【科普創(chuàng)作評(píng)論】人工智能賦能的科幻創(chuàng)作路徑革新——以科幻創(chuàng)意寫作課程實(shí)踐為例

在數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)代社會(huì)，人工智能正以前所未有的速度重塑人類知識(shí)生產(chǎn)與文化創(chuàng)造的范式。作為人類最古老且最具創(chuàng)造力的活動(dòng)之一，寫作始終是思想表達(dá)與情感傳遞的核心載體?！皠?chuàng)意寫作”因其對(duì)想象力、個(gè)性化與人文性的竭力追求，成為眾多高校紛紛開設(shè)的一門熱門課程。然而，傳統(tǒng)創(chuàng)意寫作教學(xué)長(zhǎng)期面臨實(shí)踐機(jī)會(huì)不足、互動(dòng)成本高昂、反饋效率低下、評(píng)價(jià)方式刻板等困境[1]。具體到科幻創(chuàng)作這一細(xì)分領(lǐng)域，因其對(duì)世界觀構(gòu)建的復(fù)雜性、科學(xué)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性及跨學(xué)科知識(shí)的整合性具有更高要求，傳統(tǒng)教學(xué)方式的固有缺陷更為凸顯。首先，基于個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的靈感激發(fā)方式難以突破認(rèn)知邊界，導(dǎo)致學(xué)生作品常陷入敘事套路化與設(shè)定同質(zhì)化的困境；其次，依賴人工反饋的修改機(jī)制存在顯著滯后性，無法實(shí)時(shí)捕捉科幻創(chuàng)作中的靈光一現(xiàn)；再次，傳統(tǒng)教學(xué)手段缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景構(gòu)建的技術(shù)支持，使得腦內(nèi)想象與文字呈現(xiàn)之間始終存在難以彌合的認(rèn)知鴻溝。

人工智能技術(shù)的突破性發(fā)展為此提供了革新契機(jī)。早在GPT-2時(shí)代，就已經(jīng)有基于人工智能輔助的科幻小說寫作實(shí)驗(yàn)[2]。研究者發(fā)現(xiàn)，AI在寫作中常生成新穎的角色、場(chǎng)景和事件，可以為人類作者提供靈感。在另一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，13位專業(yè)作家使用人工智能工具進(jìn)行為期8周的故事創(chuàng)作，發(fā)現(xiàn)AI在創(chuàng)意激發(fā)環(huán)節(jié)具有突出優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在頭腦風(fēng)暴、世界觀構(gòu)建、事實(shí)性問答、虛構(gòu)場(chǎng)景延伸等方面[3]。隨著生成式人工智能的迅速發(fā)展，諸多專門面向創(chuàng)意寫作的實(shí)用工具也大量涌現(xiàn)出來，可以用于角色設(shè)計(jì)[4]、個(gè)性化寫作[5]、情節(jié)設(shè)計(jì)[6]等多個(gè)方面。一些研究者已經(jīng)將人工智能工具引入到創(chuàng)意寫作教學(xué)中，探討教師在這種新型的教學(xué)模式中應(yīng)該如何發(fā)揮引導(dǎo)性的作用[7]。

近年來，筆者在重慶大學(xué)的“創(chuàng)意寫作”等課程中，引入多種人工智能工具作為輔助，取得了較好的教學(xué)效果。在課程實(shí)踐不斷探索優(yōu)化的幾年間，大語言模型展現(xiàn)出越發(fā)成熟的邏輯推演能力，圖片和視頻生成工具也逐漸成熟，技術(shù)賦能的創(chuàng)作輔助系統(tǒng)正在重塑創(chuàng)意寫作的底層邏輯。這種變革并非人工智能對(duì)人類創(chuàng)作的替代，而是通過技術(shù)工具鏈的深度整合，在寫作教學(xué)的全流程中實(shí)現(xiàn)教學(xué)范式升級(jí)。例如，大語言模型通過閱讀、推理與對(duì)話，可輔助學(xué)生生成角色背景或某一科幻世界觀的科技樹①設(shè)定；AI智能體作為“虛擬創(chuàng)作伙伴”，既可以模擬角色互動(dòng)以檢驗(yàn)故事合理性，也可以作為創(chuàng)作者的交流對(duì)象，激發(fā)靈感，打破寫作障礙；而AIGC工具能將文字描述轉(zhuǎn)化為可視化場(chǎng)景，幫助作者形成多模態(tài)的敘事能力。這種技術(shù)賦能的教學(xué)模式通過“靈感激發(fā)—邏輯校驗(yàn)—多模態(tài)呈現(xiàn)”的工具鏈重構(gòu)，不僅將教師從低效而枯燥的重復(fù)性指導(dǎo)中解放出來，而且也讓課程抵達(dá)了傳統(tǒng)課堂難以企及的教學(xué)維度。

一、人工智能技術(shù)的輔助定位

不同于文字處理軟件等基礎(chǔ)工具的被動(dòng)屬性，以大語言模型和生成式人工智能為代表的新一代技術(shù)體系，通過動(dòng)態(tài)交互與多模態(tài)輸出能力，正在重構(gòu)科幻創(chuàng)作的生產(chǎn)流程。這種變革要求教師不能簡(jiǎn)單地將AI工具疊加于現(xiàn)有教學(xué)流程，而是需要建立明確的輔助定位框架：既充分釋放技術(shù)工具的賦能潛力，又嚴(yán)格劃定人機(jī)協(xié)作的邊界，確保人類創(chuàng)作者在核心創(chuàng)作維度保持主導(dǎo)地位。

在科幻創(chuàng)作場(chǎng)景中，人工智能的定位需遵循嚴(yán)格的“非替代性原則”。技術(shù)工具的核心價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)維度：其一，作為靈感激發(fā)器，通過海量數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)分析能力，突破人類創(chuàng)作者的思維定式；其二，作為邏輯校驗(yàn)工具，借助因果推理能力檢測(cè)敘事漏洞；其三，作為多模態(tài)表達(dá)媒介，AIGC技術(shù)能將抽象概念轉(zhuǎn)化為可視化場(chǎng)景，為文字創(chuàng)作提供空間感知維度。這種功能邊界的設(shè)定，本質(zhì)上是對(duì)創(chuàng)作過程中“發(fā)散—收斂”思維模式的技術(shù)化映射。在科幻設(shè)定構(gòu)建階段，AI通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)組合機(jī)制，可產(chǎn)出大量科技概念與奇觀場(chǎng)景的復(fù)雜組合；而在場(chǎng)景敘事和初稿修改階段，大語言模型則通過邏輯校驗(yàn)，確?？萍荚O(shè)定與社會(huì)結(jié)構(gòu)演變的內(nèi)在一致性。

在技術(shù)賦能的同時(shí)，教學(xué)設(shè)計(jì)必須堅(jiān)守三個(gè)核心能力保留區(qū)。第一，世界觀架構(gòu)的主導(dǎo)權(quán)。AI雖然可以生成詳細(xì)的社會(huì)制度或科技樹，但從這個(gè)世界的哪個(gè)角落介入敘事，如何選擇一個(gè)更富于沖突的科技演進(jìn)方向，仍需人類創(chuàng)作者把握。第二，情感表達(dá)的專屬性。AI生成的人物情感特質(zhì)大多較為模式化，在創(chuàng)作時(shí)，作者基于本人生活經(jīng)驗(yàn)的獨(dú)特而深刻的情感表達(dá)仍然不可替代。第三，文字書寫的獨(dú)立性。文本的編織生成必須由學(xué)生自主完成，這是創(chuàng)意寫作課程培養(yǎng)的核心素養(yǎng)，也是其根基所在。AI的文本潤(rùn)色功能應(yīng)嚴(yán)格限定為“后置優(yōu)化工具”，而非“前置生成手段”。

為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)輔助，筆者根據(jù)科幻小說寫作的全流程，構(gòu)建了分層技術(shù)架構(gòu)：在靈感激發(fā)階段，通過DeepSeek、Qwen等大語言模型構(gòu)建虛擬對(duì)話伙伴；在世界建構(gòu)階段，采用大語言模型生成科技設(shè)定與社會(huì)響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合Mermaid、Xmind等繪圖工具將設(shè)定網(wǎng)絡(luò)可視化；在故事建構(gòu)階段，通過大語言模型的邏輯推演，在設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中尋找驚奇點(diǎn)和沖突點(diǎn)；在場(chǎng)景描寫階段，通過AIGC工具提供視覺化支持，豐富描寫的細(xì)節(jié)；在初稿修改階段，結(jié)合大語言模型與教師的建議形成具有針對(duì)性的優(yōu)化指導(dǎo)。小說完成后，再借助AIGC工具進(jìn)行視頻短劇的改編。多種工具的分層使用，既保證了技術(shù)賦能的靈活性，又增強(qiáng)了工具的有效性。

二、課程設(shè)計(jì)與實(shí)踐案例

（一）設(shè)定網(wǎng)絡(luò)

科幻創(chuàng)作的核心在于構(gòu)建一個(gè)邏輯自洽且富有想象力的異質(zhì)世界，或者說，通過設(shè)定之間的互相聯(lián)系構(gòu)建一個(gè)協(xié)調(diào)統(tǒng)一的設(shè)定網(wǎng)絡(luò)[8]。在這一過程中，人工智能可以發(fā)揮重要的作用，為作者拓展思路、激發(fā)靈感[9]。課程中，可以通過“大語言模型生成設(shè)定網(wǎng)絡(luò)”模塊，將AI工具轉(zhuǎn)化為學(xué)生創(chuàng)作的“認(rèn)知腳手架”，既保留人類創(chuàng)作者的主體性，又通過技術(shù)賦能拓展創(chuàng)作邊界。

在設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的生成中，教師首先引導(dǎo)學(xué)生確立核心設(shè)定或創(chuàng)意方向。比如，在一個(gè)可以與平行宇宙通信的世界里，會(huì)發(fā)生什么？接著，采用“分支遞進(jìn)提問法”激活大語言模型的設(shè)定生成能力。以上述核心設(shè)定為例，學(xué)生可以依次向大語言模型提6個(gè)關(guān)鍵問題：“第一，它的技術(shù)原理是什么？有哪些可能的缺陷？第二，基于上述原理，它對(duì)自然界會(huì)產(chǎn)生什么影響？第三，它會(huì)催生哪些商業(yè)用途？第四，上述商業(yè)用途，會(huì)對(duì)人類心理產(chǎn)生什么影響？第五，它會(huì)用于哪些公益行為或犯罪行為？第六，綜合以上效應(yīng)，政府管理乃至社會(huì)結(jié)構(gòu)會(huì)因此發(fā)生何種改變？”

需要注意的是，在第二和第四項(xiàng)提問前，需要對(duì)AI作出的回答進(jìn)行某個(gè)方向的選擇，再以此為基礎(chǔ)進(jìn)行遞進(jìn)提問。以Qwen2.5為例，對(duì)于第一個(gè)問題，它設(shè)想的技術(shù)原理包括三個(gè)：

1.量子糾纏態(tài)的跨宇宙關(guān)聯(lián)。依據(jù)量子力學(xué)的多世界詮釋，每次量子測(cè)量會(huì)導(dǎo)致宇宙分裂為多個(gè)分支。若能操控處于糾纏態(tài)的粒子（如光子或電子），其量子態(tài)的變化可能在不同宇宙間同步傳遞信息。例如，通過貝爾不等式實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的非定域性，可設(shè)計(jì)一種利用糾纏粒子對(duì)的“量子通道”實(shí)現(xiàn)跨宇宙信號(hào)傳輸。

2.電磁波與時(shí)空缺陷的共振。暴脹理論指出，宇宙早期的量子漲落形成了微小的時(shí)空缺陷。若裝置能發(fā)射特定頻率的電磁波（如參考電子伴生的電磁波特性），可能通過共振激發(fā)這些缺陷，形成臨時(shí)的“時(shí)空橋梁”，使信號(hào)穿透不同宇宙的膜結(jié)構(gòu)。

3.AI輔助的信號(hào)解碼與投射。結(jié)合AI的模式識(shí)別能力，可解析來自平行宇宙的混沌信號(hào)（如宇宙微波背景中的溫度波動(dòng)）。AI甚至可能通過“機(jī)器幻覺”生成符合目標(biāo)宇宙物理規(guī)律的投射信號(hào)，實(shí)現(xiàn)信息適配。②

在引導(dǎo)學(xué)生思考不同技術(shù)路線的優(yōu)劣點(diǎn)之后，讓其選擇其中一種路線，繼續(xù)向AI提問。比如，若學(xué)生選擇基于量子糾纏的路線，則下一個(gè)問題便是“我選擇你剛才提到的‘量子糾纏態(tài)的跨宇宙關(guān)聯(lián)’作為裝置的通信原理，請(qǐng)分析它在大規(guī)模使用過程中，會(huì)對(duì)自然界會(huì)產(chǎn)生什么影響”。

在完成所有分支的問答之后，創(chuàng)作者還可以讓大語言模型將之前的內(nèi)容綜合整理成一個(gè)思維導(dǎo)圖，方便自己直觀地進(jìn)行下一步的設(shè)定篩選和敘事切入。一個(gè)示例性的提示語為：“現(xiàn)在，請(qǐng)將之前我們討論過的該技術(shù)的自然影響、商業(yè)應(yīng)用、心理影響、公益與犯罪應(yīng)用、政府管理轉(zhuǎn)型、社會(huì)結(jié)構(gòu)變化等各項(xiàng)內(nèi)容，整理成一個(gè)可視化的思維導(dǎo)圖，按照Markdown的格式輸出。”之后，把輸出的內(nèi)容復(fù)制到一個(gè)空白的文本文檔里，保存為md格式文件，再到Xmind中打開，可以直觀顯示具體內(nèi)容（圖1）。

圖1 利用大語言模型推演和繪制的設(shè)定網(wǎng)絡(luò)

在設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的生成過程中，AI不僅提供具體的設(shè)定選項(xiàng)，更通過明確展示概念間的因果邏輯關(guān)聯(lián)，打破學(xué)生的經(jīng)驗(yàn)局限和認(rèn)知框架。這種方式突破了傳統(tǒng)創(chuàng)作中線性構(gòu)思的桎梏，使學(xué)生從“如何構(gòu)思設(shè)定細(xì)節(jié)”的技術(shù)焦慮中解放，轉(zhuǎn)而放眼于全局網(wǎng)絡(luò)的整體構(gòu)建與潛在矛盾的深度挖掘。

（二）故事大綱

在科幻創(chuàng)作中，故事大綱是連接世界觀設(shè)定與完整敘事的關(guān)鍵橋梁。傳統(tǒng)教學(xué)中，學(xué)生常因邏輯漏洞、情節(jié)松散或沖突不足而陷入創(chuàng)作瓶頸。在大語言模型的輔助下，具體教學(xué)實(shí)踐嘗試了兩種方法來幫助學(xué)生尋找敘事的切入點(diǎn)，進(jìn)而構(gòu)建故事大綱。

其一，從驚奇點(diǎn)的搜尋入手。在科幻小說，特別是短篇科幻小說里，驚奇點(diǎn)對(duì)于小說尤為重要。很多短篇作品就是圍繞著某個(gè)驚奇點(diǎn)來編織故事線的。在故事的前半段，拋出某種宏偉或怪異的場(chǎng)景，然后基于解謎的敘事邏輯，驅(qū)動(dòng)故事前行。利用設(shè)定網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)中得到的思維導(dǎo)圖文件，可以直接向AI提問，讓其搜尋設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中潛在的驚奇點(diǎn)。接著，讓學(xué)生從AI給出的項(xiàng)目中選擇感興趣的場(chǎng)景，進(jìn)行更詳細(xì)的提問。

其二，從沖突點(diǎn)的搜尋入手。由于篇幅的限制，讓矛盾在故事開篇時(shí)即處于激發(fā)的臨界點(diǎn)，是一種很好的敘事方式。因此，學(xué)生可以通過提問讓AI尋找設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)含的各種社會(huì)矛盾和人物沖突。在接下來的寫作中，將這些沖突場(chǎng)景作為開幕劇情，可以很好地提升作品的緊張感。

不管是驚奇點(diǎn)還是沖突點(diǎn)，在確定敘事的切入角度后，創(chuàng)作者需要將其延伸擴(kuò)展為一個(gè)結(jié)構(gòu)完整的故事。而AI可以順理成章地幫助創(chuàng)作者完成擴(kuò)展和構(gòu)建故事大綱的工作。但是，由于當(dāng)前大語言模型的固有缺陷，其構(gòu)造的故事大綱通常是極為平庸的。這時(shí)，創(chuàng)作者可以反向利用它——也就是說，將其作為一個(gè)平庸創(chuàng)作者來看待，引導(dǎo)學(xué)生從各方面超越這種俗套的故事，從而培養(yǎng)他們?cè)诠适律系膭?chuàng)造力。

（三）場(chǎng)景描寫

在科幻創(chuàng)作中，場(chǎng)景描寫是構(gòu)建異質(zhì)世界的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是學(xué)生將抽象設(shè)定化為具象敘事的必經(jīng)之路。對(duì)于初學(xué)者來說，如何將腦中的畫面轉(zhuǎn)化為文字，使其不至于因描述模糊導(dǎo)致場(chǎng)景失真，或因細(xì)節(jié)冗余破壞敘事節(jié)奏，需要長(zhǎng)期摸索和訓(xùn)練。人工智能內(nèi)容生成技術(shù)的引入，特別是“文生圖”功能的有效使用，為場(chǎng)景描寫訓(xùn)練提供了動(dòng)態(tài)反饋與靈感激發(fā)的雙重路徑，可以有效彌合“腦內(nèi)想象”與“文字呈現(xiàn)”之間的認(rèn)知鴻溝。

首先，AIGC作為描述傾聽者，可以輔助學(xué)生進(jìn)行從文字到視覺的閉環(huán)訓(xùn)練。AIGC工具的文生圖功能（MidJourney、DALL·E、Stable Diffusion等都能實(shí)現(xiàn)文生圖）可將學(xué)生的文字描述實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為視覺場(chǎng)景，這一過程本質(zhì)上是對(duì)場(chǎng)景描寫能力的壓力測(cè)試。教師通過設(shè)計(jì)“描述—生成—校準(zhǔn)”的閉環(huán)訓(xùn)練流程，能夠幫助學(xué)生精準(zhǔn)定位語言表達(dá)的模糊性與邏輯漏洞。

比如，學(xué)生根據(jù)設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中的某一場(chǎng)景（如“量子通信裝置引發(fā)的城市騷亂”），撰寫200字左右的場(chǎng)景描寫片段，需包含環(huán)境特征、人物動(dòng)作與科技裝置的視覺細(xì)節(jié)。然后，讓學(xué)生將文字輸入文生圖工具，生成4~5組不同風(fēng)格的圖像（如賽博朋克、廢土風(fēng)、未來主義）。學(xué)生對(duì)比生成圖像與腦內(nèi)想象的差異，反向修正文字描述。這一過程實(shí)際上模擬了讀者閱讀的過程，因?yàn)殚喿x就是讀者在腦中重建作者描述的場(chǎng)景的過程。如果學(xué)生的描述精準(zhǔn)且有畫面感，AI能夠生成與預(yù)期一致的畫面，那么讀者閱讀起來，也就會(huì)有生動(dòng)之感。例如，當(dāng)學(xué)生僅使用抽象的名詞（如“量子糾纏裝置”）來生成畫面時(shí)，很可能只能得到一個(gè)類似傳統(tǒng)衛(wèi)星天線的畫面，因此，需要在文字中補(bǔ)充裝置的細(xì)節(jié)特征，包括其大小、顏色、幾何結(jié)構(gòu)等，這樣才能生成更符合要求的畫面，這也正是創(chuàng)作者在科幻寫作中要遵循的要點(diǎn)——僅拋出一個(gè)抽象的、看似科幻的名詞是沒有意義的。

其次，AIGC還可以作為靈感啟發(fā)者，幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)從視覺到文本的逆向啟發(fā)。生成圖像不僅是檢驗(yàn)工具，更能進(jìn)一步啟發(fā)作者產(chǎn)生新靈感。當(dāng)學(xué)生面對(duì)AI輸出的超預(yù)期畫面時(shí)，那些未被文字明確規(guī)劃卻由算法隨機(jī)組合的視覺元素（如奇異的光影結(jié)構(gòu)、裝置的外觀細(xì)節(jié)等），也可能會(huì)觸發(fā)新的敘事可能性。學(xué)生需要評(píng)估這些新的元素是否符合自己的核心設(shè)計(jì)，如果符合，則可以將其納入到自己的小說文本中去。

（四）初稿修改

對(duì)于小說寫作而言，修改是一個(gè)必須而且極為重要的環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)的創(chuàng)意寫作課程教學(xué)實(shí)踐中，初稿修改意見往往由教師的面批與小組互評(píng)共同組成。然而，這種教學(xué)方式具有諸多明顯的缺陷。首先，反饋的滯后性嚴(yán)重制約創(chuàng)作思維的連貫性。學(xué)生從提交初稿到獲得反饋通常需要數(shù)日甚至更久，此時(shí)創(chuàng)作語境已模糊，靈感也逐漸消退，導(dǎo)致修改動(dòng)力與精準(zhǔn)度雙重衰減。其次，人工反饋的主觀性偏差難以避免。教師受限于個(gè)人審美偏好與知識(shí)邊界，同伴互評(píng)則常陷入泛泛而談的淺層建議，如“這里不夠生動(dòng)”或“邏輯需要完善”，很難給出具體的修改意見。更關(guān)鍵的是，傳統(tǒng)修改機(jī)制難以應(yīng)對(duì)科幻創(chuàng)作特有的跨學(xué)科復(fù)雜性。比如，當(dāng)學(xué)生構(gòu)建“反重力城市”時(shí)，教師若缺乏材料科學(xué)或結(jié)構(gòu)力學(xué)知識(shí)，便無法檢測(cè)建筑結(jié)構(gòu)在力學(xué)層面上是否存在問題。這種專業(yè)壁壘導(dǎo)致修改建議常流于表面，學(xué)生陷入“知道有問題，但不知如何改”的困境。

借助與大語言模型的對(duì)話，以上教學(xué)方式缺陷都可以得到改善。在完成小說初稿后，學(xué)生將文稿發(fā)送給大語言模型，以獲取優(yōu)化建議。常用的提示詞模式為：“這是一篇科幻小說的初稿，請(qǐng)從科幻設(shè)定、敘事、人物、場(chǎng)景描寫等各方面對(duì)其進(jìn)行評(píng)估，提出優(yōu)化意見。注意，每個(gè)意見都要結(jié)合小說文本進(jìn)行具體的說明。在回復(fù)中，根據(jù)修改的重要性進(jìn)行排序，重點(diǎn)說明最需要修改的三個(gè)地方?！?/p>

實(shí)際測(cè)試表明，大語言模型給出的修改建議常常非常中肯，而且往往具有很高的可行性。例如，筆者將自己比較滿意的一篇?dú)v史科幻小說——2017年出版的科幻短篇集《蜂巢》里收錄的小說《木人張》——發(fā)送給DeepSeek-R1后，DeepSeek給出的第一條修改建議如下：

科幻設(shè)定的科學(xué)邏輯與細(xì)節(jié)補(bǔ)充

問題：故事中“溫變”原理的運(yùn)用（如鐵人因溫度變化失效）缺乏科學(xué)解釋，導(dǎo)致關(guān)鍵轉(zhuǎn)折顯得突兀。

修改建議：補(bǔ)充“溫變”的科學(xué)邏輯。可在張前溪與胡人工匠對(duì)話中，插入對(duì)材料熱膨脹系數(shù)的討論（如鐵與木材的膨脹差異），或通過回憶戰(zhàn)國(guó)李冰的“燒石易鑿法”類比，提前鋪墊這一原理。例如，改為張前溪曾聽胡人工匠提到“鐵遇熱則脹，木遇火則縮。若鐵齒輪與木軸相連，溫差稍大，必如蛇吞尾，自毀其形”。③

這是一個(gè)非常合理的建議。事實(shí)上，在看到這個(gè)回復(fù)的瞬間，筆者馬上就意識(shí)到這個(gè)小說最后的轉(zhuǎn)折確實(shí)缺乏鋪墊。如果筆者能在小說發(fā)表前看到這樣的建議，肯定立刻就修改了。在大語言模型的回復(fù)中，它不僅給出了鋪墊插入的位置，而且還給出了一個(gè)可供參考的例文。甚至，這個(gè)例文的行文風(fēng)格，與筆者的原文相差無幾。

從大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來看，大語言模型給出的建議在以下幾個(gè)方面都具有較強(qiáng)的合理性。其一，設(shè)定間的邏輯關(guān)聯(lián)。比如在一篇學(xué)生習(xí)作中，它發(fā)現(xiàn)“沃勒人被描述為‘植物系精靈’卻需要進(jìn)食有機(jī)物，這與植物屬性產(chǎn)生矛盾”。其二，敘事結(jié)構(gòu)的調(diào)整。比如，在對(duì)一篇習(xí)作分析之后，它給出的意見為“第二幕（李智在實(shí)驗(yàn)室的康復(fù)過程）冗長(zhǎng)，缺乏關(guān)鍵事件推動(dòng)，且伏筆回收不足”。其三，人物塑造的提升。大語言模型可以非常敏銳地發(fā)現(xiàn)諸如主角動(dòng)機(jī)薄弱、反派扁平化、人物的轉(zhuǎn)變?nèi)狈χ沃惖膯栴}，并且給出較有可行性的修改方法。

當(dāng)然，AI給出的修改建議也并非絕對(duì)正確。有時(shí)候，它會(huì)執(zhí)著于增加一些并不需要的細(xì)節(jié)描寫，這有可能拖慢敘事的節(jié)奏。在學(xué)生拿到建議之后，老師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生逐一分析這些建議，明確哪些是可以采納的，哪些是不用修改的。在教學(xué)中，課程引入了類似論文評(píng)審的環(huán)節(jié)，讓學(xué)生對(duì)AI給出的修改建議做一個(gè)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的回復(fù)，說明哪些建議是合理的，準(zhǔn)備如何修改，哪些是不合理的，為什么不合理，自己有何種考慮等。

（五）短劇改編

大部分創(chuàng)意寫作課程都停留在文本寫作這個(gè)階段，然而，在視頻媒介越發(fā)重要的當(dāng)下，視覺化表達(dá)正成為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的核心訴求，單純的文本寫作教學(xué)已難以滿足跨媒介敘事的時(shí)代需求，導(dǎo)致學(xué)生作品與當(dāng)代受眾的接受習(xí)慣產(chǎn)生斷層。這種割裂不僅限制了創(chuàng)作成果的傳播效能，更使得學(xué)生在面對(duì)影視改編、互動(dòng)游戲等新興創(chuàng)作形態(tài)時(shí)缺乏必要的敘事轉(zhuǎn)換能力。

此前，視覺化表達(dá)具有較高的技術(shù)門檻。然而，人工智能生成式工具的突破性發(fā)展，為解決這一矛盾提供了關(guān)鍵路徑——通過AIGC技術(shù)鏈的深度整合，學(xué)生可在無專業(yè)影視訓(xùn)練背景下，直接將文本轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)影像。在此背景下，將短劇改編納入科幻創(chuàng)作課程體系，不僅是媒介迭代的必然選擇，更是培養(yǎng)學(xué)生多維敘事素養(yǎng)的重要方法。

短劇改編涉及劇本撰寫、視頻生成、音效搭配、合成剪輯等多個(gè)環(huán)節(jié)，任務(wù)量較大。在教學(xué)中，課程通常安排學(xué)生分組協(xié)作，共同完成一個(gè)短劇項(xiàng)目。在這個(gè)過程中，學(xué)生可直觀體會(huì)文字描述是如何被解構(gòu)為鏡頭序列，進(jìn)而理解“視角切換”“節(jié)奏控制”等敘事要素在不同媒介中的差異性表達(dá)。從教學(xué)反饋中可以發(fā)現(xiàn)，參與過短劇改編的學(xué)生，在后續(xù)寫作中展現(xiàn)出了更強(qiáng)的跨媒介想象力，常常自發(fā)地在文本中加入具有“鏡頭感”的描述用語，從而使作品具有更強(qiáng)的動(dòng)態(tài)和畫面感。

不過，當(dāng)前的AIGC視頻生成技術(shù)還有很多缺陷。例如，生成式工具在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的連貫性控制上仍存在明顯不足，角色動(dòng)作的物理合理性與鏡頭運(yùn)動(dòng)的節(jié)奏匹配度也往往需要人工二次修正。此外，AI對(duì)復(fù)雜敘事邏輯的理解存在局限，容易導(dǎo)致生成畫面與文本內(nèi)核的偏離。在教學(xué)實(shí)踐中，學(xué)生常需花費(fèi)額外的時(shí)間多次“抽卡”以獲取滿意的視頻場(chǎng)景。未來，隨著多模態(tài)大模型與物理引擎的深度融合，AIGC工具將有望實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的敘事映射。

為了測(cè)試在以上各環(huán)節(jié)中人工智能輔助工具對(duì)學(xué)生寫作的幫助是否有效，教研組對(duì)一個(gè)33人的班級(jí)進(jìn)行了問卷調(diào)查（圖2）。在以上五個(gè)環(huán)節(jié)中，學(xué)生普遍反映效果較好的是設(shè)定網(wǎng)絡(luò)和初稿修改這兩個(gè)環(huán)節(jié)，均有超過三分之二的學(xué)生反饋效果良好。效果較差的則是故事大綱和場(chǎng)景描寫兩個(gè)環(huán)節(jié)，只有約三分之一的學(xué)生表示效果良好，更多的學(xué)生表示效果一般或效果不佳。這與筆者在使用過程中的經(jīng)驗(yàn)基本一致。

圖2 學(xué)生對(duì)于人工智能輔助在科幻寫作各環(huán)節(jié)的效果反饋

三、挑戰(zhàn)與對(duì)策

雖然課程探索已取得了初步成效，但人工智能賦能創(chuàng)意寫作的教學(xué)實(shí)踐仍面臨多重挑戰(zhàn)。目前，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一些將人工智能引入學(xué)術(shù)寫作[10-11]、英語寫作[12-13]、應(yīng)用寫作[14]等課程探索，但幾乎沒有在創(chuàng)意寫作課程上的嘗試。這一空白的背后，既存在技術(shù)層面上的客觀原因，也暴露出教學(xué)理念與倫理層面的深層矛盾。

傳統(tǒng)創(chuàng)意寫作課堂注重“作家工作坊”模式，強(qiáng)調(diào)師生間的情感共鳴與個(gè)性化指導(dǎo)。AI的介入可能割裂這種人文互動(dòng)，引發(fā)教師對(duì)技術(shù)主導(dǎo)教學(xué)的抵觸。在倫理層面，當(dāng)學(xué)生借助AI完成創(chuàng)作時(shí)，如何界定作品的原創(chuàng)性？現(xiàn)行查重系統(tǒng)難以識(shí)別“人機(jī)共寫”的文本，這是否會(huì)引發(fā)誠(chéng)信危機(jī)？在教學(xué)實(shí)踐中，教研組始終強(qiáng)調(diào)在AI輔助下學(xué)生的主導(dǎo)作用，而不是由AI直接生成作品文本，就是為了最大程度上規(guī)避文本原創(chuàng)性問題。但不可避免的是，部分學(xué)生仍然會(huì)在作品中或多或少地嵌入大語言模型直接生成的內(nèi)容文本。對(duì)此，教研組在課程中明確強(qiáng)調(diào)AI的使用規(guī)范，要求對(duì)AI生成內(nèi)容進(jìn)行顯著標(biāo)注，而且注重對(duì)學(xué)生創(chuàng)作過程的透明化記錄與評(píng)估。比如，要求學(xué)生提交“創(chuàng)作日志”，詳細(xì)標(biāo)注AI介入節(jié)點(diǎn)（如設(shè)定生成、驚奇點(diǎn)搜尋、初稿優(yōu)化等環(huán)節(jié)），并附相關(guān)截圖與修改對(duì)比。

此外，學(xué)生若過度依賴AI生成設(shè)定或潤(rùn)色文本，還容易導(dǎo)致作品同質(zhì)化、創(chuàng)意萎縮等問題。對(duì)此，在教學(xué)中還適時(shí)引入了對(duì)AI的挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，通過“人類對(duì)決AI”的創(chuàng)意擂臺(tái)賽等形式，激發(fā)學(xué)生超越算法的創(chuàng)作自信。特別是在故事構(gòu)思、情感抒發(fā)等人工智能的弱勢(shì)環(huán)節(jié)，更強(qiáng)調(diào)要對(duì)AI的思路進(jìn)行批判性分析，通過閱讀經(jīng)典科幻作品，提高學(xué)生的文學(xué)鑒賞能力和閱讀品位。

四、結(jié)語

人工智能與科幻創(chuàng)作的融合，為傳統(tǒng)寫作教學(xué)開辟了創(chuàng)新路徑。通過大語言模型、多模態(tài)生成工具的協(xié)同應(yīng)用，可以有效突破傳統(tǒng)教學(xué)中的瓶頸。但技術(shù)介入亦伴隨著挑戰(zhàn)，AI的介入可能帶來技術(shù)依賴、原創(chuàng)性危機(jī)等諸多問題。課程通過透明化創(chuàng)作流程、標(biāo)注AI生成內(nèi)容、設(shè)置人機(jī)創(chuàng)意競(jìng)賽等策略，平衡工具效率與能力培育。課程對(duì)AI的定位并非替代者，而是激發(fā)潛能、優(yōu)化效率的創(chuàng)作伙伴。

本研究作為國(guó)內(nèi)創(chuàng)意寫作領(lǐng)域的一次探索性嘗試，為人工智能時(shí)代文科教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了實(shí)踐樣本。期待未來能出現(xiàn)更多跨學(xué)科合作，通過技術(shù)工具鏈的優(yōu)化、教學(xué)倫理框架的完善，以及對(duì)經(jīng)典文學(xué)資源的語料庫開發(fā)和利用，構(gòu)建更具包容性與創(chuàng)新性的科幻創(chuàng)作教育生態(tài)，為數(shù)智時(shí)代的文化生產(chǎn)培育兼具理性思維與藝術(shù)感知的新一代創(chuàng)作者。

通信作者

劉洋，重慶大學(xué)中文系副教授，科幻作家，研究方向?yàn)閿?shù)字人文、創(chuàng)意寫作、科幻文學(xué)。

①指科技發(fā)展脈絡(luò)。

②該內(nèi)容為大語言模型生成。

③該內(nèi)容為大語言模型生成。

參考文獻(xiàn)

[1] 管童，朱永新 . 大語言模型時(shí)代人工智能賦能創(chuàng)意寫作的教育審思與實(shí)踐展望 [J]. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育，2024，44(12)：63-75.

[2] YANG D，ZHOU Y，ZHANG Z，et al. AI as an Active Writer：Interaction Strategies with Generated Text in Human-AI Collaborative Fiction Writing[C]. //SMITH-RENNER A，AMIR O，eds. Joint Proceedings of the IUI 2022 Workshops. Virtual Event，Helsinki，F(xiàn)inland，March 21- 22，2022. Aachen：CEUR-WS.org，2022：56-65.

[3] IPPOLITO D，YUAN A，COENEN A，et al. Creative Writing with an AI-Powered Writing Assistant：Perspectives from Professional Writers[EB/OL].（2022-11-09）[2025-03-11]. https://arxiv.org/abs/2211.05030.

[4] LING L，CHEN X Y，WEN R Y，et al. SketchAR：Supporting Character Design and Illustration Prototyping Using Generative AI[J]. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction，2024，8(CHI PLAY)：1-28.

[5] YEH C，RAMOS G A，NG R，et al. GhostWriter：Augmenting Collaborative Human-AI Writing Experiences through Personalization and Agency[EB/OL].（2024-02-13）[2025-03-11]. https://arxiv.org/abs/2402.08855.

[6] ALAVI S H，XU W，JOJIC N，et al. Game Plot Design with an LLM-Powered Assistant：An Empirical Study with Game Designers [EB/OL]. （2024-11-05）[2025-03-11]. https://arxiv.org/abs/2411.02714.

[7] WOO D J，GUO K，SUSANTO H. Exploring EFL Students’ Prompt Engineering in Human-AI Story Writing：An Activity Theory Perspective [J]. Interactive Learning Environments，2024，33(1)： 863-882.

[8] 劉洋 . 科幻創(chuàng)作中的設(shè)定網(wǎng)絡(luò) [J]. 科普創(chuàng)作，2020(3)：58-64.

[9] 劉洋 . 機(jī)器寫作時(shí)代的科幻小說創(chuàng)作 [J]. 科普創(chuàng)作評(píng)論，2022，2(2)：13-15.

[10] 張莉鈴，江凌 . 人工智能時(shí)代食品專業(yè)大學(xué)生“專業(yè)寫作”課程教改探索 [J]. 食品工業(yè)，2025，46(1)：160-165.

[11] 李向玲，殷晶晶，謝婧婧 .OBE 理念下新工科研究生科技論文寫作課程改革 [J]. 高教學(xué)刊，2024，10(33)：123-126.

[12] 王海嘯 . 生成式人工智能在大學(xué)英語教學(xué)改革中的應(yīng)用探究——以“通用學(xué)術(shù)英語寫作”課程教學(xué)改革實(shí)踐為例 [J]. 外語教育研究前沿，2024，7(4)：41-50，95.

[13] 蘭媛 . 人工智能視域下應(yīng)用型大學(xué)本科英語寫作教學(xué)的創(chuàng)新研究 [C]// 外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究（15）. 成都外國(guó)語學(xué)院，2024：170-173.

[14] 姚亞妮 . 基于人工智能的高職應(yīng)用寫作課程教學(xué)策略研究 [J]. 學(xué)周刊，2024(16)：115-118.

本文轉(zhuǎn)自《科普創(chuàng)作評(píng)論》2025年第2期

《科普創(chuàng)作評(píng)論》期刊征稿信息

編輯：齊　鈺

審核：鄒　貞

終審：陳　玲