一项新的研究表明，AI模型仅用两本书进行微调后，就能生成著名作家的写作风格，读者对这些作品的偏好甚至超过了专业模仿者。这项研究由石溪大学和哥伦比亚法学院的研究团队进行，涉及 50 位著名作家的风格创作，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。
在这项研究中，159 名参与者，包括 28 名写作专家和 131 名非专家，通过众包平台 Prolific 评估了不同的文本段落。在评估过程中，参与者不知道文本是由人类还是人工智能编写的。该研究使用了两种主要的人工智能训练方法：上下文提示和针对特定作者的微调。在上下文提示方法中，研究团队使用了GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini1.5Pro三大AI系统，生成具有相同指令和示例文本的文本。在具体的作者微调中，只有GPT-4o支持所需的API功能，因此研究团队为30位作者购买了书籍的数字副本，并为每个作者训练了独立的模型。
参与者被要求比较两段文本并选择他们认为更好的一段。对于风格评估，参与者还看到了原作者的摘录。研究结果表明，在使用基本上下文提示时，专家明显更喜欢人类文本，而非专家的选择则更加分散。然而，经过微调，专家对AI生成文本的偏好在风格上增加了八倍;根据写作质量选择的 AI 文本比例也翻了一番。现代人工智能检测工具可以识别标准人工智能输出，准确率高达 97%，但微调输出的准确率仅为 3%。
此外，研究发现训练数据量不会影响结果。一些只出版了两本书的作者仍然可以很好地模拟他们的风格。专家和非专家之间评价标准的趋同表明，微调后的AI文本质量得到了广泛认可。由于专业写作成本高达 25,000 美元，而训练人工智能的成本仅为 81 美元左右，因此经济效益是显着的。
这些研究结果发布之际，美国法院正在审查有关人工智能如何获取和使用受版权保护的材料的诉讼。研究小组建议，法律应明确区分人工智能专门模仿某些作者，可能要求禁止人工智能复制个人作者的风格或强制明确识别人工智能生成的文本。
