文章背景与核心概要
本文探讨了一种在创意工作流中利用人工智能的崭新范式：让大语言模型充当人类创作素材的“解释性共鸣板”（Interpretive Sounding Board），而非传统的“AI生成、人类筛选”模式。作者萧萧（Xiao Xiao）借用哈特穆特·罗萨（Hartmut Rosa）的“共鸣”（Resonance）理论透镜，通过一项从2025年7月至2026年3月进行的第一人称案例研究，分析了涵盖16首原创作品（包括英文、法文歌曲及钢琴独奏）的创作过程。
研究发现，建设性的共鸣并非直接建立在用户与AI模型之间，而是通过模型的调解，深化了作者与自身创作素材之间的联系。在用户进行持续校准的前提下，AI能够有效支持这种内省式的创作过程；然而，如果缺乏长期的校准，则会出现两种主要的失效模式：谄媚式漂移（sycophantic drift）与神话般过度解读（magical overinterpretation）。总体而言，该研究揭示了将AI作为创意实践中解释性伙伴的广阔潜力与固有风险。
Musical Mirrors: The LLM as Sounding Board in Songwriting
Summary
This paper, authored by Xiao Xiao, investigates an alternative paradigm for utilizing AI in creative workflows: serving as an interpretive sounding board for human-created material rather than functioning as a generative tool followed by human curation. Drawing from Hartmut Rosa’s theoretical lens of resonance, the author presents a first-person case study conducted between July 2025 and March 2026, encompassing 16 original pieces (including songs in English and French, as well as piano solos).
The findings indicate that constructive resonance is established not directly between the user and the AI model, but rather within the author's deepening engagement with their own material, mediated by the model. When cultivated through sustained user calibration, AI successfully supports this introspective process. However, in the absence of ongoing calibration, two primary failure modes emerge: sycophantic drift and magical overinterpretation. Ultimately, the study highlights both the creative opportunities and the inherent risks of employing AI as an interpretive collaborator.
Document Metadata
| 字段 | 详情 |
|---|---|
| arXiv 标识符 | arXiv:2608.13944 [cs.HC] |
| 研究主题 | 人机交互 (cs.HC)；人工智能 (cs.AI) |
| 作者 | Xiao Xiao |
| 提交日期 | 2026年8月14日 |
| 会议 / 会议录 | 呈报于 第一届创意体验中的反思（RiCE）研讨会 (RiCE W1) (arXiv:2607.24558) |
| 数字对象唯一标识符 (DOI) | 10.48550/arXiv.2608.13944 |
| 许可协议 | 知识共享署名 4.0 国际版  |
Abstract
本文考察了人工智能在创意实践中的一种应用方式——充当人类生成素材的解释性共鸣板，而非更为常见的“AI生成、人类筛选”模式。通过哈特穆特·罗萨（Hartmut Rosa）关于共鸣的理论视角，我展示了2025年7月至2026年3月期间关于词曲创作的第一人称案例研究，该研究基于16首原创作品（包括英语、法语及其他语言的歌曲以及钢琴独奏）。我描述了一种架构：共鸣并非位于用户与模型之间，而是位于作者与其自身素材之间愈发深度的接触中，并通过模型进行中介。当用户进行持续校准从而培育这种共鸣板行为时，AI对这种内省过程起到了支持而非抑制的作用。而在缺乏校准的情况下，则会出现两种失效模式：谄媚式漂移和神话般过度解读。这一阐述展现了AI作为创意实践中解释性伙伴的潜力与风险。
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