AI Fiction in the Wild
作者: Neel Gupta, Maria Antoniak, Melanie Walsh
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY
发布日期: 2026-06-22
备注: Presented at the MFS Cultural AI Conference, Purdue University, September 19, 2025. This essay is provisionally forthcoming in MFS: Modern Fiction Studies
💡 一句话要点
探讨AI如何重塑小说创作与消费的关系
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI生成小说 用户行为分析 同人小说 情色文学 互动叙事
📋 核心要点
- 现有的小说创作方式面临挑战，AI工具的使用尚未被充分研究，尤其是在读者生成小说方面。
- 论文通过分析大量用户对话，提出AI生成小说的模式和用户特征，揭示了新的创作与消费关系。
- 研究发现，用户对同人小说和情色文学的偏好，以及对故事元素的重复性和即时性的需求，具有重要的社会文化意义。
📝 摘要（中文）
一些专业作家开始使用AI工具来辅助创作小说。本文研究了大型语言模型如何通过促进叙事生成的新参与形式，改变小说的生产与消费。基于超过500,000个匿名的英语ChatGPT用户对话，我们发现超过三分之一的对话涉及某种形式的小说创作，包括原创故事、角色扮演、同人小说和情色文学。这些AI生成的小说主要由高频用户主导。我们识别出这些用户的常见创作模式和特征，包括所谓的“无限故事需求者”，他们在较长时间内反复请求和修改相同或相似叙事的变体。用户特别倾向于同人小说和情色文学，并广泛吸引于通用形式、重复性、即时性和故事元素的小众组合。我们的发现引发了两个理论思考：首先，AI技术可能导致作者与读者之间传统关系的转变，产生“自我中心的读者-作者”，即在封闭的对话循环中生成和消费小说，与机器而非人类互动；其次，LLMs使得互动、游戏和变换成为可能，这对用户而言似乎是愉悦的，提出了AI在当代叙事和娱乐生态系统中的位置问题。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决AI在小说创作中的应用现状及其对读者行为的影响，现有方法未能充分探讨读者如何利用AI生成小说的潜力。
核心思路：通过分析超过500,000个用户对话，识别出用户在小说创作中的行为模式，尤其是高频用户的特征，揭示AI如何改变传统的创作与消费关系。
技术框架：研究采用数据挖掘和文本分析的方法，首先收集用户对话数据，然后进行分类和模式识别，最后分析用户偏好和行为特征。
关键创新：论文的创新在于识别出“无限故事需求者”这一用户类型，强调了AI生成内容的互动性和个性化特征，与传统的线性创作模式形成对比。
关键设计：在数据分析中，采用了文本分类算法和聚类分析，关注用户请求的频率、类型和修改行为，确保对话数据的匿名性和代表性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究表明，超过三分之一的用户对话涉及小说创作，尤其是同人小说和情色文学，显示出用户对这些类型的强烈兴趣。高频用户的行为模式揭示了对故事元素的重复性和即时性的偏好，为未来的AI创作工具设计提供了重要参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括小说创作、在线文学平台和互动娱乐。通过理解用户如何利用AI生成内容，相关平台可以优化用户体验，提供个性化的创作工具，推动文学创作的多样性和创新性。
📄 摘要（原文）
Some professional authors are beginning to use AI tools to help produce their fiction writing. Are readers using AI to generate fiction, too? This paper examines how large language models are reshaping the production and consumption of fiction by enabling new forms of participation in narrative generation. Drawing on over 500,000 anonymized, English-language ChatGPT-user conversations (arXiv:2405.01470), we find that more than one third of the conversations involve some form of fiction generation -- including original stories, roleplay, fanfiction, and erotica. This AI-generated fiction is notably dominated by power users. We identify common fiction generation patterns and profiles among these users, including what we call "infinite story demanders," who repeatedly request and revise variations of the same or similar narratives over extended periods of time. We show that users especially gravitate toward fanfiction and erotica, and that they are broadly drawn to generic forms, repetition, immediacy, and niche combinations of story elements. Our findings motivate two theoretical provocations. First, we argue that AI technologies may lead to a shift in the conventional relationship between the author and reader, potentially producing what we call a "solipsistic reader-writer," who both generates and consumes fiction within a closed conversational loop, interacting with a machine rather than a human other. Second, we note that LLMs enable interactivity, play, and permutation in ways that are seemingly pleasurable for users, raising questions about where AI will fit into contemporary storytelling and entertainment ecosystems. We situate these developments within broader transformations in literature and media, including self-publishing, fanfiction, and pornography, and suggest that AI-generated fiction shares structural affinities with on-demand, personalized, and repetitive cultural forms.