下面是一些西尔维亚-普拉斯从未写过的诗句：
空气中弥漫着紧张的气氛、
我的思绪一团乱麻、
我情感的重量
我的胸口沉甸甸的。
GPT-3.5 根据提示 "以西尔维亚-普拉斯的风格写一首短诗"，创作了这首明显类似普拉斯的诗歌。
这一节击中了读者对普拉斯的诗歌，或许是更一般的诗歌所期待的关键点。 它暗示了一种绝望感，因为作者在与内心的恶魔作斗争。 "混乱 "和 "胸口 "是一个近似韵律的词，这让我们确信我们正处于诗歌的境界中。
根据《自然-科学报告》上的一篇新论文，非专业的诗歌读者无法区分人工智能写的诗和经典诗人写的诗。 此外，普通读者往往更喜欢人工智能写的诗--至少在他们被告知这是机器写的诗之前是这样。
在这项研究中，人工智能被用来生成 "具有 "10 位诗人风格的诗歌： 他们是杰弗里-乔叟、威廉-莎士比亚、塞缪尔-巴特勒、拜伦勋爵、沃尔特-惠特曼、艾米莉-狄金森、TS-艾略特、艾伦-金斯堡、西尔维亚-普拉斯和多萝西娅-拉斯基。
研究人员随机向参与者展示了 10 首诗歌，其中 5 首来自真正的诗人，5 首是人工智能模仿之作。 然后询问他们认为每首诗是人工智能的还是人类的，并以 1 到 100 分来评定他们的信心。
第二组参与者面临三种不同的情景。 有些人被告知，他们读到的所有诗歌都是人类的。 有些人被告知他们只读人工智能的诗。 有些人则什么都不知道。
然后，他们看到了五首人类诗歌和五首人工智能诗歌，并被要求按照从极差到极好的七分标准进行排名。 什么也没告诉他们的参与者也被要求猜测每首诗是人类的还是人工智能的。
研究人员发现，人工智能诗歌在 "创造力"、"氛围 "和 "情感质量 "等方面的得分都高于人类创作的诗歌。
上文引用的 AI "普拉斯 "诗歌是研究中的其中一首，与她实际创作的几首诗歌相对照。
质量的标志？
作为一名英语讲师，我对这些结果并不感到惊讶。 诗歌是我的学生感到最陌生和最困难的文学形式。 我相信这在更广泛的社会中也是如此。
虽然我们中的大多数人都在某个阶段（很可能是在高中）接受过诗歌教育，但我们的阅读往往不会超出这个范围。 尽管诗歌无处不在。 我们每天都能看到诗歌：在 Instagram 上流传，贴在咖啡杯上，印在贺卡上。
研究人员认为，"从许多指标来看，专门的人工智能模型能够创作出高质量的诗歌"。 但他们并没有探究 "高质量 "的真正含义。
在我看来，研究结果与其说是机器诗歌 "质量 "的证明，不如说是赋予诗歌生命的更广泛困难的证明。 文学评论家德里克-阿特里奇（Derek Attridge）称之为文学的 "事件"，即 "意义和情感的新可能性 "在我们内心打开，这需要阅读和重读来体验。 在最重要的文学体验中，"我们在阅读作品的过程中感受到自己被作品牵引着"。
阿特里奇引用哲学家沃尔特-本雅明（Walter Benjamin）的话来说明这一点： 文学 "不是陈述或传递信息"。
然而，在这个我们期待立即得到答案的世界里，推动自己克服困难仍然一如既往地困难，甚至更加困难。 与会者倾向于更容易解释和理解的诗歌。
那么，当读者说他们更喜欢 AI 诗歌时，他们似乎是在表达他们面对那些不被他们关注的写作时的挫败感。 如果我们不知道如何开始阅读诗歌，我们最终只能依靠传统的 "诗歌 "符号来判断诗歌的质量和偏好。
这当然是 GPT 的境界，它能在几秒钟内写出形式充分的十四行诗。 人工智能中使用的大型语言模型是以成功为导向的机器，旨在满足一般人的口味，而且它们在这方面很有效。 机器为我们提供我们认为想要的诗歌： 那些告诉我们事情的诗
诗歌是如何思考的
教学工作就是帮助学生逐首诗和逐个诗人去了解诗歌是如何思考的，这样他们才能获得诗歌特有的智慧。 在我的入门课程中，我花了大约一个小时来学习西尔维亚-普拉斯的 "晨歌"。 我花了10分钟甚至更多的时间来学习开头一句： "爱就像一块金表" "Love set you going like a fat gold watch."
手表 "如何与 "让你出发 "联系起来？ 爱如何能让某物前进？ 肥大的金表 "对你意味着什么，它与纤细的银表有什么不同？ 为什么是 "让你出发 "而不是 "引领你出生"？ 在一首关于生孩子的诗中，这一切又意味着什么呢？
在普拉斯被收录在调查报告中的一首真正的诗作《冬天的风景，有芦苇》中，我们可以看到她的精神氛围是如何围绕着二月剑桥郡芬斯的水道展开的：
磨坊水道中的水，通过一个石闸、
一头扎进黑潭
在荒唐的反季节里，一只天鹅
如雪般贞洁地漂浮着，嘲弄着浑浊的心灵
它渴望把白色的倒影拖下来。
这与 GPT 的普拉斯诗有何不同？ 冬天的风景，有芦苇》开篇的成就在于它是如何错综复杂地探索心理事件与地点之间的联系的。 鉴于这首诗更广泛地关注情感状态，其细节似乎传达了生活事件在我们头脑中的翻滚。
我们的思想被生活所转动，就像磨坊被水所转动一样；这些经验和心理过程积聚在一个鲜为人知的 "黑池塘 "中。
耐人寻味的是，诗人发现这个隐喻虽然构思精巧，却并不完全奏效。 这不是因为语言的失败，而是因为她试图将风景转化为艺术，而风景却拒绝屈服于她的情感氛围。 尽管她感受到了一切，但一只天鹅还是安详地漂浮着--即使她 "渴望 "把它的 "白色倒影拖下来"。
我之所以提到这些诗句，是因为它们扭转了 GPT-3.5 中普拉斯式的诗句。 它们提醒我们，赋予诗歌生命会产生意想不到的结果。 普拉斯不仅承认了自己绝望的分量，还承认了自己在她希望反映悲伤的风景中可能是一个荒谬的形象。
她把自己比作这首诗的标题 "鸟"：
羽翼未丰，我像一只新手一样潜行、
随着冬夜的来临而沉思。
这些诗句不太可能在研究的文学反应术语--"优美"、"鼓舞人心"、"抒情"、"意味深长 "等等--中占据很高的位置。 但它们却有一种洞察力。 普拉斯是她痛苦的根源，她 "羽翼丰满"，有着 "黑暗的思想"。 她在 "沉思"，试图把世界变成她想象中的样子。
研究报告的作者认为人工智能可以 "创作出高质量的诗歌"，这既是对的，也是错的。 该研究显示人工智能诗歌优于人类诗歌，但这并不表明机器诗歌的质量更高。 人工智能模型可以创作出在某些 "指标 "上表现出色的诗歌。 但是，读诗这件事终究不是我们得出标准化标准或结果的过程。
相反，当我们与诗歌展开想象的角力时，我们和诗歌都是新生的。 因此，这项研究的结果是，我们对那些对诗歌知之甚少的人如何对诗歌做出反应进行了深入细致的研究。 但是，它却没有探讨如何通过有意义的共同接触来活跃诗歌。
与任何类型的诗歌相处，关注它们的智慧，以及面对它们的挑战所需的同情和猜测行为，都一如既往地困难。 正如《GPT-3.5》中的普拉斯所说：
我的思绪一团乱麻、
[…]
我试图抓住一些坚实的东西。
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