本站 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。”

本站附上参考地址

• CASPER in the Machine: Insights into Character Variety in LLM-Generated Stories - ACL Anthology

• The mystery is missing: UNC-Chapel Hill study finds AI struggles to create complex characters