(shù)。無(wú)論是創(chuàng)作小說(shuō)、繪畫(huà)還是電影，你都投入了與觀賞者的交流之中。作品并非要與人類(lèi)歷史上的每一件藝術(shù)品都截然不同才有價(jià)值。藝術(shù)的新穎性源于表達(dá)者本身、源于作者獨(dú)特的生活經(jīng)歷、源于其抵達(dá)觀者生命中的特定時(shí)刻。我們都是歷史的產(chǎn)物，但正是由于我們終生都在不斷與他者互動(dòng)，我們才賦予世界以價(jià)值。這是自動(dòng)完成算法永遠(yuǎn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，任何人都無(wú)法反駁。

（單位：孫佳賀，北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院；王洪喆，北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院）

注釋

［1］DALL-E，圖像生成系統(tǒng)。由美國(guó)科技企業(yè)OpenAI于2021年1月推出。

［2］“文生圖”程序：通過(guò)向人工智能程序輸入文字來(lái)生成圖像。

［3］高古軒畫(huà)廊（Gagosian Gallery）是享譽(yù)國(guó)際的現(xiàn)當(dāng)代藝術(shù)畫(huà)廊，在紐約、洛杉磯、舊金山、倫敦、巴黎、羅馬、雅典、日內(nèi)瓦、香港及巴塞爾等10座國(guó)際城市總計(jì)設(shè)有19個(gè)展覽空間。

［4］Hallmark（賀曼公司）在1910年由Joyce Hall 創(chuàng)立，經(jīng)過(guò)百年發(fā)展，Hallmark的業(yè)務(wù)更加多元化，包括賀卡、文具、服裝、寢具、化妝品、電子賀卡、電腦軟件、數(shù)碼娛樂(lè)、電視頻道等，遍布包括中國(guó)在內(nèi)過(guò)百?lài)?guó)家。

［5］黑色翅斑可以模擬猛禽的眼睛。

［6］高盛集團(tuán)（Goldman Sachs）是一家成立于1869年的美國(guó)銀行控股公司，為企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、國(guó)家政府及高凈值個(gè)人提供各種金融服務(wù)。