“因为我已经疲倦/外轮来了太阳的光景/就如此飞闪的梦幻中案头的花瓣飘落于寂寞/宇宙是你沦落的诗人。”这是机器人“小冰”出版诗集《阳光失了玻璃窗》中的一篇，题目为《那寂寞的小园子》。时至今日，AI作诗已不是新鲜事。早在1959年，德国就出现了全世界第一首由机器人创作的诗歌。在国内，类似的诗词辅助创作软件或俗称的写诗机器人也有不少，以清华大学开发的作诗机器人“九歌”为例，从2017年诞生以来，累计为用户创作超过400万首诗词。

无论是世界人工智能大会，还是当代艺术展览中，都有AI作诗的影子。在文学艺术领域，人们惊讶于AI技术的飞速发展。但另一方面，尽管AI作诗水平日渐精进，却并不像其他人工智能广泛应用于日常生活，这些作诗机器人除了供人一乐外还有什么用？AI作诗的终极目标是成为真正的诗人吗？

AI和人“同台竞技”并不公平

诗歌与文学被视为有关灵魂的叙事，由人类创造出的人工智能，却在以一种超乎想象的方式进入文学领域。频繁登场的作诗机器人，被放在诗人的角度重新审视，诗歌与创作引起新一轮的讨论、比较。有人甚至笑言：“古有曹植七步成诗，今有‘九歌’七秒成诗。”当AI与情感丰沛的诗歌碰撞，谁能写诗、谁会写诗，或许需要被重新定义。

从现阶段来看，让AI和人在作诗上“同台竞技”，其实并不算公平。

此前，央视的《机智过人》节目曾向上海诗词学会理事刘鲁宁发出邀请，但了解节目内容和规则后，他婉拒了该节目。“与电脑比赛，同样花一分钟写诗，估计它比我好。但我花一天写的一首诗，它再写一千首也比不过我。这就是人与电脑诗的区别。”

拼速度，自然拼不过AI。AI的强项还在于海量的知识库储存，“九歌”系统在一年多的时间里录入从唐朝到清朝数千名诗人的30多万首诗，这是正常人无法达到的学习和记诵能力。

格律工整、用词古雅，的确让AI打败一大批普通人。但AI对古诗的“生搬硬套”在内行人眼中仍难以遁形。

诗词不像棋谱可通过计算破解

“AI写诗优点是有词汇储备，起点比普通人高，而诗词尤其是词带有不确定性，留有一定想象空间，也让许多作品有了浑水摸鱼的机会。但AI的作品仍然有较大的破绽。”上海诗词学会理事邓婉莹发现，AI作诗有个非常显著的特点，“有句无篇”。“好句子容易拼成，但要意脉连贯通顺，做好起承转合，才算一首成功的诗。”她认为，诗词不像棋谱可以通过强大的数据和计算来破解。

AI的诗作为了凑韵有时会把两个无关的词组合在一起，出现明显的逻辑不通，有可能在它的参照文本里其他诗人有过类似组合，比如杜甫的“香稻啄余鹦鹉粒”，但其中的玄妙是AI无法理解的，至于感情的微妙更无法企及。“譬如它写闺怨伤情，知道选取哪些典型意向，整体感觉也不错，但细节脉络经不起推敲，而且一首之内往往水平起伏很大。”

看了几首AI的诗作，上海诗词学会理事黄福海不禁想起一种饭店的装饰墙纸，上面汇集了不同的古人法书，联成一些似乎有意义的诗句，目的是让不懂书法的住客误以为是一幅古人作品，起到附庸风雅的作用，但仔细看，就会发现它们的字体并不协调。“书法和诗词都要求内在的脉络畅通，这是目前AI做不到的。”“AI的学习很死板，看看这些诗，大部分存在基本逻辑不通的问题，更不用说意境的构建和思想的展现。如果AI也能写出‘无边落木萧萧下，不尽长江滚滚来’这样具有时空穿透力的句子，我才认为它真的是诗人。”刘鲁宁说。

不过，也有不少人持相反看法。有观点认为，只要喂给AI大量数据，机器学习模仿甚至超过人都是必然的。“中国诗歌是高度技艺化、文体化的艺术。诗体、诗格、格律、意象、类型、题材、风格、语言模式等，都有套路可寻。”华东师范大学中文系教授胡晓明曾表示，“如果根据大数据及其变量，同时根据它的自行参悟，从逻辑上说，在风格变化上，不难超过人类。”

AI作诗是自然语言处理的应用

从技术上来讲，AI作诗是自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)中的一个具体应用。在2019年世界人工智能大会上，达观数据和乐言科技联合主办了《理解语言，拥抱智能》主题论坛，世界人工智能大会同时联合达观数据联合推出AI新闻助手，该助手除了让文字工作者们在文章素材采集转写、自动摘要撰写、内容分类等方面体验人工智能的便捷外，还推出“趣味智能作诗”功能。输入四字短语，就可做出一首藏头诗绝句，而该功能的简介是，让文字工作者“在工作之余体验智能时代的文化乐趣”。

达观数据联合创始人高翔说，AI作诗在达观数据中更多是作为技术能力展现，并非主要研发方向。“我更看重AI作诗背后的NLP技术发展，并非每个人都有写诗需求，但自然语言生成技术可以服务各行各业。”比如很多比赛活动类的新闻报道已可以通过机器人来写作，各种实际生活中会用到的文书、金融债券说明等都可基于该项技术由AI代替人类完成。