大语言模型作为深度学习在自然语言处理领域的一个应用，通过使用神经网络等算法，让模型基于海量数据的学习后能够掌握人类大脑处理数据的方式，达到“类人脑”的状态，进而实现对人脑的有效模拟。目前大模型已经广泛运用在文本处理、机器翻译、问答聊天、代码生成等方面，应用前景相当广阔。
在具体的文本生成方面，大模型基于其“大”的优势，通过对种类丰富的不同文本数据的学习，具备了听从用户指令生成不同类型文本的能力，如生成活动策划书、产品宣传文案、项目计划书等，其中最引人注目的当数其古典诗歌创作能力。
除了通用的“GPT”“文心一言”“通义千问”等，当前支持古典诗歌生成的大语言模型还有专门的古典诗歌自动写作系统，如清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研发的“九歌——人工智能诗歌写作系统”，华为诺亚方舟实验室研发的“乐府——人工智能作诗小程序”，以及其他个人创建的写诗平台如“诗三百——人工智能诗歌写作平台”等。这些大语言模型的古典诗歌创作足以令人耳目一新，细究之却会发现不少问题。它们的写诗逻辑无非是通过对大量古典诗歌的学习，掌握古人写诗的基本技法，再进行语词的排列组合，最终概率最大的诗歌得以呈现。
不同于今天以现代汉语为全国通用语，以现代文为流行文体的大环境，古代的正统文体是相对晦涩难懂的文言文，古今两种文体差别很大，然当今许多大语言模型都是在现代汉语的语境下创立的，我们在运用这些大模型进行古典诗歌生成时，也是以现代汉语为发送指令的语言载体，这便不可避免地导致模型创作语境的差异。这种创作语境的差异，会影响模型的理解能力，从而影响生成诗歌的流畅度和诗歌内容的表达。大语言模型站在当今的时代背景去写诗，以现代汉语去理解操作者输入的指令，而学习的资料却是古人的作品，这意味着输入与输出在时间上的错位，那么输出的有效性也就有待商榷了。
诗歌始终是人类表达情感重要的文字载体之一。历史上虽存在以诗记史、以诗记事的情况，然大多数诗歌都是出于人类表达情感的诉求产生的。无论是“诗缘情”，抑或是“诗言志”，或是伴随燕乐兴起的“诗余”，本质上都涉及创作者主观情感的表达，好的诗也都是感情真挚、富有感染力的。每个诗人的生活遭遇不同，对外部世界的感知亦不同，而诗歌的创作灵感和表现内容来自诗人对外部世界的映射与画像，这也是解读古典诗歌时强调“知人论世”的原因所在。
现在由大语言模型来作诗，“世”是今世，“人”则不是传统意义上的人了。虽然人工智能可以极大地模拟人类的创作，但目前尚且无法模拟人类的思维和情感，正如学者们所认为的，如今人工智能的发展“距离公认的AGI”只差“具有情感认知和自我意识能力”这个单一要素。换言之，大模型写诗是一个相对机械的概率事件，在解读诗歌时无法寻找到背后的创作主体，诗歌的情感独特性被泯灭了，情感浓度下降了，甚至可能出现情感失语的现象。当诗歌不再是有感而发的产物，那么我们有必要考虑一下这种创作方式是否破坏了诗歌的本体。
此外，因为诗歌创作主体的缺位，在内容呈现方面，相对应地缺少了创作者个人独特人生经历的加持，诗作内容多显虚浮、肤浅。另一方面，因为模型的学习资料是古人所写的古典诗歌，难免沾染上较强的“年代感”，而今人的生活跟古人相比可谓地覆天翻，学习古人的诗歌写作手法尚且可行，一些表达已不匹配当今的生活，如古时因交通不发达导致的通信不便、见面不易，以及战争、饥荒、亡国等都是常入诗的事件，但今天写作古典诗如果再使用类似的表述，则会显得不真实，有无病呻吟之感。
至于古典诗歌重视的韵律平仄，不少大语言模型的创作虽然读来朗朗上口，但是仔细分析，很容易发现不少非完全符合声律规则的事实。应当注意的是，今天的人写作古典诗歌，本质上是借用古典诗歌的形式来记录今天的生活，表达今人的感想，这意味着在古典诗歌的创作中应当尊重古典诗歌在形式上的传统，包括格式和声律两部分，不拘泥于传统诗歌的表现内容，大胆地加入鲜活的故事。
至于风格特色，用“拟古”一词来形容大语言模型的创作再合适不过了。拟古不仅体现在内容上的陈词滥调，没有加入新时代新生活的内容，也表现在手法上的因循守旧，难以出新。在手法的学习上，大语言模型的模拟大多停留在中等水平，其拟古只能勉强达到普通古代诗人的水平，难以企及那些诗歌大家、名家的水准。相对来说，常规的炼字炼句对大语言模型是比较简单的，但拗救、流水对等则有点为难它们了。
大语言模型作诗的确能作出很棒的诗句，这点我们不可否认，不过在篇章结构以及更深层的语义层面如意境、意脉上，表现平平无奇甚至不尽如人意，也是使用者有目共睹的。必须承认的是，大语言模型创作的不少诗歌单独看其中某一句，水平是很高的，但把全部的诗句串联起来以“首”为单位去看，则整首诗多显出“隔”的特点，如“雾里看花”，不知道在表达什么，即所谓“有句无篇”。这是大语言模型在诗歌创作上最大的弊端，人类思维于古典诗歌创作中的重要程度可见一斑。
总的来说，本着诗歌是人类表达自身情感的载体的想法，人类不应该过度依赖AI，大语言模型的古典诗歌生成功能最多只能当作是有感而发时“词穷”的一个借鉴。就其表现而言，在现代汉语语境下，大语言模型也不会对人类古典诗歌的创作造成威胁。私以为除非人工智能的情感认知和自我意识得到大幅提升，否则人工智能在这种彰显人类细腻情感及深层认知的文学创作上，尤其是古代文学体裁的创作上，是很难企及人类优秀创作者的。
（作者单位：福建师范大学文学院）