文章主题：沈阳教授， AI创作的小说， 科幻奖， 生成式人工智能
最科幻的一集：清华教授用AI写小说，斩获科幻奖
【文/观察者网 周毅，编辑 张广凯】
清华大学教授沈阳最近又“火”了。
不久前第五届江苏青年科普科幻作品大赛公布获奖名单，署名“@硅禅”的《机忆之地》获得二等奖。
《机忆之地》的起源颇具传奇色彩，这要归功于我国著名的元宇宙研究学者之一——沈阳教授。他独具慧眼，指定采用卡夫卡式的创作风格。在经历了66次富有深度的对话之后，AI助手为我们贡献了约43061个字符。沈阳教授从中筛选出了5915个字符，最终形成了这部参赛作品——《@硅禅》。值得一提的是，这部作品的名称以及参赛者的身份都是由AI所决定的。
这可能是最与众不同的二等奖：第一次，AICG（生成式人工智能）作品和人类作品一起参赛并获奖。
图片转引自现代快报
今年科技届最大的“搅局者”当属大模型。
一方面，ChatGPT的繁荣景象使人们深刻认识到AI技术进步所带来的巨大变革，诸如通用大模型和行业大模型的涌现如同雨后春笋一般迅速；另一方面，AIGC（生成式人工智能）正逐步成为众多产品的主流配置，它们渗透至信息检索、处理及输出的各个环节，全方位融入人们的日常生活。
关于国内外大模型能力的讨论，也从来没有停止过。
中国大模型行业的发展面临着“城市包围农村”和“农村包围城市”的路径选择。有些人认为，中国大模型应该发挥自身优势，弥补底座能力的不足，同时将大模型与智能搜索、智能制造以及特色文旅产品相结合，以此实现爆发式增长。
AI作者，混入人类之中
在此前的一场活动上，沈阳教授向观察者网等媒体分享了《机忆之地》的创作历程。
之前，我曾尝试运用人工智能技术创作一篇小说的开篇部分，并将其发布至朋友圈。不料，一位记者留言给我建议道：“沈老师，您可以尝试将这部作品混入人类小说大赛中投稿，或许有机会获得奖项，同时也能让评委们不易察觉。”沈阳先生透露，这部小说并无人工设定的大纲，从大纲、正文到配图，以及笔名均为人工智能自行生成。
在《扬子晚报》的报道中，我们得知《机忆之地》这篇小说的作者是江苏省科普作家协会科幻专委会主任付昌义。他曾经邀请沈阳的作者投稿该小说，而两人因此相识。令人意外的是，尽管该大赛的征稿通知并未明确禁止使用人工智能，但在评委投票过程中，仍有评委认为这部作品存在AI创作的痕迹。具体来说，其中三位评委投票支持推荐这部小说，但另一位评委在评选结束后表示，他的直觉认为这篇文章似乎由AI创作，阅读时感受到了一定的差距。
根据付昌义的观点，这篇作品仍有提升的空间。当我初次阅读这个版本时，我感到它更像是剧本的大纲，而非真正的小说。尽管经过修改后，作品的质量有所提高，但仍存在不足之处。可以说，该作品已经达到了高中生的水平或者大学一年级学生的初步写作阶段，但在技巧方面与真正的作家相比仍有一定差距。
ChatGPT刚问世时，就曾展示过小说创作的能力 2023年4月测试截图
AI写小说并获奖，会带来什么影响？
在我国知名专家付昌义看来，当前AI创作文学作品仍处于起步阶段，尚未能够对未来产生深远的影响。他认为，尽管AI的进步对人类的创新具有推动作用，但人类在创新能力、好奇心和想象力方面的优势仍然不可忽视。因此，对于AI创作作品能否在未来发挥更大作用，我们应保持谨慎的态度，期待观察其发展动态。
有趣的是，人们很久以前就设想过，会有新的“执笔者”出现。
在探讨无限猴子定理（Infinite monkey theorem）的过程中，一个有趣的观点是：如果让一群猴子在无尽的时光里，不断地随机地在打字机上敲击键盘，那么它们最终有可能打出一部甚至包括莎士比亚全集在内的复杂作品。这个设想最早源于1913年，当时法国数学家埃米尔·博雷尔在谈论概率学时提出了这个设想。后来，人们为了计算这个设想的可能性，创造了一种名为“猴子模拟器”的工具，用以模拟猴子们敲击键盘的概率。
这个概率相当小。
“猴子模拟器”屏幕截图
包括小写字母（26个），空格、逗号、句号、分号和连字符在内，“猴子模拟器”能够随机生成31种字符。不考虑区分字母大小写和特殊标点的情况，那么首个生成字符匹配原文的概率是1/31，头两个字符都匹配的概率是1/961（31×31）……以此类推，莎翁全集共计约500万个字符，那么猴子敲出莎翁全集的概率是1/31^5000000。
《Math Plus Magazine》刊文计算过：拿中彩票做类比，中头奖的概率约1/14000000≈10^7.1，那么猴子敲出莎翁全集的概率，相当于连续赢得约100万个彩票头奖——假设每周都中彩票头奖，差不多要连着中两万年；用时间来计算，如果模拟器生成字符的速度为每秒50个，且不停地生成字符，那么预计约132亿年后，人类将有99%把握读到莎翁全集——可宇宙诞生至今也不过138亿年。
不仅仅是复制和重现，现在的人工智能已经展现出了一定的创作能力。技术进步，如今似乎正在以另外一种方式，模糊着文学和技术的边界。当ChatGPT等大模型通过图灵测试，人类的生活将面临真正意义上的重构。
从1到100：在应用中发展大模型
熟悉沈阳教授的人，会发现他最近越来越“宅”了。
观察者网上一次见到沈阳教授，还是在10月的一个活动现场。沈阳最近不太喜欢跟人聊天，反倒是每天要跟AI聊4个小时——他甚至还会跟AI聊未来，聊GPT5、GPT6、GPT7未来会怎么样。
不过，沈阳也长期保持着一种观点：人工智能的基本原理是概率模型，概率模型一定会犯错误。
在沈阳看来，现在大模型的错误主要分几类：
一类是AI幻觉，“一本正经地胡说八道”；一类是学习不够，形成了知识盲区，比如问GPT4某某药物的功效是什么，它没有学习过，它就答不上来——还有一类是引用谬误，“你问一部电影的男主角和女主角是谁？AI说男的叫小帅，女主角是小美。这个信息哪里来的？从大量短视频里来的。这些信息误导了大模型。”
如何降低大模型的错误率？在沈阳看来，和搜索引擎的结合是一个机会。
其一搜索引擎数据量大，天然具备各种公开数据；其二在内容安全上，它们经过了长时间的考验；其三，搜索引擎为用户提供数据查询，大量的点击和反馈本身就是一种互动。大模型可以对搜到的结果进行聚合——大模型头部玩家中，很多也都是谷歌和百度等拥有搜索业务的公司。
今年以来，包括微软在内，头部企业都试图打通搜索和AI智能对话的链接。在沈阳看来，这也会倒逼搜索引擎的进步，“根据我的判断，经过5到10年以后，可能就没有搜索引擎的概念，只会有大模型的概念。因为你有任何问题，会习惯于问大模型，不再用搜索引擎。这也是我们最近关注比较多的部分。”
微软将AI大模型能力加入bing浏览器
中国大模型还有哪些可以继续提升的地方？在沈阳看来，中国大模型要把文本、图片和视频融会贯通，实现多模态能力。“从识图到生图完全打通，这样能做的事情就会多很多。”
此外，搜索引擎和大模型要深度融合，特别是要把做搜索引擎的优势，充分内化到大模型的研发中——这或许能让中国人走出一条跟美国人不一样的道路来。哪怕中国人0到1的能力创新弱一点，但1到100的能力不弱于美国人。
“在移动互联网，中国短视频做到世界第一；直播带货，中国在全世界也是第一。在大模型的广泛应用中，我们做了研究，特别希望国产大模型能够跟中国的智能制造和文化数字化、跟中国已有的移动互联网全球领先产品做深度融合，这样就能在这个过程中体现出中国特色。”
（发言由现场录音整理，未经当事人审订）返回搜狐，查看更多
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