讓大型語言模型去批閱古典文學，這想法，初聽似天方夜譚，細思卻也有一絲「問道於盲」的趣味。畢竟，我們長久以來都被「作者已死」的教條耳提面命，深怕一不小心就墜入「知人論世」的窠臼。然而，當我們將這種批判性的視角轉向 AI，去觀察它們如何處理那些時間淘洗下的文字，那便不是在考驗 AI 的「文學素養」，而是在檢視它們如何穿越語言的表象，觸及那可能存在、也可能不存在的「神思」。
這些模型，無論是 Claude、ChatGPT，抑或是 Gemini 與 Grok，它們的核心運作機制終究是基於龐大語料的統計關聯與模式識別。讓它們評點《莊子》、解析《離騷》，那簡直像讓一個極為高效的圖書館管理員，在沒有任何人類讀者註釋的情況下，對館藏書籍進行「價值評估」。它們能精準地羅列出作品的修辭手法、詞彙頻率、句法結構，甚至能像模像樣地歸納出作品的主題與情境。例如，你若請它分析屈原《橘頌》，它能立刻指出「受命不遷，生南國兮」、「深固難徙，更壹志兮」如何表達堅貞不屈，這皆在它的語料庫範疇之內。它甚至可能引用宋人朱熹的「言橘實之堅貞以自明其心」，但這只是因為這些評論也已成為了文本的一部份，被它無差別地消化吸收。
真正的挑戰，從來不在於「知其然」，而在於「知其所以然」乃至「知其未然」。當我們談論古典文學的「真見」，我們往往指涉的是文本背後那些幽微難測的意境、作者在時代洪流中獨有的生命體驗，以及這些文本如何跨越時空與今人產生共鳴。這不是簡單的語義解析就能觸及的。一個 AI，哪怕它能準確識別出《詩經》中「關關雎鳩，在河之洲」的起興手法，它是否能理解那份對愛情原始而純粹的嚮往，以及周代貴族婚姻的社會背景？它或許能基於海量的訓練數據，給出一個最「統計正確」的答案，但那更像是一種精巧的語言表演，而非真實的體悟。
Claude 在長文本處理上頗有餘裕，給它一篇《史記·項羽本紀》，它能將項羽的悲劇性與劉邦的隱忍分析得頭頭是道，甚至能從字裡行間找出司馬遷的個人情感投射。但這份「投射」，是模型自己讀出來的，還是它從其他人類學者的評論中學到的？這兩者之間有著雲泥之別。若真要讓它不被「作者已死」的教條束縛，道出「真見」，那它首先得在某種程度上，擁抱「作者」的存在，哪怕只是將「作者」視為一個極為複雜的文本生成器，去推演其在特定文化、歷史框架下的心境與思維。然而，這又回到了「揣摩聖意」的老路，不過這次揣摩的對象變成了「資料庫裡的作者模型」。
ChatGPT 在多語言與跨文化理解方面展現出的能力，令人印象深刻，但對於古典文本，它同樣面臨著深層次的解讀難題。古人寫作，往往講究「言外之意」、「弦外之音」，遣詞造句之間，蘊藏著時代的語境、作者的修為，乃至於一個典故背後的數層含義。這些精微之處，要求的不僅僅是字面意義的理解，更是文化語境的深層植入。你問它「相見時難別亦難，東風無力百花殘」中的「東風無力」究竟隱喻了什麼，它或許能列舉出各種解釋，從個人際遇不順到國勢衰頹，但這都是基於它所學到的「人類解釋」，而非它自己從文本中「體悟」出來的。
Gemini 在多模態理解上有所突破，這似乎提供了一個新的觀察角度。如果將古典詩詞配以相關的歷史圖景、文物資料，AI 是否能從視覺與文本的交織中，捕捉到更豐富的語義與情感？例如，讓它觀看描繪《清明上河圖》的細節，同時研讀宋代的文學作品。它或許能更全面地理解那個時代的風貌，但這仍然是將資訊「縫合」起來，而非產生一種內在的「洞見」。
至於 Grok，它在即時資訊與幽默感上的嘗試，在古典文學領域似乎顯得有些格格不入。古典文學的厚重與深邃，要求的是沉思與涵泳，而非快速反應的機智或表面的諷刺。讓它去評點李商隱的纏綿悱惻，恐怕會得出一些「反高潮」的結論。
說到底，讓 AI 評審古典文學，它能給出的，終究是一種「數據分析」層面的答案。它能告訴你文本的結構有多麼精妙，修辭有多麼考究，甚至能基於概率判斷，模擬出一段「作者可能想表達」的見解。但那份由文本激發出的、超越語言符號本身的感動、思考與審美體驗，那份「真見」，恐怕還在人類讀者的心靈深處，靜靜等待著。AI 可以是優秀的「註釋者」，卻難以成為真正的「鑑賞家」。這不是 AI 的能力不足，而是「真見」本身，就不是一套可以被數據化、被演算法捕捉的存在。或許，我們期待 AI 道出「真見」，本身就是一種「焚琴煮鶴」的行為。