离心率
AI可以写故事了。
或许在短时间内可以写到比绝大多数创作者更好——冰山法则、起承转合、意境、人文温度……
我陷入了创作的意义危机。
和我一样陷入意义危机的，还有我的一众好朋友——大厂的高薪tech lead、科幻作者、动画制作人、记者、头部咨询公司的项目负责人……
我自己一直觉得对语言和叙事的研究，一直有一种在decode心智模型的感觉，顺着维特根斯坦的分析哲学，一脉相承而来。Mark Riedl一文概述了自动化故事生成的发展历程，从早期的基于规则的符号系统，到现代的基于神经网络的生成模型。这些技术在人工智能与人类协作、教育和电子游戏等领域具有广泛的应用价值，同时也有助于检验机器的理解能力和心智理论。
哥德尔的不完备定理告诉我们，任何一个足够强大的形式系统里，总会有些悬而未决的命题，证明不了它们是真是假。那么，这对那些基于逻辑规则的文章和故事生成算法来说，是不是意味着它们注定僵化得跟知识图谱一样呢？更进一步地说，我自己确乎认为，这也意味着人类并不单纯的是一个形式系统。
在发展的过程中，神经网络取得了显著的进步，但仍然缺乏一定程度的内在一致性和规划能力。而控制性神经生成技术和神经-符号系统则试图在这方面做出改进，以期在保持神经网络的强大学习能力的同时，提高故事生成的一致性和规划能力。回到现在，这个LLM为主导的时代，控制性神经生成和神经-符号系统竞相实现内在一致性、规划能力和自适应能力的完美结合。
于是有一天，我开始反问自己为什么要创作。
尽管哥德尔不完备性定理让形上与行下的世界在某种程度上相互关联得难以割舍，可这并不能阻止基于大语言模型的AI的发展。事实上，这种AI让我们不禁要问：人类是不是只是一个概率派对的牵线木偶？
或许有人会争辩说，这意味着我们需要证明“真”随机性扰动（如量子海洋的能量波动）是否能产生意义。但在我看来，我们还不能轻易地跳到这一步。意识并不一定源于“真”随机性扰动。当一个体系自组织到一定程度时，它可能会产生内生性的力量（或许这种力量其实也来自于我们暂时无法观察到的外部，比如蜷曲的维度或是形而上世界等）。
所以，尽管哥德尔不完备性定理给我们带来了深刻的启示，但我们仍然可以期待在未来的自动化故事生成领域，人工智能将更好地结合符号系统的一致性和规划能力以及神经网络的自适应学习能力，进一步模拟甚至超越人类的创造力。而人类本身，正式那个方法——正如社会学家项飚所说，将自己作为方法。
而在这个过程中，无论人类是不是简单地服从于概率派对的规律，我们也许会发现，正是在不断地自组织、发展和创造中，更大的宏观系统展现出了一种与众不同的智慧。就好像我们是概率派对的狂欢者，但我们拥有独特的舞步，让我们在这场派对中熠熠生辉。
我一直有一个很美好的想象（就像刘慈欣想象球形闪电式宏电子一般）：或许人的创作过程，正是虫洞存在的依据——连接行而下和形而上两个世界的捷径，而我们早有一个美妙的词汇去描述它，那就是——创造力。