AIは感動的なラブレターを書くことができ、作家が書きたい愛は「ランダムな解決策」ではない|「AIと愛」トリオトーク
更新日: 40-0-0 0:0:0

「AIと愛」トリオが語る

感情的な文章にAIが介入するこの時代に、私たち人間はまだ「愛する」方法を知っているのでしょうか? 結局のところ、AIはすでに非常に感動的なラブレターを書くことができるのだから、作家が書く愛のユニークさはどこにあるのだろうか?

この記事の著者である桑田は、古典作品に登場する恋愛を例に、人間の愛は「ランダムな解決策」でも「最適な解決策」でもなく、「ユニークな解決策」であることを強調しています。 作家が探求する「表現されたことのない愛」は、まさにAIがシミュレートできない感情です。

近年、AIは、チャットボットからAIコンパニオン、感動的なラブレターやロマンス小説を生成できるテキストモデルまで、感情シミュレーションにおいて大きな進歩を遂げています。 しかし、私たちは問わなければなりません:AIが生成した愛は本当に愛ですか? 感情的な文章にAIが介入するこの時代に、私たち人間はまだ「愛する」方法を知っているのでしょうか?

実際、愛とは、人間が選択をすることができるという高貴な表現であり、人間が「愛する」ことができることの核心は、人々が愛する人を自分で選ぶ能力にあります。 この選択意志は、いつでも機械で置き換えることはできません。 機械はあらかじめ決められたパターンに従って、あらかじめ決められた軌道に沿ってしか走れず、何かしらの「ランダム性」があったとしても、基本的にはデータや因果関係に基づく計算結果によって制限されます。 人の神秘性、人の愛らしさ、そして恋愛でしばしば経験する悲しみや後悔までもが、まさに愛の魅力であり、人の尊さです。

愛が貴重なのは、それが論理的であるからではなく、論理を超越するからです。 真実の愛とは、感情の繰り返しのアナロジーではなく、どこからともなく出てくる自由な選択です。 誰かを愛することは、データに基づいて計算された「最適な一致」ではなく、たとえその選択が不合理で不完全で、リスクに満ちていても、個人自身の決定です。 AIは決して本当の選択をすることはできず、AIが生成するラブレターは、数え切れないほどのロマンス小説のロマンチックな表現を呼び起こし、最も感動的な言葉を組み合わせることができます。 しかし、これはあくまでも膨大なデータのパターンマッチングであり、「愛の対象」の喜びと悲しみに満ちた愛憎を再現することはできません。 AIをデートマッチング、感情的な交際に使用すると、完璧な反応を模倣することはできますが、実際には愛の責任を引き受けることはできません。 AIは私たちが最も好きかもしれないジャンルを計算することができますが、愛は確率的な計算ではなく、存在の約束であるため、私たちが誰と恋に落ちるかを正確に決定することはできません。

AI時代のロマンスは、濃密な言葉の後ろの空虚な穴に還元されるべきではありません。 本当に人々の心に響くラブストーリーは、しばしば愛と非愛の境界線をさまよい、利益と損失の間で葛藤します。 愛は選択ですが、選択は確実性を意味するものではありません。 愛は与えることですが、与えることは必ずしも報われるものではありません。 文学の歴史において、最も記憶に残る愛は、しばしば常識に反し、運命の哀愁を帯びています。 「ロミオとジュリエット」の愛は燃えるような衝動と躊躇のない耽溺ですが、この無謀な情熱が彼らの愛を人々の心に届く悲劇にしています。 「ジェーン・エア」の愛は、理性と感情の引き寄せであり、独立した人格と愛の欲望との間の対立であり、ジェーン・エアは自尊心と愛の間で苦痛な選択をしなければなりません。 そして、張愛玲の愛は運命のからかいであり、愛は不可能であり、利益と損失、そして最終的には人生の荒廃の中で以前の暖かさを振り返ることしかできません。 これらの愛は、数学的な推論に分解することも、計算することも、最適化することもできず、人間性の微妙な片隅に存在し、偶然の欠点に満ちています。 これらの「不完全さ」こそが、愛を文学の最も永遠のテーマにしているのです。

そんな時代にあって、恋愛作家にまだ存在する最大の希望は、人間の愛が「行き当たりばったりの解決策」でも「最適解」でもなく、「唯一無二の解決策」であるということです。 言い換えれば、人間の愛は盲目的なランダムな衝突でも、正確に計算された最適な一致でもなく、再現または予測できず、主体自体が負担しなければならない選択であり、それはユニークで理由を必要としないものです-「これが私が選んだ方法であり、これが私の愛する方法であり、私が愛する選択のすべてのコストを負担する用意があります!」 「人生のある瞬間に個人の自由な決定を前にすると、すべての冷静なデータ計算は影を落とすでしょう。

テレビシリーズ「アブソリュート・ピーター」

AIの時代において、作家にとっての真の課題は、AIをどう使うかではなく、AIをいかに凌駕し、そのユニークで計り知れない人間への愛をどう書くかです。 AIがますます多くの「公式」の愛の物語を一致させ、繰り返すことしかできないなら、その物語は常に予測可能なパターンにとどまり、最適な解決策に従って「完璧な愛」を織り交ぜます。 それは無数の古典的なテキストを分析し、最も論理的な感情的な発達の軌跡を抽出することができますが、実際の感情的な葛藤と個々の経験の独自性を欠いており、順列と組み合わせに閉じ込められたデータは、人々と運命の間の闘争を決して理解できません。 作家の使命は、これらのパターンを破り、それらの計り知れない愛について書き、ブレンドされた素材では触れることのできない感情の深さを引き出すことです。

では、言葉が大量に自動生成される時代に、作家は他にどうやって本当の「愛」を書くことができるのでしょうか? あるいは、冗談めかして言うなら、作家はどのようにして読者を機械ではなく生きている人間のように感じさせるのでしょうか? おそらく、少なくともこれらの「ポジション」では、人間の優位性はまだ比類のないものです-

1つ目は、「不合理な」愛について書くことです。 AIは、愛の核心を形成する衝動、直感、葛藤、後悔を真に理解することなく、感情的に論理的なストーリーを構築することができます。 「嵐が丘」のヒースクリフはキャサリンを愛しており、彼の愛は暴力的で過激で、自分自身を含むすべてを破壊さえしますが、この理不尽な愛情がこの愛を文学史の古典にしています。 AIは説明的な言葉について自分自身に話しかけることができますが、この燃えるようなことを根本的に理解することはできず、実際の人間の作家からしか生まれません。

そして、ユニークな感情的な体験を書くことです。 AIは過去の既存の愛の物語を模倣することしかできませんが、人間の感情的な経験が無限であることは明らかです。 作家は、「表現されたことのない愛」を探求し、データレコードには見出せない人間性の微妙さに隠された感情について書くことができます。 「回想録」では、プルーストは些細な記憶の断片を用いて曖昧な愛の輪郭をつなぎ合わせ、彼の言葉には直接的な告白はありませんが、繊細な記憶と複雑な心理的活動の中で、再現できない愛の形を構築します。 このレベルの感情の複雑さは、AIの手の届かないところにあり、時間の経過を真に体験したり、言葉にならない微妙な感情が心の奥深くにどのように根付くかを理解したりすることはできません。

テレビシリーズ「アブソリュート・ピーター」

最後に、「失敗した愛」と書かれています。 AIは完璧な愛の物語を作るのが得意ですが、本当に人の心を打つのは、壊れて読者の前に置かれた愛と、愛がもたらす後悔と痛みの記憶の共鳴です。 完璧な愛はただのおとぎ話であり、後悔の愛は人生であり、重い味は薄いレトリックで覆うのは難しいです。 「Half Life」のMan ZhenとShijunは一度恋に落ちましたが、現実の壁のためにお互いを逃し、ついにこの関係を「私たちは戻ることができない」という文で終わらせることしかできませんでした。 AIはそのような結末は不合理だと考え、プロットを「最適化」して最終的に再会できるようにするかもしれませんが、人間の感情世界はデータによってシミュレートされた標準的な物語ではなく、運命のトリックに満ちた複雑な進化です。 これらの「最適でない」選択は、まさに文学の最も感動的な側面です。 AIの時代にあって、私たちは愛の無理や偶然、後悔を大切にすべきであり、それが「なぜ人は人間なのか」の核心であり、AIが人間の尊厳に触れることは決してできないのです。

愛は機械によって運ばれることも、機械によって置き換えられることもできません、なぜなら愛は自由意志の最高の現れだからです。 AIモデルによって分類できる多くの人間の現象の中で、愛はおそらく最もとらえどころのないものです。 この種の感情は、対象から切り離すことができず、タイプするのが最も難しく、計算するのが最も難しく、自分の心で他人の心を知覚できるのは人だけです。 それどころか、ある日、愛の心温まる未知のものがすべて排除されれば、愛の生命自体が枯れてしまいます。 テキスト記号の後ろに「無情な人」がいる場合、それが長いラブレターやストーリーを「書く」場合でも、テープを繰り返し再生するテープレコーダーにすぎず、耳を乱します-それは「彼」でも「彼女」でもなく、人々の間の愛には理由を必要とせず、データによって規律されることは決してありません-どんなデジタル時代でも、ラブストーリーを燃やし続けることができるのは作家だけです。

ニューメディアエディター:ユアン・フアン

写真:フォトネットワーク、静止画

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