人工智能詩人

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舊詩有格律有套路,一個私塾培養的孩子經過死記硬背的“浸淫”,就能寫出差不離的“詩”,但這些“詩”難以在文學史上存留,因為它們只是在重複、重組固有的“詩意”而已。大數據為小冰提煉出來的,不是五百一十九位詩人的不同,恰恰是同質,而新詩最忌諱的就是同質……這些詩風各異的詩人,被抹平混兌之後,不可能成為一個獨特的詩人。(廖偉棠認為)

    【摘自:〈人工智慧出版第一部詩集,你是嘲諷還是讚嘆?〉,每日頭條,2017年5月31日】

人工智能系統通過反覆學習一萬次1920年後的五百一十九位著名詩人的上千首詩,終於成為詩人,如果人類以此量化學習,大約需要一百年。研究團隊把作品以不同筆名投到各大網絡平台及實體詩刋,幾乎沒有人看出那是“非人寫成的作品”,而在比較不重視邏輯和句法的詩風下,一般讀者分不清作品優劣是可以理解的,就連詩刋編輯的法眼也可以逃過。在我看來,有一種莫名的“可怕”——當人工智能可以戰勝棋王、寫下完美小說,以至成為詩人,那麼,人類到底應以什麼角色生存下去?而我們作為教育工作者,又應該如何詮釋學習的意義?

我覺得很是迷惑,四處找人討論,多數人一笑置之,甚至有人說“詩歌本來就是堆砌文詞”。我心有不甘,只好打電話給老師,他聽後竟然反問我:

“誰寫得更好,有那麼重要嗎?”

“當然重要啦!我們從小到大不停學習名篇,不就是為了要寫出名篇的水平嗎?”

“當然不是!我們讀名篇只是想開闊自己的眼界,讓自己成為有思想的人。”

“對呀!所以機械人可以比我們讀更多的名篇,一定比我們眼界更好、更優秀!”

“人會在學習內化的過程中思考取捨,從而形成新的自己,那就是靈魂,可我不能確認的是,一個被動研發的機械人需要有靈魂嗎?”

我思索良久,仍然不知道人工智能詩人是否比我出色,但我終於明白,機械化學習的弊端——無論如何,我們決不能把孩子教成沒靈魂的機械人。

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