當人工智能開始寫詩，詩意還存在嗎？

幾乎是一夜之間，新的AI產品DeepSeek很“deep（深度）”地參與了我們的具體生活。從行業前景到新年祝福，從新聞熱點到社會議題，DeepSeek可以根據不同社會與文化情景進行創作，甚至可以寫詩，韻致、格調，樣樣在線。

這是一種對于人工智能更上一層樓的震撼。我們早已開始焦慮AI代替人類的計算、數據分析與資料整合等能力，但這一次，人類被放置到了一場兼備腦力與情感創造力的對決里。如果AI連議論和藝術水平也開始獨具創造性，可以輕輕松松超越平庸的頭腦和平庸的情感，我們還有多少超驗性和獨創性的東西值得被保存？

從經驗的角度，人類比不過AI是必然的。后者擁有的數據和技術經驗遠超人類個體，除此之外，它還具備人體機能所不能匹敵萬分之一的精力和效率，可以同時創造出不計其數的文本，也可以同時與不計其數的人進行對話。

AI就像一個班級里永遠排在前二三名的學生，成績穩定在優等分數線上且絕不偏科，但永遠達不到最高。

在創作領域，許多最優都不僅是絕對數值的最高，往往也包含些溢出評判規則的意外性。2020年有一篇充滿爭議的高考滿分作文《生活在樹上》，使用了大量深奧而晦澀的語言和生僻字，一名北大教授評價該文作者：“知識面較廣…但像拙劣的翻譯，的確在有意顯示‘理論性’”。放在明確考驗作文技法的考卷上，它是十拿九穩的。但如果放在競技賽場上，勝算未必大。

這也是AI如今面臨的問題。從遣詞造句到修辭手法，它都可以網羅最豐富、華麗和深刻的語言，但它無法精準。它不能理解為什么“僧敲月下門”就是比“僧推月下門”更好，為什么在張愛玲的比喻里，生命華美的袍子上，“爬”滿虱子就是比“長”滿虱子要好。

這種精確性，不是數據的精確性，而是人類感情里可遇不可求的靈感和真實生活經驗的濃縮，是創作者在過程中的頓悟，是前進一步又后退兩步的猶疑與彷徨。

而AI擅長的精準性，是數據和技法上的精準。“AlphGo”出世的第二年，即2017年，鋼琴家郎朗被邀請分別鑒聽鋼琴少年與長著53根手指的機器人的演奏。演奏結束后，郎朗慨嘆于機器人的精準性：“機器人Teo的速度超越人類，節奏也很精準，但鋼琴演奏中很重要的一環是展現情感，這是人類的長處。”

情感具備不可控的波動性，比如一個無傷大雅的錯音，一個根據作者情緒而變化的力度與節奏。而機器人彈一百遍，都是一模一樣的平穩順滑，毫無差錯，也毫無意外。

世界圍棋冠軍李世石敗給AlphoGo的圍棋程序后選擇退役，不是因為不再追求輸贏，而是在發現輸贏已經不再是圍棋求索路上的重要意義后，他開始重新重視圍棋作為一門文明藝術所承載的，對人的延伸。

都說AI的學習速度的確非常快，但這種學習更像是一種建立在效率之上的模仿。是胡子眉毛一把抓的填鴨式自我灌輸，難免囫圇吞棗。而真正的學習，是與異質碰撞后的內化。

還是拿寫詩這件事來說。叫DeepSeek模仿愛爾蘭詩人葉芝作一首詩，它使用了大量葉芝詩句里常見的意象如星空、河流等等，卻在其中摻雜這樣的句子：“仿佛聽見了葉芝的詩句，在風中輕輕吟唱”。

而叫它寫一首現代詩，AI當然理解“現代性”，也懂詩。進行一番深度思考后，它推測我想要一首具備“現代性元素”如城市化、科技等主題的作品，于是，它寫出了包含“鍵盤”“二維碼”“快遞單號”等意象的詩句。

這些現代生活的碎片，站在了“現代詩”的反面。