高手策略在你学会使用AI之前，机器早已在帮助人类写作了

“遇事不决问AI，还是不决，多问几个。”用AI写作如今已经不是什么新鲜事，很多人已经非常熟练。在新书《机器如何学会写作：给人工智能的文学指南》中，作者丹尼斯·伊·特南认为，与其说AI会写作，不如说正是人类不断写作培育了AI。他还说，人工智能是一种集体劳动，不用再觉得一个天才在远方孤独地奋斗才能写作了。

丹尼斯·伊·特南是哥伦比亚大学英语与比较文学系副教授、哥伦比亚大学数据科学研究所研究员，曾任微软公司软件工程师。这样的职业履历，使他对机器和写作的发展历程及理论都有相当的了解。

理解了人与AI关系的“前史”，才能真正认识AI写作的本质，并进而对我们未来如何与AI共处“心里有数”。东方出版中心象形文字工作室主理人、本书的编辑陈哲泓认为，《机器如何学会写作》更多是从历史的角度看AI的出现——AI不是近几年突然出现的，甚至可以说不是20世纪才出现的，背后是西方人一直想把写作这件事外包给机器的冲动。

从中世纪阿拉伯人用轮盘式图表生成神秘预言，到19世纪埃达·洛夫莱斯设想让机器“操作符号”；从好莱坞剧作家借助生成器批量预制情节，到依赖概率算法运作的拼写检查器……在这本主要为大众和学生而写的科普书中，丹尼斯·伊·特南希望通过一系列的事例来说明，在过去千年的文学史当中，已经充满了各种令人惊叹的“算法”策略。

写作机器从历史中走来

中世纪阿拉伯著名历史学家伊本·赫勒敦（1332~1406）的《历史绪论》里，曾提到一种叫“zairajah”的“自动巫术装置”，这是《机器如何学会写作》中讲到的最早的例子。

中世纪阿拉伯占卜圆圈zairajah，使用者是阿赫迈德·本尼。伊本·赫勒敦在《历史绪论》中记述。出版社供图

zairajah的基本结构是，在一个大圆里面套着一些同心圆，分别代表天球、元素、被创造之物、灵性事物及其他类型的存在和科学。每个圆都分成几个扇区，分别代表黄道星座、元素或其他事物。划分各扇区的线条伸向圆心，被称为弦。沿着每条弦，排列着一系列具有约定数值的字母。内圈则写有各种科学话题和神创造的世界中的话题。背面画着横向55格、纵向131格的表格，一些格子里填满了数字和字母。

在中世纪，占卜师们利用zairajah这类装置，把别人提的问题中的字母转换成数字，再依据一些特定的规则程序，把数字转换成字母。经过复杂的循环操作，得到一段缩短的字母串，再把它进一步扩展成一套押韵的答案。

伊本·赫勒敦对zairajah提了一个问题：zairajah是现代科学，还是古老的科学？这个问题被分解成93条弦，在轮盘上经历了12个循环的计算过程，得到这样的答案：“圣灵即将不见，秘密已然发现/传给易德里斯，通过它，攀至最高山巅。”

这样的回答，在今天的我们眼里，显得既有一定的智慧，也有一种煞有介事的神秘感。丹尼斯·伊·特南解读道，从已知最早的文字魔法的使用来看，它承诺能揭示语言本身固有的逻辑，仿佛是通向“来之不易”的科学知识的捷径。现在的AI系统在论述不可言喻的神秘现象时，也还保持着类似的风格。

1935年，维克利夫·希尔在美国出版的《情节精灵》手册附插页“情节机器人”，可以给读者提示推动情节发展的关键因素出版社供图

书中还追溯了一系列历史上的发明，比如巴洛克时期的“数学风琴”，用于作曲、写诗或加密信息。19世纪的发明家查尔斯·巴贝奇和数学爱好者埃达·洛夫莱斯共同提出了数学可编程计算机的构想，在巴贝奇自动化技术思维的影响下，图书出版印刷的流程也变得标准化。

模板、框架的出现，使以工业规模进行文学生产，在19世纪开始成为现实。20世纪三四十年代的美国，就出现了“情节机器人”等创作框架工具，人们转动纸盘上的轮子，按数字结果去查表格中给出的情节提示，比如“爱人怀疑恋人的耐力”等，为推进创作寻找灵感。

理解AI就要多玩它

“最初是通过操纵文字获得一个结果，从这样的机器行为或说工具行为开始，慢慢地，在不断靠近当下的这条路上，AI的发展走过了一个多学科多领域交互、多民族多国家交互的过程。”《机器如何学会写作》译者、清华大学人文学院讲师耿弘明认为，这本书的有趣之处在于，过往主导性的话语对人工智能的认识存在分裂，而这本书起到了连接作用。

耿弘明所说的分裂有三个指向。一是自然科学与人文学科的分裂；二是精英跟普通人在AI的日常使用上的分裂；三是AI本身发展历程的分裂——回顾AI发展的历史，上世纪50年代开始的早期研发进步缓慢，投资少，到八九十年代出现了一些关于深度学习的论文，而直到2015年才迎来大爆发。而《机器如何学会写作》告诉我们，AI发展的漫长历史是无数个学科彼此搀扶，诸多因素共同作用的结果。

在译后记中，耿弘明提出，关于AI的书，从“科普”视角回顾、探讨的比较多，“文普”的很少。其实AI涉及的语言学问题也是一个古老的文学问题、哲学问题和文化问题，书中梳理的AI“史前史”很好地补足了科普说不明白、说不尽的根源。

“把科学语言转化成你能懂的原理很重要。有时候我们对AI存在恐惧，不是因为不知道它的原理。知道了也没什么，毕竟它对于我们来说还是很遥远。以一种思想史或说文化史的讲法，把各种因素串联到一起，让人们感受到AI跟日常生活和日常思维有很多关联，就能够完成内化的过程，让你跟AI之间没那么分裂了。”耿弘明说。

在《机器如何学会写作》的新书分享会上，华东师范大学教授姜宇辉提到，以前我们发明机器是为了服务于人，如今机器越来越强大、高级，其书写能力不断增强，开始取代人类在传统书写中的中心地位。甚至可以说，以前机器为人服务，现在机器的各种书写规律和法则反而取代了人类固有的书写能力。这带来很大的不确定性，也使很多人对未来感到忧虑。

在这种将信将疑中，带着点儿“玩”的心态会很有用。上海社会科学院文学研究所助理研究员朱恬骅在新书分享会上说，网络小说比较类型化，在人工智能生成中，数据容易获得，很多网络公司主动投身AI写作网络小说的工作。但实际上，很多人更享受的是交互，这样的小说就像玩游戏一样，告诉AI下一章你想看到什么，希望角色之间如何互动，得到反馈，再不断修改、润色，最后就变成你真正想要的故事了。

耿弘明认为，计算机、互联网的发展，确实给写作提供了很大的便利，既让人没那么有负担地去把想写的东西敲出来，也让人更容易获得以往只有精英才容易得到的素材。当然，AI的时代也会有新的不平等出现，那就是以数据文明或说计算文明为核心的一种变化。AI使用能力会导致人与人之间出现新的差距，而这种差距可能会超过文字文明时代精英与普通人的差距。

所以，抓紧学习AI工具吧，不仅使用它，而且要“玩”转它。