人文学界对AI诗歌的讨论，往往围绕“AI能否写诗”展开。其实，这个问题不难回答。首先，如果将诗定义为真情实感的抒发，那么当前的AI确实无法写诗。因为真情实感意味着拥有心智，这样的“强人工智能”迄今尚未出现。不过，即便出现“强人工智能”，写的未必就是人类可理解的诗。因为“强人工智能”和人类是完全不同的智能体，它甚至可能没有个体意识。就当下的AI而言，其存在形式是整体而非群体——根据冯诺依曼结构，存储器将参数分配给芯片进行运算，然后接收返还的结果。不同的AI之间算法机制不同，如果它们都能写诗，其间的差别将远远大于人类世界中不同语言的诗歌。
那么，AI能不能写诗？答案是肯定的。AI完全有可能写出以假乱真的诗。事实上，AI诗歌比其创作的日常语言更容易通过图灵测试(测试是否为人类的语言)。因为后者必须考虑现实经验，在拟真度上有很高的要求。AI没有身体，无法掌握人类的动作顺序，在叙述时难免露出破绽，“具身认知”仍然是AI自然语言面临的难题。诗歌可以回避这一点，因为诗歌是一种特殊的文体，其目的主要在于审美而非实用。它可以采用片断化、陌生化的笔法，像“翠萍湿空梁，夜深飞去。雁起青天，数行书似旧藏处”“让她坐到镜中常坐的地方望着窗外，只要想起一生中后悔的事，梅花便落满了南山”这样的经典诗句，我们就很难用日常的线性时间和因果逻辑去理解，而这样的创作特点恰恰消解了AI面临的障碍。
摆在我们面前的挑战是，如何提高AI诗歌的质量？2018年以来，预训练语言模型BERT和GPT基于Transformer算法取得重大突破。简单来说，其原理是将自然语言转化为向量，根据词语之间发生关系的概率，模仿资料库中的文本。这里就有文本细化的问题。如果文本数量过于庞大，比如以全唐诗为资料库，其中包含了大量相异甚至冲突的风格，AI在学习过程中被不同方向的多力拉扯，写出的诗歌就会平庸驳杂——用文论术语来说就是“缺乏面目”。
要克服这一点，需要对AI进行风格化训练。开发者应通晓诗歌，精心挑选风格相似的诗作为AI学习的素材。仅仅根据时代划分是不够的，诚如钱钟书所说，“唐诗、宋诗，亦非仅朝代之别，乃体格性分之殊”，唐人中有开宋调者，宋人中也有承唐音者，开发者需要更加细致的甄别。以目前市面上一个旧体诗AI为例，开发者用晚清盛行的“同光体”进行专项训练，取得了不俗的效果。如以诗人陈三立《夜舟泊吴城》中首句“夜气冥冥白”生成的三首五律诗：
夜气冥冥白，灯光的的红。旅愁缘酒破，归梦为诗穷。路断人行少，川寒鹭语空。苦吟兼怨泣，剖血答天公。
夜气冥冥白，寒云冉冉轻。老怀犹薄醉，暗月已深更。违俗书常卷，怀人梦不成。萧条吟瘦影，起帐觉秋生。
夜气冥冥白，斜阳黯黯红。城衔山落照，树出水生风。芳草王孙外，孤舟客思中。行吟不能寐，烧烛旋书空。
在这些诗中，除少数地方生造词语(“剖血答天公”)、违背日常经验(“夜”后接以“斜阳”)，三首诗总体上看来意境丰富，“旅愁缘酒破，归梦为诗穷”“老怀犹薄醉，暗月已深更”等还颇为惊艳。对比陈三立的原作——“夜气冥冥白，烟丝窈窈青。孤篷寒上月，微浪稳移星。灯火喧渔港，沧桑换独醒。犹怀中兴略，听角望湖亭”，这些诗与其已非常接近，充分显示了风格训练的成效。
诗歌创作向来是“在心为志，发言为诗”，那么，ai写诗对人类究竟有什么意义？
通常意义上的辅助功能，AI已进化至较为成熟的阶段。上述提到的AI大模型，已验证“明七子学唐”“同光体学宋”等结论。这意味着以往被认为抽象的文学风格，可以转化为具体的数据参数。更重要的是，对于诗来说，词语的重组往往会生成意想不到的结果，也许AI生成的一些句子，能够激发诗人的创作灵感，甚至成为诗歌发展中的吉光片羽。早在AI出现前，就有打破人类意图限制创作诗歌的尝试。20世纪初，巴黎的超现实主义者设计过一个名为“精致的尸体”的游戏。参与者在互不知晓的情况下，依据词性随意写下词语，最后组合成句。他们通过这个方法得到的第一个句子是“精致的尸体会喝下新的葡萄酒”(Le cadaVRe exquis boira le vin nouveau)，“Le cadavre”在法语中有“喝空的酒瓶”之意，一语双关，颇为巧妙。
事实上，诗歌本身就蕴含着超越人类经验的倾向。俄国语言学家罗曼·雅各布森认为，所谓“诗性”，意味着词语指向自身而非现实。德国诗评家胡戈·弗里德里希认为，诗歌“逃脱人类的中庸状态，背离惯常的物象与俗常的情感，放弃受限定的可理解性，代之以多义性的暗示，以期让诗歌成为一种独立自主、指向自我的构成物，这种构成物的内容只有赖于其语言、其无所拘束的幻想力或者其非现实的梦幻游戏，而不依赖于对世界的某种摹写、对感情的某种表达。”凡此种种，反而契合AI写作的特性。从这个维度上说，未来AI有可能开拓出新的诗歌类型和风格。
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