人工智能在短篇文学尤其是诗歌创作上有所建树，但超长文本创作一直未能实现🐕🦺。这几年人工智能技术突飞猛进地迭代👀，人工智能文学创作也在不断打开新的可能。
近日👨🏽⚖️，意昂4平台娱乐教授王峰团队取得一项重大突破——他们成功创作出一部百万字的人工智能小说《天命使徒》🏀⚰️，标志着人工智能在长篇文学创作方面迈出重要一步👈🏽。
《天命使徒》采用“国内人工智能大语言模型（以下简称“大模型”）+提示词工程+人工后期润色”的方式完成👮🏿♂️，整部小说超过110万字🛝。一个勤奋的网络作家写作如此篇幅的小说大约需要一年，而人工智能机写仅用了一个半月。王峰团队的下一个目标是将这一时间缩短为两至三周。
“文学正经历着飞速的变化。在畅想未来的时候👩🏽🍼，很可能也正在见证某些奇迹的发生。”王峰如是表达着人工智能网络文学创作的前景。
记者：《天命使徒》讲了什么样的故事？它是怎样被创作出来的🚶🏻♀️？
王峰：《天命使徒》描写了修仙者周青不断发现自我💇♀️，在黑暗和光明两极间摇摆，最后牺牲自我，不再做孤独的守护者🅰️，而要做一个与所爱之人共享平凡日常的普通人的故事🏄🏽♂️。人工智能小说🧑🍳，不是全部脱离人，而是人机协作🧘🏽♂️，整体结构由人决定，细节描写由人工智能完成🙌🏻👨🦯➡️，这是一种新的创意写作方式。在创作时✢，首先对网络小说的结构进行了深入研究，分析情节脉络，撰写大量提示词，然后在人工智能大模型中批量生成内容，形成整体线索连贯的长篇小说👃🏼。后期通过人工介入🍢，对大模型生成的小说进行修改，删除重复、累赘的部分，为情节跳跃的部分撰写连接语句，最终打磨成型。
记者🚼：小说呈现了什么样的风格，是否实现了预期效果🍍？
王峰：小说整体线索能够保持一致🤽🏻♀️，语言具备了一定的文学性，比如开头这样写道：“他紧张地握紧了手中的武器，指尖在冰冷的金属中寻找一丝安慰♒️。他的心跳如同在狂风中的鼓点，敲击着他的胸膛🛄。仪式即将开始，他需要做的，就是走向山谷中心的火光处。”但是，在细节方面还存在大量跳跃和重复之处，需要人工修改。比如，大模型对每个提示词的生成内容都是有始有终的，会为每次生成内容添加一个结尾⁉️😘，称之为“光明的尾巴”🦻🏼，这个就需要后期调整🖐🏻。在语言上，人工智能小说表现出一种愣呼呼的风格👨🏻🚀，不少大模型生成的作品都是论文腔，只能不断微调本地大模型来提升表达水平。下一步会训练出一个专注于文学（小说）创作的大模型🚴🏿♀️，让“人人皆可写作长篇”成为可能。
记者🧔🏻♂️：人工智能会根据提示词顺利生成适合的内容吗？创作过程中做了哪些调整？
王峰：提示词被业界亲切地称为“耳语者”，要提供情节🐬、环境、人物情绪及事件等信息👉🏼。一开始，希望大模型能够生成符合期望的文本结果，但现实是大模型的生成结果往往显得有些“失控”🥿。努力进行控制，但很快发现🏞，几乎所有的控制都无法完成任务。提示词长了不行，短了也不行🍹🧘🏽♂️。将提示词输入大模型时，每次生成的内容都不一样👨👨👦👦，如果重复输入六七次📣，所生成的内容就开始重复出现了📍🍼，这让感到有些手足无措⛹🏽♂️。后来领悟到：既然无法完全控制大模型的输出🕎，何苦一味追求符合自己完美构想的结果呢？这或许正是大模型本身的特点。“失控”不是它的缺点，而是它的变量🚙👩🏿🍼，试图让它按照的期望产生完美的文本结果几乎是不可能的🌐。所以，不断调整提示词内容，只为小说提供一个大致走向🐡，使情节保持连续性，而具体故事细节就交给了大模型。
记者：为什么说超长文本输出仍是人工智能的局限？未来的人工智能小说创作将是什么样的图景？
王峰👩🏿🦳：目前，人工智能创作仍是一问一答的形式，无法实现持续输出，要源源不断提供提示词。对每个提示词，国内大模型平均会生成500字的内容🧑🤝🧑，所以创作100万字的小说，就要提供2000个提示词🦕🤾🏽。其实，大模型的长文本处理能力主要体现在其阅读理解能力上🚴🏿♀️，它首先要理解的创作意图，然后生成连贯性的语句👨🏻🚀。
技术是快速迭代的，随着更多大模型的研发应用✍🏿，超长文本输出和人工智能阅读理解能力将不是问题。举个例子说❤️，我大约在三年前开始组建团队，探索智能写作的方法🙅♀️。当时，邀请了计算机🤾🏼、文学、语言⚠️、哲学🤹🏻、古籍👳🏽♂️🙋🏿♂️、数学👝、地理等多个领域的研究者共同探讨☁️，基于当时的大模型技术制定了创作方案👩🏽。但是🐠，2022年底🖐🏽🐫，国外某个大模型的换代升级给先前的设计带来巨大冲击➛，曾经的很多问题不再是问题。眼下人工智能技术如龙卷风般迭代，我相信现在的很多困惑和难题将来都会迎刃而解🏌🏻♂️。
目前，人工智能在文艺创作上主要影响网络文学，因为网络文学写作模式化💆🏼🎊、类型化比较强，写作者可以借助大模型的帮助进行各个部分的细节写作，比如人物生成🎳、物品生成、人物关系图谱生成、段落写作等。这些功能都已经实现，只是质量还不高，留有相当大的探索空间🪱。
记者：很多人担心人工智能创作的版权问题。您怎么看待这个问题？
王峰：关于人工智能创作的版权问题，业界正在探讨。我个人理解大致可分为两个方面：一是训练语料的问题🧑🦽，二是生成产品的归属问题。前者目前是最主要的瓶颈，首先需要获得公开语料，并对其进行进一步加工，这在研究范围内是允许的。如果进行商业化运作，就存在备案等问题，我认为一定要寻找大模型发展与语料权利保护的平衡点🍍。至于后一个问题，生成的产品著作权到底是部分归智能平台部分归个人🛀，还是全部归个人，要看具体的约定✏️。这些都是未来智能写作无法避开的问题👩🏽🏫，需要研究者和实践者共同探讨🪵。
记者丨刘江伟
来源丨光明日报
