在数字化时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着人类的生活和工作方式。在文本分析和自然语言处理领域，AI技术的发展尤为引人注目。从早期简单的文本识别和语言翻译，到如今能够执行复杂的情感分析、主题建模、语言生成等任务，AI已经展现出强大的能力，成为一种名副其实的新质生产力。然而，在文学批评领域，传统方法仍占据主导地位。传统文学批评依赖于批评家的主观解读和经验积累，虽然能够深入挖掘文本的内涵和价值，但也存在一定局限性，如主观性较强、人力成本较高、难以进行大规模的文本比较等。这使得文学批评在面对海量的文学作品时，往往力不从心。在这种背景下，文学批评应尝试使用AI技术并探索其应用的可能性、挑战和价值。

　　AI如何辅助文学批评？这是当前文学研究领域亟待探讨的重要话题。生成式大语言模型也为文学研究带来了包括数字人文等研究方法、研究范式的转向。越来越多的文学研究者开始运用大规模语料库进行文学作品的主题建模研究，对世界文学史、文学作品进行“远读”，并投入人文实验室建设之中。在人机交互的时代，每一位文学研究者、文学教育者都应该主动迎接科技浪潮的洗礼，用好技术革命带来的研究和教育红利。

　　AI在文本分析中的技术优势

　　自然语言处理（NLP）技术的应用。NLP技术是AI在文本分析中的核心工具。通过先进的NLP模型，如DeepSeek、KIMI等，AI能够依从提示词高效地完成多种文本分析任务。例如，AI可以快速统计出文学作品中各个词汇的出现频率，从而揭示作品的主题倾向和语言风格。通过对莎士比亚《哈姆雷特》一剧中“疯狂”“死亡”“复仇”等词汇的出现频率统计，可以看出该剧的核心主题和情感基调。AI也能够识别文本中的情感倾向，如喜悦、悲伤、愤怒等，并量化这些情感的强度。

　　大数据强大的分析能力。AI的大数据分析能力使其能够处理海量的文学文本，从而实现“远读”。“远读”是与“细读”相对的文学研究方法，能通过“快读”和“泛读”分析大量文本的宏观特征，揭示文学发展的规律和趋势。AI还可以通过大数据分析识别文学作品中的文化模式和社会结构。在分析美国文学时，AI可以通过分析不同历史时期文学作品中的种族、性别和阶级主题，揭示美国社会的演变过程。

　　AI对文学理论的拓展与应用

　　AI技术为文学理论的使用与验证提供了新方法和新手段。AI可以通过量化分析验证一些传统文学理论中的假设。例如，AI可以通过分析大量叙事文本验证结构主义叙事学中角色功能在不同叙事结构中的作用和变化。这种量化验证不仅能够为文学理论提供更坚实的实证基础，还能够发现一些传统方法难以察觉的规律和模式。在分析女性主义文学理论时，AI可以通过分析女性作家作品中的性别角色和权力关系，验证女性主义理论中的一些假设，并发现新的性别主题和叙事模式。此外，“小冰”（AI）创作的诗歌却找不到明确的人物，只有虚拟的形象，譬如“苦人”“诗人”“爱人”等。在高频词的分析中，同样没有出现历史事件和人物，也不能识别图片中出现的具体人物。如上分析表明：“小冰”难以把握“现实”“历史”和“人物”，也区分不了具体的地理位置及其语境中的意涵。“电脑诗人”的创作规则是一套被库兹韦尔和微软广泛应用的“递归算法”，即为每个单词设计了一套标准——押韵、符合诗歌行文结构、措辞贴合上下文语境，如果无法找到匹配这套标准的单词，程序会删去前一个单词，重新确立标准，再选词推进，直到找到“心仪”的单词。

　　生成对抗网络（GAN）是一种强大的AI技术，可以用于模拟不同理论视角的文学批评。通过训练GAN模型，研究者可以生成从不同理论视角（如女性主义、后殖民批评等）对同一文学作品的批评文本。在分析《简·爱》时，GAN可以生成基于女性主义视角和后殖民视角的批评文本，帮助研究者更全面地理解作品的多重意义。这种技术不仅可以拓展文学理论的应用范围，还可以促进不同理论之间的对话和交流。

　　AI用于文学批评与理论拓展

　　尽管AI在文本分析中具有明显的技术优势，但也存在一定局限性。首先，AI对文学作品中复杂的修辞手法，如隐喻、反讽、双关等理解能力有限。例如，在分析T. S. 艾略特的《荒原》时，AI难以准确理解其中的隐喻和象征意义。其次，AI的分析结果高度依赖于训练数据的质量和数量。如果训练数据存在偏差或不足，AI的分析结果也会受到影响，甚至可能出现错误。

　　因此，对于AI，不能不用，也不能滥用，不能过于信任它，需要充分发挥人的批判性思维。

　　AI在文学理论应用中也存在一些争议。首先，AI是否能够真正理解文学理论的内涵和价值？AI的分析和生成过程是基于数据和算法的，缺乏人类的主观意识、情感体验、价值判断和伦理选择。因此，一些学者质疑AI是否能够真正理解文学理论的内涵和价值、文学作品的文学性。其次，AI生成的批评是否具有学术价值？AI生成的批评是否能够达到人类批评家的水平？这些问题都值得进一步探讨。

　　AI在文学批评实践中也常引发一些伦理和学术争议。例如，技术垄断是否会导致批评话语权的集中化？一些实力雄厚的大型科技公司和研究机构会不会在文学批评领域占据主导地位，从而影响文学批评的多样性和公正性？这些问题都值得我们关注。

　　AI对文学批评实践能产生多方面积极影响。AI可以辅助学者快速梳理文献，提供跨文化比较的视角。在分析英美文学作品时，AI可以通过多语言文本分析帮助研究者发现不同文化背景下的文学主题和叙事模式。AI可以生成批评草稿，激发人类批评家的新思路，为研究者提供初步的文本分析结果和批评建议，帮助研究者更高效地开展批评工作。此外，AI还可以通过大数据分析发现一些被忽视的文学作品和主题，为文学研究提供新方向。最后，AI催生出一种新型的人—机具身交互诠释模式，这种模式将为文学批评带来新的活力。

　　AI在文学批评中的应用应受到重视。它在文本分析、理论应用和批评实践等方面展现了强大的技术优势，极大地提高了文学批评的效率和科学性。然而，也要充分关注AI存在的局限性和争议点，如对复杂修辞的理解能力有限、生成的批评文本缺乏深度和创新性等。AI无法完全替代人类的深度阐释、价值判断、伦理判断，不能替代人类批评家的独特视角和情感体验。

　　（作者系河北师范大学外国语学院教授）