李音：文學研究的危機是人工智能造成的嗎？丨天涯·新刊

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“人工智能”與“文本末世”討論小輯

編者按

生成式人工智能的浪潮，已對文學創作和文學批評帶來了巨大沖擊。《天涯》2025年第6期“作家立場”欄目的“人工智能”與“文本末世”討論小輯帶來了最新的思考，學者劉禾借其二十年前的《弗洛伊德機器人：數字時代的哲學批判》一書中文版出版之機，在與劉盟赟的對談中對人文和科學如何碰撞、技術與心靈該如何對接等話題，進行了深入思考；李音則在省思，“文本末世”是怎么造成的？在當下，創作與批評何為？

今天，我們推送學者李音《文學研究的危機是人工智能造成的嗎？》全文，以饗讀者。

文學研究的危機是人工智能造成的嗎？

李音

我們可能很快會面臨一場文本末世（Textpocalypse），屆時機器生成的語言將成為常態，而人類撰寫的文章則成為例外。屆時，網絡上的人類創作文本可能會變得稀有，就像書法家的珍貴作品一般。這仿佛一場全球性的垃圾信息事件，但我們尚未開發出有效的過濾機制。

——馬修·柯申鮑姆

“文本末世”并不是太陽底下的新鮮事

人文學者，尤其是被視為人文學科主導力量的“文學知識分子”，在經歷了對大語言模型的神化和恐懼之后，貌似正在經歷第三種“溫和”的心理：也許因為最終發現人工智能在文學寫作方面并不盡如人意——然而畢竟它令人難以理解難以置信地“出色”，我們已經在意識里超越困惑，無所謂主動和被動地接納人工智能，悄無聲息地、現實主義態度式地讓它作為文字處理軟件逐步深度滲透進我們的研究和寫作。在我看來，在明顯的人類巨變時刻，這種心理轉換之容易是一種令人不安的潛意識，帶有某種既不深究事物的過去也不瞻望未來的放棄歷史的態度。這是某種當下流行的，與信息時代形成詭異反諷關系的，可稱之為“數字昏睡”的癥狀：在鋪天蓋地的信息中，在滔滔不絕的人工智能話題中，逃避現實、回避決策，事情如此就是如此。或者，橫空出世的人工智能海嘯就像當下世界上發生的其他一切重大事情一樣，都只是屏幕上的，類似于各種類型片，被不斷刷新和棄劇——正如你已經不像之前那樣迫切關心俄烏戰事了。但對相當一部分人文學者來說，這種心理也源于一種學科慣性和墮力——對符號生產和現實不相關聯的知識情境的習以為常，每個個體都無助地被技術主義、績效主義的文化制度所淪陷。

那些警覺于人工智能會給文學以及深深依賴于寫作的人類主體會帶來何種摧毀性變化的人文學者，如馬里蘭大學英語系的教授馬修·柯申鮑姆等，最為憂慮的是，像ChatGPT這樣的新型的大語言模型，改變了最初基于人類創作的文本進行訓練的模式，機器可以提示其他機器無休止地生成文本，利用機器生成的文字“自我訓練”，這些毫無人味的合成文本將迅速充斥互聯網，就像文字版的灰色粘質（gray goo，科幻概念，指納米機器人消耗完地球上所有的生物量，通過無限自我復制造成的末日災難）。屆時，人類會面臨一場文本末世，“如今的文本已不再是為了被閱讀，甚至不再是供人消費的內容，而更接近一種通用貨幣——一種無限的、可替代的代幣，成為新的（并且具有掠奪性的）書寫經濟的化石燃料”。我們生活在一個未來已來的人類時刻，所以近年來科幻文學變成了我們當下最具真實性、最現實主義的文學。但關于我們的外國同行馬修·柯申鮑姆發出的文本末世警告，我卻完全不需要動用想象力去刷新認知，也不需要等待時間去驗證，而是啟發和確證了我對當下文學制度和知識狀況的體認：我們在大語言模型降臨之前就早已置身大量的文字灰色粘質中了，人工智能只是某種持續推進的境遇的一個歷史重要節點。

如果忽略事情的程度差別，或一些不重要的文化差異，我要談論的也許不是個別專業或地方性的局部經驗，而是近二十年來的全球人文學術體制處境——命名為新自由主義管理模式、績效主義、數字至上均可。這種管理模式迫使學者進行機械性的學術產出競爭，同時對學術衡量標準幾乎等同于發表評估考核，而學者則借助于互聯網信息技術革命，將學術閱讀和研究變為極度專業化的、目標狹窄、對象明確的快捷瀏覽、摘取、復制。這導致了人文知識爆炸景象，但其實質則是制造了大量重復、平庸、瑣碎、無聊的研究，充斥著無關緊要的過度發表。這種淪為評估考核的發表泛濫幾乎摧毀了學術交流體系，使得真正出于興趣、需要投入廣泛觀察、長期關注的、嚴肅思考的研究艱于生存，敗壞了大學應該有的良好的智識生活形式。由于人文學科與自然科學不同，本質上屬于非累積性知識生產，這種大量劣質知識“積累”“自我復制”尤其造成了嚴重的資源浪費和學術累贅。尼爾·波茲曼將這種肇始于孔德實證主義的——凡是不能看見和計量的東西都是非真實的——技術主義進入二十世紀以來對文化的毀壞狀況定義為“技術壟斷”，斥責這是一種極權主義的技術統治。借用麥克盧漢的“媒介即信息”的思路，他說：“每一種工具里都嵌入了意識形態偏向，也就是它用一種方式而不是用另一種方式建構世界的傾向，或者說它給一種事物賦予更高價值的傾向……在手握榔頭者的眼里，一切都仿佛是釘子……在手握鉛筆者的眼里，一切都像是寫下的清單，……對使用計算機的人來說，一切都像是數據；對手握成績單的人來說，一切都像是數字。”

雖然信息時代加劇了這種學術制度的極端化，但現代大學學科化的歷史更是其重要、悠久的根源。“學科”往往像許多制度一樣需要通過“專業化”自我再生和自我延續。最早尼采就曾諷刺過使自己專門化，不再登高、仰視、環視、俯視的學究們。雖然學科化使得“有知識的無知者”在各個學科都有，但是專業化卻與以解釋文學的理論和實踐即闡釋學為主要活動的文學學科有本質性的沖突（今天隨著專業不斷微細化，文學研究者安心于做“專家”的“有知識的無知者”也表現得格外粗鄙）。正如利維斯最早將英文系定位為大學內部吸引其他所有學科的樞紐，強調文學批評是特殊卻非專門的學科，是與感性、判斷力和思維有關的，非專門才智訓練的學科，其他國家的文學系也一樣，在其最好的歷史時期，實際上成為或至少總是被期許成為一種超越性的、反技術官僚和功利主義，與其他文化活動領域密切相關的人文中心。作為“學科”，文學研究在專業性和超越性之間的搖擺和引起的危機爭論一直沒有停息過。其中，愛德華·薩義德在1970年代對美國文學批評專業化的嚴肅批判，以及他所提倡的“世俗批評”，對我們理解當下人工智能即將造成的“文本末世”有一種奇特的相關性、啟發性。

在薩義德看來，1970年代末的美國文學批評出現了遠離日常生活、模糊社會現實、充滿矯揉造作的習語的專業主義道德規范的勝利，而一開始旨在反對實證論霸權、資產階級人道主義物化、學術專業壁壘的“理論”——自詡為凌駕于智識產品世界里小小封地至上的一種綜合，也從一個跨越專門化界限的干預運動，退縮進“文本性”(textuality)的迷宮里。薩義德批評他們把文本性從背景、事件和實體意義中分離出來，和充滿事件以及社團的世界沒有任何聯系，他們挪用論題的方式，并不是現世性的、境況性的，從某種程上來說，文本性就是文學理論的一種神秘的、洗凈了的論題。于是，薩義德提出一種“世俗批評”，強調批評扎根于具體的、歷史的、物質的社會現實和經驗，文本應該與世界有動態關聯，而不是抽象的封閉體系的理論空轉。與此對應，薩義德又提出對位的“語文學閱讀”，“對生存于歷史中的人們所使用語言之言詞與修辭的詳細而耐心的審視，一種畢生相伴的關注”，分析“文本中特定態度、感覺和修辭的結構是以何種方式與現實語境中的某些潮流和歷史社會表達相糾纏的”。由此，薩義德將文學批評/人文主義定義為“是運用語言上的諸種才能，去理解、重釋和應對歷史上的語言文字成果，以及別種語言、別種歷史的成果”，“人文學科關切的是世俗的歷史，人類勞動的成果和人清晰表達的能力”。再詳細一點說，薩義德理想中的文學批評是閱讀和解釋都植根于作為現實載體的語詞中，通過言語的觸角去讓原來沉默的文本自身同話語世界密切關聯起來，艱苦地辨析藝術歷史性與復雜性，讀寫出現實重壓，以“異乎尋常的細讀與領受”辨析出美學與現實之間“尚未議決的辯證關系”。我們可以看到他將與人文主義關系密切責任重大的文學批評活動錨定在語言、歷史，還有他者三個關聯向度上。

愛德華·薩義德

現在我們可以看到，無論是尼爾·波茲曼所說因唯科學主義、技術壟斷而出現的人類自己造成的文本末世，還是人工智能帶來的文字版的灰色粘質，都是完全和薩義德的理想背道而馳的，都是他所批判的脫離現世的、文本生產文本的、習語繁殖習語的“文本性”。二者雖然是不同的智能輸出/輸入，出于不同的原因/邏輯，但是它們并非沒有相關性和可比性。我想說的是，在將AI擬人化理解的同時，人早就AI化了。為了清楚地理解人類和人工智能，理解在此情形下文學的命運，辨析其危機，我們也許需要在人類智慧和人工智能之間不斷往返、對讀。同時，我們現在談論AI的方式，仿佛有一種錯覺，我們假設人類經手的所有思想文字產品都是均質地充滿智慧和清明的，而文本的灰色粘質是AI才有的。事實上，這些讀取人類文字產品的大語言模型，吸納了人類的智慧，也打包走了人類思想和語言的所有混亂。人工智能會產生“幻覺”，而人類更是從不罕見“臆語”。威諾納州立大學大眾傳播學副教授達文·赫克曼說：“一旦無休止的、令人信服卻完全空洞的機器人詭辯泛濫成災，參與和表達有意義內容的場所的價值將迅速下降。話語的價值將變得更加廉價。很快，你會看到人們推著滿載文字的手推車走出圖書館，而這些文字的價值甚至比承載它們的紙張還要低。”但是，看看本世紀以來那些海量的論文發表吧，正如沒有生活在AI時代的鮑德里亞所預言的，是一個飽和的充滿惰性的世界。“各種停滯的形式正在增殖，而增長則被固定在贅生物里。這也是‘器官過度發達’的秘密，也就是那種比自身的目的走得更遠的東西的秘密。”我們在人工智能出現之前，就以碳基矩陣預演了大語言模型的文本訓練，我們有自己的“銜尾蛇語言問題”。

美國社會學家安德魯·阿伯特在一次訪談中也抨擊了目前人文學科的弊病，直言現在人文學科整個知識體系必須改變，否則真正的智識主義將在大學中消亡。過去學者的發表率遠遠低于今天，但取得了巨大成功，沒有任何證據表明我們的新體系能夠取得相近的成就。他說目前主要由自然科學家設計的AI的模式并不適用于人文學科或社會科學。對于人文社科，我們需要不同的關于知識理想的標準。即便如此，對我們現在的人文和社會科學中的知識觀念提出挑戰，其實是件好事。因為這些領域很久沒出現什么偉大的新思想了，確實需要被好好攪動一下。安德魯·阿伯特的對人工智能的態度是贊同和反對之外的獨辟蹊徑。而我一直盤旋著一個想法，人工智能永不疲勞地“專業”，以其文本生產的無限能力，將展演和耗盡人類追求數量盲目粗制濫造文字的意義。一個舊的危機將暴露荒唐的面目，并被AI這個普通（不差）水準選手終結荒唐的機會。以一種與人類完全不同的“思想”方式和推理邏輯運轉的人工智能，作為攪局者/終結者，將逼迫文學研究/人文學科必須作出調整，重新尋找起點。馬修·柯申鮑姆教授所謂的Textpocalypse文本末世，啟用了《圣經?啟示錄》apocalypse一詞，但該詞本源于希臘語，原有揭開、揭示之意——上帝通過災難性事件向人類揭示真理與審判，隱含著“毀滅與重生”的辯證邏輯。“大災難”以舊秩序的終結開啟救贖的新生。

語言混亂的祝福

伊莎貝爾·米拉的《人工智能的精神分析》貢獻了一個有意義的角度，為了探究何為人之主體，就不得不以人之為對象。而人文知識分子正是由于對人工智能的未知而將其神秘化，在機器身上投射了人類的心理和想象，以為其具有類人的動機、目標和策略。所謂的“生成式人工智能”所使用的大型語言模型（LLM），主要通過海量學習人類的語言文本，統計預測文本序列中的下一個字母或單詞的出現概率，學會捕捉語言的模式、語義和上下文，然后通過不斷疊加層級的計算，生成模仿被輸入文檔的句子和段落。它們是將最早的類似于文檔中的“自動補全”語詞的功能擴展到了整個互聯網。模型的回答過程本質上是一個概率預測過程：根據輸入的問題，模型預測最有可能的輸出序列即回答。在這個過程中，AI與人類對語言的理解和使用是完全不同的。人是在現實情境中對應語言的意義根據語言規則來使用的，自然語言不是封閉的系統，其意義和語境位于特定的文化和社會中。而AI的計算源于把“語境”置換為和物理世界無關也無所謂意義的語言的“直接語境”，也就是說它的方法是統計一些詞匯傾向出現在其他詞匯旁邊的概率。它并不像人類一樣理解語言，它的“理解”實際上是從詞與詞一起出現的概率統計中編織出來的。對于任何給定的問題，“正確”的答案也代表了一串字符最“可能”的延續。這是一個概率宇宙。

盡管圍繞著人工智能的相關命名和描述都采用了擬人化的修辭，但人工智能根本不是類人的。它們通過把語言轉換為數字或向量（一連串的1、0的二進制數據）來進行人類根本無法想象的龐大的數據計算。人類語言和計算代碼意味著不一樣的世界觀。簡單來說，人類語言是一種比喻性語言，模擬類比真實世界。人類的意識、文學可以看作是一個模擬表征系統，通過敘述、隱喻、描述等手段創建一種與現實相似的“模擬”體驗，與真實的物理世界一樣具有連續性流動性。而計算機代碼語言則是一種數字表征系統，數字計算基于離散符號，即符號必須是取值有限、狀態明確，被轉換為“0”和“1”（比特），不會漸變或模糊，從而確保計算過程的可靠性和可重復性。后人類學者凱瑟琳·海爾斯指出，我們面臨著一個悖論：幾乎整個生物世界，包括人類意識，都是模擬的，而制作、存儲和傳輸重要信息流的技術媒介卻幾乎全是數字的。人類語言建立在對世界的隱喻基礎上，而隱喻即由此及彼，因此充滿模糊性、不確定性、流動性。人類通過話語闡釋對世界進行認知的行為方式可以理解為用詞語定義詞語，用故事解釋故事，以此“準確”地再現世界的秩序。人工智能所涌現出來的高層級的復雜性、模糊性仿真卻是通過計算搭建建立起來，非常依賴于低層級的嚴格性和確定性，越低層級的計算越是二元對立和簡單粗暴的邏輯關系。人類語言的迂回本質與計算機代碼的“率真”本質有著深層的矛盾。凱瑟琳·海爾斯在其《我的母親是計算機——數字主體與文學文本》中援引過一位程序員的體驗，在“濃縮”語言為代碼的過程中，她感到真正的人類本質已經缺失了。我們的通用機器遭受了語言與世界之間不匹配的困擾，這似乎也可以理解為普遍理性要求解決語言和文化的模糊性。但是人類語言和代碼對“準確”有不同的定義和追求，也奉行不同的表征方式。和凱瑟琳·海爾斯一樣，《機器人如何學會寫作》的作者丹尼斯·伊·特南也是具有跨界視野和技術背景的文學研究者，他們都在代碼和人類語言之間來回打量，不惜投入深邃的思考和辨析，其重要性和意義不言自明。歷史上，不止一位仁人志士，不止一次涌動過修正或制作一種人工語言的想法，如萊布尼茨所說，精確地結算“意義的總賬”。人工智能的廣泛應用再次使語言的“缺陷”成為一個重要問題。被認為是詛咒的語言混亂，對于文學研究、人文學者來說，此刻應前所未有地感受到對人類深沉的祝福。由于文學的特殊性以及文學系定位的超越性，文學研究從來都不是一門純粹的學科，而是各種理論和話語的大雜燴，與眾多學科交融，并互相呈現出文類混同性，以至于僅僅研究“文學”從來都是可疑的，甚至可以說文學系什么都研究，除了人們通常理解的“文學”。不過，英國學者喬·莫蘭觀察到，近年來，似乎出現了新的知識風尚。人們似乎渴望回歸一個復雜的說不清的“真實”。這一觀察非常吻合大家對理論的疲憊，經過十幾年密集快速的國際理論旅行，不僅全球學術同質化，看來人的情緒感受也基本同頻了。就連馬克思主義文學批評家特里·伊格爾頓也表現出回歸基礎方法的沖動，《如何讀詩》就是為了糾正學生們傾向于只對文本進行“內容分析”，卻沒有任何詩學功底的弊病。馬修·柯申鮑姆提出一個新的說法，在大型語言模型的操作層面和網絡的政治經濟學的框架下，文本不僅是一種數據類型，也是一種“內容”，具有可交換的商品價值，基于運作方式，大型語言模型將加速并放大文本作為“內容”的商品價值，而之所以能做到這一點，正是因為文本已被業務化，使其能夠被自動操控和處理。他還提到一個信息：1990年代末，互聯網產業的人們突然開始廣泛使用“內容”一詞，以替代作家、藝術家和各種創意工作者創造的東西。在AI對“內容”的某種風干語言式的操控和文學研究風尚轉向二者之間，難道沒有一種關聯，不存在一種“直覺”嗎？讓我們再回到薩義德，如朱迪絲·巴特勒在紀念薩義德逝世十周年時所說：我們應該用現在時來談論薩義德的文字。他沒有面臨也沒有預言AI時代，但他將人文主義的希望放在嚴肅地投入閱讀和解釋現實載體的言詞上，基于對人文學科本質的深刻認識，他重述了尼采的話，人類歷史的真理是一支隱喻和換喻的機動部隊。

古登堡時代終于落幕了

我們從一開始對觀察和討論AI能否替代人類進行文學創作最為興奮，因為無論對人類還是AI，文學都是享有高度特權與麻煩的符號系統。但大部分時候，關于這個問題，我們實際上只想知道AI能不能比人類創作得更好，要不要選擇被替代其實是另一個議題。對AI的文學創作目前表現尚不盡如人意這個狀況，目前有兩種態度：一種是拒絕將AI過早本體化，即人工智能目前能夠做到這一點，不等于人工智能就是這樣；另一種則相反，基于有關主體性、文學性的信念，認為人工智能的計算邏輯是無法完全捕捉“文學性”這種具有逃逸性的不可計算之物。其實，在大語言模型所輸出的文本中，并非沒有一些具有“文學性”的修辭表述。但這些看起來有詩意的句子，并不一定具有實際意義，其詩意可能是基于語法邏輯展現出來的意義模糊性，其真實性（文學揭示意義上的）需要在物理世界、人的生活世界進行確認。如果按照羅蘭·巴爾特所說，“形象、敘述方式、詞匯都是從作家的身體和經歷中產生的，并逐漸成為其藝術規律機制的組成部分”，那么大語言模型所有的訓練僅限于文本，在任何人類的概念意義上，它都稱不上擁有經驗，就像鸚鵡說著它無法理解的話。它對按照指令要求輸出的文本也沒有任何意向性，它可以無限生成句子，但是人類真實的世界則上演著生老病死，歡樂和痛苦。這正是人類需要文學的原因。

探討人工智能與人類情感關系的科幻電影《her》劇照

畢竟，預測最有可能的下一個詞，與擁有關于世界的正確信息是兩回事。既是工程師又是科幻小說家的特德·姜說，要創作一部小說或一幅畫，藝術家所做的選擇與人工智能根本不同。盡管人類談論文學性的很多說法都適合用來對比人工智能的運作，但特德·姜的角度非常具有針對性。他說，藝術是眾多選擇的結果。“當你寫小說時，無論你有沒有意識到，你幾乎在你輸入的每一個詞上做選擇。”“我的意思是，藝術需要在每一個尺度上做出選擇。對最終作品而言，在創作過程中做出的無數小選擇與在構思過程中做出的少數大決策同樣重要。在藝術創作中，將‘大’與‘重要’等同起來是錯誤的，大尺度與小尺度之間的相互關系才是藝術性所在。”特德·姜的表述中，似乎偏向說輸出一篇文本是“大”，細節抉擇是“小”。但是他的這番表述真正具有啟發性的是，我們通常說AI只能在平均水平上產出文本，其實更準確的說法應該是，在AI生成的所有文本中，信息是被“均等化”對待、無所謂主次大小延續出來的。而人的謀篇布局則有總體意向性、交流性，貫穿著某種稱之為taste的東西。

盡管這些討論對理解人工智能文學都有所幫助，特德·姜的大小尺度之辨也讓人頓生悲愴——在硅基生命時代，也許人類的痕跡將掩藏或僅存于語詞中。不過，這些可能都不是我們現在最需要關心的問題。首先，將人類藝術家和AI都做單一人稱來討論，是犯了一個流行的錯誤，藝術家是有差異性的復數，AI也有很多訓練類型的，這些問題放在人類的好作家和差作家中進行比較也是適用的。其次，也是最重要的，如果按照媒介環境學派精神領袖尼爾·波茲曼的社會觀察思路來看，他會覺得，這些細枝末節的問題，只會轉移我們的注意力，使我們看不見新媒介引起的嚴重的原有社會、思想和制度危機。一項重要的技術變革不是給社會帶來數量上的增減損益，而是會造成整體的生態變革，重構人們生存的條件和新環境。當我們還在討論文學的時候，人工智能這項技術已經重構了我們的文化生存條件和生態，改變了“文學”生產原先所賴以存在的一切社會條件：現代文學誕生于古登堡革命帶來的印刷文明，雖然印刷文明早已被電子文化侵入而衰落，但我們今天的社會政治架構仍然是印刷文明的伴生物——民族國家、教育、民主、個體、文學等。印刷文明也仍對社會發揮著一定的影響力。關于現代文學的誕生以及讀者群的培養如何有賴于印刷出版業的支持，小說和報刊又如何與現代民族國家、公共空間的塑造有緊密關系，已是常識不必贅述。不過，讓我們在AI時代，借用一下凱瑟琳·海爾斯的媒介新唯物主義方式，比如把“現代公民”概念替換為“模擬主體”，描述這段歷史試試：“模擬主體”與印刷文化的主導地位緊密相連，其屬性包括一種關于主體性的深度模型，其中自我最有意義的部分被認為存在于身體（以前用“心靈內在深度”，不強調身體）的深處，小說通過書寫語言，把作者的聲音和頁面聯系起來，這種模擬相似性確保了書頁表面與作者想象中的內在世界相匹配，而這個內在世界又在讀者那里喚起并塑造了一個同樣想象出來的內在世界。由此，小說強化了內在性的深度模型，以及模擬主體的穩定性和個體性。而數字主體則與之不同……這才是人工智能作為一種新媒介，對人類及文學帶來的真正危機。正如尼爾·波茲曼在《技術壟斷》中所說，新技術會改變我們的興趣結構、思考對象以及我們賴以思考問題的符號，諸如自由、真理、智能、事實等詞語的意義都將變化，通過改變社群的性質，我們思想發展的舞臺也要變化。如果未來人機合一，“模擬主體”成為人類最需要時時被提醒的身份；如果赫拉利（《人類簡史》作者）預言的狀況正在到來，人類社會將進入親密關系5.0模式，人與AI建立親密關系……我們將如何討論文學？它還會是我們現在所討論的文學嗎？

其實早在上個世紀，因為電視等新媒介的出現，希利斯·米勒敏銳前瞻了“文學已死”，宣稱印刷時代“終結”后，我們對文學的“死亡/危機”問題——也即對其歷史和未來的理論清理，已鮮有洞見，難逃窠臼。文學并沒有真正死亡，書籍也沒有被數字技術滲透而消失，人們仍然愿意通過閱讀文學去想象、去逃離。但是文學書寫已經成為眾多媒介中的一種，“文學性”和敘事技術也不為其獨有。相應地，文學研究什么都研究，唯獨不太關心作為概念的“文學”了。恰恰是人工智能這個新媒介的出現讓文學重新成為“問題”。不過，這里仍舊沒有文學本身的什么新話題，重心在技術，在通用人工智能的定制化文化消費。正如特德·姜在討論什么樣的人工智能可以幫助作家時說，“這個假想中的寫作程序可能要求你輸入十萬字的提示詞，以便它生成完全不同的十萬字來構成你所想象的小說。我不清楚這樣的程序會是什么樣子。理論上，如果這樣的程序存在，用戶或許可以被稱為作者”。但特德·姜迅速把話題轉向到：“但同樣，我認為OpenAI這樣的公司并不希望創建這樣的ChatGPT版本，讓他們的用戶像從零開始寫小說一樣費力。生成式人工智能的賣點在于輸出內容遠遠多于輸入內容，而這正是它們無法成為藝術家有效工具的原因。”我的意思是說，也許人工智能會產生出一些令人驚訝的作品，但我們更需要將目光聚焦在人工智能背后的數字政治經濟學。作為一項技術，它不會脫離社會或經濟體系獨立運轉。這里并沒有什么“文學”，只有旨在提供給每個消費者高度適配性、個體性的文本產品。不可否認，這也是一種破除/解散知識壟斷的文化民主，但相比較十九世紀知識借助印刷品普及化帶來的社會進步，人工智能這樣的數字媒介會給政治、社會和心理現象造成非常復雜、無法簡單判斷的新情況。

同時，對人工智能不應該只關注“智能”這個定義，也應該將其理解為一種讓人擺脫信息稀缺的前所未有的“速度”——正如速度已然改變了我們的時空感，當下信息速度也在摧毀、消解構成人類現代社會組織、政治制度運行的諸多重要條件，或使之扭曲、失效。當代最激進坦率的“后現代解密”者保羅·維利里奧將人類所有科技上的改良、演進乃至突變，歸結為速度的提升，早在1980年代他就將信息加速和原子裂變做比擬理解，預言了信息時代西方民主效力的被摧毀。隨后，更年輕的新生代哲學家韓炳哲，在他一系列當代社會分析小手冊中，更大范圍、更詳細地闡述了，信息加速、零時差及其帶來的過度透明，信息勝過思想造就的數字化生命，如何導致了社群、公共空間的坍塌，危害了民主和自由，妨害了有意義的政治議程。文學也與這些問題息息相關，面臨共同的威脅。僅就一個非常狹義的文學問題而言，任何語言和風格一旦被過度使用就會失去表現力和精確性，而迭代的頻率關系著對意義可能性的耗盡。在AI時代到來之前，文學已經在互聯網信息泛濫中經歷了嚴重的敘事能量損耗，如韓炳哲所言，當今在一片故事化喧囂中，充斥著無方向無意義的敘事真空。資本主義借助故事化將講述占為己有。它讓講述聽命于消費。“故事”被推銷，故事化實為賣故事。生成式大語言模型越好用，就會越加速文學能量的萎縮。

目前為止，我們討論“文學”，背后是有一整套制度支撐的，還不太習慣想象如果沒有清晰的作者版權觀念，也不再有目前的作品傳播和評價機制（也是知識壟斷機制），會是一種什么情況。但是很快，大部分人都會把生成式人工智能視為一種協助性的文字處理工具來使用。馬修·科申鮑姆認為屆時區分“人類創作的文本”或“機器創作的文本”將不再具有實際意義，除非是像有機食品一樣，特意標榜強調“100%純人類創作”。就在這樣新舊交接具有魔幻色彩的人類書寫史時刻，中國文學界突然爆出一場規模頗大的文學作品“網絡鑒抄”事件，被曝的作家作品中，有的文字抄襲量令人吃驚，有的屬于散落全篇的尋章摘句。這些文字內容或抄自經典作家作品，或來源于活著的同行。其中絕大部分“鑒抄”緣于使用了“查重軟件”，因此可以精準到個別句子舉證。作家有抄襲行為，事情的道德倫理是很清楚的，但這個事件散發著“事實”之外的某種“意義”。人類自十八世紀形成的版權觀念即將因為人工智能這個新媒介而退出歷史，而建立在人類的公共檔案館、圖書館和百科全書等基礎之上的生成式大語言模型，是用無數人類作者的文本資料投喂訓練出來的，它既不在乎版權，也無所謂獨創。新的世界已經到來，但其規則尚未形成；舊世界正逐步退去，然而其道德還未消散。這些作家按其“寫作”的勞動性質來說，盡管使用了電腦，仍舊可謂“人類有機”，但他們被“閱讀”的方式卻是機器數據讀取——說不清是過去終于追上了他們，還是未來穿越過來為自己做最后的清場。說實在的，人類文學的這一歷史時刻是如此曖昧不明，事情沸沸揚揚，卻沒有形成有力的道德正義。一個文學事件，其中唯一沒有發生的就是“文學閱讀”行為。因此就連圍觀者最后也散去，像數字時代很多丑聞一樣，感覺既不值得防守也不值得攻擊。那些作家的作品很新，但文學性陳腐，他們既是陳陳相因的文本喂食出來的結果，也是這一文學循環上的語料，無法和自己所屬的世界真正對位，就連抄襲的內容也沒有讓人感到為其作品明顯增色，完全不知道動機緣何。還有很多作家作品是因為被曝光抄襲才為人所知……也許這件事的發生僅為發出一個暗示：古登堡時代終于在一陣數字噪音中落幕了。

作為潛能的危機

英國學者喬·莫蘭的著作《跨學科》通過考察了英文系的歷史，展現了文學系作為一門學科，始終為兩種相互競爭的力量所驅動的狀況。一個是通過將關注領域限制在公認的現象——“文學”上，試圖使它更像一門硬科學，但其實何為“文學”的價值判斷和特定文化議程都極不穩固。另一個則試圖將其確立為人文學科的跨學科中心，邊界模糊、靈活開放、缺乏整體連貫性，既是這個學科的缺點也是其優點。劍橋大學英文系核心人物利維斯說，真正的文學興趣是對人、社會和文明的興趣，其邊界無法劃定，這個形容詞不是一個限定詞。因此，可以說文學研究總是時不時處于某種“危機”中，不斷反思重構思想體系，尋求新的知識聯盟，對世界作出解釋。危機是這個學科的宿命，也是其潛能。畢竟，知識/秩序不過是我們給予混亂的現實一種暫時的不穩定的賦形。今天談論文學研究的危機，若只是因為關心人工智能大語言模型可以寫出“文學”文本，并替代人產出中等水平的研究，便真的意味著這個學科的終結，而我們對這個學科唯一能做的，便是送上薩義德的祝福：“流亡”。流亡于學科的細微化和專業化；流亡于生活和思想的邊界；還有，流亡于算法的世界。

人工智能即將對我們生活的物理世界、知識生產和人類身心帶來的全面沖擊和改變，目前人文學科話語對此難以充分描述。但人工智能也改變了人獲取知識的速度和方式，跨學科在某種程度上變得前所未有的可能和必要。我們需要一些更有創造力的詞語去命名有關人工智能的一切，解決諸如“智能”“人工”等術語周圍的混亂，降低我們對人工智能的心理投射。我們也需要一些新的基于人文和科學共同合作的宏大敘事。科學家借用文學、神話等敘事來闡釋普及理論并不罕見，而那些重要的科學知識不僅僅改變人理解自然物質世界的方式，也構成人文敘事和哲學追問的一部分。通過敘事來解釋世界不再是文學的特權，許多學科都在提供新的話語資源，總體而言文學反而落后了，除了科幻文學孤軍奮戰，傳統文學面對世界的巨變，顯現出感受力脫節的狀態。不過，一些人文學者的跨學科研究可以看作是對人類新敘事的尋找——寫作的文類越來越混同，他們都提供了迷人的思想——就像但不止于本文所提到并深受啟發的，那些追溯人工智能的技術歷史及其與文學、哲學關系，深思“計算制度”的學者。我一直難忘一個故事。關于如何理解和命名人工智能不同于人類的智能形態，我們目前沒有合適的詞語，谷歌副總裁布萊斯·阿圭拉·阿卡斯做了一個意味深長地比擬：

一個人一生都在岸上度過，有一天卻在湖里淹死了，他會以一種他從未想象過的方式體驗“水”（深深地、發自內心地），因為它終止了他的呼吸，充滿了他的肺部，引發了最深的恐懼，然后就是虛無。

這就是水。難道那些在岸邊無助地看著的人不懂水嗎？在某些方面，與溺水者相比，他們幸運地沒有這樣做，但在其他方面他們當然這樣做了。人工智能是否“在岸上”，以某些方式理解世界，但不以其他方式理解世界？

這個故事最初只是吸引了我，但是在讀過劉禾的《機器中的維特根斯坦》之后，它開始散發出持久的震撼氣息。維特根斯坦的哲學思想，對人工智能研究的先驅們如何努力弄懂語言機器中錯綜復雜的詞匯和概念網絡，有過重要啟發。他的學生，女性哲學家瑪格麗特·馬斯特曼領導了世界上最領先的計算研究中心之一，為基本的人工智能技術奠定了基礎。劉禾對這一段歷史的追溯不僅描畫了在“計算”歷史中女性的力量，也生動展演人對“計算”的設計——人工智能的算力是人所不能及的，但這的確是人類最聰明的大腦賦予它的。如果計算是理解宇宙的另一種方式，我們又如何理解計算和人這種智能體的關系？我們將會形成一種多元并存的智能生態嗎？好比代碼之于計算機，敘事就是人類的進化程序，我們為世界建立因果關系、意義序列，我們也向自己描述、解釋自己的感受和行為。靠著敘事我們人類智能已經進行過很多次迭代了，這次我們將如何講述，人和自己所塑造之物的故事？

（本文較刊印本略有增訂）

李音，學者，現居海口，主要著作有《在時間面前》。

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