AI 與文學（郭德偉）
本文作者郭德偉（Andy Kwok），為數據及人工智能素養協會 (DALA)資深創會會員兼 OpenCertHub 創辦人及行政總裁 ，為《EJTech》撰寫專欄
去年，筆者於《數據與文學》一文中提出，文字本質上可視為一種「非結構化數據」(unstructured data)。透過大數據模型分析《我是貓》這部經典日本文學作品，揭示角色互動與情感傾向等新的閱讀視角，從而將文學文本由平面理解轉化為多維度詮釋，進一步提升閱讀層次。
隨著生成式 AI 的興起，讀者與文學之間的關係也正在發生更細緻的轉變。暫且撇開抄襲與版權等具爭議性的議題，若從正面角度思考，AI 的確可為文學閱讀提供了擴展理解框架的契機。若說過去是以「數據」解構文學，那麼今天則可藉助 AI，將文本重新「編織」為跨越時空的對話，使讀者得以在數碼環境中與不同時代的作家展開交流。
然而，主流生成式 AI 工具普遍存在「幻覺」(hallucination) 問題，即生成內容可能夾雜虛構資訊，影響準確性。為了改善這個問題，具備 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術的LLM便成為可行方案，例如 Google 的 NotebookLM。筆者以此技術建立一個以日本文學作家夏目漱石為核心的知識庫 (knowledge base)，內容包括《夏目漱石全集》經典文本、作者生平資料及相關訪談文章等公開數據 (NotebookLM可支援不同語言與資料格式)，構建出具備文本依據的專屬「AI 文學導賞系統」，讓筆者透過知識庫模擬與夏目漱石對話，從而窺探作者背後的創作思路。
從數據分析到AI 導賞
過去，我們主要透過詞頻統計與文本結構分析，從數據層面揭示文學作品中的潛在規律。如今，RAG 技術則將這類分析延伸至「對話式理解」的層次。它能將指定的數據資料轉化為向量化知識庫，為讀者構建一座具備文本依據的「大腦」。在此機制下，AI 回應時會優先檢索相關資料，使其觀點更貼近作者原有的思想脈絡與敘事風格。
以《我是貓》為例，讀者不再只是單向地從數據解讀文本，而是可透過 RAG 技術與作品展開互動。例如，若針對書中具有批判性的段落提問：「當時的社會語境如何影響作者的觀察與表述？」AI 便可結合歷史背景與文本內容，模擬原作者的思維方法作出回應，協助讀者理解作品生成的語境，而不僅停留於情節層面。此時，AI 的角色由資訊提供轉變為以作者自身視覺的文本導賞員，引導讀者進入更深層的解讀過程。
這種閱讀模式的關鍵，在於「情境化提取」能力。它使讀者得以聚焦於特定段落中的隱喻運用或人物互動結構，並在多重脈絡中進行比對與詮釋。當人與 AI能進行此類深度對話時，對作品的理解便會由線性閱讀轉向多維鑑賞，進而建立更立體且具分析深度的文學視角。
文學作家對AI 的觀點
除了從讀者的角度感受 AI 與文學之間的化學作用，從作家的角度又會如何呢？既然本文以日本文學為例，便不得不提當代日本文壇極具代表性的作家村上春樹。
村上春樹的作品廣為人知，他於 1987 年發行的《挪威的森林》(筆者喜愛的作品之一)至今仍是日本近代文學史上銷量極高的長篇小說之一。這位曾與諾貝爾文學獎擦肩而過的作家，過去曾在其廣播節目《村上 RADIO》中回應聽眾關於 AI 的提問，並明確表達了自己的看法。他指出，雖然 AI 可以模仿人類的寫作技巧，但由於缺乏真實的人生經歷，始終無法真正捕捉文學中那些深刻的「情感與痛楚」。
此外，日本主流文學媒體在報導生成式 AI 於文學界的應用時，也曾引述村上春樹的觀點，指出文學創作來自個人內心深處的挖掘，而這正是 AI 難以透過演算法模擬的過程。村上認為，AI 寫出來的東西雖然精準，形式完整，卻少了真正打動人的層次。綜合村上公開發表的言論及媒體報導，可以將他對 AI 的看法歸納為三點：
- AI 擅長模仿，但不擅長直覺；
- 創作中的「錯誤感」不是缺陷，而是生命感；
- 真正的寫作不是輸出答案，而是開展未知。
這三個觀點共同指向一個核心：文學之所以動人，不只在於文字是否準確，更在於其是否保留了人的感受、猶豫與不確定性。
培養文學素養成軟實力
若將具備RAG技術的LLM 視為一套精密的導賞工具，那麼「提問能力」便是啟動這套工具的關鍵介面。在 AI 時代，審美能力的分野正逐步轉向「誰能提出更具深度的提問」。以閱讀《我是貓》為例，多數人在使用 AI 時習慣提問：「《我是貓》的主題是什麼？」這類問題通常只會得到標準化、教科書式的回應。若改為提問：「從現代職場視角觀察書中貓對人類的描寫，夏目漱石的批判在現今仍有哪些共鳴？」則更能突破既有框架，促使讀者與文本產生更深層的思維互動。
進一步而言，透過 AI 對文本進行結構化分析，例如探討「作者如何運用節奏變化呈現角色的孤獨感」，有助於讀者理解作品背後的寫作邏輯，而不僅止於情節表層的理解。這種由細節出發的追問，使審美從單純的感受轉化為對複雜結構的理解。當讀者習慣運用 AI 梳理文本脈絡、比較角色之間的情感差異，便能逐步培養將資訊轉化為感知與判斷的能力，進而沉澱為穩定的「文學素養」。
文學同時也是觀察人性的理想途徑。藉助 AI 導賞，讀者得以更深入理解文本中的諷刺手法與人物關係，從而拓展情感認知的深度。具備文學素養的人，通常也擁有更細膩的同理心。在職場情境中，這種能力體現在能夠洞察言外之意，理解他人未明確表達的情感與需求，進而提升溝通效率、衝突處理與團隊協作能力。
隨著 AI 已能高效生成報告、郵件甚至程式碼，單一的執行能力正逐漸失去競爭優勢。相對而言，人類的核心價值將體現在「判斷力」與「品味」。文學審美所培養的，正是對細節與複雜性的鑑別能力。在決策或審閱 AI 生成內容時，這種能力能幫助我們判斷其是否具備深度、溫度與說服力。從這個角度看，運用 AI 閱讀文學，不僅是知識吸收，更是對邏輯分析、情感理解與獨立判斷能力的系統性訓練。對於尋求卓越的職場人士而言，這無疑是一項值得重視的軟實力。
文學從來不只是靜置於書架上的文本，而是人類思想的產物。AI 的出現，並未削弱其價值，反而提供了更精準且多維的切入方式，使我們能更深入地解讀與反思經典。未來，當文本生成愈來愈容易，真正具備競爭力的，將是能夠定義問題並深化審美的人。科技降低了獲取知識的門檻，但唯有持續追求深度思考，才能將資訊轉化為真正的個人智慧。
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