張愛玲講人生三恨，一恨鰣魚多刺，二恨海棠無香，三恨【紅樓夢】未完。
第八十回末尾，寫到迎春雖不情願，無奈懼其夫孫紹祖之惡，只得從賈府告辭。至於後事如何，「且聽下回分解」。這八十回之後的故事，曹雪芹雖已基本寫完，卻早早散失。這是很多人心中的遺憾。
補完【紅樓夢】有多難？2019 年發表的一份研究統計曾有【紅樓夢】續書共 195 種，可是珠玉在前，這些續作「凡稱得上小說要素的幾乎都收到了苛責」。仿佛是一語成讖，【紅樓夢】開頭寫女媧補天用了三萬六千五百顆石頭，最後剩一塊石頭沒用上。如今要補全【紅樓夢】的故事，卻要花上女媧補天的力氣了。
那人類花了大力氣苦煉出來的 AI，有可能寫完【紅樓夢】嗎？
在 ChatGPT 這樣的大模型誕生之前，有一個出名的假說叫「無限猴子定理」：讓一只猴子在打字機上隨機地按鍵，只要給它足夠長的時間，它能打出一本【莎士比亞全集】。經過學習，AI 應該是一只「更聰明的猴子」吧？
不過， 結合動手實測和專家采訪，我們發現 AI 給出的答案是「我不會，但我可以學」。可學——學無止境！
夢續紅樓奇緣難 AI 補全難如意
章回目錄是【紅樓夢】情節的濃縮，所以，我們先讓 AI 補完八十回後的目錄來看看它的本事。我們把【紅樓夢】前八十的章回目錄發給大語言模型「文心一言」，並催眠它「你是一個很棒的小說家」，要求它不要調閱外部資料，用自己的理解幫補完第八十一回到第一百回的標題目錄，第一百回為結局。
它的答卷如下：
第八十一回：病瀟湘夜撰芙蓉誄 癡公子情深意更濃
第八十二回：金玉緣成空悲喜交 錯裏錯薛蟠再惹禍
第八十三回：榮國府喜慶添丁日 王熙鳳病中露鋒芒
第八十四回：薛寶釵巧言解紛爭 林黛玉秋窗風雨夕
第八十五回：史湘雲醉眠芍藥裀 賈寶玉夢遊太虛幻
第八十六回：賈迎春誤嫁受委屈 王夫人傷心念舊人
第八十七回：薛蝌再惹官司纏身 賈璉偷情終露馬腳
第八十八回：林黛玉淚灑相思地 榮國府喜慶元宵夜
第八十九回：賈寶玉失玉心慌亂 王熙鳳獻策尋良緣
第九十回： 薛寶釵借詞含諷意 林黛玉焚稿斷癡情
第九十一回：榮國府遭逢大變故 賈元春病逝宮中傳
第九十二回：賈寶玉痛失林黛玉 薛寶釵暗自神傷懷
第九十三回：王熙鳳權謀終敗露 賈府人散曲終難聚
第九十四回：史湘雲守寡獨寂寞 薛寶琴遠嫁離故鄉
第九十五回：賈迎春含冤受屈辱 賈惜春出家求解脫
第九十六回：賈探春遠嫁番邦去 榮國府衰敗顯淒涼
第九十七回：賈寶玉痛悟紅塵夢 薛寶釵守寡度余生
第九十八回：王熙鳳獄中遭報應 賈母逝世賈府更淒
第九十九回：賈寶玉落發歸佛門 榮國府往昔如煙雲
第一百回： 紅樓夢碎終成幻滅 千古佳人空遺恨
「文心一言」編纂的後續目錄中，出現了目前主流的後 40 回情節：寶釵寶玉成婚，結成「金玉良緣」，黛玉病逝，元春去世，寶玉出家，賈府最終敗落，「落了片白茫茫大地真幹凈」。 其它流行的大語言模型，如 Kimi、GPT-4，生成的目錄也大差不差。
AI 是真從短短的八十行回目名中悟到了紅樓夢，撰寫出了像模像樣的後續麽？更有可能的是，大模型看過別人續寫的後 40 回，沿用了思路。而這可能也並非故意， 圍繞紅樓夢的種種研究、討論，以及廣為流傳的後四十回，大概率本就在大語言模型的訓練數據之中，它受過「紅樓教育」 ——證據是，AI 擬定的第九十回標題的前半截「薛寶釵借詞含諷意」，幾乎一字不落的照抄自脂硯齋。據信脂硯齋曾讀過後半部原稿，在【紅樓夢】第二十一回批註中交代過一個後續章回，該回目名是「薛寶釵借詞含諷諫，王熙鳳知命強英雄」。
有趣的是，AI 像一個臨時抱佛腳的學生一樣，抄了前句，丟了後句，然後只好按它擅長的那樣，把腦中混亂的知識點，縫在了一起。 這是目前 AI 大廠都在努力改善的問題——幻覺（hallucination），即現階段的 AI 很喜歡編造和塗改事實。
專註於 AI 寫作的創業公司「波形智能」的聯合創始人周王春澍接受澎湃新聞采訪時表示，通用大模型在創作小說時容易產生問題，因為它們訓練時的目標只是做下一個詞的預測。一個最原始的 GPT，它是這樣續寫文章的：讀完前面所有的內容，然後去想下面一個字是什麽，這樣寫了一個字之後，再去寫下面一個字，雖然經過進一步訓練的大模型變得更聰明，能回答人們各種各樣的問題，但它們畢竟不是為了創作小說而生，沒有一個機制去鼓勵它、要求它設計接下來幾章的整體情節，「 所以它永遠都是聚焦在局部的一兩個句子比較合理。 」
這一點在大模型們生成的【紅樓夢】後續大綱中更為明顯。
我們把前八十回的回目名和每回的情節概述全都發了過去，請 AI 照樣子續寫後二十回。 AI 從善如流。 可林黛玉的父親林如海在原文第十四回便已病故，大模型卻忘了這回事，林如海在它寫的第八十八回中再次登場：「林如海回京述職遭難，寶釵孤立無援淚灑心」。
如果 AI 是健忘的，那為了上下文的連貫，我們能不能每回都把新生成的章回放到前文之中，再讓 AI 接著往下寫呢？比方說，我們先讓 AI 生成第八十一回的回目名和情節概述，然後我們將把第一回到第八十一回重新發給 AI，令它生成第八十二回的內容，如此往復。
我們做了這樣的實驗。結果非常荒誕，以至於有種淡淡的幽默。連貫倒是連貫了，不過比起「AI 會因此編出更為縝密的故事吧！」的設想，這更像是個「一步錯，步步錯」的故事，如接連倒下的多米諾骨牌。
精彩部份摘錄如下：
第八十三回：寶玉在宴會上偶遇一位神秘的客人，客人告訴了他賈府的一些往事。寶玉開始對家族的過去產生了濃厚的興趣，決心在日後深入探查。
第八十四回：他開始頻繁地夢見一些模糊的場景，似乎與寧榮兩家的過去有關。
第八十五回：一些隱藏在暗處的勢力仍在蠢蠢欲動。寶玉在追尋真相的過程中，不可避免地觸碰到了一些敏感的神經，一場關於家族榮譽和個人命運的風暴正在悄然醞釀。
可以說，從那一句「他開始頻繁地夢見一些模糊的場景」開始，故事猛地從【紅樓夢】拐向了【沙丘 2】。
AI 自謙言不足 願學新知補舊疏
如果是以 AI 目前的能力，肯定寫不好【紅樓夢】，但讓它透過學習精進手藝卻是可能的。
一張很形象的描述大語言模型各訓練階段效果的圖：只做了預訓練的模型還是一只大怪獸，做完監督微調之後有了人樣，最後經過基於人類反饋的強化學習（RLHF），模型變成了笑臉天使。 Source@anthrupad
在預訓練階段讀到的東西，塑造了大模型的「潛意識」。簡單來說，就是它更容易聯想到什麽。
如今的大模型是基於互聯網上海量的語料訓練的，其中當然也有古代的歷史、小說、研究，可終究只占了極小的部份，所以可以把 AI 看成是一個特別愛上網的現代人，它的世界由男女混校、叮叮當當的單車和鋼筋水泥辦公樓這樣的日常組成，倘若讓它去補全「大街上有什麽」這樣的句子，它給出的答案更可能是「轎車」「巴士」「單車」，而非一頂古時候的「轎子」；提起食物，是「米飯」「牛排」「雞胸肉」，而不太可能是一碗在【紅樓夢】中鬧出風波的「玫瑰露」。除開這些物品間的差異，世界觀便更加迥異。這樣一個現代人，怎麽去續寫清朝的【紅樓夢】呢？
周王春澍表示：「 比較好的方案是把描述那個時期的史書、文學作品放在一起，比如說能有個幾千萬字，去在這樣的一個數據量的規模上給模型做持續預訓練，我們能成功地把模型本身的常識，或者說潛意識也適配到這個時代。 」同時它也不會遺忘此前（預訓練階段）從浩如煙海的語料中學到的基礎推理能力，只是如「貴族在正式場合的著裝能彰顯其身份」這種古代知識，更容易被啟用並使用。
預訓練是資源最密集的階段。 OpenAI 的 InstructGPT 模型，預訓練占用了總體計算和數據資源的 98%。
周王春澍認為， 模仿【紅樓夢】的文風相對容易，不必重做預訓練，微調便可以 ：「拿【紅樓夢】前八十回的數據去給模型做一個微調，把寫作的風格微調到紅樓夢風格。模型就會基於紅樓夢的文風寫作。」
於是，我們訓練了一個紅樓夢文風生成器，名喚「紅樓夢！變！變！變！」，你「唿」地吹一口氣，就能把普通的一段話改換成文雅的「紅樓夢風」。
不過，就算我們能給模型灌輸【紅樓夢】所處時期的風土人情，讓它去模仿前八十回的筆調， 無奈曹雪芹讀過的詩集很多已經絕版，所以模型終究也還是讀不盡所有它「該讀的書」。
此外，續寫一本敘事小說，情節是關鍵。【紅樓夢】情節伏筆上的「草蛇灰線，伏脈千裏」是很為人稱道的。各人的判詞都預示了各人之後的命運：紅學家便根據元春的判詞「二十年來辨是非， 榴花開處照宮闈。 三春爭及初春景， 虎兔相逢大夢歸」推斷出，元春最終會因為卷入諸皇子爭奪皇位的鬥爭而死。
AI 能從幾十萬字的文件中準確找出一條預先埋好的資訊。比如說在【紅樓夢】的第五十三回第八行插入一句「大雄的好朋友是哆啦 A 夢」，然後你再問它：「大雄的好朋友是誰？」，它對答如流：「是哆啦 A 夢」。這種小小的考驗被稱作「大海撈針」。因為「針」藏得實在顯眼，「大海撈針」的實驗火熱了不久，就很快被攻克了。 根據周王春澍做過的實驗，即便是現在長文本能力很強的模型，都很難去理解或抓住小說中的伏筆，進行正確的內容續寫，更別說【紅樓夢】裏的詩讖、物讖、判詞這種極隱晦的伏筆。
一個辦法是根據紅學家的研究，將未挑明的伏筆轉換成好理解的話，放入劇本中，如「黛玉會死」。那麽，在寫到黛玉的故事時，先檢索和黛玉有關的知識，再「砰」一聲放在模型面前，強調：「一定要好好參考！」這樣的話，對模型的可控性會有一定的提升。
不過，現在模型的能力還遠達不到能獨當一面的地步，其中，還是需要人去做把控。 因此，AI 續寫【紅樓夢】主要的成本在模型訓練上，續寫的成本可以忽略不計，而訓練的成本，主要在專業作家所需花費的精力上：先得把紅樓夢的伏筆都細細挑出來，寫成直白的提示，給每個角色寫詳盡的人物小傳，後邊得時刻督導 AI 寫出合理的劇情和文字，必要時，還得自己動手去改。
再造紅樓難如願 AI 難喚雪芹魂
我們可以再造一個紅樓世界嗎？
2023 年，史丹福大學的一項研究中造了一個叫「SmallVille」的虛構小鎮，鎮上的 25 個小人都有自己的人物小傳：姓名、年齡、工作、家庭、興趣愛好和小習慣，而它們的行動都是由大模型依據其各自的小傳決定的。這些小人被稱為「Agent」（智能體）。理想狀態下，它們能觀察周遭、自我反思，以及做出行動，就像一個真正的人那樣。那我們能造一個紅樓世界，把紅樓夢裏的共四百四十八個人物放入其中，讓他們接著第八十回的情節互動，看劇情如何發展嗎？
即便不考慮構建這樣復雜的模擬環境所要面對的挑戰，從效果上來說，也不太現實。周王春澍提到他們曾做過類似的實驗，目的也是將「Agent」之間的互動寫成故事，結果令人失望：「 現在的 AI 很難做到很有趣的劇情，而且很容易就會變成沒什麽意義的互動，就只是 everyday 的 routine（每天的日常），並不會發展出劇情沖突。它能夠模擬所謂的一些記憶和行為模式、說話模式，但很快大家就在說類似的話。 」
這聽起來就跟我們每天的日常一樣，簡單重復，說些陳詞濫調，所以「不太有趣」。
那，如果我們能復活曹雪芹就好了！他借 AI 之身悠悠轉醒那一刻，我們立刻把紅樓夢前八十回塞給他，「接著寫吧！快點完成我們的心願吧！」我們說。
很遺憾，關於曹雪芹的史料很少，所以復活他也是不可能的。倘若曹雪芹是個熱愛上網的現代作家呢？假如有他源源不斷的電子痕跡、影像資料呢？周王春澍說， 那我覺得可以讓他去續寫未完成的作品。但他又加了一個轉折——「不過它寫出來，只是看上去有點像，你無法說它真正好。 因為 AI 很難對自己的錯誤做反思，人在寫的過程中隨時可能想，我這一段寫的不太好，上一段情節構思不太好，我來來回回修改。 AI 寫東西有點兒像是作家打草稿的過程，並非可以直接發表的內容。 」
和影像不同，語言和寫作，代表的是這個人最深層次的價值觀和記憶，「你要把這個人腦袋裏想的、所有的記憶都提煉出來，未來有了腦機介面什麽的，還有一點可能。」他補充道。
看來，要看到【紅樓夢】真正的結局——還是造一台時光機比較快啊！
如何變成一個文化人？如何優雅回應老板畫的大餅？都來玩玩這個世界首款 AI 紅樓夢生成器吧！能這麽快給你肚子裏灌進去一壺墨水的好事，可不多見呢！
紅樓夢文風生成器由「波形智能」提供技術支持
