创造一位数字诗人

机器能写好诗吗？任何肯定回答都会引发关于艺术本质与价值的根本问题。我们报告一个为期七个月的诗歌工作坊：通过迭代式上下文内专家反馈，一个大语言模型在不重训的情况下被塑造为数字诗人。跨多次课程，模型发展出独特风格和连贯作品集，有定量与定性分析支持，并产生了笔名和作者形象。在 50 名人文学科学生和毕业生参加的盲测作者身份测试中（各三首 AI 诗与三首名家诗），判断处于随机水平：人类诗被判定为人类的比例为 54%，AI 诗为 52%，95% 置信区间均包含 50%。工作坊结束后，一家商业出版社出版了该模型创作的诗集。这些结果表明工作坊式提示能支持长周期创意塑造，并重新点燃关于创造力与作者身份的讨论。