想到幾年前看過一個國外企劃，手法很漂亮。
先讓你聽一首歌。
編曲層次分明，吉他的推弦很藍調，鼓的過門剛剛好。
人聲更不用說，氣音收放之間有情緒，副歌一飆上去，你甚至會想：「這歌手是誰？怎麼沒聽過？」
你開始找、開始翻、開始期待。
然後企劃方笑著告訴你──這些人都不存在。
歌手是 AI 生的，吉他手也是，鼓手也是。（我猜混音師大概也快是了）
我們剛才感受到的那些「人味」，全部都是參數、模型，還有幾十萬筆資料堆出來的幻覺。
你愣了一下。然後你笑了。或者你沉默了。
這幾種反應都對。因為你剛才真的被打動了──而打動你的東西，並不來自任何一個有心跳的生命。
莊子講過一個故事。
惠施拿到一個大葫蘆，大到不知道怎麼用，覺得它「大而無用」。
莊子說：「你怎麼不把它綁在腰間，浮游於江湖之上？」
東西其實一直沒變，變的是「你怎麼看它」。
AI 就是我們這個時代的大葫蘆。
我最近體認到，這幾年 AI 模擬人類的速度，快到讓人來不及消化。
聲音能模擬、風格能遷移，連「不完美」都可以刻意做出來。
因為工程師很早就發現：太完美反而不像人。
所以他們乾脆教 AI，怎麼「適時」犯一點點錯。
想想這有多荒謬：我們被模仿到連缺點都要學習，以便未來能夠「通過測謊」。
也因為這樣，那種經典的「揭露型企劃」：先讓你以為是真人，最後告訴你是 AI，其實快玩到沒人會被嚇到了。
第一次看到 DeepFake，你還會停一下，想「乾這是真的假的？」
現在你刷到換臉影片，只會滑過去，連停都懶得停。
所以我開始有種感受：下一個真正會引爆討論的企劃，可能得反過來。
想像一下。某天有個音樂廠牌丟出一首新歌。MV 拍得很精緻。
你點進去的時候，累積半天的留言已經幫你提前「鑑定完畢」：
「又一個 AI 仔。聲線太乾淨了，句點。」
「吉他 solo 那段一聽就是 AI 生成的。」
「現在誰還請真人錄啊，成本差那麼多⋯⋯」
大家見怪不怪，甚至有點輕蔑。
畢竟我們都被騙過太多次了。這年頭對任何「過於傑出」的東西，預設立場就是懷疑。
然後過幾天，廠牌開始釋出幕後花絮。
真正的 raw footage──沒修、沒濾鏡，超級赤裸的那種。
你看到一位年輕女生站在錄音室裡，反覆唱同一段副歌。
唱到第二十次的時候，錄音師終於從玻璃窗後面比了個大拇指。
你看到吉他手的指尖磨出厚厚的繭。休息時閉眼彈 George Benson。
貝斯手噴了幾個超級沒有性別意識的笑話，笑到彈錯，還對著鏡頭比個 YA。
你看到鼓手收器材時轉鼓棒，掉了，撿起來，又轉，又掉。就是個屁孩樣。
全部都是真人。
每一條音軌，每一次呼吸，每一個不小心碰到麥克風架的雜音，都是活生生的人，在那個當下做出來的。
而你卻在第一時間，選擇了不相信。
當人類需要開始努力「證明自己是人」，我覺得這件事很值得想。
靈光消逝，「證明自己是人」的年代
前些日子，我對社群平台上出現大量的 AI 文章表示過意見。
我們花了很長一段時間驚嘆 AI 可以多像人。
但也許真正的轉折點，不是 AI 變得跟人一樣好，而是人做出來的東西，開始被當成 AI。
以前我讀傳播理論時，有個概念一直忘不掉：班雅明講「靈光」（Aura）。
大意是：原作之所以動人，不只是因為它長什麼樣子，而是因為它存在於某個不可複製的「此時此地」。
問題是，當技術好到你分不出原作和複製品的時候，靈光還重要嗎？
或者換個方式問：「如果一首歌聽起來一模一樣，你會因為知道它是真人做的，就比較感動嗎？」
老實說，我越來越不確定。
但我知道一件事：那個錄到第二十次才過關的歌手，靠在牆上喘氣的那幾秒鐘，AI 不需要。
AI 沒有第二十次。它只有一次，一次就是最終版。
它不會懊悔，不會懷疑自己，不會在凌晨三點盯著天花板想：「我是不是根本不適合做這行？」
而正是那些懊惱、懷疑、失眠的時刻，讓人之所以為人。
也許那天比我們想的都近。
我們真的需要靠「幕後花絮」來證明一個作品是人做的。
就像有機食品要認證標章，手工皮件要附上匠人照片。
「純人類製造」會變成一個標籤、甚至是一個你願不願意加價的選項。
想起來有點悲涼。但也許也沒那麼糟。
因為從另一個角度看，這代表我們終於被逼著去想一個很根本的問題：
我們到底在乎的是什麼？是結果，還是過程？
是那首歌好不好聽，還是那首歌背後有沒有一個人為它熬過夜、懷疑過自己？
如果我們只在乎結果，那 AI 贏了，而且贏麻了。
更快、更穩、更便宜，永遠不會因為失戀、跟伴侶大吵架，躲在錄音室錄到瀕臨崩潰。
AI 的輸出穩定，情緒也「穩定」。
不用吃不用睡，沒有罪咎感，沒有失望。
被鄉民罵了，它也不會在意。轉身就繼續產出，姿態依舊華麗。
但如果我們心裡某個角落，還是會因為「這真的是人做出來的」而多一點觸動──那人類就還有位置。
我們不見得做得比 AI 好。但我們做的時候，有代價。
那個代價，就是活著本身。
所以我夢裡的那個企劃，也許真的不遠了。
不久的將來，最震撼的 reveal 會倒過來──其實這些都是真的人。
觀眾的反應可能會是：「哇，AI 好厲害。」
到後來，變成：「現在居然還有人願意這樣做？」
到那個時候，我們感受到的，與其說是驚訝，不如說是一種很老派的東西：
敬意。
對還在用笨方法做事的人的敬意──對那些明知道有更快的路，卻選擇走遠路，把手磨出繭、把手汗留在作品裡的人。
也許到了最後，人類最強的創作宣言，只需要安安靜靜說一句：「這是我做的。真的是我。」就這樣而已。
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影像說明：去年某個夏日準備晨跑時看到的臺北天空（約清晨四點）
本文同時刊載於個人臉書
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留言區
板友 Halen Tsai：
以後的人會不會嘲笑“十年磨一劍”的功夫太傻？！用AI十分鐘就能製造出來的東西，誰還要去花長時間去培養和蘊釀！花好幾年去訓練歌手能力和技巧，需要嗎？用ai半天就製造出的音樂還更好聽！在消費者端多數接觸到的都已經是成品是結果，速食文化下會去花時間看過程的已是少眾。且要花長時間培養的成本高出好幾倍，有的就會因不敵競爭而無以為繼。所以人們在ai來臨的時代，價值觀會變得如何？我真的不樂觀！既然十年跟十分鐘功夫出來的結果差不多，那誰要下苦功？學生寫報告、員工寫企劃，如果ai寫得比我好，那我幹嘛自己嘔心瀝血在那邊弄？啊結果老師、長官還更欣賞ai的作品！那才會真的吐血！剛才看到唐鳳臉書po的演講片段，最後她問了一個問題：大家在什麼事情上會拒絕被自動化？這值得大家深思！
作者回覆：
謝謝你的留言，你講的這些我其實也反覆想過。
「十年磨一劍」會不會變成一種笑話？
這個問題我沒辦法輕鬆說不會。因為從純粹效率的角度來看，它確實越來越難自圓其說了。你說的沒錯，當產出的結果幾乎一樣，甚至 AI 那邊還更穩定、更便宜，那堅持用笨方法的人，看起來就是不理性。
但我後來想的是：也許「十年磨一劍」講的根本不是效率這件事。
十年磨一劍，真正被磨的是拿劍的人，不是那把劍。
一個歌手花十年練出來的東西，跟 AI 十分鐘生成的東西，聽起來可能真的差不多。但那十年改變的是那個人本身：她怎麼理解音樂、怎麼理解自己。然後，怎麼跟世界相處。
這些東西不會直接出現在成品裡，但會決定她下一步往哪裡走。
AI 沒有「下一步」。它沒有累積，也不需要。
你提到唐鳳問的那個問題：「在什麼事情上會拒絕被自動化？」
我覺得這問題厲害的地方在於，它問的不是效率，而是問你願意把自己交出去到什麼程度。
至於樂不樂觀？老實說我也沒有很樂觀。但我覺得不樂觀跟不值得做是兩件事。很多值得做的事情，本來就不是因為前景光明才做的。是吧？
板友 Owen Xu：
路過。真正麻煩的不是證明這個作品是來自人，而是當你認為我付更多錢，是為了創作者的“人味”的時刻，當心你開啟了“人味競爭”，有沒有可能，最後連那個”人味” 也是假的？我意思是，當你買的是創作者，而不是他的作品的時候 (因為AI作品也很好)，很有可能導致有創作者開始偽造自己的人生經歷，比如他曾經步行穿越西藏印度，所以他創作的歌有西藏印度的靈性，所以你付錢了。但其實他只是在youtube看看西藏、印度的旅遊頻道而已。
作者回覆：
早安。你這個切角很有趣，我覺得把我文章裡刻意沒展開的那條線，也直接拉出來了。
你說的對。一旦「人味」變成賣點，它就進入了市場邏輯，而市場邏輯裡，任何有價值的東西都會有人想偽造。這幾乎是必然的。
有人會開始包裝自己的經歷，誇大自己的苦難，製造一個「比較有故事」的人設，然後靠那個人設去賣作品。你講的旅遊頻道的例子一點也不誇張。其實這種事情在 AI 出現之前就已經在發生了，差別只是我認為「以後動機會更強烈」。
而我想再多補一個角度：偽造人味這件事之所以能成立，前提是人們真的在乎人味。而如果人們真的在乎，那即使市場上會出現仿冒品，這個「在乎」本身仍然是真的。
就像藝術市場有贗品，不代表人們對真跡的渴望是假的。贗品的存在恰好反證了真品的價值。
當然，這不代表問題不嚴重。怎麼辨識、怎麼建立信任機制，這些都是很實際要面對的事。我只是覺得，「人味有可能被偽造」跟「人味不值得追求」之間，還有很大一段距離。
人類為何需要創作？我覺得這個最根本的問題，或許才是在這個世代我們身為人類該自問的。
你的這個提醒很好，讓我們之後思考這件事的時候可以多留一個維度。感謝。
後記｜作者已死，但屍體還溫著
寫完那篇關於「證明自己是人」的文章之後，我一直覺得有些東西還卡在心裡沒說完。
那股說不清楚的東西，大概跟我這幾年反覆翻的兩個人有關：羅蘭．巴特（Roland Barthes）和拉岡（Jacques Lacan）。他們不是什麼 AI 時代的先知，但他們很早就在問一些跟我們現在撞上的問題結構極為相似的問題。
我試著把我從他們那裡偷來的透鏡拿來看看眼前這個局面。
1967年，巴特提出了「作者之死」。
核心意思很簡單：一部作品一旦完成，作者就該退場了。意義是讀者「讀出來」的，不是作者「放進去」的。
你不需要知道貝多芬失聰的故事，才能被《第九號交響曲》震動。作品自己會說話。
這個觀點在文學圈沸騰了好久。但我最近忽然覺得，AI 的出現反而把這件事翻了過來。
巴特那個時代，殺死作者是一種解放。把讀者從「作者說了算」的權威裡釋放出來。可是他沒預見到的是：如果有一天，作品的產出者根本不是任何意義上的「人」呢？
當 AI 可以寫詩、可以作曲、可以畫一張讓你落淚的畫，「作者之死」就從一種哲學姿態，變成字面上的事實。
這個作品的背後，真的沒有作者。沒有生命經驗可以轉化，沒有慾望可以驅動。什麼都沒有。
弔詭的是，這反而讓「作者」重新變得重要了。
你會開始想知道：這首歌後面到底有沒有一個人？那個人經歷過什麼？他為什麼要寫這個？
作者已死。但 AI 把屍體挖出來了，而且大家發現：「原來我們還是很想看看那張臉。」
巴特晚年寫了一本非常私密的書，叫《明室：攝影札記》。裡面有個概念叫「刺點」（punctum）。
他說，一張照片裡有兩種東西。一種是你可以分析、可以命名的，比如構圖、光線、主題。他叫它「知面」（studium），就是那些你用腦袋理解的部分。另一種是你說不出來為什麼，但它就是刺了你一下。可能是照片角落裡某個人的鞋帶沒綁好，可能是一個模糊的手勢。那個東西沒有道理，但它穿透了你。
AI 非常擅長製造「知面」。它可以完美地執行構圖法則、色彩理論、敘事結構，每一個元素都到位。
但「刺點」呢？
刺點的本質是意外，是創作者自己都不知道自己留下來的東西。它之所以能穿刺你，正是因為它不在計劃之內。
一個鼓手在收拍時手腕微微抖了一下，一個歌手在尾音滑掉了半個音。這些沒有人設計。是一個活著的肉身在那個瞬間留下的痕跡。
AI 可以模擬不完美，但那是「被設計出來的不完美」。它可以在知面的層次上做出瑕疵，卻沒有辦法真正產生刺點。因為刺點的前提是：有一個主體，在某個不可複製的時刻，不小心洩漏了自己。
AI 沒有「自己」可以洩漏。
拉岡的東西比巴特難讀很多，但有一個概念我覺得放在這裡特別準：他認為人的慾望，本質上是一種「匱乏」（manque）。
人之所以創作，是因為他「缺少」什麼，然後用創作去追。他不是在「表達」他擁有的東西──他是在追他缺的東西。
追的過程永遠不會抵達終點，但正是這個追逐本身，構成了意義。
一個音樂人反覆改一段旋律，他不知道正確答案是什麼，只是隱約感覺到「還差一點」。那個「還差一點」，就是拉岡說的匱乏在驅動。
反之，AI 沒有匱乏。
你叫它寫一首歌，它一次就給你最終版。沒有掙扎、沒有否定、沒有「覺得還不夠好」。它的生產過程裡不存在慾望的弧線。那條從不滿足出發，經過反覆試探，最後在某個妥協點落地的曲線。
拉岡還有個更狠的說法：人的慾望是「他者的慾望」（le désir de l’Autre）。我們想要的東西，很大程度上是因為我們感覺到別人想要，或者我們想要被別人看見。創作的衝動有很大一部分來自這裡。我們寫一首歌，其中一個動力是我們想像著有一天，某個我們在乎的人會聽到它。
AI 不需要被看見。它沒有「他者」。它不會在上傳作品之後焦慮地刷留言區。
我想，這不是缺點的問題。是結構性的差異。
而這個差異，決定了人類創作跟 AI 生成之間那條線，劃在存在的層次上，不在技術的層次上。
那我們（人類）到底在乎什麼？
寫到這裡，我發現自己沒辦法給出什麼漂亮的結論。（感覺還有太多事情還沒說盡）
如果照巴特早期的邏輯，我們根本不該在乎作者是誰──作品自己成立就好。那 AI 作品跟人類作品就不該有差別。
如果照巴特晚期的「刺點」，那真正觸動人的東西來自意外的私密痕跡，而這恰恰是 AI 結構上無法產生的。
如果照拉岡，創作的意義不在成品，而在那個被匱乏驅動的過程，那人類創作就永遠帶著一種 AI 無法複製的重量。
這三個說法，彼此之間其實有張力。
也許最誠實的狀態，就是不急著選邊。
我自己現在的感覺是：AI 不會殺死創作，但它會逼我們誠實──你到底為什麼要做這件事？如果純粹為了產出結果，AI 比你快、比你穩、比你便宜。那你還做，到底是為了什麼？
這個問題沒有標準答案。但我覺得，每個還在用自己的手、自己的嗓子做完成作品的人，遲早都得回答它。
尤其是那些還會為了做出來的東西失眠的人。
而那個答案，不管是什麼，大概都會在某個失眠的凌晨，安安靜靜地浮上來。
因為那是一個有匱乏的生命，在試著填補自己永遠填不滿的洞時，不小心留下的痕跡。
那就是人味。不多不少，就那樣吧。我想。
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補充閱讀 1（作者 Lifeng Chi ）原始連結
（轉自 Lifeng Chi 臉書動態，轉貼日期 2026-03-08）
這禮拜有兩則AI搞事情的新聞：首先是韓國有一間一人出版社，以AI生成一年出了九千本書。由於韓國圖書館的法定呈繳制度，新書呈繳給圖書館、圖書館再給予補助，於是這些書名與內容無關或完全不知所云的書，並不對外銷售，單靠著補助就獲利，而國家圖書館也就成為這些AI劣製書的提款機。
另外一則是中國AI「Seedance」製作一部電影〈霍去病〉，網上累積5億次觀看。這部二十幾分鐘的史詩電影情節流暢、特效逼真，但只用了三個工程師，花了48小時製作，總花費1.4萬──大概是這三個人的時薪加便當錢。這部當然不少bug，譬如匈奴穿著現代皮衣，以及漢朝根本還沒有發明馬蹬等等。但相對於這幾年歷史大片動輒數千萬成本，出的包還更多，〈霍去病〉再怎麼粗製濫造，也滿足爽片的效果了。
這兩件事有一個共同的結論：AI戰勝人類並不靠它的品質，而是靠它的快速、廉價以及大量。但它勝利的代價是：我們即將看不到真的東西了。
一個人59秒滑一則抖音；一個晚上看一部電影；兩天讀一本書；一個禮拜追完一部劇。但真人作者拍一支影片要一天，拍一部電影幾個月，寫一本書要半年到一年。
結果會怎樣？我們一年看了10部電影，一年追10部劇，看10篇網路文章，結果不到1%是真人創作的。
我們現在常討論學生專注力低弱，是抖音、短片、多巴胺刺激造成的。但我發現這其實是一個縝密的、循序漸進的陷阱──
流量專家先告訴你：「不用寫長文喔，現在沒人看了」。再來告訴你：「現在流行非連續文本，就是梗圖加短文啦」；再來是「拍短影音，越短越好」；最後發現這些讓AI拍得更好。
譬如貓咪是流量密碼，現在的貓不只會後空翻，可以說話，可以開槍掃射，可以把經典電影如《教父》、《無間道》的片段拿來替換成喵星人，而且毫無違和。
簡媜前幾天的文章說：她看了一部影片，感動落淚，到處分享給朋友，直到有人提醒她：那是AI啦。她幡然醒悟：自己被騙了一滴眼淚。
然而AI世代的人會說：影片是AI，感動是真的，何騙之有？AI寫的書，你看了有收穫；AI拍的史詩鉅片，你看了覺得刺激；更厲害的還有成人片咧，看了爽就好了，管它是真的還是AI？
假作真時，真不會變成假，但誰還有那個美國時間去玩真的？接下來還要真人拍影片嗎？還要真人寫書嗎？
大學老師之間的傳聞──來畢不了業的學生，忽然論文思路貫通；本來外語不行的助理，忽然跟外國機構聯繫起來呱呱叫。AI神力籠罩之下，人人都變聰明了，還多出許多閒暇時間。但我們要怎麼殺時間呢？看AI寫的書，看AI拍的電影，AI生成的短片或迷片。
我更擔心這些無傷大雅的小破綻──歷史劇裡錯誤的配件，論文裡不存在的文獻，訪問稿中採訪對象沒說過的話，新書內頁的圖文不符胡言亂語⋯⋯會有人發現嗎？會有人在意嗎？
甚至我有預感，自己會寫到哪一本書、哪一篇文章為止，是完全靠自己一個字一個字寫出來呢？會不會這篇就是最後一篇了？
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補充閱讀 2（作者 Manny YH Li）原始連結
（轉自 Manny YH Li 臉書動態，轉貼日期 2026-03-17）
昨天在 X 上看到一篇爆文，講一個 MIT 研究生用 NotebookLM 在 48 小時內通過了一個他從沒碰過的學科的資格考。這看起來就是標題黨文，但我還是忍不住看完，可能最近有學習焦慮吧。
方法是這樣的。該名研究生把六本教科書、十五篇論文、所有找得到的課堂逐字稿全部丟進 NotebookLM，然後問了三個問題：
這個領域的專家共享哪些核心心智模型？
專家之間根本性的分歧在哪裡，各方最強的論點是什麼？
給我十個問題，它們要能區分真正理解和死背的人。
接著，研究生用那十道問題自我測試，每答錯一題就追問「為什麼錯了、我漏掉了什麼」。48 小時後，研究生通過了資格考，且他根本沒學過那門學科。
作者據此給了一個大膽的結論：學習的差距不在內容量，而在你問的問題品質。一個學期和 48 小時的差別，在於你有沒有問對問題。
我剛讀完的時候覺得「真他媽的有道理！」那三個問題的確很有層次，從骨架到邊界到檢驗，模擬的是一個人實際建立判斷力的過程。大部分人自學一個新領域的時候，最大的困難不是找不到資料，是不知道什麼才是重要的資訊。該名研究生使用的三個問題，可以幫我們跳過在黑暗中摸索的階段。
但我越想越覺得哪裡不對：這到底是「學習」，還是「應付考試」？
我試著把這套方法放進一個具體的情境。假設我完全不懂經濟學，用這個方式，我可以在幾天內知道總體跟個體經濟學的分野、供需模型的邏輯、凱因斯跟古典學派在政府干預上的基本分歧。這些東西如果我自己拿起教科書（可能還不只一本）從第一章開始讀，可能要三到四週才會有模模糊糊的概念，更可能在中間就放棄了。
所以，那三道提問搭配 AI 確實是加速，但加速的到底是什麼？
我想到一個比喻。AI 給我的是一張地圖，但它沒有教我怎麼走路。我可以很快知道哪裡有山、哪裡有河，但走過那些路之後才會產生的直覺，不在地圖上。地圖告訴我兩點之間有條最短路徑，但我也得實際走過之後才知道那條路上坡其實超陡（就算地圖有等高線圖）、中間有個岔路容易走錯、下雨後的地面超級滑因為有些石頭被磨很平。
我也想到以前讀過的一些教育科學理論，例如有一種概念叫做「學習過程中適度的困難、卡關、犯錯，反而會強化長期記憶和能力」。自己讀教科書讀到卡住，花半小時搞懂一個公式推導，那個痛苦就是學習本身。
另外，在讀教科書的過程中通常會冒出一些困惑，像是「這跟 OOO 講的不是矛盾嗎」、「為什麼要假設理性人」之類的。有種理論也強調學習者在過程中所產生的解釋和追問，對深層理解的效果遠大於被動接收已經整理好的資訊。
所以，我或許可以說那篇 X 爆文的方法，加速的是「從零到有地圖」的時間，也就是先有一個高層次的框架，可以讓後續的學習更有效率，因為知道新的資訊可以「掛」上哪個鉤子。
但「從有地圖到能自己走路」這段路，還是沒有捷徑。那篇 X 貼文給人的一種幻覺可能是誤以為「拿到地圖」就是「已經走過」，就像是把「覺得熟悉」當成「已經學會」。讀了大量整理好的資訊，會產生一種「自己懂了」的幻覺。
我想到一個更生活化的比喻。在 YouTube 上看了大量的遊戲直播，讀了大量的遊戲分析與評論，好像就可以對遊戲如數家珍、對遊戲設計講得頭頭是道，讓旁邊的人覺得自己很厲害。但如果有一天有人給你一筆預算，叫你想辦法做出一款遊戲，大概腦袋是一片空白，連怎麼開始都不知道。
想到這裡，我就對一開始的違和感有了解釋。那篇 X 爆文的方法絕對有用，我一定要學起來，但它有一個刻意不講的天花板：地圖可以幫我出發得更快，但它取代不了旅途本身。
寫到這邊，我忽然意識到同樣的邏輯可以搬到另一個我很常講的領域。
寫作。
如同前幾天的文章，去年我曾經花了很長一段時間嘗試用 AI 寫文章。我投入了大量精力想要讓它完美複製我的語氣、用語習慣、甚至判斷方式，但總是有一種被牽著鼻子走的感覺。
更奇怪的是時間差。我在改的當下覺得 AI 寫得真好，甚至比我好。怎麼這麼有道理、怎麼會想到這些。但過了幾天再回來重看，就開始對文章有很多意見，覺得根本不是這樣、我才不會這麼想。
那幾天的時間差到底是什麼？我後來覺得，那就是我的判斷力追上我的感受所需要的時間。AI 的輸出有一種認知上的流暢感，它在當下會讓我覺得一切都已經到位了。
但我的判斷需要時間才能浮現。
我的摯愛（？）劉揚銘（斑馬通信）講了一個很精闢的話：「當你把寫作交給 AI 的時候，AI 是作者，你只是編輯。」
那作者跟編輯的差別在哪？
我覺得是面對的未知程度不同。作者是在無數可能的選項中選出一個方向，過程中不斷跟各種阻力搏鬥；編輯是在一個已經被確立的框架裡做調整。
寫作之所以能改變一個人，不是因為在動筆之前就知道要表達什麼，然後忠實地把它敲出來。寫作會改變一個人，是因為在寫的過程中，透過語言的阻力、邏輯的斷裂、自己寫出來卻覺得不對的段落，一步一步「發現」自己真正在想什麼。過程結束之前不可能知道結果是什麼，因為結果是過程，它本身就是被創造出來的。
修改 prompt 缺少的正是這個部分。我對 AI 下指令的時候，我在管理一個已經存在的意圖，把它講得更精確、更完整。
當然，我也「又」替上面這種觀點找到了反駁。
上述說法把「編輯」講得像是只在管理別人的產出（特別注意：這不是誰高誰低的問題，因為實際上作者與編輯的互動有 N 種型式、也千絲萬縷），但 AI 時代的編輯可能不只如此。我們並不只是在管理 AI 的「產出」，同時還在管理自己的「意圖」。反覆修改 prompt、退件、罵 AI 過程中，我們也是在跟自己的邏輯、智慧和經驗搏鬥。
我想了想，覺得這有一部份是對的。修改 prompt 確實涉及某種程度的自我釐清，因為必須搞清楚自己到底想要什麼。要退 AI 的稿件的前題也是知道自己想要什麼，所以也是在基於自己的智慧、經驗、品味與感受在輸出自己的判斷。說這段「過程」毫無意義，可能有點過分。
但這種說法可能也搞混了一件事。「知道自己要什麼」跟「在創作過程中發現自己要什麼」，是兩種不同的認知活動。
我又想到一個比喻。假設我出錢委託一個畫家幫我畫一幅肖像，我可以對他提出非常精細的要求。我可以退件十次，修改構圖、調整色調、要求他重新處理光影，甚至把我畫成完全不一樣的人。我甚至可以站在旁邊看他畫，邊看邊下指導棋。
但我永遠不會在這個過程中學會畫畫。
我不會經歷畫家在處理光影的時候，突然意識到「原來人的臉頰在這個角度下會出現一塊意想不到的暗面」。我不會經歷他在混色的時候有了「這裡再加一點點土黃」的那種身體直覺。我得到了一幅畫，但我沒有「成為」任何東西。
委託人可以很厲害，品味可以很好。但委託人就是委託人。
想到「成為」這個詞的時候，剛好朋友推薦我看了當代奇幻文學大師 Brandon Sanderson 前陣子的一場演講。
他在講 AI 藝術的時候，花了很長的篇幅回顧自己的寫作歷程。他十九歲寫了第一本書，非常爛。他自己的形容是三分之一抄《沙丘》，三分之一抄《悲慘世界》，三分之一抄《時光之輪》。他也毫不懷疑，今天的大型語言模型（LLM）可以輕易產出比那本書好一千倍的東西。
但他從那本爛書開始，寫了第二本、第三本、第四本。每一本都在上一本的基礎上長出新的東西。第二本書「他」的味道更明顯了。第三本書有了原創感，情節更緊湊，人物刻劃更扎實。第四本書他開始實驗轉折，發展出後來的「Sanderlanche」風格。第五本書他開始跟科幻奇幻的傳統對話。
最後他寫出了《諸神之城：伊嵐翠》（Elantris），第一次完整展現出那個被奉為大師的 Brandon Sanderson。
他在演講中說了一句我反覆想了很久的話：「創作藝術的過程，會把你變成藝術。」
他用他最愛的《Star Trek》做了一個比較。《Star Trek》裡有一個人造人角色叫 Data。 Data 會畫畫、寫詩、演喜劇。Sanderson 說如果 Data 真實存在，他會為 Data 的創作鼓掌，因為 Data 創作是因為他想成長、想理解、想「成為」什麼。
但 LLM 什麼都不想成為。它寫購物清單和寫一個家人離世的故事，對它來說毫無差別。它不會被創作改變。你可以餵它更多資料，它的權重會調整，但完成一件新作品不會讓它學到東西、不會讓它成長、不會讓它在乎。
Sanderson 後來在演講裡用了兩個概念，很巧的我之前寫的文章中也講了幾乎一樣的東西（不是說我跟他一樣厲害，而是人類的感性與苦痛可能有一些共通性）。這兩個概念分別是「成為」與「成就」。
一個人寫作，是為了「成為」，還是「成就」。很多時候網路上的筆戰之所以沒有答案，是因為試圖把這兩條平行線放在同一個架構裡比較。
如果把寫作當成取得成就的手段，按讚數、分享數、訂閱數、收入就是答案，那用 AI 來壓縮過程、甚至自動化測試，當然合理。
如果心中的答案在哪都找不到，唯有自己背起行囊踏上旅途、在過程中一步一步成為自己期望的人，那就自己去寫。
搞清楚自己要什麼就好。
寫到這裡，我又有一個問題了：那條界線到底在哪？什麼東西可以交給 AI，什麼東西不行？
我一開始以為這條界線是在不同的「領域」（domain）之間。例如，藝術不能交給 AI，但行政工作可以；學習不能靠 AI，但考試準備可以。想了一下之後，我覺得這樣切不對。界線不是在領域之間，是在每一個活動的內部。
任何一項工作都同時包含兩種成分。一種是工具性的，做完就好、結果才重要。另一種是構成性的，過程本身就是你想要的東西。
日本傳統動畫需要在賽璐璐片上手工上色。如今應該都走數位上色了。這個轉變發生的時候，沒有人覺得動畫的靈魂被抽走了（好吧，也許還是有一些人）。為什麼？因為手工塗顏料這一步是一個執行步驟，目的是把已經做好的決定物理地實現出來。
色彩設計、情緒表達、場景氛圍等真正的判斷仍然掌握在人的手上。手工上色是摩擦成本，消除它釋放了創作者的精力，讓他們可以專注在更重要的事情上。
如果我們讓 AI 決定「這個場景該用什麼色調來傳達孤獨感」，性質就完全變了。因為在一百種可能的色調中，選出最能表達自己心中那種特定的孤獨，這個「掙扎」本身，或許就是色彩設計師長出美學判斷力的機制。
跳過這一步，可能就長不出那個判斷力。而且更麻煩的是，我不會知道自己少了什麼，因為我沒有經歷過它。我甚至會覺得 AI 選的顏色很好，就像我去年覺得 AI 寫的文章很好一樣。運氣好的話，可能過個幾天，我的深層判斷才會浮上來說：「不對，這不好。」但也有可能這個判斷永遠浮不出來。
所以我現在覺得，那條界線的判準大概是這樣。問自己一個問題：這個特定的掙扎，是不是我想要長出某種能力的必經過程？如果是，那就不要跳過它。如果不是，甚至它只是意圖跟結果之間的摩擦成本，那就讓 AI 處理。
Sanderson 寫第一本爛小說是必經過程；讀教科書被一個推導卡住的那半小時是學習機制；花好幾天雕琢文章的措辭、經歷那些「不對，不是這個意思」的瞬間，是生成機制。然而，把逐字稿轉成排版好的中文稿是摩擦成本。
但這裡又可以帶到一個我自己也卡了很久的問題。（我怎麼這麼多問題？）
如果摩擦力是關鍵，那是不是摩擦力越高，學到的就越多？照這個邏輯推下去，手工在賽璐璐片上塗顏料的人，應該比數位上色的人對色彩有更深的理解才對。那數位上色的出現豈不是一種損失？
我覺得答案是：確實有損失，但要更精確地定義「損失了什麼」。手工上色的人對顏料的物理特性、乾燥速度、疊色效果會有一種身體上的直覺，但它的邊際報酬是遞減的，因為第一千次上色學到的東西遠少於第十次。
與此同時，數位工具可以釋放出很大的認知空間。創作者可以把那些釋出的精力放在「這個場景的整體色彩敘事」上，而這個領域的學習報酬率也更高。也就是說，工具降低了某一層的摩擦力，但它讓人可以把資源往上投資到報酬率更高的地方。
歷史上好像一直是這樣。計算機消除了手算的摩擦力，這沒有讓數學家變笨，他們把精力移到了更高階的問題上。數位攝影消除了暗房洗片的摩擦力，攝影師反而因為可以大量、低成本地實驗而加速進步。每一次工具進步都消除一層摩擦，人們就會發現上面還有一層需要人類判斷力的新問題。
所以摩擦力不是越高越好，重點是它發生在哪裡。如果摩擦力發生在建立能力的核心環節上，它是寶貴的。如果它發生在偏周邊的執行層，那就只是成本。
但這整個「往上投資」的邏輯能成立，有一個前提：上面必須還有「更值得掙扎的東西」存在。
如果 AI 的終極目標是成為 AGI，也就是一個在每個認知維度上都追平甚至超越人類的智慧體，那人類是不是就沒有什麼好「往上投資」的了？
打個比方說，手工品之所以還有市場溢價，原因之一是機器在規模化的過程中必然犧牲某些不可規模化的精度。這個精度差異搭配情感價值，就是手工品溢價的來源。但如果機器的精度完全追平了手工，沒有犧牲任何東西呢？
突然想到前幾天建立的「成為」跟「成就」的區分，給了我一條思想上的生路。「成就」的價值是比較性的，我做的東西必須比別人好才有意義。所以如果 AGI 什麼都做得比我好，「成就」這一側的價值就歸零了。
但「成為」的價值是內在的。跑步的過程不會因為汽車更快就失去意義；寫一篇文章的過程中經歷的那些掙扎，不會因為 AI 能寫得更好就突然變得空洞。那個過程改變的是我自己，而我自己的改變不在任何比較的座標軸上。
看起來是個爽文的結尾：「只要自己快樂就好。」但我又想了新的問題。
就算「成為」的價值是內在的、不可比較的，它能獨立存在嗎？完全不需要外在環境的支撐嗎？
我認為不可能。
「成為」需要我相信自己的掙扎有意義。這個信念不是從天上掉下來的，它需要某種環境來支撐。Sanderson 抱著第一本爛手稿感受到的那個「我做到了」的瞬間，有一個他自己沒有講出來的前提：在那個時刻，他面前沒有一台機器可以三秒鐘輸出一本更好的書。如果有呢？那個瞬間可能還是會存在，但他當時的想法一定不一樣。
一個全能的 AGI 的存在，會對每一個正在掙扎的創作者與認知工作者說：「你在幹嘛？我十秒鐘就能做出比你好一千倍的東西。」我可以繼續告訴自己「我在乎的是過程」，但過程改變不了真實可見的結果。
而且問題不只在心理層面。一個人可以決定寫作對他來說是旅程。但如果整個經濟系統已經不再為人類寫作支付任何東西呢？如果出版社全面採用 AI 呢？如果讀者根本分不出來、也不在乎呢？那我的決定就只剩下一個人在房間裡對自己說：「過程對我很重要，我很棒。」
這就是「成為」跟「成就」的區分、過程比結果重要、你才是藝術等這些說法的共同弱點。它們都假設個人的信念可以獨立於社會結構運作。但現實中，信念跟結構是綁在一起的。
雖然有點概念誤用，但我一度用「唯心對抗唯物」來描述這種張力，也就是個人信念能不能抵抗物質現實的碾壓？但後來覺得這個二分法不太對，因為信念跟物質現實根本不是分開的。
打個比方說，貨幣是一個集體信念，但它創造了極為具體的物質後果。法律是一組社會約定，但它決定了誰能擁有什麼。品牌價值是純粹的認知建構，但它讓一個包包可以賣另一個的五百倍。
這些東西不是先於信念存在的客觀事實，它不是高山、大海、空氣。它們是信念運轉夠久、參與的人夠多之後，凝固而成的東西。十九世紀的工人面對機器，如果只是各自在家裡相信「手工有價值」，大概什麼都不會改變。但當他們組織起來反抗，推動立法，信念就變成了勞動法規、最低工資、職業安全標準。信念本身成為了物質力量。
所以更精準的問題應該是：如果 AI 改變了經濟基礎，人類對創作價值的信念，還有沒有能力凝聚成新的結構？
我不確定答案，只能先辨識一些要素。
第一，我認為創作慾望有一種天然的黏著度，它不是一個可以被滿足然後消失的需求。它是一個持續存在的驅動力。只要這個驅動力存在，就會有人繼續創作，不是因為他們「選擇相信」創作有價值，是因為他們忍不住。這種「忍不住」本身就是一股力量，它會驅動行為、產生作品、形成社群、創造市場。
第二，AI 的產出可能會自我稀釋。如果所有人都能用 AI 生成同等品質的作品，「品質」本身就不再稀缺。而當品質不稀缺的時候，市場會去尋找新的稀缺性來定價。這個新的稀缺性很可能是「這是一個真的人，用真的生命經歷寫出來的」。
第三，也是我最近最不確定的一點。社會是否有足夠的時間讓這個過渡發生？如果 AI 對創作生態的衝擊速度遠快於社會形成新共識的速度，中間就會有一段真空期。在這段真空期裡，大量人類創作者會消失，因為市場還沒建立新的定價邏輯。在這段真空期裡，「相信自己」、「相信藝術的價值」都是個屁。
寫到這裡，我要來收尾了，否則來不及吃飯跟準備下午的會議。
X 上的爆文讓我問了自己一個問題：「AI 真的可以加速學習嗎？」答案是可以加速一部分，但最核心的部分加速不了，那就是在掙扎中長出來、屬於自己的知識與判斷。
從學習走到創作，我發現了同樣的問題。AI 可以產出結果，但它產出不了我在創作過程中經歷的改變。作者跟編輯的差別、委託人跟畫家的差別、「成為」跟「成就」的差別，都在講同一件事。
但推到 AGI 的極端條件下，「成為」這個概念的價值也需要外在環境的支撐才能存在。所以最後的問題變成了：信念能不能在被結構瓦解之前，自己先凝固成新的力量？
這就回到 Sanderson 站在台上說的那句話：「我們只要（對 AI 創作）說不就好」。我一開始覺得這句話很好笑，甚至有點討厭：「啊，又一個反對 AI 的反智者，你們終將被偉大的 AI 給輾壓。」
但我想了一下，覺得他做的事情跟十九世紀工人組織工會其實是同一件事。把分散的個人信念凝聚成集體行動，讓信念有機會在被碾碎之前，創造新的制度與規範。
那在這段時間內我能怎麼做？還是回到前幾天寫的文章：
旅途需要盤纏，沒有幾個旅行者會說「我要靠旅行本身賺到錢」。他們可能一邊旅行，一邊打工、敲股票、遙控一下本業，然後繼續踏上旅行。去體會旅行的意義。去「成為」。
相信自己相信的事物，跟利用外界環境已證明有效的工具，本質上並不衝突，只要不要把「成就」與「成為」混淆就好了，就像不要把「48 小時內通過資格考」跟「掌握一門學科」混淆就好。而這也是滑當代社群、尤其是 X 的時候，最需要建立的識讀能力吧。
