Ai（人工智能）的发展一直备受关注，它正在深度影响和赋能我们的生活。8月12日起，为期一周的“鲲鹏”青少年科幻文学奖2024年公益夏令营活动在深举行，汇聚了来自全国各地的科幻文学少年。他们在构思和创作作品的过程中，也不免会遇到“能不能用Ai来辅助创作”，“Ai写作到底是给我助力还是给我阻力”的问题。
在一个以科幻文学创作为主题的夏令营中，“用Ai生成作品”这件事本身就挺“科幻”的。事实上，这批观念前卫，意识先锋，对新生事物的发展趋势十分敏感的科幻文学少年，是最早关注，使用和体验Ai创作的一批用户。他们对待Ai的态度是“不吹嘘，不夸大，客观看待”。
学子声音：Ai更像转述者而不是创造者
“现在看来，目前版本的Ai，在写作上最大的优势就是完成‘学校八股文’。”深圳市福田区红岭中学（集团）石厦初中部学子李嘉琦坦言，在特定文本和题材的写作上，在资料检索和信息收集上，Ai具有一定的效率优势，但在需要创意的写作中却未体现出特别明显的过人之处。
“我笔下的科幻小说经常需要展现我对未来世界的狂想，由于其参考样本极少所注定的虚构性，我偶尔会撞到自身想象力尽头的高墙。于是我曾通过输入指令，让写作类AI帮我生成未来的图景，从而帮助自己打破瓶颈。”山西师范大学学子赖汝君谈到了她使用Ai的初衷。
赖汝君认为，AI可以按照既有的指令被动地表达内容，但是字里行间往往缺乏灵气，创造不出新颖的剧情，文字风格也乏善可陈。“它们甚至经常误解使用者的意图，生成一段与使用者所需大相径庭的滑稽文字。AI的核心是人为搭建的大语言模型，它们通过模仿人类，为其他认知水平不同的人类解答，我认为它更像转述者而不是创造者。”
河南大学学子卢希昊也有相似的体验。“我在科幻写作过程中经常使用过Ai，主要使用Ai帮助收集一些资料，以及对部分不满意的语句表达通过Ai寻找符合自己需求的形容和表达，我更倾向于认为Ai是一个超级好用的搜索整理工具，而不是优秀的创作者。”
Ai不一定是助手，也可能是对手
或许当下Ai在科幻创作上并未体现出比人类作者更强的可替代性，但一些“隐藏功能”的开发，也值得关注和体会。“我们不一定把Ai当成助手，但是可以把它当成‘对手’。”深圳市福田区实验教育集团翰林学校学生李泊辰提到，因为Ai的强大检索功能，在“打辩论赛”的时候可以搜集和积累很多辩论的理据和素材，同时，也可以将Ai视作一个“模拟对手”，与之进行“辩论”，从而更加完善自己辩论的逻辑和体系。“这样的人机结合，是能够迅速提升思辨能力的。”
也有学子认为，人类要想真正驾驭Ai，让Ai达到极致的效率，要用“问题”去牵引Ai，而不是让“指令”去使唤Ai。“你输入一个命令，让Ai按照某个主题给你写1000字的文章，这时候可能Ai就宕机了。但你要是换一个问法，能够给它提示或者引导，那它可能就源源不断地给你提供素材。”因此，如果掌握Ai的使用规律，为Ai设置适宜的问题组合，Ai就有可能产生更高的效率和生产力。“如果延展开去，未来会不会出现一个新的职业，叫‘Ai问题师’？”
正视并挖掘Ai的现实价值，也理解它目前的局限性，少年作者们在驾驭Ai的“赛道”上走出了相对领先的步伐。未来，也有可能会诞生少年作者与Ai“共同创作”的科幻作品——这样充满“科幻含量”的一幕恐怕近在咫尺了。
采写：南都记者 周正阳
如何让ai帮你写小说ai怎么写小说
要让AI帮助您编写小说，您可以采用以下方法：1. 确定故事类型和主题：首先，您需要确定想要创作的小说类型(如科幻、奇幻、爱情、悬疑等)和主题。 明确这些信息有助于引导AI为您生成相关内容。 2. 选择AI工具和平台：有许多AI写作工具和平台可供选择，如、AI Writer、AI Story Generator等。 您可以根据需求和喜好选择一个适合的工具。 3. 提供故事起点和关键词：为了让AI更好地理解您的需求，您可以提供一个简短的故事背景或情节简介，以及一些与故事相关的关键词。 这将帮助AI生成更符合您需求的内容。 4. 生成草稿和修改：AI将根据您提供的信息生成一段文本。 您可能需要阅读这段文本，对其进行修改和润色，使其更符合您的期望和风格。 根据需要，您可以多次重复此过程，直到获得满意的草稿。 5. 整合和编辑：将AI生成的文本与其他您自己撰写的内容进行整合，形成一个完整的故事。 在整个过程中，您可能需要进行多次编辑和修改，以确保故事连贯、引人入胜。 6. 获取反馈和修订：在完成初稿后，可以邀请朋友、家人或同行对小说进行审阅，并根据他们的反馈进行修订。 这将有助于提高您的作品质量。 7. 发布和推广：在您对作品满意后，可以将其发布到在线平台、出版社或参加征文比赛。 同时，您还可以通过社交媒体、博客等渠道进行推广，以吸引更多读者。 请注意，AI生成的内容可能并不完美，您可能需要对其进行大量修改和润色。 但AI可以作为一个创意助手，帮助您克服创作障碍，快速生成有趣的故事概念和情节。 人工智能写小说的过程一般分为以下几个步骤：1. 数据输入：人工智能会给定一个主题或情节，并且需要输入相关的文本数据，例如一些已经出版的小说或者历史事件资料等等。 这些数据可以通过搜索引擎或其他来源获取。 2. 模型训练：人工智能会使用深度学习算法(如循环神经网络)对输入的文本数据进行训练，从而学习到相应的模式并模仿作者的写作风格。 3. 生成文章：人工智能使用学习到的模型和预测算法，通过输入的情节和主题生成相应的文章或小说章节。 4. 评估和修改：生成的文章需要被人类评估和修改，以便改进人工智能的写作能力和提高其准确度和流畅度。 总的来说，人工智能写小说可以帮助作者减轻压力，提升效率，但目前还无法替代人类的创意和想象力。 要让帮你写小说，你可以使用自然语言处理技术和机器学习算法。 首先，收集大量的小说样本作为训练数据，然后使用这些数据来训练一个深度学习模型，如循环神经网络或Transformer模型。 接下来，你可以输入一些初始的故事情节或角色设定，让AI生成后续的情节、对话和描述。 通过不断优化模型和反馈，AI可以逐渐提高写作质量。 然而，需要注意的是，AI只是工具，创造力和人类思维仍然是写作的核心。
未来学家和科幻作者喜欢用什么来表示超人工智能到来的那个神秘时刻
未来学家和科幻作者喜欢用“奇点”(Singularity)来表示超人工智能到来的那个神秘时刻。
未来学家和科幻作者喜欢用“奇点”来表示超人工智能到来的那个神秘时刻。 曾有篇《一个故意不通过图灵测试的人工智能》在网上盛传。 原来美国关于未来世界的科幻片真的不仅仅是科幻。
人工智能分为：弱人工智能，人类的工具，当前时代；强人工智能，能完全胜任人类工作的职能；超人工智能，最聪明的人类还聪明的智能。
人类对人工智能即渴望又忌惮。 不过现在忧心还为时尚早，弱人工智能也还属于起步阶段，明天和意外，明天再说。
人工智能：
人工智能画作高额成交后的反思 何为人类何为智能
文：Thomas Graham 编译：钱雪儿
今年10月，法国艺术小组Obvious用人工智能（简称AI）而完成的《埃德蒙·德·贝拉米肖像》在纽约佳士得拍卖中以43万美元成交。 这一新闻激发了一系列关于AI艺术以及AI与人类关系的讨论。 在BBC最近的一篇报道中，作者Thomas Graham写道，AI艺术的“背后操手”依然是人类，AI能够帮助人们探索与突破认知的界限，对于AI艺术的讨论最终落于对于人类创造力的发问。
今年早些时候，一份神秘的新闻稿降落在记者们的收件箱里，如同电脑游戏中“游戏结束”的画面那样，上面写着“创造力不只为人类所拥有”。 写下这份新闻稿的是一个名叫Obvious的法国三人艺术小组，他们声称，他们的人工智能（AI）能够创造艺术。 这是他们一系列宣传的第一步，最终，他们、或者说他们的AI所创作的肖像画出现在佳士得拍卖中，预估价格低于1万美元，最终以43万美元成交。
艺术小组Obvious的成员之一Pierre Fautrel与《埃德蒙·德·贝拉米肖像》合影，贝拉米是虚构的18世纪家族，埃德蒙从未在历史上出现过
肖像本身看起来斑驳不清，似乎尚未完成。 眯着眼看过去，这幅画好像能够符合伦敦国家肖像馆的要求。 睁大眼睛，则感觉它模糊而古怪：一张苍白的圆脸浮现在朦胧的画布上，三块深色的区域意味着双眼和嘴巴。 作品的“笔触”看起来是像素化的。 在作品的右下角，作者的签名则是一串算法。 那么，这幅画是否是机器“眼中”的我们？也许，跨过人类认知的偏见，这就是我们的模样。
这幅肖像被列为第一件在拍卖中售出的AI艺术作品，使Obvious一下子成为了媒体口中一种新艺术的旗手。 他们的营销利用人们对于AI的焦虑感而激起兴奋。 媒体上涌现出一系列让人恐慌的疑问：这是艺术吗？对于这样的作品，艺术家和拥有者分别是谁？如今机器也具有创造力吗？
所有的疑问都是合理的，却又是不成熟的。 正如Obvious所暗示的那样，技术远远没有达到先进的程度，而公众对AI是什么、能够做什么充满困惑。 Obvious的营销正是巧妙利用了这一点。
肖像右下角的“算法签名”
AI的智慧
AI艺术已经有50年左右的历史，但是Obvious的肖像掀起了新的浪潮。 过去，用电脑来“生成”艺术的人们必须写下代码，指定所选美学的规则。 对比之下，这种新浪潮运用的算法能够自己学习审美。 然后，它们能够根据生成对抗网络（简称Gan）来生产新的图像。
Obvious的肖像右下角的签名就是Gan算法。 Gan并不是一个网络单独工作，而是让两个网络彼此竞争。 它模拟了艺术伪造者和艺术侦探之间的互动。 二者基于同样的数据训练而习得审美，一个生成新的图像，即模仿展示给它的东西，另一个则评判它们是生成出来的还是真实的。 直到“侦探”无法分辨什么是生成的、什么是真实的，整个过程便结束了。 佳士得拍卖上所卖出的这件作品就是经历了这样的过程。
这幅肖像并不是AI所生产的唯一图像。 事实上，这不过是它能够产出的无数张画中的一张。 由于某些原因，Obvious三人组选择了它，他们认为这张画最“恰当”。 他们也参与了整个过程的其他步骤。 他们在AI开始之前对它进行了编程，然后选择了1.5万张肖像供它学习。 在右下角的Gan算法签名是一种“狡猾”的营销手段，其实并非AI自己创作了这幅画。
事实上，这甚至不是他们的AI。 佳士得拍卖结束后，人们发现这个AI其实是另一位艺术家Robbie Barrat的作品。 他对其进行了编程，用视觉艺术百科网站Wikiart来训练它，并且利用它生成了大量非常相似的肖像，之后，Barrat将代码发表在网上，附加上开源许可证，这样其他人也可以免费地使用他的AI。 因此，Obvious的肖像不仅不能归功于AI，也不能归功于Obvious。
了解了这些之后，围绕佳士得拍卖而产生的风暴也逐渐平息。 AI并不是独立生产作品，从人类意义上来说，它没有创造力。 这无疑和所谓的强人工智能，也就是在科幻电影里出现的那些有感情、有目标、能够独立思考的机器不一样。 不过，作为一个工具，它的确能够做出有意思且让人意外的事情。
AI的艺术
使用AI的艺术家并不担心会被取代。 他们打造了这些机器，每天和它们一起工作，他们了解机器的局限性。 艺术季家们所感兴趣的是“共同创造”（co-creation）：AI让他们得以超越自己已有的能力。 Mario Klingemann是在艺术中使用AI的先锋之一，他将其视为一种延伸人类认知的途径。
Mario Klingemann是在艺术中使用AI的先锋之一
“最终，你会囿于自己所见、所听或者所读，在这个范围内，你不太会‘失灵’，”Klingemann说道，“有些人会通过吸毒来达到这种突破，但这只会带来更荒谬的联系。 然而，机器则能够让你实现这种突破。 因为相比人类大脑，机器更容易失灵或者偏离轨道。 在这个过程中，常常会有些意想不到的有趣的事情发生。 ”
运用AI的艺术家们不只是简单地复制代码、点击运行按钮，而是以自己的方式来设定。 Klingemann建立生成模型的系统，他将它们连在一起，用一个模型的输出结果来训练另一个模型，直到最终的图像和原始输入相距甚大。 Anna Ridler创造了独特的数据组来训练她的模型，比如拍摄成千上万张郁金香的照片，然后训练AI生成郁金香根据比特币价格浮动而“开花”的视频。 Sougwen Chung基于自己的画作来训练AI，让它将学到的风格转化到她身旁的机械臂上。 结果是一种“画笔的二重唱”，艺术家和她的机器之间自发的互动。
Sougwen Chung基于自己的画作来训练AI，最终形成“画笔的二重唱”
Anna Ridler拍摄成千上万张郁金香的照片，训练AI生成郁金香根据比特币价格浮动而“开花”的视频
乍看之下，AI艺术圈似乎受到视觉艺术家的主导，因为在人们印象中AI必须要善于创造图像而非文本或声音等等。 但事实是当AI尝试模仿它被训练的东西时，常常会出错，而视觉艺术只是对此更为宽容。 正如Klingemann所说，“眼睛闭耳朵更宽容。 ”
当然，也有在文本和声音上探索AI的艺术家。 Ross Goodwin就是其中之一。 他研究文本和计算的交集。 在Goodwin的最新作品中，他驾驶一辆黑色轿车上路，轿车和相机、扩音器、电脑相连，“吐出”像超市收银发票那样无止境的数据。 “这个项目背后的理念在于让轿车像一支笔那样写出小说，”Goodwin说道。 车外的风景、车里的声响、时间和空间都被输入AI，然后将其转化成小说。 “当你阅读的时候，你正在成为作者，因为文字的背后没有人类的意图，”Goodwin表示，“你开始将意义投射其上。 读者成为了作者。 ”
Goodwin用AI写小说，将轿车变成一支“笔”
意图的空缺正指向AI艺术概念转换上的核心。 “这是一个让人反思何为人类、何为智能的机会，”Kyle McDonald说道，他是一个将AI运用于舞蹈的艺术家。 “当我们建立这些模仿我们自己智慧的算法时，我们有机会明白一件事：创造力意味着什么？为什么艺术是好的或是坏的？我们和艺术的关系是怎样的？作者身份有多重要——如果我听到一首很美妙的乐曲，那么它是由人类或AI创作重要吗？”
大多数艺术家嘲笑AI具有创造力的观点——但是这取决于你如何界定创造力。 AI显然创造了一些东西，有时候它们的方式新颖而有效，不过，它们这么做是毫无意图且没有意义的。 是人类对它们的输出进行了演绎和筛选。 “机器没有创造任何东西的意图，”Klingemann说道。 “就好比你生火，火产生了一些有趣的形状，但归根结底火并没有创造力——是你幻想出形状，然后看到了图案。 AI也是一团火。 ”
Kyle McDonald将AI运用于舞蹈
与其提出“机器是否可能拥有创造力”的问题，也许我们应该问的是“相信机器具有创造力对于我们而言意味着什么”。 AI领域的重要人物之一Douglas Hofstadter曾写道，“有时候，AI的每一步新进展似乎并没有让人们在真正的智能是什么上达成一致，而只是揭示了真正的智能不是什么。 ”同样的问题也适用于创造力：机器所实现的东西越来越多，对于创造力的标准就越来越高，我们对人类创造力的理解也越来越深。 “最终，AI与我们的竞争总是迫使我们做得更好，” Klingemann说道，“从而让人看清是什么让我们人类与众不同。 ”
（本文编译自BBC网站，原作者为Thomas Graham）
