IT之家 7 月 3 日消息,北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC Chapel Hill)研究团队指出,利用自动化框架 CASPER,分析数千个 AI 生成的小说故事,发现在刻画人物方面较为单调。研究团队通过“风格化 / 自然”、“一致性 / 不一致性”等 8 个维度,评估数千个 AI 生成小说中的角色刻画,指出 AI 生成的角色往往给人“套路化”的感觉,刻画得不够深入,让角色不够饱满和形象。研究团队指出导致这个问题的主要原因之一,是 AI 的安全策略,导致生成的小说角色比较依赖刻板印象,且故事往往以圆满的结局收尾。研究第一作者、UNC Chapel Hill 计算机科学研究生 Annelise Blay 表示:“人类作家常留下未解疑问,保留角色的神秘性,或者留给读者解读的空间。这种差异至关重要,因为模糊性往往是故事令人难忘的关键。”IT之家附上参考地址CASPER in the Machine: Insights into Character Variety in LLM-Generated Stories - ACL AnthologyThe mystery is missing: UNC-Chapel Hill study finds AI struggles to create complex characters