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在某种意义上,ChatGPT就是一种编织和援引,它是互文性理论的最终实现,它也没有独创性的起源作者。只不过,罗兰·巴特等人的援引规模和能力要小得多,无论他们多么博览群书,他们的文本来源还是有限的。他们编织的方式是用卡片记录各种已有的印刷文字,他们借助堆积如山的卡片来写作。他们力所能及地在书本上爬梳、整理和归纳。罗兰·巴特这样的互文性理想通过ChatGPT实现了——可惜他在半个世纪之前想象不到这一刻的来临,就像我们也无法想象半个世纪后会出现什么一样。EhatGPT前所未有地将无限的文本数据作为自己的写作素材来编织,它编织文本的能力无限地放大。 ChatGPT跟互文性理论也有不同之处。互文性实际上是一个开放的视野,它强调文本在援引的过程不停地繁殖,不停地扩大文本的边界,不断地扩散,甚至是不断地出人意料地组合,它是一个后结构主义意义上的文本活动,这种繁殖的多样性是不断扩充意义的边界,甚至可能是对意义的消解,或者说它试图创造一种全新的意义。但是,ChatGPT则相反,它也在汪洋大海一般的文本中进行编织,但是这种编织是一种结构化的活动,是一种抽象和概括。它在纷繁的文本中寻找一个笼统性的普遍化的结构和脉络,它找到的是最抽象、最一般和最均平化的意义,它要确定意义而不是消解意义。ChatGPT不是基于问题的正确与错误来回答和写作,而是基于数据统计概率的高低(它的写作生成取决于字符之间的组合概率,它的写作是模型计算,而不是意义的链条推理——它并不清楚这些文字组合的意义)。它的回答和写作的根基不是真理,而是概率;不是个性,而是普遍性。这是一个典型的结构主义活动,它相信真实或者真理只是潜藏在共性和普遍性之中。这是一种均平化的写作,它的语言、它的逻辑、它的观点,都是一种均平化的普遍抽象。可以想象,这样做的代价是抹掉细节、个性和特异性。它也是一种同质化的无情的暴力写作,它以追求客观之名但却是最大限度地排斥异质惟。这是彻头彻尾的标准化写作,清晰流畅、准确无误,不会出现令人震惊不已的句子;它甚至也没有令人捧腹大笑或令人绝望痛苦的句子。它经常出现事实错误,但没有出现语法错误;它经常创造新的内容,但很少创造新的观点。所有这些都是建立在它对既往文本编织的基础上的——它对既往文本的编织不是一种充满想象力的创造,而只是一种数据化的有规律的编码计算——这就是它和互文性理论的差异:它是压缩和抽象式的编织,是试图将意义结晶化的编织,而不是像互文性理论那样是试图创造或者扩充意义的编织。也正是因此,ChatGPT擅长回溯和统计性的写作、归纳和总结性的写作;它不擅长面向未知的写作和充满创造性的写作。【缺少答案,请补充】