背景介绍

网友称被DeepSeek写的诗歌打动，它怎么做到的？为何突然AI味儿没那么浓了？DeepSeek火爆全球，AI工具极速发展对各大行业产生巨大冲击波。腾讯新闻策划系列热问，邀请各个行业从业者参与讨论，AI对哪些行业冲击最大？又会给哪些行业带来巨大机遇？

专家视角

让DeepSeek写一首“七言绝句”，给它的提示词是“描述山林、晚钟、旅人，表达对故乡的思念”。DeepSeek首先分析了什么是七言绝句，应该符合哪些格律规范。之后再分析应如何把 “山林” “晚钟” 等元素融入到句子中，如何起承转合。最后，它给出了下面一首诗：

《秋山客思》

千山暮色隐梵钟，一径秋声送客踪。

孤影渐随归鸟尽，乡心夜夜到江东。

这首诗不论是遣词还是意境，都达到了相当高的水平。

早期机器作诗的缺陷

    我们实验室在2016年就做过诗词生成的工作，在ACL等会议上也发表过相关论文。当时的测试发现，机器的作品已经有30%以上的可能性“欺骗”人类专家，类似于通过了”图灵测试”。

    然而，当时的诗作远没有达到DepSeek这样的水平。比如下面是我们作诗机器人“薇薇”写的两首诗：

《早梅》

春信香深雪 / 冰肌瘦骨绝 / 梅花不可知 / 何处东风约

《海棠花》

红霞淡艳媚妆水 / 万朵千峰映碧垂 / 一夜东风吹雨过 / 满城春色在天辉

    相比DeepSeek写的诗，“薇薇”的诗虽然可观，但如果细看，就会发现很多瑕疵。比如“冰肌瘦骨绝”的“绝”是什么意思？“梅花不可知”，为什么“不可知”？

    粗看还可以，细看让人费解。这是所有早期作诗系统的致命缺陷。

大模型作诗的机理

    是什么让DeepSeek这样的大模型开始写出流畅的诗 词呢？还是对语言的掌握能力有了飞跃。

    我们知道大模型是通过“词语接龙”的方式理解了人类的语言。这种词语接龙看似简单，但要真正做到完美，需要对整段话有清晰的理解。对语言形成理解以后，不仅可以模拟人类遣词造句的方式，还可以触达人类积累了几千年的知识。这是大模型的基本原理。

    作诗和生成文章本质上并没有什么不同，只不过对于语言的理解要更深入。因为作诗要求对词语的运用有更高的技巧。

    传统作诗方式，包括薇薇，是“就诗论诗”的，把人类诗人写过的诗句作为训练语料来训练模型，再让它模仿人的写诗方式。这种做法没有形成对语言的理解，还是遣词造句层面的。就如同让一个文章都没读过几篇的人只读唐诗三百首，连基础的语言经验都没有，怎么可能写出动人的诗来？

    DeepSeek等大语言模型以通读古今文章为根基，在此基础上再去作诗，显然会更强大。

机器诗人有感情吗？

    机器作诗经常遭到的诘难就是“机器没有人的感情，因此无法写出具有真情实感的诗”。

    那么，机器是否能跨过情感的屏障，写出具有感情的诗呢？

    这是个很具有争议的话题，目前研究者还没有共识。我的观点是，机器本身是否具有情感，对于写诗来说并不关键。关键的是它是否可以“体会并模拟”人的情感。

    换句话说，他本身可以没有情感，但如果他可以体会并模拟人的情感，那他就有可能写出带有感情的诗。目前来看，机器是可以做到这一点的：它通过阅读大量人类的作品，基于其语言理解能力，是可以体会并模拟人的情感的。

    如果承认这一点，就不能否认机器有可能写出动人的作品，打动我们的心弦。还有一点特别重要，那就是大模型让机器有了一个了解人类情感的窗口：通过提示词，人类诗人可以把自身的情感告诉给机器，机器诗人就可以把这种情感转化成诗句。从这个意义上看，情感还是人的情感，机器只不过是用合适的方式把这个情感表达出来。因此，用“机器没有情感”来抨击机器作诗，在我看来是没有什么道理的。

AI与艺术之争

    “机器能否作诗”这样的争论不仅发生在诗词界，在音乐、美术、创意等艺术领域都是激烈讨论的话题。保守派认为艺术是人类特有的能力，根植于人类的特殊性。比如人会生老病死，因此伤春悲秋；人有爱与被爱的天性，因此有同情心、同理心。诚然如是。机器说到底还是一堆电路，显然没有人类感情的物质基础。

    然而，“不具备”不意味着“不能理解”“不能模仿”。当前的人工智能通过学习人类资料，是可以理解和模仿人类情感的，因此生成符合人类审美的艺术作品并不是不可能。还有一点，虽然机器生成的作品未必都能符合人的审美，但人是可以基于自己的审美进行选择的。这种“选择式生成”也是生成的一种。因为选择的标准是人类审美，得到的作品也是符合人类审美的，这一点毋庸置疑。

    这有点像计算机科学里的P与NP之争：P直接生成答案，NP用验证的方式确认答案。

    艺术家们应该及早认识到这种更有效率的创作方式。

    机器不会取代我们的感情，但可以帮助我们表达感情。