收益：
- 能够逐步进行精读，并利用人工智能标记文本中的修辞格、主题和结构
- 能够防止人工智能超出文本范围并产生陈词滥调，并将每个主张与文本中的证据联系起来
- 能够理解，即使它接收来自人工智能的原材料，它也必须始终建立自身的整体意义、审美判断和最终解释。
文学研究的核心是文本分析：逐字分析、逐个图像分析文本说了什么、如何说以及为什么这样说。其中最强烈的形式是精读——仅通过文本本身的文字、声音、图像和结构来仔细分析文本的方法，而不求助于外部信息。细读时重要的不是文本之外的闲言碎语，而是文本内部的证据：选择了哪个词、重复了哪个声音、哪个图像与哪个图像发生了冲突。
在本单元中，我们将学习使用人工智能作为精读“辅助工具”：一个概述修辞格、列出主题、绘制结构的助手。但让我们从一开始就强调：人工智能可以标记图像，但由你（读者）决定该图像在诗中的作用以及它创造的情感。 AI收集用于化验的原材料；你创造了意义。
精读如何一步步进行？
考虑用人工智能仔细阅读，分五个步骤：
- 完整准确地给出文本。待分析的诗歌、故事或章节必须完整且准确。要求人工智能依赖你给它的文本，而不是它从记忆中记住的文本。
- 去除表层。在单词级别会发生什么？声音（头韵、内韵）、选词、时间、人物、地点。头韵是在彼此接近的单词中重复相同的辅音。
- 标记图像和修辞格。明喻、隐喻（用另一个人的名字来指代某事物）、矛盾修辞、重复、象征。询问每一个并引用文本中的内容。
- 地图结构和张力。这首诗的突破点在哪里？故事中的紧张气氛是如何营造的？它在哪里达到高潮？
- 您创建评论。你拿起人工智能标记过的原材料并问“这一切说明了什么？”你回答问题。此步骤不可委托。
提示：不要告诉AI“解释”；说“标记并引用”。人工智能的强项是显示模式；他的弱点是在不诉诸陈词滥调的情况下确定该模式的含义。
防止文本转义
人工智能最常见的错误是在寻求仔细阅读时偏离文本：进入诗人的生活，进入“普遍”已知的评论，进入记忆的陈词滥调。然而，仔细阅读的规则是证据就在文本中。在提示中明确禁止这样做：“仅根据我给出的文本；不要对诗人的传记、时期或其他作品做出假设。”
注意：人工智能很容易用现成的短语来标记一首诗，例如“悲伤”或“表达爱国主义”。没有证据就不要接受这些模式； “你是从文中的哪个词推断出这一点的？”问。没有证据的解释只是猜测，而不是分析。
三个迷你箱子
案例 1——修辞草图节省了时间。一位老师在课堂上教授一首 40 行诗之前，让人工智能将修辞格标记为引文。 5分钟后名单就出炉了；老师看到其中3人是被逼的，就把他们淘汰了。他批准了其中的 9 个，并在课程中亲自构建了每一个的含义。准备时间减少了一半。
案例2——建筑地图引发讨论。一个阅读小组让 AI 绘制了一个 12 页故事的张力曲线。 AI把高潮放在第8页；当小组回到文本时，他们意识到真正的突破在于第 6 页的一句话。人工智能的“错误”地图引发了正确的讨论。
案例 3 — 捏造的报价被抓获。一位学生在 YZ 的分析中看到了一句话：“正如这一行”。当他看这首诗时，那行诗并不存在； AI 编造了一首并不存在的诗句。学生采用了标记文本中每一条引文的规则。
四个可复制模板
1）精读框架：
你的角色：一名精读文学分析师。仅根据您自己的话分析以下文本。在单独的标题下标记以下内容，并引用每个标题的文本：（1）语音/辅音，（2）单词选择，（3）图像和修辞手法，（4）结构和断点。不要发表评论，只需标记和引用。不要超出文本范围。文本：[在此处粘贴文本]
2）修辞标记：
找出下面这首诗中的修辞格。对于每一项：艺术的名称、使用该艺术的诗句（逐字引用）、简短的理由。将您不确定的部分标记为“有争议”。没有文本中没有对应内容的艺术就不是捏造的。诗：[在此插入诗]
3）主题图：
列出下面故事中反复出现的主题。对于每个主题，至少给出文本中的两个引用并说明它出现的位置。突出显示文本中的证据，而不是您自己的解释。最后添加标题“我的评论开放点”。文本：[在此处粘贴文本]
4）计数器读取请求：
建议您阅读下面我的分析的替代读物。告诉我文本中我可能错过的哪些细节支持不同的解释。就靠文字吧。我的分析：[写下你的分析]文字：[粘贴文字]
弱提示/强提示
弱者：“告诉我这首诗的主题。”
Güçlü：“列出这首诗的主题，每句至少引用两行。仅依赖文本中的单词；不要对诗人的生活或时期做出假设。不要使用虚构的引文来支持主题；在你不确定的地方标记“有争议”。”
强烈的提示会施加举证责任，并防止人工智能陷入陈词滥调和捏造。在弱提示中，AI给出一句话记忆的“主题”，你无法验证。
具有修辞艺术的人工智能可靠性表
项目
人工智能是做什么的？
可靠性
一个人做什么？
头韵/声音重复
迹象
高
批准
词频
计数
高
有道理
明喻
提名
中等
事实、评论
伊兹莱克
列一个清单
中等
有证据的评估
断点
猜测
低-中
从文字验证
整体意义
产生陈词滥调
低
创建原创评论
细读小说和短篇小说
细读并不是诗歌所独有的。它也适用于小说和故事中简短而激烈的部分。逐行阅读整部小说是不可能的；但你可以细读开头段落、转折点或结尾。叙事中需要注意的元素略有不同：叙述者（我们从谁的嘴中听到事件——第一人称或无所不知的外部声音）、观点（我们通过他的眼睛看到事件）、时态的使用（闪回、跳跃）以及表现/讲述的平衡（作者是直接说出某种情感还是用细节暗示它）。让人工智能在给出叙述部分时单独标记这些元素比获得粗略的“摘要”要有效得多。
例如，在开头段落中，您可以告诉人工智能“显示叙述者是谁，他的观点以及第一句话给读者带来的期望，并为每个句子引用文本。”因此，人工智能不会重复情节，而是生成显示叙事如何构建的原材料。尽管如此，你仍然拥有最终决定权：你的阅读体验是不可剥夺的，决定着叙述者是否值得信赖，沉默表达了什么，以及场景为何令人震惊。
提示：在一篇长篇作品中，首先让AI做一个章节总结，并识别出两三个“值得细读”的激烈场景；然后仅给出文本中的那些场景来深入分析它。这节省了时间并将分析与具体证据联系起来。
常见错误
- 意思是“有评论”。 AI 给出了陈词滥调；相反，只要说“标记并引用”即可发表评论。
- 让它逃到文本之外。禁止传记和常识。
- 不验证报价。查看每个引用在文本中实际出现的情况。
- 相信人工智能给出的文本。人工智能可能会记住不正确的文本；您给出要分析的文本。
- 绝对化单一阅读。通过要求反读来测试解释。
总之
细读中，AI是一个原材料收集者，快速标注修辞格、主题、结构；但你是确立意义、消除陈词滥调并做出审美判断的读者。禁止超越文本，引用文本中的每一个主张，验证引文，并始终自己构建整体解释。
应用任务
选择一首诗。首先，在五分钟内自己进行三个观察。然后用“密读骨架”模板将同一首诗交给AI。将人工智能标记的内容与您自己的观察进行比较：哪些是您看不到的真实模式，哪些是陈词滥调或捏造的？确认文本中的每一条引文，并自己在一个段落中写下完整的解释。
清单
- [ ] 我给了要分析的文本，我没有把它留给AI去背。
- [ ] 我要求对文本中的每个修辞格和主题进行引用。
- [ ] 我验证了引号确实在文本中。
- [ ] 我禁止了文本外的假设。
- [ ] 我自己做出了整体的解读和审美判断。