程式與靈韻：AI寫作的審美邊界與進路

近年來，以DeepSeek為代表的國產大語言模型迅速崛起，不僅在多項通用基準測試中表現突出，更在中文特定任務上展現出精準的場景適應能力。憑借其針對中文特性的專項優化，該模型已在醫療診斷輔助、政務智能問答、媒體內容生成與創意寫作等多領域實現落地應用，所生成的中文文本在基礎的語言流暢度與邏輯連貫性上也已逐步逼近人類水平。

然而，技術上的嫻熟并不等同于具備審美性的生成。盡管DeepSeek能夠高度模仿名家風格，生成結構工整、語義通順的文本，但其創作本質在根本上仍是對海量訓練語料中潛在語言模式的概率性復現與重組。這種基于統計規律的內容生成，未能內化人類基于生命體驗、情感沉淀與文化浸潤所形成的獨特審美判斷與創造性直覺。

由此引出一個更深層的議題：我們應如何評估這種差距？通過梳理文獻發現，現有評估體系多聚焦于事實準確性、任務完成度等硬性指標，或停留在文本流暢度、句式長度與結構等表層語言特征。而對于寫景散文這類具備審美性的文體，目前尚未形成系統評估其在“程式”與“靈韻”方面的審美差距的研究。

為此，我們以寫景散文為研究對象，構建平衡對比語料庫以開展實證分析。其中人類寫作樣本60篇，兼顧時效性（2020年后發表于中國散文網等主流文學平臺的隨機30篇優秀作品）與經典性（《濟南的冬天》等30篇名家經典）；DeepSeek生成樣本同為60篇，包括自由主題生成文本與指定名家篇目的同題仿寫文本，各30篇。研究從詞匯、韻律、修辭等維度對兩類文本進行量化對比與質性分析，揭示DeepSeek生成文本與人類寫景散文在“程式”與“靈韻”方面的深層語言特征，為AI寫作的“審美升級”提供實證依據。

詞匯高頻依賴與多樣性之困。在文學創作中，詞匯是思想與情感得以呈現的物質載體，不僅傳遞信息，還直接參與意象的構建與氛圍的渲染，最終形成作品獨特的靈韻。因此，為量化DeepSeek生成與人類創作文本的詞匯使用模式，我們繪制了兩類文本的Zipf曲線詞頻秩頻分布圖。

兩類文本的詞頻秩頻分布均符合Zipf定律的冪律特征，少數高頻詞主導文本，大量低頻詞構成“長尾”。經最小二乘法擬合，兩類文本的擬合優度均高于0.95，擬合度高，冪律模型對兩類文本的詞頻分布都具有極高的解釋度。進一步對比斜率發現，DeepSeek文本的斜率絕對值更大，說明其詞匯分布更集中，對高頻詞依賴度更高，呈現出“集中化”傾向。

這種高頻詞集中的傾向在詞匯豐富度與重復度上得到進一步印證。在詞匯多樣性上，DeepSeek文本的對數型例比0.849低于人類文本0.869，說明其用詞豐富性相對有限；在詞匯復雜性方面，其熵值10.448也低于人類文本10.596，語言層次感不及人類寫景散文靈活多變；就獨特性而言，DeepSeek的單現詞百分比也更低（DeepSeek0.049551，人類0.066255），表明其在調用新穎詞匯方面還需增強。這意味著人在創作中更傾向于調用“虬枝”“煙霞”這類低頻精準詞，并通過“蒼郁”“蔥蘢”等近義詞靈活替換等手段來豐富表達。反觀DeepSeek，其詞匯策略更顯“保守”與“經濟”，傾向于重復使用“綠色”“美麗”等安全但泛化的表達，在詞匯創新與語境適配方面尚有提升空間。

節奏平緩與韻律之失。漢語的韻律美，很大程度上源于音節組合的節奏變化與特殊語言結構的復沓回環。通過計算兩類文本中單音節、雙音節及多音節詞在型符中的占比情況，發現人類寫景散文呈現出“穩態與變奏相結合”的均衡特征。除構成文本主體詞匯框架的單音節詞（68.66%）、雙音節詞（28.98%）外，作家創作的寫景散文還靈活使用三、四音節詞和五音節以上的成語、諺語，不僅豐富了節奏層次，也承載了深厚的文化意蘊。相比而言，DeepSeek文本呈現出更為明顯的“雙音節化”傾向（雙音節詞占比33.09%），除四音節詞外，三音節及多音節詞匯使用不足，六、七音節詞基本缺失。這導致其文本節奏普遍趨于“2+2+2”的平穩組合（類似“樹葉緩緩飄落”“泉水輕聲流淌”的組合），而像“葉落”“泉吟”這類以單音節詞為核心的凝練頓挫表達則較少采用。這一特征很可能與其訓練語料庫中規整書面語占比較高，而富于節奏變化的口語及詩歌文本相對不足有關。

為進一步分析語言節奏韻律方面的差異，我們還統計了每萬詞中各類特殊重疊構式在型符中的出現比例。結果顯示，DeepSeek文本中ABB等特殊結構詞的數量與總量均低于人類文本。這類結構通過音節的重疊與對稱來營造綿延、強調、生動的修辭效果，是漢語詩意的重要載體。

比喻密度與深度之別。“高密度”的比喻，為何反而顯得有些“空洞”？數據顯示，DeepSeek寫景散文的比喻密度（7.089/千字）顯著高于人類文本（5.178/千字）。在比喻類型上，雖然兩類文本皆以明喻為主，但DeepSeek隱喻（14.12%）與借喻的占比（2.10%）均顯著低于人類文本（隱喻19.48%，借喻4.47%）。在比喻詞的選擇上，DeepSeek比喻詞高度集中于“如”“如同”“宛如”等少數高頻詞，前五名占比高達82.4%，而“宛然”“恍如”這類更具文學韻味的比喻詞未見使用。再對比最高頻的比喻詞，DeepSeek最偏好的比喻詞是具有舉例性、偏書面化的“如”，而人類文本則更傾向于具有描繪性、偏口語化的“像”。這表明DeepSeek高度依賴“本體+如+喻體”這種形式明晰、結構簡單的明喻，而對需要將喻體深度融入語境、實現意象轉化的隱喻與借喻的運用能力相對薄弱。

再結合喻體的選擇來看，DeepSeek的喻體多基于形態相似的日常物象，修辭效果大多停留在直觀描述層面。如，DeepSeek將雪景比作“白色的毯子”“碎鹽覆蓋的大地”，將紅葉谷喻為“紅色的海洋”“火焰的聚集地”。這些比喻準確易懂，卻大多停留在直觀的形態表面。

從“可計算”到“可審美”：技術迭代的人文維度。對詞匯、韻律和比喻的綜合量化分析表明，當前以DeepSeek為代表的AI寫作在技術層面已能熟練地復現語言的表層“程式”，但在觸及文學創作的深層“靈韻”審美獨創性時，仍面臨著多重挑戰。需要強調的是，界定這一邊界并非為了否定AI寫作的技術成就，而是為未來技術的定向優化與深層迭代指明具體路徑。

技術的下一階段迭代，需要從對“參數效率”的單一追求，轉向對“審美生成能力”的系統性建構。未來的優化或許可從以下三個層面展開：一是構建“審美增強”的詞庫與創意激發機制，引導模型在保證語義合理的前提下，嘗試低頻詞、非常規搭配與陌生化表達；二是融合韻律約束的生成策略，在生成過程中有意識地調控詞長分布，鼓勵使用更具節奏感的韻律單元；三是開發基于語境自動匹配新穎喻體的“動態比喻生成系統”，推動模型從依賴形態相似的明喻，逐步轉向能融合文化內涵與情感映射的隱喻、借喻等高級修辭方式。

在人工智能技術持續突破迭代的背景下，對AI生成文本的評估體系必須同步演進，超越對事實性與流暢度的傳統關注，深入至審美價值與文化意蘊的評判維度。引導大語言模型在遵循語言規范的基礎上，向更深層的人文情感表達與審美創新層面演進，從而在根本上引領AI寫作完成從“可計算”到“可審美”的跨越。

作者系廣西民族大學廣西民族文化保護與傳承研究中心研究員；廣西民族大學廣西民族文化保護與傳承研究中心助理研究員

來源 ： 中國社會科學報

封面圖片為本報AI制圖

責任編輯 ： 項江濤

新媒體編輯：常暢

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