跟AI學寫詩

 

跟AI（人工智能）學寫詩？是的，你沒看錯。

新年伊始，你的願望和計畫是什麼呢？2022年，我期許自己繼續學習，終身學習，尤其是補充對於科技和文明關係的知識。上過“企業中高階經理人AI培訓班”的網路課程，取得證書之後，讓我更認識人工智能的趨勢和影響。

2020年，我應台灣東華大學邀請演講，談了AI生成詩，舉了我用“文圖學”的英文名稱“Text and Image Studies”製成文字雲（word cloud）讓人工智能“少女小冰”看圖作詩的例子，讓線上和現場的觀眾投選，認為少女小冰生成的三首“詩”，是否就是“詩”呢？投選的結果，半數贊成；28%反對；22%表示不知道。

這和圖靈測試（Turing test）不同。圖靈測試算是盲測，也就是判斷者只就AI生成的結果決定是“人類智能”還是“人工智能”。我的詢問，是已經知道評判的對象是人工智能生成物，再來決定是否合乎“詩”的條件，關鍵在於“什麼是詩？”一位中文系的女同學說：從文法和句式看來，少女小冰生成的文字符合詩的要素，也能讓我們感受到其中含有的人類情感，所以是“詩”。一位資訊工程系的男同學上傳了三張照片到少女小冰的網站，發現文字的內容重複單調，認為設計有局限，稱不上“詩”。

我持續思索人工智能生成詩的問題，寫成論文，在2021年的“南京論壇”發表。觀眾大多是中文系的學者，對這樣的話題感到新穎有趣，我被點評老師形容像金庸小說裡的黃蓉和（滅絕）師太，以虛指虛，高竿高明。我想，大家對於AI生成物，包括音樂和繪畫等等的態度，除了探討藝術的定義（算不算是“詩”？）、科技威脅（人類藝術家還有活路嗎？），以及創作倫理（剽竊AI生成物充當自己的作品）之外，還可以有人機合作的豐富可能性，比如2019年少女小冰和200位作者合作出版詩集《花是綠水的沉默》、2020年AI和科幻作家共同寫作《共生紀》。

對於一般人，AI生成文字的步驟，教我們明白文學創作的過程，神奇的靈感即使不存在，也可以用圖像或想像來寫作。五世紀的劉勰《文心雕龍》《明詩》篇早已經歸納作詩的原理：“人稟七情，應物斯感，感物吟志，莫非自然。”“應物”、“感物”是藝術創造的起心動念，AI沒有人的心念，憑藉的是大數據和圖像辨識，從參與少女小冰的研發團隊的台灣大學林守德教授剖析得知，AI原來是這樣生成詩：

1．圖像輸入→卷積神經網路（convolutional neural network）處理

2．圖像辨識→預處理圖片關鍵字→物象+形容→前後遞迴 （recursive generation），正向與反向生成模型→造句

3．N-gram 語言模型，詞頻

4．連續句：將上一句的資訊轉化成編碼，傳給下一句

從研究人類大腦的運作應用開發人工智能，其實也可以反向操作於我們的寫作。姑且不細講專有名詞，如果你有興趣練習寫詩，步驟是：

1．       首先拿一張你“有話想說”的圖像，或是想像某個場景畫面。

2．       想適合這圖像的字詞，最簡單的是形容詞加圖像裡的物象。然後找反義詞，組合成前後對照的句子。

3．       上傳你的句子到網路上，檢查是否通順合乎語法，或是模仿既有的相近句子，加以修改。

4．       用同一圖像或另一畫面重複前面三階段，形成第二句。將兩個句子並列閱讀，想想有沒有意義和音韻（如果寫歌詞）的邏輯關係。

寫舊體詩絕句的話，四句就行了。這種刻板的方式可能會令一些創作者反感不屑，我也不是這樣寫作的，不過，經常被詢問如何寫作，一言難盡，不如給個模板套路。這個模板套路未必磨練得出精妙的詩句，至少讓作詩沒那麼玄乎。有機會讓我教寫作課的話，或許可以和學生們玩一玩。

要不要把“寫詩”當成你的新年新氣象？我總結跟AI學寫詩，順手拿去吧！

2022年1月1日，新加坡《聯合早報》“上善若水”專欄