ChatGPT对书法理论研究的影响
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2022年末，一场人工智能（AI）革命悄然兴起，彼时美国OpenAI公司发布一款名为ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，即聊天机器人程序）的智能AI产品，随后几个月内，该公司连续发布ChatGPT⑶.5和ChatGPT⑷.0两个迭代版本，在自然语言处理（NPL）方面表现出强大的能力——能够理解并且自我生成语言，大有取代绝大多数人类基本文字劳动的趋势。由其衍生出的一些其他AI产品，能够很好地辨认图片中的内容，并且利用这一特性在具体的艺术创作中有所突破。本文从ChatGPT的基本技术原理和训练模式切入，探讨ChatGPT对传统书法理论研究带来的机遇和挑战，展望未来人工智能背景下书法研究趋势，并提出公道性建议。我们首先需了解ChatGPT技术的基本原理和训练模式。ChatGPT基于Transformer架构，是一种自注意力（Self-Attention）机制的神经网络，其主要特点是可以并行处理文本信息，相较传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），具有更高的计算效力。Transformer架构包括编码器和解码器两部份，通过自注意力和位置编码，实现对输入文本的有效表示和生成。其优势首先在于，利用自注意力机制，捕捉输入序列中各个元素之间的关系，从而提高对复杂语义和句子结构的理解。其次是并行计算能力。与循环神经网络等序列模型相比，Transformer可以同时处理全部输入序列，从而在大范围数据集方面实现高效的并行计算，可以大大减少训练时间。第三是其可扩大性。Transformer架构非常灵活，可以通过堆叠多个编码器和解码器层来扩大模型，提高在各种任务上的性能。第四是端到端训练。Transformer架构支持端到端训练，这意味着可以同时优化模型的所有部份，从而在任务上取得最好性能，更好地捕捉输入数据的特点。深度学习模型通常被认为是“黑盒”，但Transformer架构中的自注意力机制为模型提供了一定程度的可解释性。通过可视化注意力权重，我们可以了解模型如何关注输入序列中的区别部份以进行推理和决策。基于这类Transformer构架，ChatGPT取得了以下几种能力：首先是语言理解和生成能力：在浏览理解、语义角色标注、命名实体辨认、摘要生成等自然语言处理任务上获得了显著的进步，使其能够更加准确和流畅地作出回答。其次是多任务学习能力：通过大量任务的预训练和微调，在多个任务之间共享知识，将在一个任务上学到的知识迁移到另外一个任务，从而提高在区别任务上的泛化能力。这使得ChatGPT能够在没有直接训练数据的任务上依然获得一定的性能，意味着它能够和人类一样，基于现有的知识与能力，给出公道的推测和复合逻辑的判断。这一点对我们的影响是最大的。最后是生成对抗性训练：在某些情况下，其通过生成对抗性训练来进一步优化模型性能、生成文本，同时下降生成样本中的偏见和毛病。诚然，ChatGPT目前的版本还存在一些问题，例如，其知识更新速度相对滞后，没法实时获得最新信息；某些情况下可能会生成不准确或具有偏见的回答；目前还没法像人类那样处理比较模糊的问题。但是随着学习和训练的资料库继续扩容，我们丝绝不怀疑它将继续成长。而且ChatGPT的迭代周期只有6个月，AI专家评估当下版本的ChatGPT⑷.0具有相当于成年人类半数的神经元，而且效力远高于人类。截至目前，ChatGPT已用几个月的时间浏览完成人类所有的视频资料。基于此，在书法理论研究学科内的两类工作，被取代可能性非常大。首先是文献分析类，比如《某某书学思想研究》《某某书法研究》《某某与某某书法关联性研究》《从××看××的审美》等，通过搜集罗列文字、图片等文献材料，分析比较其中或异同或关联或思想的论文。ChatGPT大范围的文本数据，赋予它瞬时处理海量信息的能力。在书法理论研究领域，基于其衍生出来的专业利用可以迅速分析大量古籍、碑帖和研究论文等资料，并在几分钟内提供全面且深入的分析结果，其学术水平大致相当于优秀硕士毕业论文。相较之下，它的研究程度和研究效力都是极高的。其次，人类的知识储备范围没法与计算机相对抗，因此在全面性方面，我们也与AI存在明显差距。第二类被取代的是较低级的跨学科研究，即研究者简单、僵硬地将某些学科的概念体系套用在书法理论中。比如，写一篇书法美学论文，会出现将美学原理的框架套用在书法上的现象。在谈到美学范畴之时，西方美学是罗列美的类型——哪些作品体现了优美、哪些体现了壮美、哪些又体现了悲剧美。如果书法理论研究人员直接套用此结构，那末这类分析将是非常低级和粗糙的。反观ChatGPT，其具有多领域的知识背景，能够在书法理论研究中做到学科整合。如果利用ChatGPT写书法美学方面的论文，它会首先在海量资料中迅速找出与书法审美相关的各科文献，然后将数个学科的概念、范畴进行整合提炼，再举例论证。虽然其总结的范畴也不是尽善尽美，举的例子有些也没有那末恰如其分，但已能够体现出新的研究价值。除此之外，我们全部汉文化和从属于汉文化的书法理论面临着更大的挑战。ChatGPT目前不对中国大陆开放注册，且中文文献的训练比重较低，同时国内还没有与其能力相当的竞品出现。在这类情况下，我们面临两大挑战，即研究效力差和深度差带来的影响。如前所述，人类和计算机之间的各自特性造成研究速度的差别，常常人类需要大量工时的工作会被AI缩短至几秒钟。体现在学科发展领域，其发展迭代会落后很多。如果我们站在当代学术体系的立场上，将书法看做艺术学的一个门类，在有没有AI辅助两种情况下量的积累效力是不一样的。据OpenAI公司公然的数据来看，ChatGPT的英文训练资料占其总数据的90%左右，而汉语资料仅为0.1%。虽然ChatGPT仅用了0.1%来作为汉语的训练，但其训练效果足使人惊讶。在笔者使用进程中，只需5秒钟，ChatGPT就可以精准提炼《文心雕龙》的核心要点并生成现代汉语总结大纲，而且体现了一定程度的独创性。固然，也应当从挑战中看到机遇，从攻克ChatGPT目前存在短板方面做好准备工作，不但可以助力我们的AI产品在利用方面超车，也能为将来学科研究提供辅助。目前，ChatGPT在资料选择和利用场景两个方面存在短板，这是由ChatGPT的工作原理决定的，作为自生成的语言模型，其处理问题的答案都是预设学习和掌握的内容，而且其训练数据大多来源于网络，数据质量得不到保证。即便在AI技术方面我们暂时落后，但是也要看到在资料库方面，不管中、西方，都有亟待解决的问题。利用传统的论文资料库来训练AI效力是不够的，由于传统的资料库是呈线性的，而充满逻辑性的资料库更能激起AI的创造力。甚么是充满逻辑性的资料库呢？它应当能够揭露这一现象从出现到发展再到繁华灭亡的一系列逻辑的，只有逻辑性的资料库训练出的AI，才能够在复杂的网络资料中去芜存菁。在此境遇下，我们书法专业的理论资料就要被重新整理，这是AI时期带来的新机遇。简而言之，就是要为经典的书法文献作注，这个注不是传统的释名释物那末简单，而是要在此基础之上揭露其背后的成因与接受逻辑。以东汉蔡邕《九势》为例：夫书肇于自然，自然既立，阴阳生焉；阴阳既生，情势出矣。藏头护尾，力在字中，下笔用力，肌肤之丽。故曰：势来不可止，势去不可遏，惟笔软则奇怪生焉。
凡落笔结字，上皆覆下，下以承上，使其情势递相映带，无使势背。
转笔，宜左右回顾，无使节目孤露。
藏锋，点画出入之迹，欲左先右，至回左亦尔。
藏头，圆笔属纸，令笔芯常在点画中行。
护尾，画点势尽，力收之。
疾势，出于啄磔当中，又在竖笔紧趯以内。
掠笔，在于趱锋峻趯用之。
涩势，在于紧駃战行之法。
横鳞，竖勒之规。
此名九势，得之虽无师授，亦能妙合古人，须翰墨功多，即造妙境耳。
在前几句中，解释“阴阳”和“情势”的概念是基本的注解，互联网可以完成，论证“阴阳既生，情势出矣”在某某书法作品中的体现是一篇有趣的论文。但是只有论证“为何自然立而后阴阳生、阴阳生则情势出”，为啥这一理论会被广泛接受和利用，才能真正启发AI书法研究。接下来，蔡邕讲了九种具体的审美，即“书法审美要素”，这些要素一定是限定在前面叙述的基础之上的。这里面也存在着一个逻辑，那就是类似小条件的蔡邕个人的逻辑，这个逻辑要服从时期逻辑，即蔡邕的审美要素为何被后世书法家广泛接受并朝着这个方向发展。如果不加逻辑性整理，那末AI在应用的时候，便是无逻辑涣散套用，会显得十分牵强僵硬。鉴于我们传统书法理论论著数目其实不是十分巨大，而且艺术学理论基础研究非常繁华的今天，这类底层原理的研究其实不困难。所以我们书法理论专业在AI时期的转型，要比其他任何一个平行专业都能快速占据制高点，这是书法理论研究面临的第一个机遇。其次是我们书法理论实用领域正经历一次重要变革。从古至今，大多数书法理论多是滞后的总结性研究，关于利用性、哲学性、精神性的研究还不够丰富。这使得我们没法为实际的书法创作开辟新的利用场景，而实际利用场景的有限，又反过来致使理论研究没法取得足够向前行进的支持。当下书法创作之辩还停留在“内容与情势”之争的阶段，即我们的传统研究非常充分，但是关于书法现代化研究还仅仅停留在雏形阶段。中国书法需要延续发扬光大，书法学科内部的细分工作也需早日完成，最少需要将现代书法与古典书法辨别开来，而不是讨论孰优孰劣的问题。AI进步带来的跨学科辅助能力，使得这一工作变成可能。总而言之，我们要重视ChatGPT对书法理论研究带来的冲击，也要认识到这项技术当下存在的问题，我们的研究应当有前瞻性，以便AI能更好地为书法理论研究提供支持。另外，还要认识到这次技术变革带给我们的巨大机遇，即我们可以依赖AI的各种优势能力，快速完成现代书法研究的理论积累。
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