Jiuge-Tuiqiao: An Interpretable Human-AI System for Classical Chinese Poetry Refinement
本文介绍了“句格推敲”（Jiuge-Tuiqiao），这是一个可解释的人机协作系统，它通过为用户提供实时格律反馈、古籍引导证据以及可控的 AI 建议，将古典诗歌创作从单次生成转变为一个交互式的精炼过程。
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几个世纪以来，古典诗歌的创作与其说是关于瞬间的灵感迸发，不如说是一个刻意且艰辛的精雕细琢的过程。这种被称为“推敲”的实践，要求诗人仔细权衡每一个词语，测试它们在严格韵律规则下的读音，并不断打磨意象，直到每一行都显得理所当然。在这项工艺中，作者既是建筑师又是编辑，通过不断的修改草稿来平衡意义、声音与传统。在现代，人工智能已变得极其擅长创作诗歌，往往能一次性生成流畅的诗句。然而，这种速度是有代价的：人类作家沦为了被动的观察者，仅需向机器输入提示词，便能收到成品，却失去了引导创作过程或理解机器为何选择特定词汇的能力。这种脱节使作家失去了定义这一传统艺术形式的核心——主体性。
清华大学的研究人员开发了一个名为“九歌·推敲”（Jiuge-Tuiqiao）的新系统，旨在弥合这一差距，将创作的主动权归还给人类诗人。该系统并非一次性生成完整的诗篇，而是作为一个协作伙伴，支持迭代式的精炼过程。它的运作基于一个简单而深刻的理念：人类保持导演地位，而人工智能则扮演一名博学多才的助手，提供基于历史证据的建议。该系统允许用户锁定他们满意的特定字符或诗行，实际上是在告诉计算机：“保留这部分，并帮我解决剩下的部分。”在用户创作时，系统会对诗歌的节奏和韵律提供实时反馈，使用颜色代码来高亮错误或确认其符合古代规则。
该系统的独特之处在于它如何证明其建议的合理性。它并非提供一份随机的备选方案列表，而是从三个特定的来源中提取证据，以解释为什么某个词可能合适。首先，它查找了存在于数十万首唐宋诗歌中的高频词对，向用户展示哪些词在历史上经常共同出现。其次，它检索了包含相似短语的历史名句，让用户能够观察过去的大家是如何处理类似情况的。第三，它借鉴古代百科全书，为意象、对仗和韵部类别提供线索。当用户点击诗中的空白处时，他们看到的不仅仅是选项列表，而是一个可追溯证据的面板，包括名句的原出处或词对出现的统计概率。这种透明度使交互变成了一种学习体验，用户可以根据文学传统的权重来验证机器的逻辑。
研究人员测试了这种方法是否确实改善了创作体验。在一组实验中，他们要求系统在不同条件下填补现有诗歌中的缺失词汇。当系统仅依赖即时上下文时，它难以找到正确的词。然而，当它被允许使用历史证据——特别是名句和词对——时，它建议正确词汇的能力显著提高。统计模式与经典范例的结合被证明是最有效的，这表明该系统成功地模拟了人类诗人查阅脑中参考资料的方式。此外，该系统在遵循古典形式所需的严格声调模式和韵律方面表现出了高度的准确性，在结构规则上达到了近乎完美的得分，同时仍保持了丰富的词汇量。
包括诗歌爱好者和研究人员在内的人类参与者在实际场景中测试了该系统。他们反馈称，关于节奏和韵律的实时反馈特别有用，有助于他们即时纠错。更重要的是，用户对最终作品感到拥有强烈的控制感。当他们能够看到背后的历史证据时，他们会更加信任这些建议，相比于简单的统计猜测，他们更倾向于系统引用古代先例的能力。这项研究表明，通过使人工智能的推理过程可视化并将人类置于驾驶位上，该系统成功地保留了“推敲”的精神。它不是取代诗人，而是扩展了他们精炼作品的能力，使写诗的行为重新回归到创作者、机器以及前代数百年文学之间的对话之中。
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