如何利用AI进行英文小说创作的完整流程

2025-02-27 约 36234 字 预计阅读 73 分钟

引言 (Introduction)

近年来，生成式人工智能（AI），尤其是大型语言模型（LLM，如OpenAI的GPT-3/GPT-4、Anthropic的Claude等）在文本创作领域取得了突破性的进展。这些模型通过Transformer架构训练海量语料，能够生成连贯的自然语言文本 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。许多作家和研究者开始尝试将AI作为辅助工具用于小说创作，从最初的创意发想到情节构思、人物塑造、场景描写，再到语言风格的润色和最终的文本校对，都出现了AI的身影。尤其是2022年以来，随着ChatGPT、GPT-4等强大模型的发布，AI写作长篇小说从理论走向现实，引发了文学创作模式变革的讨论。

本报告将对“如何利用AI进行英文小说创作的完整流程”展开全面调研。首先，我们将探讨AI辅助小说写作的流程各环节，分析大模型如何参与创意构思、情节设计、角色塑造、场景描写、语言风格优化以及文本的润色校对等环节。其次，分析当前主流的大型语言模型在小说写作中的应用情况，比较GPT系列及其他Transformer模型（如Claude、LaMDA等）的优势与局限 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。第三，我们收集近年实际案例和最佳实践，包括纯AI生成长篇小说的尝试、人机协作创作的成功经验，以及专门面向小说创作的AI工具使用技巧，并总结常见问题及解决方案。第四，我们讨论AI小说创作的未来趋势，包括模型能力的发展、创作范式的转变，以及在伦理和产业方面面临的挑战。报告引用了近三年（2022年至今）的权威资料和专家观点，以确保内容详实可靠 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。通过上述内容的梳理，我们希望为作家和研究者提供一份全面的参考，了解AI赋能小说创作的现状与未来。

（注：由于本报告主要依托英文资料，引用文献多为英文出处，引用格式为【编号†行号】。）

1. AI辅助小说写作的流程探索

现代大型语言模型可以充当小说写作过程中的“创意助手”，在多个环节为作者提供支持 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。一个完整的AI辅助小说创作流程通常包括：创意构思、情节架构设计、人物塑造、场景与细节描写、语言风格润色，以及文本的编辑和校对等步骤。下面将按创作阶段逐一分析AI在每个环节的作用和实践方式。

1.1 创意构思与脑暴

AI辅助头脑风暴：小说创作的起点是一个吸引人的创意或故事种子。AI模型擅长从简单的提示中“凭空”生成海量的想法，为作者提供灵感来源 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。例如，作者可以让ChatGPT或Claude根据指定的体裁或主题生成多个故事点子：“请给我提供10个科幻小说的高概念创意。”AI会很快给出一系列新奇的构思供选择 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。实验证明，AI能够**“从无到有地变出点子”，这正是人机共创中最吸引人的部分之一 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。Google的Wordcraft项目让13位作家试用LaMDA模型进行创作，作家们一致认为“AI从无中生有汲取创意”的能力极具价值**，有助于打破思维僵局 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。AI生成的许多细节往往风格超现实、异想天开，这虽然有时脱离常识，但也为故事带来了意想不到的趣味元素 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。在这一阶段，作者应以开放心态接纳AI提供的各种创意火花，再择优挑选、加工成人工可用的故事种子。

限定主题的构思：作者还可以通过提示设定故事的基本元素，让AI围绕这些要素头脑风暴。例如，提示输入故事类型（如“推理悬疑”）和初步情境（如“关于古老手稿的秘密”），AI即可生成若干符合主题的情节设想。甚至可以让AI评价它生成的创意，并选出最佳一个 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。这样的对话式创意寻访能在短时间内产出大量构思，帮助作者找到满意的故事方向 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。需要注意，AI产生的点子质量参差不齐，有时可能流于俗套，需要人工判断筛选 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。Google研究者指出，模型容易复用训练中常见的套路，因此往往要“淘金”般浏览许多平庸想法才能找到有趣的创意 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。为提高创意质量，提示词可以要求**“独特的扭曲”或“引人入胜的情感冲突”**等，以引导模型产生更有新意和戏剧性的构思 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。总之，在小说创意阶段，AI是高效的头脑风暴拍档，提供原料但仍需人类判断精选。

1.2 情节设计与大纲规划

大纲创作：获得基本创意后，小说需要架构完整的故事情节。AI模型可用来生成情节大纲和剧情发展 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。常见做法是首先让模型根据选定的创意生成一个高层次的大纲，包括主要情节节点和章节摘要 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。例如，可以提示：“根据这个故事创意，生成包含开始、发展、高潮和结局的详细剧情大纲。” AI会列出故事的主要转折点和每章梗概 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。研究和实战都表明，大模型擅长宏观组织剧情，但其默认的大纲往往缺乏冲突和张力，情节推进相对平淡 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。一位作者用ChatGPT生成爱情小说大纲，发现AI提供的10章情节“略显单薄，缺乏足够的戏剧性事件支撑长篇” (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。因此，生成初稿大纲后，作者往往需要介入，对大纲进行补充修改。例如，可以要求AI**“增添更多冲突和悬念”**，或提供更详细的章节细节 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。

章节细化：在拥有总体大纲后，可以进一步让AI细化每一章节或场景的内容。实践经验表明，采用逐层细化、分段推进的方法效果最佳 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。具体而言，可以先让AI基于整体大纲列出每一章的子情节要点（即章节内部的大纲） (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。然后，逐章展开：例如提示“根据第1章的大纲，写出这一章发生的所有场景列表，每个场景简要描述主要事件。” AI由此给出该章情节的细化分解。接下来，再选择某一场景，让AI尝试写出该场景的详细草稿文本。通过这样的逐章节/场景分解，避免了让AI一次性生成整部长篇可能带来的失控和不连贯问题 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。正如一位研究者所指出：“不可能用单一提示让GPT-4生成完整小说，但可以通过一系列有结构的提示分步完成大型任务” (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这体现了**“分而治之”**的思想，将复杂的小说创作任务拆解为若干小任务，AI逐个完成，各部分再拼合调整 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。

迭代完善：在AI生成章节内容的过程中，作者应不断检查前后剧情的一致性，并可能需要调整之前的大纲设定。GPT模型有时在写作过程中会偏离原定大纲或者引入未计划的新元素 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。遇此情况，可以在章节生成后让AI回溯修改大纲以反映新变化，从而维持全书结构的严谨 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。例如，一位作者发现GPT-4将原应在第五章出现的情节提前写入了第四章，这打乱了结构。解决办法是要求AI更新整体大纲，使之与已写内容一致，然后再重写相关章节开头和结尾以衔接 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这种动态修正大纲的过程实际上类似人类作者在写作中调整Outline的做法，使AI创作能够灵活应对过程中出现的剧情偏差 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。

需要注意的是，AI生成的大纲往往需要人为注入创意才能丰满。例如OpenAI的GPT模型生成的大纲被指出“剧情冲突不足，角色互动单一，需要人为增加复杂性” (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。因此，人机结合的模式是：AI擅长提供框架和初步展开，人类负责调整节奏和强化戏剧张力。通过多轮迭代，情节设计逐步完善，既保持了AI提供的大量素材和连贯结构，又融入了作者的创造性调整。

1.3 人物塑造与角色对话

角色设定与档案：生动的人物是小说的灵魂。AI可以协助构思角色并完善人物背景。给定少许提示，模型能够产出丰富的角色档案，包括姓名、外貌、性格、背景故事等 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。例如，作者可以提示：“为我的故事生成主要角色列表，每个角色附上简短描述”，AI可能会输出各角色的性格设定和与情节的关联。进一步地，可以针对主角/反派等关键角色，让AI生成详细的人物小传。提示示例：“根据以下故事梗概，写一个角色档案，包含角色的过去经历、性格优缺点和角色弧光。”这样，AI能为角色赋予更立体的形象和成长线索 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。

专业作家已经在利用这类功能辅助人物塑造。如有作者使用Sudowrite等GPT-3驱动的工具，输入角色部分信息，AI便补全细节，生成丰满的角色背景 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。AI还能提供不同性格取向的人物设定供选择。例如提示要求5个性格各异的配角设定，AI会返回多样化的人物草案，帮助作者挑选最契合故事的一版。值得一提的是，AI具备“记忆”能力，可以保持角色设定的一致性：如果在对话中逐步建立了角色资料库（即前文提供的人物信息），后续生成情节时，模型可以参考这些资料，使角色言行符合既定个性，不至于前后矛盾 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。例如Anthropic的Claude模型由于上下文窗口极大，甚至可以“记住”上文提供的详尽人物小传，在数万字后依然让角色言行与设定一致 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这一能力对于长篇小说尤为宝贵，有助于维护人物塑造的一贯性。

对话与互动：AI在模拟人物对话方面也相当拿手。通过提供场景和角色，模型可以生成逼真的对白，并在对话中展现角色性格 (Claude vs. ChatGPT vs. Gemini: Who Wrote it Better? - Blog - Type.ai)。例如，提示：“写一段两位主角在咖啡馆见面的对话，一个内向腼腆，另一个风趣健谈。”AI会基于常识和语气推理出符合性格的对话内容。一些模型（如Claude）甚至以对话自然见长，据称在对白和幽默上比ChatGPT更富可读性 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。利用这一特长，作者可以让AI为复杂场景生成对白初稿，再据需修改。值得关注的是，AI擅长提供不同风格的对话：如果希望对白更幽默或更悲伤，只需要求模型“使这段对话更幽默”或“语气更伤感”，它就能在原对白基础上替换用词和语气，实现风格转变 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。这在Sudowrite等写作助手工具中已经实现：用户输入一句对白并指定“更恐怖”或“更科幻”，AI即可改写成对应风格 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。这种快速调整对白语气的能力，为作者微调人物声音提供了便利。

角色弧光与成长：除了静态的人物设定，小说人物往往需要随剧情发展而成长变化，即“角色弧光”。AI也可以参与规划角色的成长轨迹。例如可以提问AI：“这个角色在故事开始和结束时性格有什么变化？如何体现成长？” 模型能给出角色成长的可能方向，如“从不信任他人到学会团队合作”，并建议在关键情节点体现这种转变。这些建议可作为作者设计角色弧光的参考。虽然AI缺乏真正情感，但由于训练于海量文学文本，它了解常见的角色成长模式，能输出典型但有效的方案。然而，这里也存在局限：AI给出的角色动机和成长细节可能比较脸谱化，需要作者注入更独特的心理刻画以避免流俗 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。总的来说，在人物塑造环节，AI可以担当**“训练有素的助手”**：提供详实的人物背景草案，生成对话以展现性格，并协助梳理角色成长脉络，为作者节省大量准备工作时间 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。

1.4 场景描写与细节润色

场景搭建：有了大纲和角色，具体场景的生动描写对读者代入感至关重要。AI模型在描写方面的能力也相当令人惊叹。通过提示，模型能生成丰富的场景描写段落，包括环境、氛围和感官细节等 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。例如，输入提示：“描写一个维多利亚时代的街景，突出阴雨天气和路人的匆忙。” GPT-3+模型将产出一段优美的场景文字：昏黄路灯、雨水反射石板路、行人紧裹衣物快步…这些细节可能超出提示的内容，是模型基于训练文本的“想象力”补充的 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。对于科幻或奇幻小说，AI还可以扩展世界观设定（World-building），描述架空世界的地理、气候、文化等 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。这能帮助作者打造出引人入胜的背景舞台。

AI生成的场景描写在克服描写障碍上尤其有用。当作者面临“如何用文字表现X”的难题时，可求助AI给出示范。例如某作者难以描述一场复杂的打斗场面，他让AI尝试描写，得到的结果虽然需要修改，但提供了有用的描写框架和词汇素材。模型由于掌握了大量类似场景的写法，往往能够给出符合类型期待的描写。例如写奇幻森林，AI会提到弥漫的薄雾、古树残根等经典元素；写太空舱，则会涉及金属墙壁的冰冷、仪表灯光闪烁等。这些类型化的细节有助于快速搭建场景，但也可能流于套路。因此，作者可以将AI产出的场景作为初稿，再结合自己独特的观察与想象进行润色调整，以形成更别致的描写。

多感官细节：优秀的场景描写通常调动多种感官，AI在这方面也有不错的表现。通过提示强调，“加入声音、气味等感官细节”，AI会在描写中除了视觉之外增添其他元素。例如描写市场，可能补充嘈杂的人声和空气中香料气息；描写海边，会写到海浪的轰鸣和咸腥的海风。这种多感官丰富性可以通过提示来引导模型注意。有实践者分享经验称，他们会直接在提示中加入“展示，不要讲述”（show, not tell）以及“使用生动的感觉细节”等要求，以敦促AI输出更具临场感的段落 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。实验表明，明确的风格/技巧提示（如要求对话真实、冲突强、描述细腻）能显著提高AI描写文本的质量 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。正如一套Claude写作流程所示，在生成正文前专门设置**“风格提示”**，强调叙事视角、语气、动词强度和描写丰富度，可以有效避免模型输出泛泛而谈的段落 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。因此，在场景描写阶段，精心设计提示是让AI写出令人满意场景的关键。

克服惯用套路：需要提及的是，AI虽然能迅速提供描写，但因为训练数据的关系，也容易使用惯用的描述套路或陈词滥调 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。例如写到夕阳，模型十有八九会提到“天空被染成火橙色”，这类表述虽无错但缺乏新意。如果一味照单全收AI输出，可能导致作品语言落入俗套。所以作者应对AI描写进行挑选和加工。Google的专业作家在试用Wordcraft后评论：“模型的建议有时会重复老套情节，需要人从中筛选出新鲜的部分” (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。为改进这一点，一些AI辅助工具允许用户反复让模型“重写”直到出现更满意的措辞。这种多样化生成再选择的机制有助于淘汰掉平庸表达。在未来，随着模型不断训练优化，它们的描写可能会更加多样，但在当前阶段，人类编辑的介入仍是确保场景描写出彩所必需的。

综上，AI在场景与描写方面是高效的“速写员”：迅速勾勒画面，提供丰富素材。但要将其变为艺术性的描写，还需作者这个“总导演”来把关取舍、润色升华 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。

1.5 语言风格润色与文本优化

风格迁移与模仿：每部小说都有特定的叙事风格和语气。AI能够根据示例或要求，对文本进行风格化改写，以匹配目标风格。这类似于让AI充当智能的“改稿编辑”。例如，作者可以要求：“将这段文字改写成维多利亚时代小说的文风”，ChatGPT会尝试使用更古典的语法和词汇重述段落。实际测试表明，GPT-3/4在模仿知名作家或特定文体方面有一定能力，例如模仿简·奥斯汀或海明威的风格 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。研究者称这是因为模型从大量训练数据中学到了各种文体特征，只要明确提示，它就会趋向于输出相应风格的文本 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。这对希望统一全书语气的作者非常有用：可以写完草稿后，让AI根据目标风格对语言进行整体润色，使之前后一致、风格鲜明。

提升表现力：AI还可帮助加强语言的生动性。例如，提示AI“使用更有力的动词”或“避免被动语态，使句子更有力”，模型会尝试替换掉弱句式。这在写作实践中相当于请教“写作助手”如何让句子更有感染力。很多AI写作工具提供类似“强化措辞”（Empower phrasing）的功能，就是利用模型来重写用户文本，提升可读性和表现力。一位使用Sudowrite的作者提到，他会把平淡的段落交给AI，让它“加点戏”——例如变得更紧张或更幽默 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。Sudowrite基于GPT-3能识别用户要求的基调（恐怖、悬疑等）并在措辞上做出相应调整 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。这种快速风格转换在人类写作中通常需要耗费大量时间与精力，但AI可以在数秒内给出改写版本供参考，无疑大大提高了润色阶段的效率。

一致性与连贯性：在长篇小说中，保持人称、时态、叙事口吻的一致非常重要。AI模型若被充分告知这些要求，也能充当校对员，检查并统一文本。例如，在Claude的大纲式写作流程中，作者会在开始时明确设定人称视角和时态，并在每次生成前提醒模型遵守 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。一旦有段落违反了既定叙事视角（例如不小心从第一人称跳到第三人称），作者可以指出这一问题并让AI重新生成正确的版本。模型会根据反馈进行调整。这种人机互动校对可以发现并纠正一些一致性错误。模型也可以维护一些**“连续性注释”**来帮助记忆前文重要细节 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。有实践者让GPT-4在写作时同时维护一份“连续性笔记”，记录已经出现的人物设定和伏笔等，下次写作时将这些笔记提供给模型参考 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。结果显著减少了情节或设定前后矛盾的问题。虽然这个过程需要人为引导，但利用AI的文本摘要和记忆功能，可半自动地实现长篇手稿的一致性检查，降低了人工校对负担。

语法与流畅：AI在基本语法和拼写纠错方面已经相当成熟。例如，ChatGPT可以像传统语法检查工具那样，一键找出句子中的错误并给出修改建议 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。实验对比发现，ChatGPT作为校对工具能够快速修正大部分语法错误，使文本达到“基本正确”的水平 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。然而，它在深度润色上仍逊于人类专业编辑 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。一项对学术写作的实验显示：ChatGPT和人类编辑对同一段文本进行润色，AI能高效纠错但遗漏一些更微妙的措辞改进，且无法解释自己为何修改 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。AI的优点是速度快、成本低，缺点是有时**“改得不够好”**。例如，AI可能会漏掉一些模糊表达的问题，或无法根据上下文调整措辞以提高清晰度 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。因此，较好的策略是：先用AI进行初步校对润色，提升80%的质量，然后由人工进行最后的精细修改，以达到出版水准 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。在小说写作中，这意味着作者可以利用AI消除明显语言硬伤，将精力集中于高级润色（如打磨节奏、隐喻等艺术性方面）。正如某作者所期待的：“如果AI能承担把思想翻译成句子的低层次工作，让我专注于思想和故事本身，那写作将迎来良性进化” (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。

1.6 文本编辑与校对

结构与逻辑校验：长篇小说在完成初稿后，常需要整体通读以检查结构是否合理、情节有无漏洞。AI工具可协助进行这些检查。例如利用GPT-4对整本小说做总结归纳（需要分章节输入），然后询问：“故事中有没有明显的矛盾或未解决的情节？” 模型能够基于其理解指出可能的情节漏洞。例如它可能发现某配角“下落不明”或者某条伏线未收束。这类反馈可以提醒作者进一步修订。当然AI的情节理解能力有限，可能无法捕捉所有微妙的问题，但在宏观一致性上能提供一定帮助 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。正如一位科幻评委指出，AI写的故事有时情节不连贯，需要人工检查弥补 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。因此，将AI当作“第一读者”来审视作品，可以快速发现一些明显的结构问题，之后由人类做更深入的情节打磨。

重复与冗余：AI模型还能帮助检测文本中的重复和冗余。在漫长的创作过程中，作者可能不自觉地多次描述某一情节或反复使用某些词语。可以让AI扫描全文，列出高频词或句式，供作者决定是否调整。另外，像Claude这类拥有超大上下文窗口的模型，可以在一次提示中处理一章乃至多章内容 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这意味着我们可以向Claude提供整章文字并要求：“总结本章要点”以及“上一章要点”，再比较两章是否显得情节重复。如果AI总结显示两章剧情相似，说明可能存在冗余。通过这种方法，作者可更有针对性地修改或删减多余部分，以保持小说节奏紧凑。

用户反馈模拟：在修订阶段，一些作者还使用AI模拟读者或编辑的反馈。例如，让AI扮演严厉的文学编辑，评论小说的优缺点。模型或许会指出人物动机不够充分、某场景作用不明等。这些意见并非真人反馈，但由于模型掌握了大量文学评论与写作指南，其指出的问题往往有参考价值，能够促使作者反思自己的作品。特别是对于新手作者，AI可以充当写作教练角色，提供改进建议。例如一位使用AI的作者提到，Claude对他故事的分析让他更好地理解故事结构是否符合常见模式 (Analyzing a Story with Claude AI - Author/Writer Jeremy Bursey)。虽然最终决策仍需作者自行判断，但AI提供的“第二视角”在校对阶段不失为一种低成本获取反馈的方法。

技术性校对：小说成稿后，还需进行拼写、标点、格式等技术性校对工作。AI完全可以自动化处理这部分任务。通过正则检查或AI模型，对所有专有名词拼写是否前后一致、标点是否规范等进行扫描，已是目前一些文字处理AI的功能。比如有工具能读取小说稿件，列出所有人名、地名出现的位置，检查拼写是否统一。这对长篇奇幻等有大量专名的作品尤其有用。虽然这些更多属于NLP工具范畴，但结合LLM也能实现：给GPT-4提示：“检查以下文本的人名拼写前后一致性”，模型可以比对出不一致的地方。

综上，在写作流程的最后阶段，AI既可以充当智能校对（纠错、统一格式），也可以充当模拟读者（提供整体性反馈）。人类作者借助这些功能，能够更高效地完善小说草稿，减少低级错误，使最终稿件更加精良 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。

小结：通过以上分析可以看出，AI已经能够介入小说创作流程的各个主要环节——从灵感的产生，到大纲和场景的展开，再到语言润色和最后校对 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。在每个环节，AI都扮演着助手的角色，极大提高了写作效率。然而，AI并非全能：它提供素材和初稿，但需要人类的创造性判断和审美把关来产出真正优质的文学作品 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。正如有专家所言，“AI是人类创造力的扩音器，而非替代者” (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。下文将进一步分析支撑这些能力的主流大模型，并评估其优劣与适用性。

2. 主流大型模型在小说写作中的应用、优势与局限

大型语言模型的崛起使AI小说写作成为可能。本节我们聚焦当前主流的大模型（尤其是GPT系列和其它Transformer模型），了解它们在小说创作中扮演的角色和各自特点。主要讨论OpenAI的GPT-3/GPT-4系列模型、Anthropic的Claude，以及Google的LaMDA等，对比它们在生成长篇文本、维护上下文一致性、语言风格控制等方面的能力差异。同时分析Transformer架构本身的优势与局限，以及通用模型在小说场景下遇到的特殊挑战。

2.1 Transformer架构与GPT系列概述

Transformer架构简介：Transformer是2017年提出的神经网络架构，擅长处理长序列的文本，突破了以往模型在长距离依赖上的局限 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）正是基于Transformer架构，经过海量文本预训练以学习语言模式的生成式模型 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。Transformer架构的自注意力机制允许模型在生成每个词时参考输入和已生成文本的任意部分，这为长篇小说这样需要“伏笔照应”和“上下文一致性”的任务提供了基础。在小说写作中，Transformer模型可以比较好地记住前文情节，并在后文生成时呼应先前内容（尽管仍有一定上限，见后述），这使其相比传统RNN/LSTM模型更适合生成大段连续的故事文本 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。

GPT-2至GPT-4的发展：OpenAI于2019年发布GPT-2（15亿参数），展现了语言模型生成连贯段落的潜力，当时已经有人用GPT-2尝试续写小说段落。但GPT-2在长文上一致性不佳，经常语句跑题或前后矛盾。2020年问世的GPT-3（1750亿参数）是飞跃式的提升，它能基于提示生成多段连贯文本，被广泛用于写作辅助。GPT-3曾生成过短篇故事、诗歌等，但在长篇小说上仍有挑战，需要将输出分段拼接。2022年底，OpenAI推出ChatGPT（基于GPT-3.5微调）并于2023年发布GPT-4，进一步提升了生成质量和上下文理解能力。GPT-4被许多用户认为在复杂长文场景下更稳定、连贯。正如一位使用者成功让GPT-4完成一部长篇小说所示，GPT-4通过一系列精心设计的提示，完全可以独立生成12章115页的完整小说，情节连贯且文字流畅 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这在GPT-2时代是不可想象的成就 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。GPT系列模型的发展，使AI从只能写片段进步到有能力尝试写全篇，为AI小说创作打下了技术基础。

Anthropic Claude：Claude是AI公司Anthropic推出的对话式大模型，与ChatGPT类似但在设计理念上强调“对齐人类意图”和“安全”。Claude基于类似GPT的Transformer架构，也具备强大的文本生成功能。一个突出特点是Claude的上下文窗口极大：Claude 2号称支持高达100k以上的Token输入 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。实际测试中约等于能记忆75,000词（相当于300页书）的内容 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。如此大的上下文让Claude在长篇小说应用中有潜在优势，可以一次读入整本已写初稿进行修改，或者记住非常详尽的“小说圣经”（背景设定、人物表）并贯穿始终 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。Claude的输出风格据用户反馈偏正式严谨，特别是在对话和幽默上表现不错，文本通俗易读 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。很多写作者将Claude视为ChatGPT的有力补充，认为Claude在长文处理和遵循复杂指令方面稍胜一筹 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。当然，Claude也有局限，比如目前主要以英文为训练语料，针对文学创作没有专门的微调，且有严格的内容安全限制，这可能在某些剧情（如暴力描写）上有所掣肘。

Google LaMDA：LaMDA是谷歌研发的对话型大模型，以对话自然流畅著称。Google把LaMDA应用于Wordcraft项目，探索AI写小说 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。LaMDA的参数规模类似GPT-3（数千亿量级），在对话生成上经过优化。从Wordcraft试验来看，LaMDA在为作者提供创意建议、对白润色方面表现优异 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。不过，LaMDA目前并未公开为通用接口供大众使用，其能力更多体现在Google内部的研究demo上。2023年，Google发布Bard也是基于LaMDA的对话应用，但Bard定位回答问题，对小说创作的支持未知。可以认为，Google系模型在技术上不逊于GPT，但在实际小说写作社区的影响力和使用广度上不如OpenAI和Anthropic的模型，主要因为其闭源且可用渠道有限。目前写作者更多是借助OpenAI和Anthropic的API或应用来让AI参与创作。

其他模型：除上述主流商用模型，还有一些开放源代码的大型模型对小说写作产生影响。例如Meta发布的LLaMA系列模型（7B-70B参数）在学术界和开源社区引起关注，不少人基于LLaMA进行进一步微调得到适合对话或写作的模型（如Alpaca、Vicuna等）。开源模型的出现意味着个人也可离线运行一定能力的文本生成AI，在保护隐私和定制化上有优势。一些写作爱好者已经用7B或13B参数的模型尝试写短篇故事，虽然质量比不上GPT-4，但这种平民化AI预示着未来可能每个作者都能拥有自己的“专用写作AI”。此外，还有专门针对小说或剧本的定制模型，如DeepMind的Dramatron工具采用了一种层次化调用模型的方式来生成剧本 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。Dramatron并非一个全新模型，而是利用预训练模型（如其论文使用了当时最强的Chinchilla 70B模型）分阶段生成剧本结构、角色和对话 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。专业评估认为这种层次分工的方法显著提高了长篇剧本生成的连贯性 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。类似的方法也可用于小说。在开源社区，也有针对故事生成的项目（如Google Research曾开源过一个叫PlotMachine的模型，用强化学习保证故事连贯）。虽然这些定制模型尚不如通用大模型普及，但它们展示了通过任务特化提升模型写长篇的能力的思路。

2.2 大模型在小说写作中的优势

大型语言模型在小说写作中的优势可以从效率提升和能力拓展两个角度来看。

效率提升：最大的优势是大幅提高写作各环节的效率。AI可以在秒级时间内完成过去需要作者数小时甚至数天的工作。例如：头脑风暴环节，AI瞬间产出几十上百个创意点子 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)；大纲起草，AI几分钟给出情节蓝图 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)；具体写作，AI可以持续生成大量文本，不知疲倦，这对于作家克服写作瓶颈非常有帮助。很多作者将AI视为防止作家写作卡顿（writer’s block）的利器 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。当灵感枯竭时，与其苦思冥想，不如让AI给几个思路，从中获得突破口 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。AI还能保障高生产力：据测试，有人24小时内在GPT-3辅助下完成了一本短书出版 (I Wrote a Book with GPT-3 AI in 24 Hours — And Got It Published)（尽管质量可能一般，但效率惊人）。AI的快速产出也意味着作者可以尝试不同思路而成本很低：写一个情节不满意，可以让AI重写多种版本再比对，几乎不花费额外时间，这解放了作者试错的代价。

知识与素材：大型模型在训练中阅读了海量文本，因此它们储备了丰富的知识和素材库。写小说经常需要各种背景知识（如历史细节、技术概念）或灵感素材（典故、比喻、场景）。AI模型可以随时调动其知识库为作者所用。例如写到一个法国小镇，AI能描写出地中海气候下午后小巷的氛围，这可能是它从训练数据中“学来”的真实细节。又如构思科幻道具时，AI或许会提及某些前沿科学概念，给作者以启发。正如一位科幻评委所言：“AI在知识密度上已超越许多人类” (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)，其作品纵使文学性不足，但包含大量信息。对于注重考据或复杂设定的小说，这种知识优势可以帮助作者省去部分调研工作。当然AI也会产生错漏，需要核实，但作为辅助，能极大拓宽作者的视野和素材广度。

一致性与记忆：长篇小说创作中保持一致性（人物设定、世界规则、前后情节）是一大挑战。人类可能遗忘前文某细节，但对AI而言，只要在上下文窗口内，它就“过目不忘”。尤其Claude等支持超长上下文的模型，可以将小说已写部分和设定都放进去，模型生成新内容时会考虑这些信息 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这样只要操作得当，AI可以显著减少遗忘导致的前后冲突。先前提到的“连续性笔记”策略就是利用模型的记忆优势来维持一致 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。有专家指出，这些模型虽然还不能自行理解宏大剧情，但作为辅助记忆的工具已经相当可靠 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。

创意多样性：AI生成的内容具有一定随机性，这种随机性带来了创意的多样性。同一提示多次生成往往会得到不同结果，这意味着AI可以提供丰富的替代场景、不同的发展路线等。例如让AI写主人公与反派的最终对决场景，多次运行可能得到截然不同的描写角度或结局（一次激烈打斗，一次心理对决，一次甚至谈判言和）。这种多样性为作者提供了参考，让其不局限于最初想到的路径。有作者形容AI像一个永不枯竭的“脑暴伙伴”，每次都会给你一些不重复的新点子 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。在系列写作或类型写作中，这也有助于避免套路化，因为AI可以打破作者个人的惯用模式，引入一些意料之外的元素（当然AI自身也有模式，但可以通过调整温度参数或prompt来增加变异）。

语言质量：顶尖的大型模型生成的文本在语法和基本可读性上已经相当有保障 (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment)。它们遣词造句符合正常英语习惯，几乎不会犯低级语法错误，甚至标点都颇为准确。这意味着使用AI生成初稿，至少在语言通顺度上有了底线保障，省去了很多修改病句的功夫。一些作家指出，GPT产出的初稿虽然平淡但**“基本合格”** (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)——对话合理、叙述清晰、逻辑自洽，这已经相当可观，因为“我自己写的初稿有时还不如AI的干净” (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。此外，AI可以模仿目标语言风格，这对希望尝试不同文风的作者是极大助力。比如想写古英语味道的奇幻，模型可自动提供文言句式；写儿童读物则能用简单活泼的语句表达。过去要练出多种文风需长期积累，而AI的风格迁移能力让作者跨风格写作的门槛降低了。

心理支持：虽然较少被提及，但不少创作者觉得AI带来的另一个软性优势是心理上的鼓励。写小说往往是一场长跑，过程中难免怀疑自我、丧失动力。而AI助手24小时待命，随时响应，仿佛一个不会厌倦的搭档。这种陪伴感在漫长的创作过程中给予作者信心。当遇到困难场景时，AI的即时产出让作者看到进展的可能性，不至于停滞太久。从业者将这种模式称为“半人马模式”（人类+AI协作），即人类和AI各展所长，共同完成任务 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。研究表明，那些善用AI辅助的创意工作者能显著提高生产力和质量，前提是知道何时该依赖AI、何时要人工主导 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。这种“人机二重奏”的模式为创作者带来了新的工作范式，也是一种巨大的优势。

2.3 大模型在小说写作中的局限

尽管大型模型提供了许多便利，但它们在小说创作中也存在明显的局限，需要创作者了解并加以应对。

长程情节掌控：最大的挑战之一是长篇幅内容的一致性和连贯性。Transformer模型有固定的上下文窗口（如GPT-4标准版约8K tokens，扩展版32K tokens；Claude可达100K tokens），这决定了模型在一次生成中“能记住”的文本是有限的 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。对于一部长篇小说（可能几十万词），无法一口气放入模型处理。因此，模型在生成第N章时，无法直接访问第1章的细节，除非通过摘要或提示手段提供。这就需要复杂的提示设计和人工干预（如前述连续性笔记）来维系全书范围的连贯。即使如此，也难免有遗漏。DeepMind的研究明确指出：“语言模型目前对长篇创作的用处有限，因为它们缺乏长程语义连贯性” (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。虽然分段生成、层次式生成（如Dramatron）等方法有所缓解，但相比人类作家头脑中整体构思一部小说，AI仍更多是局部地生成，全局把控能力很弱。一旦没有人工为其规划结构，模型独立发挥时经常会跑题或自相矛盾。例如有用户在无需干预的情况下试图让ChatGPT自由续写长篇，结果不到几千字情节就崩坏、角色混乱。这说明故事架构仍是AI的短板。

创造性与深度：当前的模型生成内容大多基于训练语料中的模式复现，缺乏真正的原创创意。它们善于组合已有元素，但要产生完全出人意料、震撼人心的创新情节，仍很困难 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。Wordcraft实验中，专业作家发现模型提供的很多建议俗套平庸，比如陈腔滥调的情节发展和角色动机 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。模型缺乏人生阅历和情感体验，因此写出的东西往往缺少情感深度和人文洞察 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。正如一篇分析所言：“GPT生成的文本可能在技术上通顺，但缺乏人类创作所具有的情感深度和人性温度” (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。小说的精髓往往在于对人性的挖掘和独特视角的呈现，而AI由于仅凭统计模式写作，难以真正“有话要说”。这使得AI写出的故事即便情节完整，也往往给人平淡无奇之感 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。有作者评论ChatGPT写的小说片段：“语法无错，也有一定对话，但读起来乏味，没有让我惊喜的地方，需要人来注入灵魂” (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。

控制与定向困难：虽然AI可以听从提示方向写作，但精确地控制模型输出仍具挑战。模型有时会misunderstand指令或过度自由发挥。例如，要求写某种风格的场景，它可能适得其反地生成另一种风格，或夹杂不需要的内容。特别是在持续对话多轮生成时，模型可能**“遗忘”早先的指令**，导致风格漂移。除非每次prompt都重复强调要求，否则它容易走神。此外，模型在字数控制上也不灵敏 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。作者让ChatGPT写4000字章节，结果只写了约1300字就结束了 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。模型对长度的判断与人类不同，而且生成长文本有时会出现提早结束的倾向，需要追加提示“继续”。这些都给实际操作带来麻烦。相比之下，人类作者可以完全自主决定详略和节奏，而用AI时要花精力通过工程（prompt engineering）调整其输出，这无形中增加了工作量 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。正如Kindlepreneur的作者所说：“Claude（AI）很强，但要用好它需要大量提示工程的技巧，不然难以让它精确按你想要的来” (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。

真实性与逻辑：AI对现实常识和逻辑的把握不总是可靠。这体现在小说中，有时会生成违背常理的情节或细节。如角色前后情感转变突兀、物理情境不合理（白天黑夜顺序错误等）。Google工程师评价LaMDA写的故事细节“很多都很超现实，因为模型缺乏对物理世界的直接了解” (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。AI输出就像“掷骰子随机抽取网络内容” (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)，因此偶尔会产生前后因果不通的段落，需要人来检查纠正。一个典型例子是，之前提到的清华大学沈教授用AI生成小说参赛，评委指出故事读起来不够连贯，有些地方文笔断裂 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。尽管AI知识丰富，但其“思维”并不真的遵循现实逻辑，这种落差在严肃创作时是隐患。例如写推理小说，AI可能犯下逻辑错误，让破案过程站不住脚。因此，对于情节逻辑性要求高的故事，AI产出只能作为初稿参考，最终逻辑闭环必须由人审核确保。

伦理与价值偏差：大型模型的输出难免受到训练数据偏见的影响，在小说内容上可能出现刻板印象或不恰当倾向。如果让AI自由发挥，它可能呈现出性别、种族等方面的隐含偏见，或者在情节处理上不符合当代伦理（例如把女性角色塑造成平面化的受害者形象等）。这些需要作者警惕并在后期修正。另外，公开可用的模型通常加入了内容安全过滤，这限制了它在涉及暴力、色情等场景的描写能力。例如ChatGPT可能拒绝详细描写暴力血腥场面或敏感政治情节。如果小说需要这些元素，AI生成会受限。这在某种程度上也是一种局限。当然，有些平台或开源模型可以调参数弱化过滤，但那又带来法律/道德风险。总之，模型的价值观和安全策略在艺术表达自由和内容规范之间寻找平衡，有时无法满足作者所有题材需求。

版权与原创性：AI模型生成的文本究竟算谁的作品，目前是法律灰色地带。此外还有潜在抄袭问题：模型可能在不经意间输出训练数据中完整的句子甚至段落。如果这些段落来自受版权保护的作品，就会给作者带来侵权风险 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。虽然模型大多不会逐字抄袭，但有研究者指出长度足够长的prompt可能诱使模型复现某些训练文本。对于小说作者而言，需要对AI给出的优美段落格外留意，最好经过工具查重或自己改写来避免潜在版权争议。一些著名作家已经对OpenAI提起诉讼，指控其模型未经许可使用了他们的作品进行训练 (OpenAI, Microsoft hit with new author copyright lawsuit over AI training | Reuters) (OpenAI, Microsoft hit with new author copyright lawsuit over AI training | Reuters)。他们认为**“OpenAI以训练之名大量剽窃受版权保护的书籍”** (OpenAI, Microsoft hit with new author copyright lawsuit over AI training | Reuters) (OpenAI, Microsoft hit with new author copyright lawsuit over AI training | Reuters)。尽管这针对的是训练过程，但也体现了作者群体对AI内容原创性的担忧。因此，使用AI创作小说，作者在发表或出版时需要考虑署名和透明度问题。行业有呼声建议标注哪些部分由AI生成，以免误导读者 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。日本文学奖的评委也表示，希望未来参赛作品如果使用了AI，应提前告知，否则读者事后发现可能感到被欺骗 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这些都是AI带来的新问题。

用户技能要求：最后，充分利用AI写作的前提是作者需要学习一定的提示工程和AI交互技巧。对很多纯文学背景的创作者而言，这是一道门槛。他们可能不知道如何高效地指挥AI，导致结果不理想甚至挫败。例如缺乏经验时，一次性让ChatGPT“写一部小说”，肯定无法达到预期 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。只有懂得分步骤、多提示地引导，才能获得较好结果 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这意味着创作者需要投入时间掌握AI工具的用法，这实际上增加了额外负担。有人把这比喻为从作家变成导演：你必须学会指导“AI演员”表演，而不再只是自己上阵 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。一些作者乐于接受这一角色转变，但也有人认为这会分散他们在艺术本身上的精力。

综上，大模型为小说写作提供了强力辅助，但目前仍不足以自主完成高质量长篇。其局限需要通过**“人机协同”**的工作流加以平衡：AI擅长的交给AI，不擅长的由人类掌控。下一节将结合实际案例，探讨人们是如何在实践中扬长避短，成功利用AI完成小说创作的。

3. AI小说创作的实践案例与最佳实践

为了更深入地了解AI辅助小说写作的真实效果与方法，我们搜集了近年一些有代表性的案例和实践经验。本节将介绍几类典型案例：其一是完全由AI生成长篇小说的尝试，看看AI单独发挥时达到了什么程度，用了哪些技巧；其二是人类作者与AI协作创作获得成功的例子，包括获奖作品、出版物等，分析其中AI扮演的角色；其三是当前涌现的AI写作辅助工具（如Sudowrite、Wordcraft、NovelAI等）的应用情况，提炼社区总结的操作步骤和技巧提示；最后，总结出一套在AI写作中常见问题的解决方案和最佳实践指南，供有意尝试者参考。

3.1 完全AI自动创作小说的尝试

GPT-4独立写小说（“亚特兰蒂斯回声”实验）：在GPT-4发布之初，一位研究者Chiara Coetzee进行了一个引人注目的实验：她希望在零人类干预的情况下，让GPT-4自主完成一本小说 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。她设计了一系列机械化的提示流程，使GPT-4逐步生成一本12章约115页的奇幻冒险小说，命名为*“Echoes of Atlantis”*（《亚特兰蒂斯的回声》） (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。整个过程由GPT-4独立完成创意和写作，人类只提供结构提示而不注入具体内容 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。例如，首先要求GPT-4“自拟题材和标题，给出角色列表和章节列表”，GPT-4决定了小说的大方向和结构；接着要求它为每章撰写详细提纲，然后逐章写作初稿，再扩充场景等 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。值得注意的是，为了防止模型跑题，Chiara采用了一些巧妙策略：例如**“外壳式创作”（Bounding, outside-in）——让GPT-4先写各章节的开头场景和结尾场景，再填充中间内容 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这样模型有了明确的边界，不会一下子写到后文去，可以在既定框架内展开创作 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。此外，她还让GPT-4每写完一部分就记录“连续性笔记”（continuity notes），提醒自己哪些情节和细节需要在后文保持一致 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这些笔记在生成下一段内容时会提供给模型，以确保人物设定、剧情细节不遗忘 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。通过上述流程，GPT-4在10天时间内完成了整本小说初稿 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。实验结果展示了AI惊人的潜力：小说文本基本连贯，故事情节完整自洽。然而质量上依然略显平淡，缺乏惊艳的创意。Chiara在分享中指出，这部AI小说“符合预期地完成了一个奇幻冒险故事，但没有特别出彩之处”**。尽管如此，这是AI自动创作长篇的重要里程碑，证明了通过精细的提示工程，AI可以执行复杂的创作任务 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。她的经验也成为后来许多人尝试AI写作时参考的模板。

Shen的中文AI小说试验：不仅是英文，中文领域也有类似尝试。2022年底，中国清华大学新闻学教授沈阳使用某中文大模型，通过66条提示在3小时内生成了一部4.3万字的长篇科幻小说 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这部小说题为《机器记忆之地》，后来经过人工删减浓缩为6000字提交比赛，竟在科幻征文大赛中获得二等奖 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。沈教授的流程和前述GPT-4实验有异曲同工之妙：他先让AI列出故事大纲，再逐步细化段落，最后拼接成文 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。由于中文模型在当时可能不如GPT-4强，他采取了人机结合的办法，例如人工挑选和编辑AI输出：4.3万字初稿由AI生成，他再抽取精华压缩成参赛稿 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。评委们起初并不知道这篇小说主要由AI完成，其中一位评委甚至表示：“一开始没意识到是AI创作。相比很多新人作品，它的信息密度更高，完成度算优秀” (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。不过也有评委指出，小说存在“文学性较弱、故事略显支离”的问题 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。此案例说明，即使模型不够完美，通过人工后期编辑仍能产出具备竞争力的作品。它也引发了关于比赛公平性的讨论——该征文主办方后来制定了新规，对AI创作做出限制和规范 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。但不可否认的是，这证明了AI快速成稿的能力：66条提示、3小时，产出相当于一本中篇小说的内容 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这在传统写作中不可想象。

以上纯AI创作尝试的启示：这些案例表明，大模型在严格结构约束和人类监控下，可以产出完整可读的小说初稿。关键在于设计合理的分步提示，引导AI一点点完成任务。迭代和分阶段生成，是让模型应对长篇文本的有效方法 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。同时，这些实验也暴露了AI小说的不足：如缺乏新颖创意、文学性有限等。但作为技术演示，它们非常成功地证明了AI的潜能。更令人关注的是，沈教授和Chiara等都很透明地公开了他们的提示策略和日志 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。例如Chiara在网上分享了她的全部prompt日志供他人参考 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。这使AI写作逐渐形成了一套可传授的方法论，方便后来者模仿改进。总之，完全AI自动写作虽然还达不到大师水准，但已从无到有地跨出了第一步，其成果在一些特定场合（如类型文比赛、自出版）已经能得到一定认可 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。

3.2 人机协作创作的成功案例

日本芥川奖作品中使用AI：2024年初，日本文学界爆出新闻：第170届芥川奖获奖小说《轰趴东京》（暂译）作者久坛莉枝承认，其作品约5%的文字由生成式AI创作 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这在纯文学领域引起轰动。久坛莉枝的小说描写了AI无处不在的未来东京，书中有个类似ChatGPT的角色，作者让AI代劳了这个AI角色的对白和回应，占全书大约一页篇幅 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。她表示自己对AI输出内容进行了修改，以确保风格统一、不影响文本流畅 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。有趣的是，评委们在评审时根本没讨论过AI问题，还以为书中AI角色只是故事设定，直到后来作者自述才发现 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这一案例标志着AI已悄然渗透严肃文学创作。虽然AI贡献比例很小，但却承担了塑造一个角色的任务，恰好该角色本身就是AI，使作品更具元意义。事后日本文学界开始讨论今后是否允许AI参与的作品参奖，并有奖项制定了参赛规则，如科幻的星新一奖明令禁止整段照搬AI生成文本，要求记录AI使用过程等 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。可以预见，人机协作将成为主流创作手段之一，但透明度和规范也会逐步建立。

欧美自出版中的AI合著：在通俗文学和自出版圈，AI写作更是风生水起。自2022年底ChatGPT走红后，亚马逊Kindle电子书商店涌现了数百本据称部分或完全由AI创作的书籍 (Author “writes” a novel using ChatGPT and deletes comments telling …)。例如有儿童故事书作者公开在一个周末用ChatGPT生成故事、用AI绘图工具生成插图，并出版上架，大获关注。还有科幻和奇幻类型中，一些作者使用AI快速生产系列小说。虽然这些作品质量层次不齐，但证明AI降低了写书的门槛，有人称之为“自出版革命”。值得关注的是一些知名商业作家也开始拥抱AI，将其作为合作作者。畅销惊悚小说家Andrew Mayne就是AI写作的积极实践者。他出版了一本名为《用24小时写出一部中篇小说》的书，里面就讨论了如何借助AI快速完成一部小说 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne) (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。Mayne本人参与了OpenAI的顾问工作，对GPT-3非常熟悉。他在访谈中提到，AI就像是创意的放大器，作家应该以好奇心而非恐惧去尝试使用 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne) (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。他还认为应当光明正大地标注AI参与，这样读者也能知道这是一种“AI辅助”作品而非纯人类所写 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。Andrew Mayne利用AI的成功案例说明，职业作家并不把AI当威胁，反而视其为提高产出的新工具。

影视剧本创作：剧本与小说类似，也有AI介入的案例。2023年美国编剧协会（WGA）在与制片厂的谈判中，提到允许编剧使用AI辅助写作但不能用AI替代编剧署名。这反映了行业对AI写作的关注。DeepMind的Dramatron项目找来专业编剧测试AI共写剧本，结果发现AI能生成剧本结构和对白，但需要编剧像剪辑员一样拼接改写 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。一些编剧用Dramatron联合作出了舞台剧表演，观众评价虽不及顶尖剧本，但尚算完整 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。因此剧本创作的经验也证明，目前更实际的是人机共创而非完全AI自动化。

网络文学中的AI应用：在网络小说领域，一些高产作者也尝试借助AI加速更新甚至24小时连载。据传某些网文作者让AI生成章节初稿，然后人工润色发布，从而极大提高更新频率。这类案例缺乏公开资料，因为网文作家通常不会宣布自己用了AI（怕被读者指责不真诚）。但网文读者中已出现讨论，有人能察觉某些章节“AI味”很重。长远看，网文等类型文学可能是AI写作最先普及的领域，因为读者对文笔要求不如纯文学苛刻，更看重故事爽感和更新速度，而这些恰是AI可发力的地方。可以说，在类型文学市场，AI + 人的流水线写作已经开始，并可能重塑内容生产生态。

3.3 AI写作工具与平台实践

随着大模型技术的发展，许多针对写作者的AI工具和平台涌现，为非技术背景的作者提供了友好的接口。以下介绍几种常见的AI写作辅助工具及其最佳实践：

Sudowrite：Sudowrite是专为小说和剧本作家设计的AI写作助手，由GPT-3提供底层支持 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。它提供了一系列贴合写作流程的功能模块，如“脑洞”（Brainstorm）用于获取故事点子，“描写助手”（Describe）可以根据提示生成环境/人物描写，“情节推进”（Plot Twist）给出出人意料的剧情发展建议，以及“改写”（Rewrite）功能可将选中段落按照某种风格重新表述等。Sudowrite受欢迎的原因在于其界面和功能术语都对作者友好，不需要写复杂prompt，只需点按功能按钮。例如，用户写一段文字后，可以选择让Sudowrite“继续”（Continue）故事，AI会延续上下文往下写几段；或者用“扩写”（Expand）功能，让AI基于前一句话展开成一整个段落。这降低了使用门槛。很多小说家将Sudowrite视为写作旅程中的智能伙伴。Sudowrite的一条经验是适度使用：“让AI写一部分，然后作者自己写一部分”。这样既保持人类创意，又借AI之手完成那些卡住的部分。有作家反馈Sudowrite最有用的是**“闪回和伏笔提醒”**：它会提示前文可能需要呼应或解释的地方，避免坑没填上。这说明Sudowrite团队在功能上已总结了一些写作最佳实践融入AI。

Google Wordcraft：Google的Wordcraft是前文提到的实验性工具，基于LaMDA模型 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。它类似一个AI增强的文本编辑器。Wordcraft允许作者在文本任意位置调用AI，例如让AI对某句提出替换说法、让AI接下去写，或者进入与AI对话的模式讨论剧情 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。Google的试验报告了一些最佳使用方式：比如利用Wordcraft克服写作疲软段落，当作者觉得某段文字不够好，可以让AI试着改写成“更有趣”或“更幽默”，然后从AI的版本中挑选灵感 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI) (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。另外，Wordcraft被用于概念发散：作者和AI聊天式地讨论“如果这样会怎样”，以探索剧情不同走向 (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science)。13位专业作家试用了Wordcraft后，有些人写出了不错的短篇故事，收录在在线杂志中 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。他们的共同反馈是：Wordcraft很擅长给提示，但不会取代写作本身 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。许多建议需要淘汰无聊的，选用新颖的。一个教训是模型虽然提供大量素材，但作者仍需严控故事核心，否则会被AI带跑。Wordcraft案例促成了Google撰写白皮书讨论人机共创的参与模式和伦理 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。

NovelAI / AI Dungeon：这些是针对小说/互动小说的AI应用。AI Dungeon早期用GPT-2/GPT-3做文字冒险游戏，玩家输入行动，AI实时叙述故事发展。NovelAI则主要供用户写作/补全小说段落，且注重隐私和二次元风格（可生成动漫风插图）。这两个的共同特点是注重持续性和上下文：因为互动故事必须记住用户之前的行为。为了做到这一点，它们实现了记忆窗体（Memory window），允许用户设定世界观、角色信息，让AI在生成时总是参考。这类似之前提到的连续性笔记，但更加用户友好——用户提前写好人物和设定，一旦锁定，AI每次生成都会把这些设定加在提示前缀里。实践证明，这对保持长篇故事一致性非常有效。许多NovelAI用户分享了自己的提示工程，比如如何用简洁的语言给出人物性格标签，让模型始终体现角色特征。还有人会设定禁用词，以免AI写出不想要的内容（例如过度的性描写）。这些经验逐渐形成社区共识，使得即使在GPT-3水平的模型上，也能生成连载性质的长篇故事而不乱套。NovelAI由于偏向ACG次文化，还提供预设的写作风格（如模仿某知名轻小说文风），这些都是AI在细分领域本地化的体现。

Kindlepreneur 分步指南：Kindlepreneur是一个服务独立作者的网站，其创办人发布了多篇关于用AI写书的教程 (How to Write a Book in ChatGPT: Guide for 2025 (& Beyond)) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。其中一篇“How to Write a Book in ChatGPT/Claude”详细列出分步流程，从Brainstorm开始，到Synopsis、Outline、Story Beats、Drafting，几乎与前文我们分析的流程一致 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这印证了AI写作流程的通用性。这篇指南强调了几个要点：1）在每一步提供清晰具体的prompt，不要让AI自由发挥太广；2）在大纲和故事节拍阶段投入足够时间，这样后面的草稿才能质量较好 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)；3）风格提示非常重要，最好在写正文前就把视角、语气、节奏等要求明确告诉AI (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)；4）不要完全依赖AI写完整章节，而是可以每次让它写几百词的片段，然后人工检查承接，再继续，让AI“逐段写作” (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这些提示在实战中被认为有效。例如，不少作者发现一次让ChatGPT写太多，它会开始泛泛总结剧情，降低细节丰富度；而限制输出长度反复调用，则细节充实而且每段聚焦当前场景，不急着跳过内容 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。所以，Kindlepreneur指南建议写长篇时，“用2-3个故事节拍为单位，让AI生成约500字，再接下一批”，并在提示中特别嘱咐AI不要跳跃情节 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。这显然是总结了许多用户踩坑后的经验——模型倾向于快速讲完故事，需要人为要求它慢下来详写每步。

常见问题和解决方案：结合以上工具经验和社区讨论，整理一些常见问题的Best Practices：

  • 问题1：AI输出的情节太老套或无聊 – 解决：在提示中明确要求新颖性，或者使用多次brainstorm从多个方案中挑选。必要时，在AI初稿基础上融入自己独特的想法重新引导。正如Google作家所做，可能需要过滤许多AI建议才能找到有创意的那一个 (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI)。
  • 问题2：AI生成的人物行为不符合之前设定 – 解决：使用“记忆”机制。提前在prompt提供人物设定，让AI随时参考 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)。或者在出现偏差时，直接在对话中指正并要求重写。有经验者甚至会固定一段隐含prompt，包含所有主要人物属性，每次请求都附带，来确保一致性。
  • 问题3：模型突然偏题或引入新人物/支线导致剧情发散 – 解决：采用逐层细化法而非一次生成大段剧情。让AI先完成当前场景再继续下一个，不要跳跃事件 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)。如果还是发散，可能要在prompt里强调“仅限于之前提到的人物和事件”。同时可考虑减少temperature（随机性参数），让输出更可控。
  • 问题4：输出文本字数不够或不连续 – 解决：大型模型经常中途停或者给简短结尾。解决办法是使用“继续”提示，如说“请继续上述内容”，模型会接着写下去。或者干脆把目标字数或段落数拆分在多个请求中，逐次让它输出。例如目标1000字的章，可以让它写4段，每段250字左右。
  • 问题5：对话或描写不符合预期风格 – 解决：利用few-shot提示或风格示例。在prompt中给出一小段希望的风格样例，然后要求AI继续用相似风格编写。模型往往能模仿前面的语气。Sudowrite一键风格化功能正是这么做的 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。
  • 问题6：AI文本中有事实性错误或逻辑硬伤 – 解决：把AI当初稿，人为复核是必须的。可以用AI辅助找错（如让AI自己检查逻辑）。但真正复杂的情节还需作者动脑去完善。训练有素的模型仍会犯低级错误，例如把一个角色名字混淆。所以最后要通读修改，这一步AI暂不能省。
  • 问题7：担心抄袭或重复率高 – 解决：可以用在线抄袭检测工具检查AI生成内容，看是否高度类似现有文本。如果有，尽量改写或干脆重生成另一版。同时，多使用AI来生成结构和想法，而具体表述由作者亲笔，能降低直接抄袭风险。AI在情节上借鉴俗套不可避免，但具体文本最好多用自己的话。

3.4 最佳实践要点总结

综合案例和工具使用经验，我们可以提炼出AI辅助小说写作的几个最佳实践要点：

通过遵循这些最佳实践，越来越多的写作者已经成功地将AI融入创作流程，既保证了作品质量，又享受到效率提升的红利。下一节我们将展望未来，探讨AI小说创作将走向何方，以及在技术和行业层面需要面对的挑战。

4. AI小说创作的未来趋势与挑战

在经历了近几年的迅猛发展后，AI赋能小说写作正迈向一个新的阶段。可以预见，未来几年内，随着更强大的模型出现和人机协作模式成熟，小说创作可能发生深刻变化。本节展望AI在小说领域的未来趋势，包括技术演进、创作范式变革以及社会文化层面的影响。同时讨论与之相伴的挑战，例如版权归属、文学价值取向、作者职业前景等问题。对未来的探讨将综合近期专家观点和行业动态，力求勾勒一个平衡的图景：既不过度乐观，也直面现实难题。

4.1 技术演进：更强模型与新工具

更强大的模型（GPT-5? Claude-next 等）：大型语言模型的性能与规模密切相关。OpenAI、Anthropic、Google等都在研发下代更强的模型。假设GPT-5在未来问世，拥有更高的参数量和更长的上下文窗口，势必在理解和生成长篇文本上进一步逼近人类水平。尤其上下文窗口，如OpenAI也在探索上百页甚至无限上下文的方案 (How to Write a Book in Claude: My Complete Process)，一旦模型可以“记忆”整部小说，那长篇一致性将显著改善。DeepMind等也致力于解决长程依赖，例如通过复合模型（多个子模型分别管控结构、角色等）或引入新的网络结构，使模型天生擅长长篇创作。未来模型或许会内置**“剧情规划器”，自主产生一个严谨的大纲再写具体内容，这等于把目前需要人做的提示流程集成到了模型推理过程中。早期的Dramatron已露出端倪 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。可以预计，在技术上剧情连贯性**将逐步得到提升，AI作品逻辑跳脱、虎头蛇尾的问题会减少。

多模态与虚拟现实：未来的小说创作工具可能不局限于文字。多模态AI的发展允许同时生成文本、图像、音频甚至视频。这对故事创作意味着什么？可能出现**“全媒体故事生成引擎”：输入一个构思，AI不仅写出小说文本，还能附带插图，生成角色的形象设定图，甚至配背景音乐，最后输出一个沉浸式电子书。OpenAI已有将GPT和图像生成结合的实验。对作家来说，未来写作工具也许像导演控制片场一样，可以一边写剧情一边大致看到场景图。虽然文学小说本身是文字艺术，但辅助的视觉听觉要素可以丰富创作灵感。比如AI根据一段描述生成场景概念图，帮助作者更好地写细节。这扩展了创作者的表达方式，使小说创作更像“制作一部综合体验”**。当然，纯文字的审美价值仍在，但多模态工具将提供新玩法。

实时协作与社区：随着AI工具普及，作者之间或许出现实时协作的新模式。比如多个作者和AI共享一个在线平台，一起头脑风暴和写作。AI可以统筹大家的意见，生成综合方案。社区写作和众创并不新鲜，但AI可以充当调解人和效率放大器，让群体创作更顺畅。这可能催生互动小说或多人接龙式写作的新形态。读者参与的互动故事中，AI可以担当即时叙述者，将众多读者投票或建议融合进剧情里。这种玩法现在已有雏形（如AI Dungeon社区故事），未来模型更强后，可能会产生大规模的“AI主持下的协作写小说”活动。文学的定义也许会拓展，从单个作者作品走向群体与AI共创的故事体验。

深度个性化模型：未来每个作者甚至每个读者都可能拥有定制的模型。开源模型的发展和微调技术的平民化使得训练一个属于自己的写作AI变得可行。例如，一个作者可以用自己过去写的小说训练微调一个模型，使其更好地模仿自己的文风。这模型就像自己的“分身作家”，可以尝试帮自己写作。在写作时调用这个专属模型，输出内容会带有明显的个人风格，大大减少润色时间。对读者来说，也可能出现个性化阅读体验：AI根据读者喜好改写故事，如更改视角、改变某些情节。虽然这有争议（作品唯一性被打破），但从技术上讲可实现。某些互动阅读应用可能允许读者选择不同风格版本的小说文本（都由AI根据原著衍生），类似游戏的多结局。这将挑战传统写作出版的概念，但确实可能成为一个趋势：作品不再固定，读者也能参与定制。作者在提供原著基础上，也许授权AI根据各种读者口味改编，这等于打开了故事的“二维世界”，让每个人都能投射自己的想象。

4.2 创作范式的变革：作者角色的重定义

作者角色从“书写者”到“策划者”：未来随着AI在写作流程中承担越来越多的实际写字工作，作者的工作重点可能转向策划、指导和审美判断。Brian Sykes的比喻认为创意人员将成为导演 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。这一趋势在写作中意味着：作者更关注宏观故事设计、思想主题提炼、关键场景想法，而具体表述交由AI完成初稿，然后作者修改定稿。作者需要有更抽象的控制力，就像导演指导演员演戏。AI可以被看作“文字演员”，它能演绎各种场景和角色，但需要作者安排剧情、定位风格。这样一来，写作本身更像管理和决策的过程。一些传统上耗时的手工劳动（比如修改错别字、想词造句）将被自动化。作者的精力更多花在创意策划和高层审美上。这可能使得艺术与执行分离：有独到艺术构想的人即便文笔不佳，也能通过AI很好地呈现作品；反之，单纯文字功底好但缺乏创意的人会被AI超越。

“半人马作家”崛起：正如前文提到的“centaur”模式 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)，未来优秀的作家很可能都是善用AI的“半人马”——半人半AI团队。那些拒绝使用AI的纯人类作家可能面临效率和产出的劣势；而完全让AI写的质量又不够高。因此最佳路径是二者结合。我们可能会看到双重作者名的作品出现：一个是人，一个是AI（就像现在有些科幻小说封面会注明作者名，后跟“with GPT-4 assistance”）。社会或读者逐渐接受这种共创形式，认为只要故事好，谁写的并不重要，或者大家习惯这是与AI共同创作的结果。就像摄影术出现后，绘画艺术受到冲击但仍存，而摄影本身被接受为艺术一种；AI写作或将成为另一种被认可的创作方式，与人工写作并列。作家需要重新定位自己的价值——也许不是辛苦码字，而是在千篇一律的AI产出中赋予点石成金的变化，使作品脱颖而出。这是更高维度的创造力，将成为未来作家的看家本领。

文学教育与训练方式改变：如果AI成为创作常备工具，未来的创意写作教育可能也会调整培养重点。学生可能学习如何写prompt、如何与AI协同，而不是像过去一样单练笔力。比如课堂作业可以是：给出一段平凡AI写的情节，让学生润色改写出有文采的版本。这培养他们的编辑和审美能力。写作课上或许会有“人机共写竞赛”，看谁能指导AI写出最有趣的故事。这实际上训练了学生的故事设计和批判性审阅能力。文学批评领域也会出现新的课题：如何评价AI参与创作的作品？评价标准会否改变？也许未来评奖会有“最佳AI协作小说”奖项。总之，创作范式的变革会反馈到教育和文化认知上，让人们重新思考什么是创造力、什么是作者的独特贡献。乐观来看，这促使人类把精力投入更高级的创造活动上，而把琐碎劳动交给机器；悲观来看，则存在原创力退化的风险。如果过于依赖AI，人们会不会失去独立构思的能力？这是需要在范式转变中警惕并平衡的。

4.3 文学生态影响：作品洪流与质量分化

内容爆炸与筛选挑战：当AI写作大行其道，势必带来内容生产的爆炸。正如短视频时代内容量激增冲击图文阅读，AI将使小说市场涌现前所未有的大量作品。尤其类型文学，自出版和网络平台上，很可能出现每天成千上万部AI生成的小说涌现。读者将被信息淹没，如何发现真正优质的故事成为难题。未来或许需要新的过滤和推荐机制，甚至AI来过滤AI写的书。比如训练模型来评估小说质量，筛出相对好的推给读者。这会让文学评选和出版门槛发生变化。过去出版方是内容守门人，将来AI生成内容多为在线直接发布，传统出版筛选功能弱化。但相应地，读者社群、自媒体评测等将承担筛选角色，或者某种口碑追踪AI替读者阅读上百本新书然后推荐几本最值得看的。

类型融合与创新困难：当AI大量学习既有作品再生成新的，很可能导致文学类型的同质化严重。AI倾向于安全地模仿成功模式，产生的通俗小说也许千篇一律（套路化情节、类似角色）。如果市场被这类快速生成的平庸之作充斥，长远看读者会审美疲劳，文学创新反而更难。未来的突破性作品可能需要刻意跳出AI学习的模式，这意味着人类创新变得更珍贵。或许会有作者有意不使用AI，凭自身怪诞的想象写出反套路的东西，在满是AI作品的书堆中脱颖而出。这样看，AI流行后反而凸显了真正独创性的可贵。文坛可能出现两极分化：一边是大量流水线式AI类型小说，读者当快餐消费；一边是少数精雕细琢的人工作品，追求艺术高度，成为经典。两者各有市场，但中间层（中等创新的作品）生存空间被压缩，因为这些中间层的功能AI就能胜任。可以参考摄影出现后的绘画：写实绘画大受冲击，反而抽象画、印象派等创新流派兴起。文学或许也会出现更先锋、实验的创作来与“公式化AI文”区隔。这对作者提出了更高要求：要么效率制胜大量生产（借助AI），要么艺术制胜剑走偏锋。

作者职业与版权收益：AI普及对作者职业生涯带来机遇和挑战。一方面，AI可以解放生产力，让作家产量增加，从而有机会赚更多稿酬或版税。但另一方面，如果大批平庸AI小说充斥市场，读者付费意愿下降，内容价值被稀释。特别是在网络文学按字计费模式下，大量廉价AI字数可能拉低整体收入水平。传统出版领域，如果出版社开始用AI代笔某些项目（比如系列小说按模板写），一些职业写手（如帮忙续写系列、写游戏小说化的作者）可能面临失业。作者协会和立法者已经开始关注AI对创意工作者的冲击。未来可能需要通过版权和署名制度保护人类作者权益。例如，要求AI生成部分标注，不然不能注册版权；或者如果作品主要由AI完成，则作者所得版税降低，因为没有全额付出创造劳动。这些都是正在讨论的议题 (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne)。当然，也有作者将AI视为拓展收益的新工具：比如同时连载多本小说，每本都有AI协助，以一人之力获得相当于小团队的产出。在某种程度上，作家可以变身“内容创业者”，管理一批AI创作项目。

读者接受度与文学价值观：一个值得深思的问题：读者在意作品是否AI创作吗？当前有两种观点，一种认为“好看就行”，如同不在乎作者用钢笔还是电脑写的，只看内容质量；另一种认为文学重在表达作者真情实感，AI产出缺乏灵魂，即使故事有趣也价值打折。这两种看法都会在未来读者群中存在。可能年轻一代更接受AI共创概念，而老一辈或文学爱好者坚持人文精神。不过久而久之，如果AI作品数量庞大，读者或无法完全避开，它们会成为文学生态一部分。于是文学批评标准可能演进，不再纠结创作手段，而纯粹从文本出发评价。正如评论家现在不再关心作者用纸写还是打字一样，未来也许默认作者都有AI助手。那么作品好坏就看想象力、思想性和艺术性本身。甚至有人展望，AI发展出一定自主性后，会不会出现“AI诗人”“AI小说家”获得读者追捧？如果某AI持续产出优秀作品，它可能被视为某种创作者。已有尝试让GPT-3模仿著名作家写小说片段，部分读者未能分辨 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures)。若技术进步，“AI作者”名声未必不可能。但法律人格等还无解，应仍是作为工具定位。

4.4 挑战与对策

版权法律框架：目前各国版权法尚未明确AI生成物的版权归属。有的国家如英澳将AI产物版权给工具使用者，有的则不承认AI作品享有版权。未来需要国际社会协调解决，否则文学作品跨国出版会遇到法律障碍。同时，大模型训练用到大量受版权保护文本，这已引发集体诉讼 (OpenAI, Microsoft hit with new author copyright lawsuit over AI training | Reuters)。解决方法可能包括：建立付费许可机制，让模型训练合法使用作品，同时收益分成给版权方；或者调整版权法，引入“数据训练例外”，但提供某种补偿基金给作者群体。这需要产业和立法博弈一段时间。在此之前，作者个人要保护自己权益，尽可能避免让AI学走自己未发表的手稿等，并在使用AI时了解平台的条款（例如输入内容是否会被用于进一步训练）。另外，可能诞生数字水印技术，给AI生成文本做标记，帮助版权追踪和鉴别。如果每段AI文都嵌入不可见标记，那盗用或不当使用都能溯源。这是OpenAI等在研究的方向，也许会成为规范AI内容的重要基础设施。

伦理与原创性维护：文学创作一直强调原创和诚信。AI时代必须警惕抄袭和同质。行业可以考虑制定AI参与创作的伦理准则。比如要求公开标注AI贡献（让读者知情），限制将别家风格一模一样地套用（避免“风格剽窃”）。还有一个担心是，一些不道德的人可能拿前人的作品给AI续写出续集甚至模仿写新作品，试图掩盖成自己的创作，造成侵权和名誉问题。行业需要建立声誉体系，例如作者通过备案自己的作品和笔名，若AI生成仿冒品流传，可据此维权。AI深度伪造文字也许会发生——像Deepfake视频那样，可能出现“某已故著名作家‘新作’”其实是AI模仿，这对文学真实性是冲击。因此，要有技术手段鉴别文本来源，防范这种欺骗。

人类创意的激励：当AI能代劳很多写作，必须确保人类创意仍被激励，而非被动依赖AI。在商业上，可能需要给原创、奇特的作品更高的溢价，让创作者觉得走出舒适区很值，而不仅是用AI走捷径。文艺奖项和评论界应该持续推崇那些富有人类精神的作品，使得内容产业不会完全向“量产”倾斜。教育上，要培养新人作家不把AI当拐杖，从基础功训练到思想深度培养都不能省略。AI可以帮忙，但人类基本功不能废。或许未来写作者考试会加入一项：不借助任何AI，在限定时间完成创作任务，以证明其纯人工能力（类似于厨师不用现代器械也能做菜的基本功）。这些努力都是为了保持人类创意火种。因为长远来看，如果所有人都依赖AI模板写作，文学可能陷入停滞。所以要倡导**“AI时代的工匠精神”**：对语言、对故事依然精益求精，而不是满足于AI生成的平均水准。

AI自身局限的突破：尽管未来可期，但目前AI在真正理解人类情感、创造全新故事模式上仍受限。研究方向需要攻克这些**“最后一公里”问题。有专家指出，也许需要引入认知计算或让AI具备某种模拟的“人生经验”才能写出更有共鸣的故事 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。OpenAI等尝试通过强化学习和人类反馈**让模型更懂人类偏好，但还不够。是否可能给AI加入符号推理模块，让它确保逻辑完备？或者融合心理学知识库，让AI生成的角色更有复杂人性？这些都是技术挑战。如果不解决，则AI小说大多停留在娱乐消遣层面，很难出现传世经典。换言之，AI距离大师之笔还有鸿沟，这需要多学科结合才能缩小。在可见未来，AI更多是高明的助手而非独立文学家。

4.5 展望：人机共创的新文学时代

综合来看，AI在小说创作领域的未来既令人兴奋，又伴随不安。兴奋的是，我们将看到前所未有的创作繁荣：人人皆可讲故事、海量新故事涌现、文学形式不断拓展，人类想象力借助AI飞得更远。或许某天，一个不知名的年轻人用AI写出史诗般的巨作震撼世界，正如相机让普通人也能拍出伟大照片一样，AI可能让更多人创造出动人心魄的小说。我们也会看到读者参与创作、边读边改的新互动体验，让故事成为交流而非单向消费。

不安的是，我们也许要面对文学价值的重估：当创作变得容易，文字充斥泛滥，真正的艺术光芒如何保持？人类如何在便利中仍坚持磨练才华？还有职业上的阵痛，有些传统写作者或许转型不及，短期内失去工作。社会需要帮助创意人才转向新的角色，例如做AI剧情设计师、内容审核师等，让他们的经验继续发挥。正如工业革命淘汰了一些手工艺人但也创造了新职业，我们应尽量引导AI革命朝利好人类创造力的方向前进。

许多专家强调，人文精神不能丢。AI再强大，它没有人类的情感生活。文学的终极意义在于人类通过故事彼此理解、共鸣。AI可以帮我们叙事，但那些故事的灵魂仍源自人类的体验和思考 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。正如评论家Akira Okawada所说：“我们目前还无法仅靠AI生成文字创造出更卓越的故事” (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。AI或许终有一日能在技术上媲美人类作家，但创造力的火花和共情的温度永远来自我们自身。未来的文学，应当是人与AI共同舞蹈：AI提供无尽变化的乐章，人类在其上即兴起舞，跳出只属于我们这个物种的情感之美。

结语 (Conclusion)

综上所述，利用AI（尤其大型语言模型）辅助英文小说创作已从科幻走进现实，并展现出巨大潜力。过去三年，我们见证了ChatGPT、GPT-4、Claude等模型在写作领域的应用：它们可以参与故事创意、搭建情节结构，生成对话与描写，润色语言风格，甚至独立完成长篇初稿。实践证明，AI擅长高效地产生多样化的内容，弥补人类在速度和记忆力上的不足 (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)；但同时，其在长程逻辑、原创深度和情感表达上仍需人类引导和打磨 (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction)。最佳的创作模式不是让AI单飞，而是人机协同，各展所长。正如业界所称的“半人马”模式，优秀作家将学会当AI的导演，在AI提供素材后进行筛选、调整和赋予灵魂 (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course)。

我们分析了当前主流模型（GPT系列、Claude、LaMDA等）的能力与局限。Transformer架构赋予它们强大的语言学习和生成能力，但上下文窗口限制和缺乏真实理解使其长篇创作仍存在瓶颈 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。社区和研究者通过层次式提示、连续性笔记等技巧部分解决了这些问题 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind)。案例研究方面，我们看到了完整由AI写就的小说试验，引人深思AI可以在多大程度上替代人类创造 (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT)；也看到了人类作者巧用AI赢得文学奖项或高产出版的实例，证明合理使用AI能带来实质收益 (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。从Sudowrite、Wordcraft等工具的经验中，我们提炼出一系列最佳实践，如分阶段写作、精细prompt设计、注重风格一致和连续性等，相信这些方法对广大创作者具有参考价值。

面向未来，AI或将彻底改变小说的生产方式与生态版图。随着模型能力提升和多模态融合，我们有理由期待AI生成的长篇故事在结构连贯性和表现力上日趋完善，甚至进入“优秀”行列。然而，无论技术如何演进，人类创意的价值仍是核心。在新技术洪流中，我们需要守护文学创作的人文底色，建立合理的伦理规范和法律框架，保障作者权益和作品原创性。AI应当被视为工具和伙伴，而非文学的主体。诚如一位评论家所言：“尽管AI的文字还无法超越作家的创造力，我们应该讨论它是否终将取代人类的想象” (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel)。这个讨论的答案很大程度上取决于我们如何运用AI：是选择懒惰依赖，还是主动掌舵创新。

可以预见，一个人机共创的文学新时代正在到来。在这个时代里，每个人都可以讲述故事，AI让表达的边际成本几乎归零；但正因为如此，真正触动心灵的故事弥足珍贵。也许文学的门槛降低了，但艺术的高峰依旧需要仰望攀登。AI将陪伴我们走在通往艺术高峰的路上，成为助推而非障碍。只要创作者始终怀抱对讲好故事的热忱、对人性洞察的追求，我们完全可以拥抱AI带来的新工具和新范式，在保有人类独特声音的同时，大胆地拓展小说创作的疆界。

参考文献：

  1. Chiara Coetzee. I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (2023) - Reddit (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT).
  2. Chiara Coetzee. Generating a full-length work of fiction with GPT-4. (2023) - Medium/Research Log (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT) (I asked GPT-4 to write a book. The result: “Echoes of Atlantis”, 12 chapters, 115 pages, zero human input. (process included) : r/ChatGPT).
  3. Aliventures. Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT). (2025) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures).
  4. Aliventures. ChatGPT Writes a Novel: Step-by-Step Experiment. (2023) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures) (Will AI Write Novels? Here’s What I Think (Plus Examples from ChatGPT) | Aliventures).
  5. 30DaysCoding. GPT for Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction. (2024) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction) (Unleashing Creativity: How GPT is Revolutionizing Text Generation in Creative Writing and Fan Fiction).
  6. Deborah Yao. Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel. AI Business (2024) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel).
  7. Deborah Yao. 66 prompts in three hours (AI-generated novel wins prize in China). AI Business (2024) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel) (Author Admits to Using AI to Write Award-winning Novel).
  8. Popular Science. Google’s AI has a long way to go before writing the next great novel (Wordcraft project). (2022) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science) (Google is trying to teach an AI to write fiction | Popular Science).
  9. Google PAIR. The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI. (2022) (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI) (The Wordcraft Writers Workshop: Creative Co-Writing with AI).
  10. Kory Mathewson et al. Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models (Dramatron). ACM CHI 2022 (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind) (Co-Writing Screenplays and Theatre Scripts with Language Models: An Evaluation by Industry Professionals - Google DeepMind).
  11. Kindlepreneur. How to Write a Book in Claude: My Complete Process. (2023) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process).
  12. Kindlepreneur. ChatGPT for Novel Writing: Step-by-Step Instructions. (2023) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process) (How to Write a Book in Claude: My Complete Process).
  13. The Creative Penn (Joanna Penn). Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne (podcast). (2022) (Writing With Artificial Intelligence With Andrew Mayne) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course).
  14. Scribbr. ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment. (2023) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment) (ChatGPT vs. Human Editor | Proofreading Experiment).
  15. Tom Johnson. My experience trying to write full-length articles using Claude AI. (2023) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course) (My experience trying to write original, full-length human-sounding articles using Claude AI | I’d Rather Be Writing Blog and API doc course).

author

Jesse Lau

網名遁去的一，簡稱遁一。2012年定居新西蘭至今，自由職業者。
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