石溪大学和哥伦比亚大学法学院最近的一项研究表明，**使用少量数据进行微调的人工智能模型可以生成读者喜欢的著名作家风格的作品，甚至超越人类专业模仿者。这一发现不仅展示了生成式人工智能在文学模仿方面的卓越能力，也为美国正在进行的版权诉讼和“合理使用”的辩论带来了关键启示。
研究方法：人工智能与人类专家竞争
研究人员使用GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini1.5Pro三个人工智能系统以及专业作家创作了50位著名作家风格的文章，其中包括诺贝尔奖获得者韩康和布克奖获得者萨尔曼·拉什迪。
在实验中，研究团队采用了两种AI生成方法：
- 上下文提示：他们使用 GPT-4o、Claude3.5Sonnet 和 Gemini1.5Pro，提供了相同的说明和示例文本。
- 有针对性的微调：他们仅使用支持 API 函数的 GPT-4o，购买了 30 位作者的电子书，并对模型进行了针对性的训练。令研究人员惊讶的是，即使是像托尼·图拉蒂穆特这样只出版了两本书的作家，也像村上春树这样多产的作家一样被有效地模仿。
主要发现：微调的人工智能作品受到读者的青睐
159名参与者，包括28名写作专家和131名非专家，在不知道作者是人类还是人工智能的情况下，并排对作品进行了评估和比较。结果显示：
- 基本 AI 输出：在基本提示下，专家读者强烈青睐人工编写的文本。
- 微调的人工智能输出：结果发生了巨大的变化。经过微调后，专家选择AI撰写文章的概率在风格上增加了八倍，在写作质量上翻了一番。专家和非专家读者在风格和质量方面都更喜欢人工智能生成的文本。
- AI 检测失败：现代人工智能检测器将 97% 的标准人工智能输出标记为机器生成，但只有 3% 的微调人工智能作品被识别出来，展示了其“与人类无异”的能力。
该研究指出，通过有针对性的培训，一般人工智能输出的常见问题，例如陈词滥调和不自然的礼貌，得到了显着改善。
巨大的成本差异：人工智能模仿的成本仅为人力成本的 0.3%
该研究还揭示了一个显着的成本差异：训练一个人工智能模型以适应一位作者的风格，每位作者的成本约为 81 美元;而人类专业人士对相同数量的模仿文本收取高达 25,000 美元的费用，通过人工智能将成本降低 99.7%。
深远影响：文学模仿挑战“合理使用”
研究人员强调，这些发现为目前美国法院正在审理的有关人工智能公司如何使用受版权保护的材料的诉讼提供了重要论据。如果读者更喜欢AI创作的模仿品，这可能对原创作品市场构成明显的“伤害”，直接挑战“合理使用”的核心法律原则。
美国版权局此前曾警告称，即使AI不逐字复制，仍可能与原创作品竞争。研究作者建议，法律应区分通用人工智能模型和专门为模仿特定作者而设计的模型，并提出有针对性的模仿几乎没有法律依据，应考虑禁止，或要求对人工智能生成的文本进行明确标记。
