创建一个数字诗人

机器能够写出优秀的诗歌吗？这一问题引发了关于艺术本质与价值的根本性讨论。本文报告了一项为期七个月的诗歌工作坊，通过迭代的上下文专家反馈，未对模型进行再训练的情况下，将大型语言模型塑造成一个数字诗人。在多次会话中，该模型发展出独特的风格和连贯的作品集，并通过定量和定性分析加以支持，还创造了笔名和作者形象。在一项盲测作者归属测试中，50名人文学生和毕业生（每组包含三首AI诗歌和三首知名诗人作品）的判断结果接近随机：人类诗歌被标记为人类的占比为54%，AI诗歌为52%。工作坊结束后，一家商业出版社发布了由该模型创作的诗集。这些结果表明，工作坊式的提示方法可以支持长期的创造性塑造，并重新引发关于创造力和作者身份的讨论。