ChatGPT文本的生成機制與文本特性分析

【摘" "要】 對以ChatGPT為代表的人工智能生成文本進行分析，可以有效地拓展文學研究對象和研究思路。ChatGPT文本的生成是從人類使用者的需求指令開始，經過大數據模型的信息檢索，在算法加持下輸出內容，最終形成獨特的文本。在文學視角下對輸出的文本進行分析，它們具有典型性、模糊性和實驗性等特性。同時，在ChatGPT文本批評與鑒賞上，引入三層立體審美結構，多方參與、多角度介入，使文本審美鑒賞呈現科學化、系統化特征。使用完成度檢驗原則，從內容和意蘊兩方面對ChatGPT文本進行綜合分析，可以重新界定ChatGPT文本的美學價值。

【關鍵詞】 ChatGPT文本；生成機制；文本特性;審美

中圖分類號：I0-05" " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-8004（2024）04-0105-10

ChatGPT是一款借助聊天機器人形式而存在的自然語言處理工具，隨著應用實踐的頻繁和深入，借助ChatGPT而創作的文本大量出現，逐漸引起學界的廣泛關注。生成式AI被認為是人工智能領域的一次躍遷（從感知、理解世界到生成、創造世界的躍遷），將成為新的生產力工具和創造力引擎，深刻影響經濟和社會的發展［1］。將ChatGPT文本置于文學視域下解讀，在得到ChatGPT文本的存在價值的同時，也拓展了文學鑒賞的批評邊界。明確ChatGPT文本的意義，是AI文學研究的新視角，將大量創作實踐納入文學批評活動中，從理論層面認識到AI文學的特有價值，試圖由其探索出文學未來發展存在的新路徑。

目前，ChatGPT的相關議題得到學界頗多關注，聚焦點主要集中在以下兩個方面：一是ChatGPT作為生成式人工智能階段性發展產物，其背后的技術路線和底層邏輯受到關注，如桑基韜、于劍探究ChatGPT中短期技術發展趨勢以及長期發展路徑［2］，錢力等人從語料庫、算法和模型三個層面揭示出ChatGPT技術突破背后的原因［3］。二是ChatGPT技術的應用場景研究，重點分析在具體領域內ChatGPT的運用情況和可能出現的現實問題，如焦建利探究在ChatGPT進入教育教學領域后，一線教學工作者面臨的機遇和困境是什么，并試著探索出一條適應于一線教學的生成式人工智能的具體可行的規范指引［4］，陸小華分析ChatGPT在新聞出版行業中發揮了特有的創造力和便捷性［5］。學界對于ChatGPT對文學創作的影響的研究較為欠缺，特別是將ChatGPT文本作為重要的研究對象，討論其獨有的審美可能性還有待更深入的研究。

一、ChatGPT文本生成機制

ChatGPT文本是基于數據統計概率的高低（寫作是模型計算，而不是意義的鏈條推理）而生成［6］，即檢索樣本數據內容后大數據根據算法模型進行概論性組合生成。也就是說，ChatGPT文本生成是一個具有較強實用性屬性的互動生成過程，指令發出者以提問方式將需求輸出，接收到指令后ChatGPT會動用已有數據庫進行檢索，搜索出可能相關的內容材料，最終經由算法的操作輸出最優解來不斷滿足指令發出者，當答案不夠滿意時，使用者會不斷重復上述步驟，直到得到滿意解才終止。ChatGPT文本生成過程是滿足使用者需求的過程，明確的目的性需求、科學理性的檢索和人機互動生成模式共同構成了文本生成邏輯。

（一）需求指令發出

使用者將需求疑問以指令形式發出，等待ChatGPT進行解答，具備準確的用戶意圖理解能力和“隨機應變”的交互能力［7］，這便是ChatGPT的重要優勢所在。需求指令是文本生成行為的開端，明確需求后ChatGPT才能根據算法、數據庫、算力等進行后續運行，需求指令具有決定性意義，對整個文本生成流程起統攝作用。是否滿足需求指令將作為衡量標準貫穿在整個文本生成過程中，甚至對最終文本的理解和鑒賞也無法逃脫這種實用性檢驗。

ChatGPT作為自然語言模型，所接收到的文本需求信息，最終會轉換為計算機語言，如何盡可能用機器語言表達需求將成為能否得到有效文本輸出的關鍵所在。ChatGPT的優勢所在就是需求接收邏輯，是“用低維、連續、稠密的向量而不是符號表達語義”［8］，詞匯作為符號被理解，是需要搭配一套符號適配邏輯的，依據這套算法邏輯將信息詞匯編碼轉換為機器語言，使得需求指令接收時能夠更好地理解使用者的真正需要。同時，為了讓ChatGPT更易理解和把握需求信息，發出的需求指令應具備針對性，即需求信息盡可能不夾雜可忽略的無關內容，只保留不可省略的本質內容，讓ChatGPT清楚獲取需求，更高效地完成后續流程，不浪費無效資源來進行無效內容的解答，也就是說，使用者應盡可能詳細地描述需求，將具有象征意味的含混文本轉換為細致、準確的描述性文本，將復雜難解的長句更改為簡明的短句，甚至是關鍵詞，以上種種要求，旨在降低ChatGPT理解難度，使得對需求指令的把握更準確從而更高效地完成后續生成流程。

提示學習是ChatGPT自然語言模型重要的一種學習方式，指語言模型輸入中添加的信息，用于調整原始輸入數據的形式，使其更接近于預訓練階段的數據形式［9］。在需求指令中加入身份限定詞，通過構建虛擬情景和定位檢索數據庫的方式，引導ChatGPT進行有目的性的檢索和選擇解答邏輯，根據使用者的具體要求來完成具體場景下的文本解答。這種限定詞的使用是建立在算力有限性和檢索低效性的基礎上，從需求指令發出階段就盡可能地排除一些無效檢索的可能性，幫助快速定位數據庫并根據具體的需求來組合篩選文本，讓準確、高效的文本生成得以實現。

（二）數據庫檢索

數據庫是數字時代人類掌握和使用知識的重要資源，凝聚了目前已知的人類可掌握知識進行數字化存儲，不同于文字記錄和口耳相傳的知識傳統傳遞方式，數據庫借助網絡實現跨時空的數字知識傳導?，F階段的ChatGPT是在擁有3 000億單詞的語料基礎上預訓練擁有1 750億參數的模型［10］，建立在龐大數據庫基礎上的ChatGPT有著強智力支持，針對使用者的需求進行數據庫檢索，從中標記相關的有效內容并進行信息抽取，即將內容再加工后輸出。信息抽取（Information Extraction，簡稱IE）是指把自然語言文本里包含的信息進行結構化處理，變成表格化的組織形式的一種文本挖掘技術［11］。ChatGPT針對數據庫中的海量數據按照一定的原則和規范，將其中有價值且能夠滿足需求的原始文本進行二次處理，成為初加工文本，同時在算法的指引下將抽離出的初加工文本再進行細化推敲，形成最終輸出的有效文本。

Open AI 通過增加LLM（Large Language Model，即大語言模型）參數量和預訓練數據量來擴大GPT系列模型的知識覆蓋面和提升問題解決能力［12］，能否盡可能多地擁有可供檢索的數據庫資源將成為ChatGPT綜合反饋水平的重要衡量標準。因此，數據庫是ChatGPT的智腦的智力供能。ChatGPT文本最終的生成質量依賴于數據庫材料的豐富程度，數據庫材料的廣度決定了文本生成的范圍，材料的深度則決定了文本生成的精彩程度，正是借助翔實的材料內容提供內容支持和跨學科多領域材料供給多元視角，ChatGPT在應對各種需求指令時才能游刃有余，讓使用者的需求預期得以滿足。所以數據庫材料的承載度是文本輸出的質量保障，數據庫的內容上限則是ChatGPT最終文本輸出的基準線，文本生成的過程是原有材料的整理輸出，在這一過程中算法和模型會加持生成的精準度，提煉和升華原本就有的材料，從舊材料中盡可能抽取新材料，使得文本滿足更具有智能性的需求。

（三）算法下輸出

目前ChatGPT算法模型采用GPT-3.5，憑借該技術的加持，生成與人類認知水平和審美鑒賞匹配度較高的文本［13］。算法為ChatGPT智腦反應直接供能，幫助AI在現行框架中求得最優解，在文本生成的最終輸出階段，算法起到關鍵作用，將思維邏輯和觀點態度蘊含在文本中，通過理性數據判斷篩出更貼合使用者需求指令的內容，協助使用者獲得有效文本信息。算法的不可或缺性體現在需求指令發出后經數據庫檢索的材料，大多數粗糙和簡單的內容是無法直接使用甚至存在邏輯問題，此時算法會把這類信息進行高度融合和取舍，將其中關鍵性的內容進行集中處理，結合人類使用習慣和理解模式來進行修正并融入價值判斷和邏輯分析，經由這樣的反復訓練，ChatGPT最終輸出的文本會較契合人類使用者的需求指令。

算法的升級迭代是建立在數據庫資源和文本生成實踐上的，數據庫資源使得ChatGPT得到了智力支持，龐大的可用數據資源是輸出結果能否讓使用者滿意的關鍵所在，讓人類使用者滿意的背后是一套合理科學算法邏輯的支持，龐大的可用數據信息資源就與算法迭代間存在聯系。同時，得益于在大量無標簽文本數據上進行的預訓練，模型能夠學到豐富的語言知識［14］，文本生成實踐更是在一次次微調，熟悉使用者的使用習慣，調整文本輸出時的優先級標準，針對使用者的不同而采用不同的偏好設置，使得文本生成更具有針對性和科學性。

ChatGPT的算法不斷升級是為了縮小與使用者思維邏輯和興趣偏好的距離，算法的智能化檢驗則依靠能否與使用者站在同頻共振的命題進行。算法存在的真正意義就在于同人類使用者進行無偏差的喜好對應，準確獲取使用者的需求，高效檢索數據庫材料，針對性輸出文本內容，整個文本生成過程建立在使用者的實用需求上，最終的檢驗文本能滿足使用者的需求，將人性化和智能化完美嵌合于一體。

回顧整個文本的生成過程和邏輯流程，不難發現作為生成式人工智能的ChatGPT以“對話”形式接受明確需求導向的指令，調動算法、數據庫、語言模型、算力等多要素參與后，最終以文本的形式進行內容輸出。在智能化和擬人化的路徑發展中，ChatGPT具有成為人工智能發展“里程碑”的潛力和可能性，這一點在美國斯坦福大學依據心智理論測試而得到的結果可以佐證，GPT-4（ChatGPT的同源模型）可解決 75% 的意外遷移任務和意外內容任務，相當于 6歲兒童的智力水平［15］。

二、ChatGPT文本特性

ChatGPT文本不同于傳統文學文本，在生成中更強調人機互動性，人類使用者的文本期待轉為現實的同時，文本生成邏輯建立在人機兩者的動態和諧中，人類使用者貢獻切入角度和審美判斷，ChatGPT開放數據庫資源和智慧大腦，在需求和能力的匹配過程中同頻空間生成和定義著ChatGPT文本。經由需求指令發出、數據庫檢索、算法下輸出，ChatGPT文本得以呈現，特定的生成路徑導致了文本具有實驗性、模糊性和局限性等特點，只有在文本特性得以把握的前提下，才能理性地認識和評價ChatGPT文本。

（一）實驗性

ChatGPT文本可以被視為一場狂歡化的游戲體驗，參與方可以肆意揮灑想象力，將腦海中天馬行空的想法由ChatGPT變為現實，在文本生成實踐中檢驗所有具有實驗性的想法。愛因斯坦說：“智能的真正標志不是知識，而是想象?！保?6］想象力是文本可以飛越機械性和局限性的翅膀。對傳統的文學創作而言，如果想要證明情節設置和人物塑造是合理的，往往需要較長時間來檢驗，并需要付出較長的時間和腦力成本，對創作者而言，在文本生成階段常常會有新穎的念頭出現，但因為無法快速落地而不能與現有文本準確地比較優劣，導致錯失好想法?，F在ChatGPT參與后，在極短時間內生成所有的文本，參與者可以快速反應，根據文本實踐內容進行有效評估，最終選出符合目標的文本。對創作者而言是一次想法快速生成文本的具有較好實驗效果的操作：“ChatGPT 一專多能，在于其實現了多任務統一編碼……通過多任務統一編碼，可實現一個模型做很多事。ChatGPT對答如流，是因為引入了人類反饋的強化學習（RLHF）?！保?7］對ChatGPT來說，憑借其強大的學習算力，多線程同時運轉為ChatGPT的使用者提供以秒為單位的文本生成實踐活動，在文學創作中耗時且評估周期長的寫作困擾得到了有效的解決，讓ChatGPT參與能夠節約時間成本、提高寫作效率。

同時，在遭遇思路枯竭和靈感缺位時求助于ChatGPT，讓AI在大數據算法的助力下幫助篩選合適的創作路線，成為文本生成的良師益友，ChatGPT可以永遠保持精力充沛并能高強度、高效地工作，讓文本創作的難度和門檻降低，使對文學充滿熱情并有著創作沖動的初學者加倍體會到意圖想法快速轉變為實物文本的創作樂趣。筆者曾經通過設置需求指令，要求制作幾首風格迥異的七言詩，較短時間內ChatGPT就完成了內容輸出，文章具有一定的文學性?！渡剿逵摹吩唬骸吧酱利愃葡删?，碧水潺潺綠樹青。白云縹緲天高遠，心隨景賞醉人情。”《秋日田園》曰：“金秋時節稻谷黃，田野豐收頌歌揚。麻衣農婦笑容開，豐收之景讓人忘?！薄兑顾肌吩唬骸凹澎o夜空星斗明，月華如練灑銀絲。思念如潮涌心頭，愿得相見夢中期。”

有理由相信，ChatGPT將成為文學創作的重要工具，幫助一些文學愛好者較快入門，甚至對一些專業作家而言在算法和大數據的幫助下將更好地進行創作篩選。文本閱讀者對文本往往抱有某種需求與期待，而創作文本往往需要花費大量的時間，在創作文本之初的讀者需求，可能會在文本生產后發生變化，文本生成與滿足閱讀者需求之間會存在滯后性和不匹配性，單純靠人工創作文本難以滿足各類閱讀者需求的。此時ChatGPT成了一種調和選擇，讀者借此轉換為創作者，創作專供自己閱讀的文本，ChatGPT成了閱讀者身份跨越的媒介。ChatGPT文本解決了對特有文本需求較大而短時間內創作市場無法滿足的問題，成為特定閱讀者的一種參與性閱讀體驗活動，ChatGPT充當身份轉換媒介，將一些閱讀者主動轉為創作者，填補相關文本類別的空白。

在這場充滿著實驗性的文本生成過程中，參與方感受到科技對于文本創作帶來的便利，對于創作者和閱讀者來說都是一次值得體驗的具有文本實驗性生成的創作活動。

（二）模糊性

隨著ChatGPT熱度的攀升，美國知名科幻雜志《克拉克世界》收到了眾多由 ChatGPT撰寫的小說，ChatGPT開始在文學創作領域嶄露頭角，人機交互共同創作成為現實［18］。傳統由人類要素絕對把持的生產環節首次有了非人類要素（生成式 AI）的深度介入，并與人類平起平坐［19］，ChatGPT文本就是人機互動的產物，在其生成過程中人類使用者和ChatGPT相互配合，傳統文學活動中的各主體來參照ChatGPT文本的話，各參與主體間的界限是模糊的，較難清晰界定，作者和讀者的定義空間是糾纏甚至有重合的，同時這種模糊性恰恰讓文本鑒賞有了新的可能性。

人類使用者是最終文本生成的創造者之一，用智慧和感性提供文本的傾向坐標，文本的第一接受者或者說主要閱讀者，往往也是創作者，因為作者和讀者之間的界限是模糊的。這種模糊性，是文本生成過程及鑒賞中的實用性的產物。作者和讀者雙重身份的重合，這意味著作者對讀者文本期待有著清晰準確的認知和把握，同時讀者對于作者創作思路和藝術安排在閱讀和理解上難度陡降，讀者和作者身份界限的模糊，使得文本的鑒賞和分析更具實操性和針對性，讀者在進行文本闡釋時無限接近于作者，創作者在文本意義生成中的唯一權威性消失，文本鑒賞對象發生轉向，取而代之的是閱讀者對ChatGPT的期待，一種對于命題作文的期待，即ChatGPT在使用者命題確定的情況下，結合數據理性檢索而有目的性生成的特殊文本。

從ChatGPT文本的風格和語言特色來看，在文學創作中能夠清晰捕捉到某種熟悉感，但無法清晰定位到具體的名家名作，只能捕捉到只言片語的相似，模糊和熟悉的雙重交融。文本呈現一種優勢集合性，吸取了數據庫中成熟的敘事路徑和語言特色，選取變形后組合為生成文本，以實踐證明過的文本為范本，保留文本中的優勢，并將其重新組合成新文本。

（三）局限性

ChatGPT文本是算法指引下數據庫中材料加工后輸出的產物，因此文本的內容和水準分別由數據庫材料的豐富性和算法的優異性所決定，也就是說最終呈現的文本是受制于一定條件的，數據庫內容的有限性、現實條件下算法水平的局限性，導致ChatGPT在文本輸出上具備先天的不足性，ChatGPT文本自然也就具備一定的局限性。范志武通過大量的實驗發現，文本字數保持在400字符左右時語言模型的準確率達到峰值［20］，這表明模型的輸出準確率在一定條件下與輸入文本長度呈正相關，ChatGPT文本的完成度受制于需求指令的字符數。在人機互動生成的文本中，其中一個耐人尋味的事實是用戶提示工程水平的高低直接決定內容質量的高低［21］，人類使用者在需求時如果未掌握需求指令對于描述性話語的要求，則在文本生成中會對ChatGPT理解需求帶來困擾，同時鑒賞水平的高低決定了文本期待和文本的預設，當要求降低時，最終的文本水平也會隨之變化。

從文本內容來看，單次輸出字符被限制在2 048個，如果使用者不滿意可以要求ChatGPT進行文本二次生成或者補充生成，這意味著使用者的單次文本的內容范圍和想象空間會受限。ChatGPT需要將文本答案壓縮在一定范圍內，一方面受制于算法和算力的限制，倘若無限制文本輸出對于商業性和可持續性都是極大的挑戰；另一方面對文本的概括升華能力要求變高，需要盡可能在規定字數內為使用者提供高效易懂的答案文本，一定程度上倒逼ChatGPT提升對需求的理解能力和文本生成水平。

“高概率的組合未必真實，很難具備創造性。”［22］文本是根據語言模型在算法下對數據庫中內容的編制輸出，在人類反饋學習機制下會出現ChatGPT持續輸出高概率重復性內容，而非低概率的新組合內容。從文本分析來看，文本的套路化和模仿氣較重，在文本閱讀和鑒賞的過程中會產生似曾相識、同質化顯著的感覺，對于文本而言，當個性化創作和獨特想象力沒辦法加持時文本絕對是一場災難，會使讀者無情拋棄掉ChatGPT文本，并將文本打上抄襲模仿的標簽。這點可以在《陽光失了玻璃窗》中窺見端倪?！蛾柟馐Я瞬ＡТ啊肥菄鴥任ㄒ挥扇斯ぶ悄茏珜懖⒐_出版的詩集，其中人工智能小冰創作的兩首詩較為典型：

新奇的飛蛾 夢里的云

夢里的云 夢里的云

空做了一個好夢 好在夢中

農夫的心 那里是太陽

像人的呼吸 宇宙未必有人間的一人都在我思出的心

夢里的云 夢里的云

知否他是另一個光明 這疲倦的征途的宇宙

我愿是新奇的飛蛾 是時代把握不住的在我頭上的

這宇宙是偉大的宇宙嗎［23］108 便是喪鐘的主人［23］116

兩首詩都是兩節八句，且每節開頭部分不約而同選用了“夢里的云”，尤擅長用類似的意象，如“好夢”“宇宙”等，不難看出，類ChatGPT的AI們在進行文本生成時，偏好采用相同的“套路”進行“套磁”創作，如上述兩首詩中的“夢里的云……好夢……宇宙”。對于ChatGPT或類ChatGPT們而言，算法主導和數據庫限定，導致文本內容同質化和模型化成了難以避免的問題。同時，創新性、獨創性是ChatGPT文本生成的目標，缺乏情感判斷和感性認知的AI恐怕很難完成，即便從某些方面來說，基于數據庫中龐大的優秀經典文學樣本和不斷增強的人工反饋機制，ChatGPT所生成的文本是應該高于審美認知基準線的，并能在一定程度上滿足大眾的審美需要，帶來美的體驗和享受?？蒀hatGPT能否生產出富有創造力和創新性的文本以供讀者鑒賞，由ChatGPT們主導的人工智能文本生成能否取代傳統的人類寫作，仍是個值得商榷的問題。

三、ChatGPT文本審美研究

從文本需求產生到ChatGPT文本生成，經過文本呈現來探究文本審美鑒賞問題，最后再刺激新的文本需求，整個ChatGPT文本活動形成了閉環，由需求出現到解決需求，再到新的需求產生，文本實踐的不斷檢驗，使得ChatGPT文本距離審美范本越來越近，AI的文本處理越來越精準貼合人類的需求。

按照接受美學的觀點，讀者被賦予了一個非常積極、主動和重要的位置，讀者的閱讀活動是作品意義實現的基礎，文學的歷史亦是文學接受的歷史［24］。對ChatGPT文本而言，讀者的接受使生成文本的意義得到閉環，在接受中文本的價值中得以顯示，作為接收者和傳播者的讀者獲得了前所未有的重要地位［25］。對ChatGPT文本而言，文本審美是關鍵的一環，將舊的文本活動和新文本活動串聯起來，對每一次文本生成活動提供反饋，幫助ChatGPT更好地滿足人類使用者的需求。探究ChatGPT文本獨特的審美方式和審美標準，對于更好地理解ChatGPT文本有著重要的意義，把握文本審美的同時，也將重新定位和界定ChatGPT文本的美學價值。

（一）三層立體審美

由于ChatGPT文本具有模糊性，此刻的讀者就不是傳統文學文本的閱讀者和鑒賞者，而是第一讀者（人類使用者）、第二讀者（文本在全媒體傳播過程中的閱讀者和鑒賞者）、第三讀者（在算法優化下針對第一讀者和第二讀者反饋而進行“審美”的ChatGPT自身）。沿著這樣的閱讀接受路徑，可以推斷出在ChatGPT文本的審美評判中應該隨之建立三層立體審美，與文本接受中出現的三種讀者相對應。在這三層綜合立體結構中，人類使用者構筑第一層的審美層，作為實用性、目的性主宰的文本生成，人類使用者對于文本的滿意程度會構成第一層級的審美判斷；在ChatGPT文本進入消費市場后，創作者和閱讀者界線分明，傳播過程中不同的閱讀者成為第二層級的審美主導者；第一層級中的人類使用者和第二層級的身份迥異的閱讀者共同提交的審美反饋，交由ChatGPT進行算法模型升級和數據庫更新，相當于ChatGPT自我構成了第三層級的審美評判?！盀榱苏J識結構的先驗普遍，主體必然指向先驗意識對外部對象的綜合統一?！保?6］在三層立體審美結構建構的過程中，三位審美主體圍繞ChatGPT文本形成互動關系，共同建構了ChatGPT文本的審美邏輯和審美方式。

ChatGPT的人類使用者是文本第一層級審美的主體，是主要的審美反饋者，在文本生成實踐中，隨時對ChatGPT文本進行審美判斷和審美批評，將主體反饋以目標需求指令的形式對文本進行關照，并隨時調整ChatGPT文本的走向，在文本生成過程中及文本生成后進行二次修正，使得ChatGPT文本契合使用者內心的需求狀態。人類使用者對文本的主導權得到彰顯，靠個人情感和審美判斷對文本隨時隨意修改調整，此刻ChatGPT文本屬性以人類使用者獨有而存在。

ChatGPT文本不可避免地踏上消費之旅，在文本傳播過程中，會受到社會各階層讀者不同標準的審美鑒賞，第二層級的審美主體便是文本傳播過程中的閱讀者，他們的批評意見會反饋給ChatGPT文本的使用者，通過間接的方式展示社會群體對ChatGPT文本的審美態度。

審美對象的主觀體驗具有“自我再生”的特點［27］。這意味著每一次的反饋，都使得審美主體加深了對文本的理解，正如前兩層級審美主體的參與，使得ChatGPT收取到大量的數據反饋，捕獲到更多樣本豐富的數據信息，對ChatGPT進行深層次的學習和探究文本有著重要的指導意義，而ChatGPT自身根據反饋而進行的調整，構成了ChatGPT文本的第三層級的審美。第三層級的審美，根據反饋信息修改算法模型，使得ChatGPT之后的文本生成活動更具智能化、人性化，本質上提升ChatGPT文本的質量水平。

為更好地模擬三層立體審美的環境，以上文提及的由ChatGPT創作的七言詩《山水清幽》作為樣本，分多次多組對ChatGPT進行喂餅式反饋，盡可能還原三種讀者在進行文本審美鑒賞過程中依照文本特性而進行的文本反饋式鑒賞活動，并在文本生成中進一步體現這種特有的鑒賞魅力。針對ChatGPT輸出的五言詩《山水清幽》，筆者采用多種身份的身份限定詞多次重復表達失望情緒，希望引導ChatGPT依據審美標準進行新的文本生成。最終，ChatGPT生成如下文本，《山水清幽》曰：“山水清幽似仙境，碧水潺潺映綠林。白云縹緲天地闊，心隨景致醉人心?！笨梢钥闯觯c最初版本相比，ChatGPT文本的審美層次更深入，在文辭使用上更具美感，意境的塑造更具有中國傳統美學中所倡導的含蓄美，三層立體審美的出現，讓ChatGPT始終處于反饋更新機制中，文本生成活動成為一個不斷運動更迭的可持續活動，隨著三種讀者的持續審美評價引導，使ChatGPT文本能夠更好地契合需求指令，畢竟ChatGPT另一個引以為傲的技術突破就是采用基于人類反饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback，簡稱RLHF）［28］，在三層立體審美結構中ChatGPT將更加智能，生成與需求指令高匹配的文本。

（二）完成度批評檢驗

針對文學批評，有學者將關注點放在解放批評者，文學批評只有找回文學的現世性，面對文學事件的現世境況，面對文本書寫和存在的社會境況，并將其所處的世界問題化，才能釋放出批評的活力［29］。 對ChatGPT文本而言這種擔憂將得到解決。批評者會擺脫傳統文學文本鑒賞中對于鑒賞者身份的外在枷鎖，只考量就文本本身而言的審美鑒賞標準，可以說ChatGPT文本的鑒賞者和批評者是充滿自由的。對ChatGPT文本最直接和最有效的評判就是完成度。作為需求指令生發的文本，能否提供精準有效的內容輸出成為重要的衡量指標，無論是ChatGPT使用者、文本接受者，還是ChatGPT自身，都將完成度作為每次文本生成活動的結果驗證標準。筆者作為ChatGPT的使用者曾向它發問“鑒賞ChatGPT文本時應該秉承哪些標準和原則”，ChatGPT回答道“內容準確性、邏輯和連貫性、文體和語氣、語法和拼寫、上下文和完整性、可信度、傾向性和偏見、創意和貢獻、用戶體驗”。對答案進行分析，不難看出在ChatGPT自身的認知中，完成度是一個很關鍵的指標，無論是內容、問題還是完整性等大多數是站在使用者的角度來進行考量的，能夠讓使用者滿意，即在完成度上對于使用者需求的對應匹配度，應該是重要的衡量指標之一。ChatGPT作為AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，即生成式人工智能）的一種，所秉承的是用戶定制模式，即作為用戶信息需求的一種基本模式，用戶主動尋找內容，這些內容是以用戶需求為導向的［30］。完成度是主體對于ChatGPT文本的一種價值評判標準，對比文本現狀與心理期待之間的差距，以絕對的親近感作為文本批評的視域，畢竟目前對ChatGPT及其生成文本更多的仍是建立在工具性的使用上，以任務的完成度和工具的有效性作為主要的考察內容。

對文藝作品審美價值準確而又切實的把握，無疑應兼顧兩個層級［31］，對ChatGPT文本而言就是內容和意蘊兩方面，完成度批評檢驗就是從這兩方面展開，ChatGPT文本最先呈現在鑒賞者面前的是內容，理性地審視文本內容，完成對應性核查，使用者、閱讀者的雙重復雜主體身份下，精準地比照創作意圖與文本內容讓ChatGPT文本始終是建立在使用者的需求指令規范下的文本產物。閱讀ChatGPT文本的同時，也是對于文本期待的進一步物化，使得內心的預設和想法轉為完善且豐富的實體文本，文本是否符合期待就成為ChatGPT文本審美批評的基礎。

除此之外，還需要檢驗的就是意蘊的完成度，ChatGPT文本的價值不僅僅在于意圖的物化呈現，更在于在指令引導下對于意蘊內涵的擴展，甚至幫助使用者意識到之前未曾關注到的意蘊內涵。意蘊是指隱含在文本內容中的獨特含義和意味。文學文本能夠吸引讀者反復閱讀的原因就在于此，讀者能夠不斷挖掘更多的且充滿吸引力的文本意蘊。意蘊完成度的核驗，預期的滿足是基礎，更要看ChatGPT文本在意蘊擴展方面的貢獻，使用者根據自己的鑒賞水平挖掘一部分意蘊，同時在ChatGPT的幫助下挖掘出另外一部分意蘊，而往往通過ChatGPT幫助所獲取的意蘊審美是遠超單個使用者自己所能獲得的，這就產生了一種意蘊的意外獲取。文本中出現的這種意外越多，意味著所能呈現和表達的審美可能性便越多。完成度審美檢驗，看似是一項無效機械的簡單對比活動，但實際上是鑒賞者對于ChatGPT文本的一項美學探討，正如康德所認為：“美是無一切利害關系的愉快的對象?！保?2］完成度檢驗達標后將帶來情感愉悅的價值。

四、結語

ChatGPT這樣的生成式AI會帶來信息（知識）生產的成本和效率革命（有望帶來信息和知識的零成本創造）［33］，ChatGPT的盛行將為各領域激發出新的可能，在文學視域下審視ChatGPT文本，挖掘更多的新意蘊、新意味。在探究ChatGPT文本生成活動中，明確從需求指令發出到數據庫檢索再到算法下輸出的文本生成流程，讓文本生成流程清楚地凸顯出來。分析文本要看到文本的特定屬性，文本受制于一些現實條件，具有先天的局限性，文本生成過程中參與主體的模糊性及將文本定義為想象力的絕佳試驗田，都是ChatGPT文本所具備的特性，值得深入地挖掘和思考。在文本的審美中，要在三層立體審美結構下進行完成度的審美批評，在特定視域下完成對文本的美學研究。

在文學視域下研究ChatGPT文本，是對于傳統文學文本認知和鑒賞的一個補充，把握ChatGPT文本生成活動，拓展文學視域，進行跨學科多領域的文學研究，使得文學研究始終同時代接軌。

ChatGPT所代表的人工智能出現后，文本生成方式的革新是否會引發日本學者林雄二郎所擔憂的“現代人媒介依存癥”［34］，是過度依賴ChatGPT導致降低人的幸福度，還是能超越媒介化生存環境，感受美好生活［35］，人類究竟何去何從，這是一個需要交由歲月洗禮后才能得出的答案。有關ChatGPT的思考在教育領域引發的思考似乎較集中一些。一方面ChatGPT出現所導致的人機異化，成為高校教師技術焦慮的引爆器［36］；另一方面教學模式和教育方式的變化，預示著新型大學的出現［37］。不過，ChatGPT數據中蘊藏的人類歷史知識的所有創造者及沉淀的社會體制、意識形態、價值觀念、權力結構與文化觀念，使得其知識生產過程及其背后的權力實踐機制變得極其復雜與難以辨析［38］，有關ChatGPT的研究之路依然漫長，要想徹底洞察其中的奧秘，還需要較長的時間沉淀和實踐推進。

就目前而言，對于ChatGPT文本對象的認知仍很片面［39］，尚有較多未知的研究內容值得去關注，對文本價值的研究仍有較大的空間，特別是ChatGPT文本的出現對文學帶來的新問題尤為值得重視。相信隨著時間的推移、相關研究的增多，文本將得到更深入的探究，對文本的定位和鑒賞問題也會有新的研究思路和角度。

參考文獻：

［1］" "曹建峰，陳楚儀.AIGC浪潮下，合成數據關乎人工智能的未來［J］.新經濟導刊，2022（4）：25-31．

［2］" "桑基韜，于劍.從ChatGPT看AI未來趨勢和挑戰［J］.計算機研究與發展，2023（6）：1191-1201．

［3］" "錢力，劉熠，張智雄，等.ChatGPT的技術基礎分析［J］.數據分析與知識發現，2023（3）：6-15.

［4］" "焦建利.ChatGPT：學校教育的朋友還是敵人？［J］.現代教育技術，2023（4）：5-15.

［5］" "陸小華.ChatGPT等智能內容生成與新聞出版業面臨的智能變革［J］，中國出版，2023（5）：8-15.

［6］" "汪民安.ChatGPT的互文性、生成和異化［J］.廣州大學學報（社會科學版），2023（4）：9-11.

［7］" "武俊宏，趙陽，宗成慶.ChatGPT能力分析與未來展望［J］.中國科學基金，2023（5）：735-742.

［8］" "劉挺.從ChatGPT談大語言模型及其應用［J］.語言戰略研究，2023（5）：14-18.

［9］" "柯沛，雷文強，黃民烈.以ChatGPT為代表的大型語言模型研究進展［J］.中國科學基金，2023（5）：714-723.

［10］ 朱光輝，王喜文.ChatGPT的運行模式、關鍵技術及未來圖景［J］.新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2023（4）：113-122.

［11］ 余晨，毛喆，高嵩.基于規則的海事自由文本信息抽取方法研究［J］.交通信息與安全，2017（2）：40-47.

［12］ 嚴昊，劉禹良，金連文，等.類ChatGPT大模型發展、應用和前景［J］.中國圖象圖形學報，2023（9）：2749-2762.

［13］ 喻國明，蘇健威.生成式人工智能浪潮下的傳播革命與媒介生態——從ChatGPT到全面智能化時代的未來［J］.新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2023（5）：81-90.

［14］ 車萬翔，竇志成，馮巖松，等.大模型時代的自然語言處理：挑戰、機遇與發展［J］.中國科學：信息科學，2023（9）：1645-1687.

［15］ 宋時磊，楊逸云.大語言模型的主權、安全及其治理［J］.中國高校社會科學，2023（6）：109-118.

［16］ 牟怡.傳播的進化：人工智能將如何重塑人類的交流［M］.北京：清華大學出版社，2017：18-23.

［17］ 趙廣立.ChatGPT敲開通用人工智能大門了嗎［N］.中國科學報，2023-02-22（3）.

［18］ 凌君婕.收到大量AI生成投稿，美國知名科幻雜志被迫暫停征稿［N］.環球時報，2023-02-24（5）．

［19］ 姜華.從辛棄疾到GPT：人工智能對人類知識生產格局的重塑及其效應［J］.南京社會科學，2023（4）：135-145.

［20］ 范志武.基于深度金字塔卷積神經網絡的ChatGPT生成文本檢測方法［J］.數據分析與知識發現，2023（9）：1-14．

［21］ 喻國明，李釩.內容范式的革命：生成式AI浪潮下內容生產的生態級演進［J］.新聞界，2023（7）：23-30.

［22］ 羅戈，張新鵬.聚焦ChatGPT：發展、影響與問題［J］.自然雜志，2023（2）：106-108.

［23］ 小冰.陽光失了玻璃窗［M］.北京：北京聯合出版公司，2017.

［24］ 任衛東.西方文論關鍵詞：接受美學［J］.外國文學，2022（4）：108-118．

［25］ 向一帆，白楊上林，胡雨晴，等.符號化·審美化：論城市意象與空間媒介的在地性打造——以大連市文化與形象傳播為例［J］.科技傳播，2023（18）：101-104.

［26］ 劉晨.康德的美學疑難與當代批判理論的審美政治學［D］.蘭州：蘭州大學，2023.

［27］ 陳海靜.人工智能能否成為審美主體——基于康德美學的一種擴展性探討［J］.學術研究，2022（7）：149-157.

［28］ 林洧.人工智能司法審判的限度審視與應用路徑——基于對ChatGPT算法的法律批判［J］.中國礦業大學學報（社會科學版），2023（6）：65-78.

［29］ 徐曉軍.重返世界：論文學批評的現世性［J］.江西社會科學，2022（6）：85-91．

［30］ 趙子忠，趙一然.ChatGPT：語言文字的智媒體時代［J］.南方傳媒研究，2023（1）：1-2.

［31］ 楊守森.文藝作品的審美價值與藝術價值辨析［J］.文學評論，2020（3）：34-42.

［32］ 康德.判斷力批判：上卷［M］.宗白華，譯.北京：商務印書館，1984：48.

［33］ 曹建峰.邁向可信AI：ChatGPT類生成式人工智能的治理挑戰及應對［J］.上海政法學院學報（法治論叢），2023（4）：28-42．

［34］ 郭慶光.傳播學教程：第2版［M］.北京：中國人民大學出版社，2011：123.

［35］ 李冰封.數字化媒介及其趨勢對青年大學生的影響研究［J］.四川文理學院學報，2024（1）：101-106.

［36］ 彭蓉，吳慶華.ChatGPT類智能技術下高校教師的技術焦慮：現實表征、形成機理與矯治之策［J］.重慶文理學院學報（社會科學版），2023（5）：118-128.

［37］ 王洪才.對ChatGPT的高等教育哲學審視［J］.重慶高教研究，2023（4）：3-13.

［38］ 周葆華.或然率資料庫：作為知識新媒介的生成智能ChatGPT［J］.現代出版，2023（2）：21-32．

［39］ 張淵.文學視域中解讀ChatGPT文本［J］.湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2024（1）：111-114.

責任編輯：羅清戀；校對：王茂建

An Analysis of ChatGPT Text Generation Mechanisms and Textual Characteristics

ZHANG Yuan

（College of Arts， Shanxi Normal University， Taiyuan Shanxi， 030031， China）

Abstract： Analyzing generative texts exemplified by ChatGPT can effectively expand and enrich the subjects and methodologies of literary studies. The generation of ChatGPT texts begins with commands from human users， proceeds through information retrieval by large-scale data models， and culminates in content output under algorithmic enhancement， ultimately forming unique texts. From a literary perspective， these outputs exhibit characteristics such as typicality， ambiguity， and experimentalism. Furthermore， in critiquing and appreciating ChatGPT texts， the introduction of a three-dimensional aesthetic structure， involving multiple participants and perspectives， renders the text appreciation scientifically and systematically characterized. Employing a completion test principle for a comprehensive analysis of ChatGPT texts in terms of content and implications can redefine the aesthetic value of ChatGPT texts.

Key words： ChatGPT texts; generative mechanism; textual characteristics; aesthetics

收稿日期：2023-09-21

作者簡介：張淵（1999— ），男，山西長治人，碩士研究生，主要從事文藝美學研究。