Poesia dos maiores poetas da história ou IA? As pessoas não conseguem perceber a diferença – e até preferem a última. O que dá?

Aqui estão algumas linhas que Sylvia Plath nunca escreveu:

Este verso aparentemente semelhante ao de Plath foi produzido pelo GPT-3.5 em resposta à solicitação “escreva um pequeno poema no estilo de Sylvia Plath”.

A estrofe atinge os pontos-chave que os leitores podem esperar da poesia de Plath, e talvez de um poema em geral. Isso sugere uma sensação de desespero enquanto o escritor luta com demônios internos. “Mess” e “peito” são quase uma rima, o que nos garante que estamos no reino da poesia.

De acordo com um novo artigo em Relatórios Científicos da Naturezaleitores não especialistas em poesia não conseguem distinguir a poesia escrita pela IA daquela escrita por poetas canônicos. Além disso, os leitores em geral tendem a preferir poesia escrita por IA – pelo menos até que lhes digam que foi escrita por uma máquina.

No estudo, a IA foi usada para gerar poesia “no estilo de” 10 poetas: Geoffrey Chaucer, William Shakespeare, Samuel Butler, Lord Byron, Walt Whitman, Emily Dickinson, TS Eliot, Allen Ginsberg, Sylvia Plath e Dorothea Lasky.

Os participantes foram presenteados com 10 poemas em ordem aleatória, cinco de um poeta actual e cinco imitações de IA. Eles foram então questionados se achavam que cada poema period IA ou humano, avaliando sua confiança em uma escala de 1 a 100.

Um segundo grupo de participantes foi exposto a três cenários diferentes. Alguns foram informados de que todos os poemas que receberam eram humanos. Alguns foram informados de que estavam lendo apenas poemas de IA. Alguns não foram informados de nada.

Eles foram então apresentados a cinco poemas humanos e cinco poemas de IA e solicitados a classificá-los em uma escala de sete pontos, de extremamente ruim a extremamente bom. Os participantes que não ouviram nada também foram convidados a adivinhar se cada poema period humano ou IA.

Os pesquisadores descobriram que os poemas de IA tiveram pontuação mais alta do que seus equivalentes escritos por humanos em atributos como “criatividade”, “atmosfera” e “qualidade emocional”.

O poema AI “Plath” citado acima é um dos incluídos no estudo, em comparação com vários que ela realmente escreveu.

Um sinal de qualidade?

Como professor de inglês, esses resultados não me surpreendem. A poesia é a forma literária que meus alunos consideram mais desconhecida e difícil. Tenho certeza de que isso também se aplica à sociedade em geral.

Embora a maioria de nós tenha aprendido poesia em algum momento, provavelmente no ensino médio, nossa leitura não tende a ir muito além disso. Isso apesar da onipresença da poesia. Vemos isso todos os dias: circulado no Instagram, estampado em xícaras de café e impresso em cartões comemorativos.

Os pesquisadores sugerem que “por muitas métricas, especialistas Modelos de IA são capazes de produzir poesia de alta qualidade. Mas eles não questionam o que realmente queremos dizer com “alta qualidade”.

Na minha opinião, os resultados do estudo são menos testemunhos da “qualidade” da poesia mecânica do que da dificuldade mais ampla de dar vida à poesia. É preciso ler e reler para vivenciar o que o crítico literário Derek Attridge chamou de “evento” da literatura, onde “novas possibilidades de significado e sentimento” se abrem dentro de nós. Nos tipos mais significativos de experiências literárias, “nos sentimos puxados pela obra à medida que nos esforçamos por ela”.

Attridge cita filósofo Valter Benjamim para enfatizar este ponto: a literatura “não é uma declaração ou transmissão de informações”.

No entanto, avançar continua tão difícil como sempre – talvez ainda mais num mundo onde esperamos respostas instantâneas. Os participantes preferiram poemas que fossem mais fáceis de interpretar e compreender.

Quando os leitores dizem que preferem poesia de IA, então, parecem estar a registar a sua frustração quando se deparam com uma escrita que não atrai a sua atenção. Se não sabemos como começar com poemas, acabamos confiando em signos “poéticos” convencionais para fazer determinações sobre qualidade e preferência.

Este é, obviamente, o domínio do GPT, que escreve sonetos formalmente adequados em segundos. O grandes modelos de linguagem usadas na IA são máquinas orientadas para o sucesso que visam satisfazer o gosto geral e são eficazes nesse sentido. As máquinas nos dão os poemas que pensamos que queremos: aqueles que nos contam coisas.

Como os poemas pensam

O trabalho de ensino é ajudar os alunos a sintonizarem-se com a forma como os poemas pensam, poema por poema e poeta por poeta, para que possam ter acesso à inteligência específica da poesia. Em meu curso introdutório, levo cerca de uma hora para trabalhar no “Canção da Manhã.” Passei 10 minutos ou mais na frase de abertura: “O amor fez você funcionar como um relógio de ouro gordo”.

Como um “relógio” pode estar conectado com “você vai começar”? Como o amor pode definir algo? O que um “relógio de ouro grosso” significa para você – e como ele difere de um relógio de prata fino? Por que “deixar você seguir em frente” em vez de “levar ao seu nascimento”? E o que tudo isso significa num poema sobre ter um filho e todos os sentimentos ambivalentes que isso pode produzir numa mãe?

Em um dos poemas reais de Plath incluídos na pesquisa, “Paisagem de inverno, com gralhas”, observamos como sua atmosfera psychological se desenrola ao redor dos canais de Cambridgeshire Fens em fevereiro:

Quão diferente é isso do poema Plath do GPT? A conquista da abertura de “Paisagem de inverno, com torres” é a forma como ela explora intrincadamente a conexão entre eventos mentais e lugar. Dado o interesse mais amplo do poema pelos estados emocionais, seus detalhes parecem transmitir a confusão dos acontecimentos da vida através de nossas mentes.

Nossas mentes são movidas pela vida assim como o moinho é movido pela água; essas experiências e processos mentais acumulam-se num “lago negro” pouco compreendido.

Curiosamente, o poeta descobre que esta metáfora, por mais bem construída que seja, não funciona muito bem. Isto não se deve a uma falha de linguagem, mas à paisagem que ela tenta transformar em arte, que se recusa a submeter-se à sua atmosfera emocional. Apesar de tudo o que sente, um cisne flutua serenamente – mesmo que tenha “fome” de puxar seu “reflexo branco para baixo”.

Menciono essas linhas porque elas giram em torno do poema do GPT-3.5, semelhante a Plath. Eles nos lembram dos resultados inesperados de dar vida aos poemas. Plath reconhece não apenas o peso de seu desespero, mas também a figura absurda que ela pode ser dentro de uma paisagem que deseja refletir sua tristeza.

Ela se compara ao pássaro que dá título ao poema:

É pouco provável que estas linhas tenham um grande impacto nos termos de resposta literária do estudo – “bonito”, “inspirador”, “lírico”, “significativo” e assim por diante. Mas há uma espécie de perception neles. Plath é a fonte de seu tormento, “emplumada” como ela está com seus “pensamentos sombrios”. Ela está “pensativa”, tentando transformar o mundo em sua visão imaginativa.

Os autores do estudo estão certos e errados quando escrevem que a IA pode “produzir poesia de alta qualidade”. A preferência que o estudo revela pela poesia de IA em detrimento da escrita por humanos não sugere que os poemas de máquina sejam de qualidade superior. Os modelos de IA podem produzir poemas com boa classificação em certas “métricas”. Mas o evento da leitura de poesia não é, em última análise, aquele em que chegamos a critérios ou resultados padronizados.

Em vez disso, à medida que nos envolvemos em disputas imaginativas com poemas, tanto nós como o poema nascemos novamente. Portanto, o resultado da pesquisa é que temos um exame altamente específico e bem pensado de como as pessoas que sabem pouco sobre poesia respondem aos poemas. Mas não explora como a poesia pode ser animada por encontros significativos partilhados.

Passar tempo com poemas de qualquer tipo, atentando para a sua inteligência e os actos de simpatia e especulação necessários para enfrentar os seus desafios, é tão difícil como sempre. Como diz o Plath do GPT-3.5:

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