本文探讨了艾伦·图灵最初为区分人与机器而设计的“图灵测试”，并指出创作性写作曾被视为人类独有的能力。尽管现代大型语言模型能够快速生成文本，但其本质是基于统计概率的模仿，缺乏人类创作所必需的真实情感、个人记忆和原创性。真正的艺术源于无法复制的内心体验。因此，通过写作来表达个人记忆，不仅是对AI模仿的有效抵抗，更是对人类认知主权的捍卫。
图灵测试与诗歌
计算机先驱艾伦·图灵在1950年提出了一个核心问题：“机器能思考吗？” 为了回答这个问题，他设计了著名的“图灵测试”，其形式源自一个客厅游戏，称为“模仿游戏”。
在这个游戏中，测试者需要通过书面问答来判断隐藏在另一个房间里的两个人谁是男性、谁是女性。其中一人会试图误导测试者。图灵将这个模型应用到人与机器的辨别上，并提出了一个出人意料的问题：
“请以福斯桥为主题为我写一首十四行诗。”
这个要求表明，从一开始，艺术和文学就被置于区分人类智能与机器智能的边界上。在图灵的设想中，一台试图模仿人类的机器会回答：“别算我。我从来不会写诗。” 这样做是因为在1950年，普通人通常不写诗，机器模仿的是一种普遍的人类行为模式，而非展现创造力。
模仿的艺术 vs. 感受的艺术
如今的大型语言模型 (LLMs)，如 ChatGPT，可以在几秒钟内轻松完成写一首十四行诗的任务。但这是否等同于思考和创作？
神经科学家杰弗里·杰斐逊爵士在1949年就提出了深刻的质疑，他认为真正的创作源于内在体验。
“直到一台机器能够因为感受到思想和情感，而不仅仅是符号的偶然组合，去写一首十四行诗或创作一首协奏曲时，我们才能认同机器等同于大脑——也就是说，它不仅要写出来，还要知道自己写了什么。”
这一观点直指核心：AI的产出是基于海量数据分析和概率计算的模仿，而人类的艺术创作源于无法被量化的情感和意识。AI可以复制形式，但无法复制驱动创作的真实感受。
AI：陈词滥öt滥的机器
LLMs的工作原理是预测和组合最常见的词语序列。这使得它们本质上是“陈词滥调的机器”，擅长用最少的原创努力生成最大量的内容。它们遵循的是统计规律，而人类读者和创作者追求的恰恰是意外和惊喜。
早在1842年，被誉为第一位程序员的阿达·洛夫莱斯在评论查尔斯·巴贝奇的分析机时就已指出：
“分析机无意于原创任何东西。它只能执行我们知道如何命令它去执行的任务。”
这精准地描述了今天AI的局限性。AI没有真正的原创能力，因为它无法产生源于自身经验的、全新的想法。它只能在我们已经提供给它的数据范围内进行重组和排列。
以记忆抵抗模仿
AI无法真正复制的是人类最宝贵的东西：个人记忆和独一无二的生命体验。图灵本人也曾列出他认为机器永远无法做到的事情，比如“享受草莓和奶油”，这些都根植于个人感官和记忆。
因此，写作，尤其是书写个人记忆，成为一种有力的抵抗形式。
- 记忆是独特的： 每个人的记忆都是一个未经数字化的、完全属于自己的经验宝库。AI无法访问或复制这种内在体验。
- 写作是一种思考： 将记忆转化为文字，本身就是一种复杂的、高度个人化的思考过程，而非简单的信息输出。
- 情感赋予意义： 法国作家乔治·佩雷克的小说《消失》通篇不使用字母“e”。机器可以轻易模仿这个规则，但无法理解其背后的深层含义——在法语中，“e”的发音近似“他们”，象征着在战争中逝去的父母。这种情感深度是AI无法企及的。
最终，通过书写我们自己的故事和记忆，我们不仅仅是在创作，更是在实践一种AI无法模仿的思考方式。这是一种对自我认知的坚持，也是对我们作为人类的认知主权的有力宣告。在这个意义上，真实的自我表达本身就赢得了图灵测试。