新文科视野下人工智能写作未来展望
——创意写作下的文化产业与情感逻辑算法
秦莉莎
摘要：人工智能写作无疑是继网络时代后，新生的智能时代下的文科新产物，其对于新文科改革有着更进一步的至关重要意义。创意写作研究对人工智能写作保有着欢迎的态度，创意写作学科认为，人工智能写作可实现文化产业的大繁荣，人工智能写作的低成本、便捷性可大大提升文化产业的生产效率，实现文化产业的利润最大化。在新文科视野下，人工智能写作的未来与创意写作有着密不可分的关系，而创意写作在人工智能写作的未来展望这一块，可以提供两个思路，即人工智能写作的文化产业与情感逻辑算法。
关键词：新文科；人工智能写作；创意写作；文化产业；情感逻辑算法
从事高等教育管理的两位学者黄启兵和田晓明在论文中追溯了新文科概念的历史由来，并总结认为中国新文科概念与三个方面有关: 新技术的推动、新需求的产生以及新国情的要求。而人工智能写作无疑都满足了以上新文科的三个关键点，可以说，人工智能写作是新文科改革中的一个不可忽视的力量，但目前在学术界与文学界看来（尤其是后者），对人工智能写作抱有担忧者众，其中不少人对人工智能写作进行了猛烈的批评与怀疑。大部分学者对人工智能写作的怀疑事实上是对技术的恐惧（新文科的发展中“新技术的推动”这一因素不可或缺），与此同时，他们也忽略了新文科视野下的新需求的产生以及新国情的要求，而本文期待恢复人工智能写作在新文科改革中的应有地位，使得人工智能写作能服务于我国的文化产业事业，能辅助我国的文化综合实力的提升。
另一方面，新文科视野下的人工智能写作与创意写作产业息息相关。在新文科的背景下，创意写作要求对传统文科进行相应改革，以更适应新时代背景下对文科人才的培养、对网络数字时代步伐的跟随，以及对国家文科研究综合战略的提升，上述可见，在新文科视野下，人工智能写作的未来与创意写作有着密不可分的关系，而创意写作在人工智能写作的未来展望这一块，可以提供两个思路，即人工智能写作的文化产业与情感逻辑算法。
一、新文科视野下的人工智能写作
人工智能写作是文学写作方式的一大革命，就像当初网络文学刚诞生那样，也是对传统纸质写作的一大革命，因此人工智能写作可谓是在新文科视野下，继网络文学之后，又一种新的文学样式，就像当初网络文学的出现让传统的文学评价标准发生改变的那样，人工智能写作作为一种新的文学样态，在新文科视野下，也应该用新的文学评价标准去评价它。也就是说，人工智能写作的诞生会对传统的文学评价标准带来挑战，也预示着文学标准会因为新事物的诞生而产生升级与更迭。比如人工智能写作词汇的重叠、拼贴和复现也是属于文学理论上的、历史上的、哲学视野上的新变革。有艺术家曾提出过“复制的艺术也是艺术”的艺术理念，文学艺术领域将会因为人工智能写作而重新改变相关的文学与审美的评价标准。
在新文科构建的背景下，人工智能写作目前存在着一定的优势：
首先，人工智能写作拓展了传统文学创作的范围。传统的文学创作常常受限于作者的个人经验、人生经历和想象力，而人工智能写作则可以通过数据分析和算法模型等手段，更加客观地拓展文学创作的范围和领域。通过对庞大文学作品的数据库分析，可以发现一些共性的规则和规律，从而形成更加科学、理性的评价标准。这种新的评价方式，可以为文学创作者提供更多的创作指导和反馈，还可以为读者提供更多的阅读建议和推荐。在评价标准方面，人工智能写作的评价是更加多维度的。传统的文学评价标准往往只关注作品的形式和内容，忽略了作品的社会背景、文化内涵等因素。而人工智能写作则可以从多个维度出发，对作品进行全面的评价。人工智能写作所生产的作品可以从作品的语言表达、情感描写、人物塑造等方面进行评价，也可以从作品的文化背景、历史背景等方面进行评价。评价视野更广，评价更加多维度。更重要的是，人工智能写作还包含了个性化的评价标准。传统的文学评价标准往往是通用的、普遍的，而人工智能写作则可以根据不同的读者群体和阅读需求，提供个性化的评价服务。人工智能写作可以根据读者的年龄、性别、兴趣爱好等因素，推荐适合其阅读的作品，并提供相应的评价服务。
其次，人工智能写作主张文学与多学科跨学科融合。在传统的文学创作过程中，作家通常需要具备丰富的知识和技能，才能创作出高质量的作品。而人工智能写作可以通过对大量文本数据的学习和分析，为作家提供跨领域的知识和信息。这使得作家可以在作品中融入更多的元素，如文学、科学、艺术、哲学、美学等，从而创作出更具创新性和影响力的作品。
最后，人工智能写作还对文学教育存在着一定帮助。传统的文学教育主要依赖于教师的教学和学生的自主学习，而人工智能写作则可以通过智能化的教学工具和学习平台，实现文学作品的个性化教学和学习。这种新的教育方式提高了文学教育的质量和效果，为学生提供更多的学习资源和机会。近年来出现的智能作文批改系统、智能阅读推荐系统等人工智能写作工具，可以通过分析学生的学习情况和需求，为其提供个性化的教学和学习服务。这种新的教育方式提高学生的写作能力和阅读能力，还可以激发学生的学习兴趣和创造力。
在以上的基础上，新文科视野下人工智能写作的未来该如何发展，本文提供两个新的思路，这种思路是站在创意写作学科构建视野下的的，这包括了人工智能写作的文化产业发展以及人工智能写作的情感逻辑算法。
二、创意写作视野下的人工智能写作文化产业发展
人工智能写作的大型语言模型具有巨大的市场，国外的chat-GPT上线仅两个月，用户就突破了1亿人。目前国产的大型语言模型“讯飞星火”发展到讯飞星火2.0，虽然在智能方面没有chat-GPT4.0智能，会出现“西红柿炒钢丝球怎么制作？”的相关菜谱的错误信息材料，但国产的讯飞星火大型语言模型在中文的语境下更有优势，生成的文学作品以及相关搜索的材料比chat-GPT更为适合国人，可见国产的大型语言模型也有一定的文化产业的使用价值与市场价值。刘永谋和王春丽把机器演进的历程分为了几个阶段，分别是：手工工具、机器工具、自动机器，以及当下的智能机器四个阶段。而人工智能、创意写作是当下学界热议的两个话题，[]人工智能写作是目前创意写作学科最为关切也是最前沿的分支，可见在不久的未来，人工智能写作与创意写作，将是相互结合、密不可分的，人工智能写作也会将会成为创意写作下的一个最前沿的研究分支。可以说，每当新的一个人工智能写作软件的出现，都会引发一定热度的讨论，比如人工智能写作历经了微软小冰时代的讨论热潮，而2022年后chat-GPT的出现又掀起了新的一波人工智能写作的讨论热潮直到当下。每一个具备更智能、更新功能的人工智能写作产品出现之后，都会掀起相对应的讨论热潮，可见人工智能写作在目前的火热程度，另一方面也能从中看出人工智能写作功能之强大，已到了人类不容忽视的地步。
人工智能写作之所以引起社会与学界如此大的关注，是由于人工智能写作可能会引起巨大的政治、经济、文化方面的效益的提升，在创意写作学科方面主要表现为人工智能写作将会有利于写作文化产业的发展。
人工智能写作的出现，对创意写作下的文化产业发展产生着多方面的影响。
首先，人工智能写作实现了文学创作的自动化与产业化。传统的文学创作需要作者具备一定的创作能力与文学素养，而人工智能写作则可以通过自动化的方式，实现快速、高效的文学创作。人工智能写作可以通过自然语言处理等技术，自动生成诗歌、小说、散文、剧本等文学作品。这种自动化的文学创作可以提高文学创作的效率，为作者提供更多的创作灵感和素材。
其次，人工智能写作创造了了多样化的文学形式。传统的文学形式主要包括诗歌、小说、散文、戏剧等，而人工智能写作则可以通过算法模型等手段，创造出更多新颖、多样化的文学形式。人工智能写作可以通过深度学习等技术，生成具有艺术与审美价值的图像、音乐等文学作品。这种多样化的文学形式满足了不同读者的阅读与审美需求，拓宽了文学创作的边界和可能性。
再者，人工智能写作在文学传播方式上产生着积极的影响。传统的文学传播方式主要依赖于纸质书籍、报纸杂志等传统媒体，而人工智能写作则通过互联网和移动设备等新媒体平台，实现文学作品的快速传播和分享。这种新的传播方式，提高文学作品的传播效率和范围，为读者提供更多的阅读渠道和便利。比如最近出现的电子书、网络小说等新型文学媒介，可以通过互联网和移动设备等新媒体平台，实现文学作品的在线阅读和分享。这种新的传播方式，为文学创作者提供更多的创作机会和平台，也为读者提供更多的阅读选择和便利。
最后，人工智能写作提升了文学体验的互动性。传统的文学阅读是一种单向的、被动的、全接受性的、被灌输性的体验，而人工智能写作则可以通过互动式的方式，让读者创意性地参与到文学创作的过程中来。人工智能写作通过虚拟现实等技术，将读者带入到文学作品的场景中，读者亲身体验作品中的人物情感和戏剧冲突。类似这样的互动性的文学体验增强了读者的阅读体验，促进了文学作品的传播和推广。
人工智能写作成本低廉，创作可达到批量化、产业化主要是由于人工智能写作的最明显的特征——模式化（葛红兵把这称为“模板化”）。人工智能写作的模式化，主要体现为创作过程中按照一定的语言构建规则进行创作叙事，从而可以使叙事达到了标准化跟规则化的生产流程，这种拥有一定创作规则流程的方式更加适合类型小说与类型片剧本的生产。人工智能写作创作的类型小说有一定的情节的标准套路，或者说模式与模板，这种创作的方式反而能让我们找回写作活动的本质。让我们更加清晰地看到创作过程的每个步骤，传统写作活动的神秘感被打破，写作的明确方法在人工智能写作这里实现了公之于众，从而降低了创作门槛，写作不再成为精英群体们独有的特权。
传统的文学创作过程通常需要作者花费大量的时间和精力进行构思、组织、修改和完善。而人工智能写作通过大数据、机器学习、算法等技术，可以快速地生成大量的文本内容。人机协同创作使得作家可以将更多的精力投入到作品的主题、情节和人物塑造等方面，从而提高作品的质量。人机协同写作可以通过自动化的方式，快速生成具有一定艺术价值的作品，大大提高了写作的效率。人工智能写作工具可以通过分析大量的文学作品和语言数据，自动生成具有艺术价值的诗歌和小说。这种新的创作方式为文学创作者提供更多的写作灵感，还可以为读者带来更多的阅读体验。人工智能写作还可以实现实时协作，让多个作者同时参与一个项目的创作，进一步提高创作效率。
人工智能写作还能提供一对一的定制服务。人工智能写作可利用互联网的强大功能，通过一定的算法收集用户的喜好和兴趣以及行为数据与阅读历史，来为用户提供个性化的定制服务，创作用户喜欢的专属的某一类型文学作品，比如相似叙事风格和题材的作品。为用户提供个性化的阅读体验。这种个性化的阅读体验更加能满足读者的阅读需求，做到与读者阅读的匹配的“一对一”服务。除了个人的个性化定制服务，人工智能写作还能通过调取庞大的数据库资料，了解不同国家和地区的文化特点和需求，从而为他们提供更符合当地文化背景的产品和服务。同时，随着数字技术的发展，越来越多的文化产业开始尝试将人工智能技术应用于产品和服务中。一些出版社已经开始利用人工智能写作技术，为读者提供定制化的图书服务。这种基于人工智能的商业模式可以提高文化产业的竞争力，还可以为作家和读者创造更多的价值。另外，人工智能写作可以刻画用户的精准画像，实现某一种类型的写作所对应的用户人群的细分化，使得某一种类型的文学作品能更好的被某一类型的人群所搜索和参与消费，使得人工智能写作的类型写作可以更实际的参与到文化产业。以上可见，人工智能写作可以帮助文化产业更好地适应全球化的挑战，提高其在全球市场的竞争力。
三、创意写作视野下的人工智能写作情感逻辑算法
有文化学者认为，文学艺术就是要传情达意，文学就是作为个体情感体验，展现人的喜怒哀乐爱恨情仇的人学，作者将自己的情感与读者进行沟通交流与分享，因此情感的因素在文学作品的传播过程中特别重要。可以说，文学作品本来就是一种情感的表达与情感的流动，读者在阅读的时候也是要体验当中的情感。读者和作者一样能感同身受，是因为他和作者一样，都是基于情境化来感受同样一样事物。读者感受作者的悲欢离合，同时，读者对于作者产生文学产品的情感反馈。
文学创作的核心动力便是情感，文学作品讲的便是人对自然的情感，有喜怒哀乐的情感，读者的审美直觉便是情感的对象化，移情则是情感的移入。情感背后所代表的是不同的社会文化背景，历史，时空，时代背景、民俗文化等，不同的时空背景下，不同的心境便会得出不同的情感的文字产物。同时只有受众接受到了作者的这种情感性的输出，形成了一种情感的移情与互动之后才会产生真正的文学属性。如果说创作主体缺失了艺术冲动、情感投入和生命感悟就很难对写入的素材有深度的把握，很难创造出新的审美对象。因为主体也无法理解自己正在做什么，只是一种程序化的体现，并非是真正的生命体验。无法营造审美情境的快感，感知受众的阅读体验，所以无法创造出积极的审美创造。
许多学者认为人工智能无法主动的理解自己输出的文本，无法主动有自觉性地去创造文学作品，因此笔者也认为未来的人工智能写作应该补足这方面的不足，往这方面继续深入研究与发展，使得人工智能自主有意识地进行文学创作，成为一个有创作动机，有创作欲望，有创作目标，能主动创作的专属创作型机器人。大部分的学者持有这样的观点，便是人工智能写作没有主体性，或者说人工智能的主体性只是人类的主体性的一种异化，又或者以人的主体性为出发点而产生的一个人类主体性的变体罢了，但笔者以为，强人工智能不排除会产生相应的情感与理智相统一的、拥有情感逻辑算法的人工智能写作软件。而这个过程，自然需要结合自然语言处理、算法、机器学习等技术。展望未来的人工智能写作，情感逻辑算法的研究是为了弥补人工智能写作常使用的叙事语法规则逻辑，过于逻辑推理与理性化确是难以创作出感情充沛、感动读者的作品。人工智能写作的模式化使得人工智能中会出现大量的词语的重复、拼贴、碎片化知识等问题。一方面，模式化、程序化的写作，使得人工智能写作的文学作品可以批量式的生产；但另一方面，过于的程序化与机械化使得创作出来的文学作品容易陷入千篇一律，人工智能写作的作品又常常被人诟病缺乏感情、语调过于冰冷，因此情感逻辑算法是修复、弥补这一问题的必不可少的其中一个手段。机器人对情感的模拟通过两种方式，一种是通过经验归纳法，如情感逻辑程序，另一种是演绎式方法，即模拟情感的发生条件。比如小冰就用的是情感计算框架学习，分析了500多位诗人的诗歌与情感表现的关系，从1亿多用户收集到各种情感数据，像这样的蕴含着情感的语言表达，更能触发读者的情感。人工智能的情感可以通过文学的语言来体现，并且这种情感是具有一般性的，而不是个体意义上的情感，因为如果情感都是个体化的话，那就难以跟读者产生共鸣，所以能跟读者产生共鸣的情感，实际上都是人类普遍共有的共通情感。虚构性的小说的重心是需要来优化难以表征的情感算法。
传统的写作表达个体独有的情感，在创意写作下的人工智能写作这里转而表现为全体人类共有的情感，人类的原始神话、原始情感在这里重新被反复重述，在人工智能写作这里，世界仿佛回到了最原始的地方，一切重新开始，在此，人工智能具有了现象学的一切需要被重新定义、重新摸索的革新精神。确切的来说，读者在读作品的时候与作者产生情感的共鸣，说明情感不光是个体意义上的毒只属于作者的情感，而是有世界共性的情感，共性的情感主要就分为喜怒哀乐几大类，而一些更为细节和细微性的情感，只是从这几大情感逻辑中分化出来的更为细小的情感，应该说作者所表达出来的情感应该是属于世界性的、有普遍意义上的、人类共有的情感，而这种情感是可以通过语言的逻辑规则来构建的，这就是我们所说的情感逻辑算法。人工智能的情感便是在数据库中搜索人类共有的所有的情感，把这些情感进行分类梳理，挑选、重组，选择、使用、产出，这些曾经的情感是从人类文学作品中的数据库中脱颖而出的，是蕴含了人类几千年历史以来共有的文化、记忆、心理所形成的情感，是人类共同的精神文化宝库，后来的人类的情感无不从这些原始的情感中脱颖而出。
除了情感逻辑的算法问题，人工智能写作还存在过于程式化的问题。目前的人工智能写作是一种预测性的写作，大概通过模仿经典作品的用词规则来进行文本的延续与预测，从本质上来说是延续了某一些经典作家或者经典作品的生命力，并且这种生命力是源源不断的，永远性的往下延续的，经典的作家与作品在人工智能写作这里等于获得了永生，而这种预测新的写作有没有尽头呢？机器学习是解决这一问题的最好方法，通过不断的修正与调整程序，机器不断的学习与迭代，人工智能的创作则会由程序化与规则化中获得不少的自由的变量，这些规则中的变量，哪怕是程序制定好的变量则是创造力变体的一种。
对于人工智能写作的模型问题，是未来人工智能写作走向的核心问题。值得一提的是，虽然目前人工智能写作大多数运用的是Transformer模型，并且这个模型主导了目前市面上的大多数人工智能写作语言模型，包括目前的chat-GPT4.0、百度文心一言、讯飞星火2.0等都是运用Transformer模型，但在Transformer模型之前，流行的其中一种模型“循环神经网络”，简称RNN（见表1）。
表1 RNN模型发展历史图
RNN的训练过程是一个不断迭代的过程，需要大量的资源跟时间，并且进行多次的迭代才能收效。难能可贵的是， RNN具有记忆性，它可以把前面的时间信息传递到后面的时间信息中。拥有记忆性这一特征对于人工智能写作来说具有划时代的意义，对于传统的弱人工智能写作来说，它是没有过去，也没有未来，是一种非历史化、缺乏文化、社会等历史因素的写作，但拥有了记忆性的循环神经网络后，人工智能便有了记忆与回忆，历史性与时间性在人工智能写作这里得到了归属。因此，笔者认为，在人工智能模型不断向前发展的同时，我们也不能忘记融合各个模型之间的优势，使得人工智能写作能变得更为智能化、拟人化。更重要的是，也使得人工智能写作的情感逻辑算法有了理论与实践基础。
结语
新文科视野下的人工智能写作与创意写作息息相关，人工智能写作的未来发展，在很大程度上，体现为创意写作下的文化产业发展与情感逻辑算法的优化。
创意写作下的人工智能写作它改变了传统的文学创作方式，为文学作品的批量化生产和文化产业的发展带来了新的机遇。同时，人工智能写作也需要在情感逻辑算法上进行继续的优化，以达到“更智能”的效果。当然，人工智能写作未来优势的展望除了这两大部分，也面临着一些挑战和问题，比如怎样保证作品的质量和原创性，怎么处理人工智能与人类作家之间的关系，怎样保护作者的知识产权等。因此，我们需要在推动人工智能写作的发展，以及发挥人工智能写作的优势的同时，关注这些挑战，并采取相应的措施来应对。加强对其应用和管理的研究和探索，以实现人工智能写作与文学创作的良性互动和发展。