一項來自紐約州立大學石溪分校和哥倫比亞大學法學院的最新研究顯示，**通過少量數據微調的人工智能模型，能夠以著名作家的風格生成令讀者更加青睞的作品，甚至勝過人類專業模仿者。**這一發現不僅展示了生成式AI在文學創作模仿上的驚人能力，也為美國正在審理的版權訴訟和“合理使用”辯論帶來了關鍵性的影響。

研究方法:AI與人類專家同臺競技

研究人員使用GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini1.5Pro三大AI系統，以及專業作家，以包括諾貝爾獎得主韓江和布克獎得主薩爾曼·拉什迪在內的50位知名作家的風格創作文章。

實驗中，研究團隊采用了兩種AI生成方法:

情境提示（Contextual prompting）: 使用GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini1.5Pro，提供相同的指示和示例文本。

針對性微調（Fine-Tuning）: 僅使用支持API功能的GPT-4o，購買了30位作者的電子書，并對模型進行針對性訓練，令人驚訝的是，即使是托尼·圖拉西穆特（Tony Tulathimutte）這樣僅出版過兩本書的作家，其模仿效果也與村上春樹等多產作家一樣好。

核心發現:微調后AI作品受讀者青睞

159名參與者（包括28位寫作專家和131位非專家）在不知道文章作者是人類還是AI的情況下對作品進行了并排比較和風格評估。結果表明:

基礎AI輸出: 在基本提示下，專家讀者強烈傾向于人類撰寫的文本。

微調后AI輸出: 結果發生顛覆性變化。經過微調后，**專家選擇AI撰寫文章的概率在風格方面增加了八倍，在寫作質量方面也增加了一倍。**專家和非專家讀者在風格和質量上都更青睞AI生成的文本。

AI檢測失靈: 現代AI檢測器將97%的標準AI輸出標記為機器生成，但對微調后的AI作品，**只有3%**被識別出來，顯示其“以假亂真”的能力。

研究指出，通用AI輸出常見的“陳詞濫調和不自然禮貌”等問題，通過針對性訓練得到了顯著改善。

成本巨大差異:AI模仿僅需人類費用的0.3%

該研究還揭示了巨大的成本差異:訓練AI模型適應一位作者的風格，每位作者的成本約為81美元;而人類專業人士創作相同數量模仿文本的收費高達2.5萬美元，AI將費用降低了99.7%。

影響深遠:文學模仿作品挑戰“合理使用”

研究人員強調，這些結果為美國法院正在審理的AI公司如何使用版權材料的訴訟提供了關鍵論據。如果讀者更喜歡AI創作的模仿作品，這可能構成對原創作品市場的明顯“損害”，直接挑戰了“合理使用”的核心法律原則。

美國版權局此前已警告，即使AI并非逐字抄襲，也可能擠占原創作品市場。研究作者建議，法律應區分通用AI模型和專門用于模仿特定作者的模型，并提出針對性模仿行為幾乎沒有法律依據，應考慮禁止AI抄襲個別作者的作品，或要求對AI生成文本進行清晰標注。