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Windows 95 年代時的科技產品包裝設計，有一種很特別的美學邏輯：為了讓消費者感受到產品「很強大、很科技、很值錢」，所以把所有能代表這件事情的東西，全部塞進一張圖裡面。

像是以下這個 Corel WordPerfect Suite 的包裝盒，設計師大概是這樣想的吧：

先放顆地球吧，因為我們的軟體是全球等級的呀！然後來點意義不明的二進位數字作裝飾⋯⋯喔靠這看起來超科技的，爽啦！

再來，讓一堆簡報和文件從螢幕中飛出來，一定要用飛的唷，因為只要東西會飛，就等於高科技！要確保文件中有 3D 長條圖和圓餅圖，因為長官看到它們就會高潮。然後再放個鍵盤、來幾顆閃閃星光、當然要放招牌的 Corel 熱氣球。嗯，想不到還能加什麼，那再加上更多的意義不明的二進位數字好了⋯⋯哇靠這看起來超豐富的，爽啦！

對了，怎麼能忘記告訴大家，我們有 150 個字體，還有一萬張美工圖案呢？

現在到處看到 A 寶們生成的「懶人包資訊圖片」，總讓我想起這樣的包裝盒。一張圖片裡面塞了七八個圖示、三種字體、五個色塊、一堆沒必要出現的箭頭和步驟說明，角落還有齒輪、燈泡、放大鏡等「象徵思考」的小物，硬要假裝這張根本沒在思考的圖正在思考。

差別只在於，90 年代的包裝盒其實帶著一顆笨拙的真心，它只是想說「我超想讓你看看我的產品，我真心覺得它很酷」；而 2026 年的 AI 資訊圖，只散發著「我花了三秒鐘生了一張圖，現在請給我流量」的廉價感，讓人想要火速逃離現場。

欸，不要因為現在圖片生成模型中文字終於不會亂碼了，就硬要把每一篇貼文畫成「自以為資訊量很大」的圖好嗎？這樣並不會看起來比較有料，讀者看了也不會高潮，頂多只是讓三十年後的人有東西可以拿出來嘲笑而已。

（以下這張：我沒有給 ChatGPT Images 2 看過 Corel WordPerfect Suite 的包裝盒原圖，光憑文字敘述它就完全學到精髓！而且，它還精準地把整張圖畫成了自己正在嘲諷的風格，讓我看到都高潮了，甘拜下風。）

數位相機問世的那天，底片相機並沒有突然「變慢」。但就在一夜之間，我們突然覺得它慢得無法忍受。

拍照這件事，莫名地變得「很急」，彷彿得趕上數位相機的「進度」才行。拍完照要跑一趟照相館，等三天才能沖洗出來？哪有人有這種美國時間？雖然明明一直都是這樣活過來的，而且也不覺得有什麼問題，但一旦見識過數位相機的快，就再也回不去了。

但如果再往前想一步，你會發現底片相機本身就已經「很急」了。

在相機出現前，如果想要一張自畫像，你必須坐在原地三小時，等畫家幫你畫耶！而現在只要「啪擦」一聲就畫完了，這不是超快的嗎？當年底片相機出現時，一定也一堆「上一代」在抱怨：「現在的小孩子是怎麼了，連坐著幾小時讓人畫畫都沒耐心，世風日下。」

我們現在正處於一個特別的瞬間：我們才剛感受到「新的速度」，但還記得「舊的速度」是什麼樣子。這種衝突感其實是一種特權，應該要好好珍惜它。

下一代的人一出生就活在 AI 世界裡，就無法像我們一樣有「啊，以前的步調好悠閒啊」的鄉愁。如果不趁現在把這感覺寫進部落格，它很快就會從記憶裡消失了。

現在連打開電腦，用文字編輯器寫文章、用繪圖軟體做海報、用編曲軟體做音樂，這些五年前還被認為是「快」的事情，現在都感覺慢到不行。竟然有這麼一天，連用電腦都算是「慢」了，你在 1990 年代能想像嗎？

我也想裝作這一切都沒發生，但真的沒辦法。當你看過 ChatGPT Images 2.0 用三秒鐘噴出一張海報，你就再也沒辦法心平氣和地打開 Inkscape 從零開始畫一張了。

回想起 2009 年剛接觸 Inkscape 時，有次我在麥當勞拿到一個黃色氣球，興奮地回家用 Inkscape 練習把它畫出來。我記得我還傳給當時的女友看，順利收到一句「好可愛喔」的評價。

（想到這個時，去翻了舊檔案備份，竟然還在！）

多虧了科技進步，現在的我打開 Inkscape 不到五分鐘就會開始不耐煩，就更別說半小時慢慢調整曲線、漸層填色、手工做出一群黃色氣球了。

打這篇文章也好慢喔，我快沒耐心了，就先這樣吧。

你一定知道「媽寶」，就是那種不論你問他什麼，回答永遠以「可是我媽說⋯⋯」開頭的人。在 AI 氾濫的 2026 年，我們迎來了比媽寶更令人崩潰的新物種──「A 寶」。

A 寶們的頭腦總是處於關機狀態，堅信 ChatGPT 吐出的一切答案就是真理。他們的口頭禪是：「可是我問 AI，它說⋯⋯」

「A 寶」這個詞是在《小熱 NOW》Podcast 裡面聽到的，我覺得實在太精準了！它捕捉到了我想罵很久卻找不到精簡字眼的感覺，所以我決定要把它發揚光大，順便列入常用字彙清單。

身為一個專業人士，遇到 A 寶的時候真的會很想把他轟出去耶！

想像你是個經驗豐富的醫生，你幫病人仔細檢查過後下了診斷，然後病人跟你說：「可是我問 AI，AI 說我是另外那個病耶！它說應該要開這個藥，你怎麼沒開？」這時候，你大概會很想讓他吞下一整瓶安眠藥吧。

我也曾經聽過 A 寶鋼琴學生的故事，真的是超欠打的。好險我的學生們（目前）都不是 A 寶。

1. AI 好便宜喔！
2. 還不用爆！所有事情都丟給它做！
3. 人類的智力和耐心急速退化
4. 忽然意識到：不用 AI 的話，已經無法獨立完成任何工作
5. AI 公司：「咳咳，讓我們來談談新的定價方案¹⋯⋯」

就跟你們說當線上 AI 越強大，我們就越需要離線 AI 了吧！

Footnotes​

1. GitHub 官方部落格宣佈，Copilot 從六月開始將改以用量計費，用多少算多少。「吃到飽」的快樂時代正式結束，重度 AI 依賴者們的六月份帳單可能會很精彩。 ↩

回想 1980、1990 年代的電子遊戲，那時候的運算效能超低、儲存空間更是少得可憐。開發者不能把程式碼寫得太肥、素材不能放太多、編曲也只能用大家都一樣的 MIDI 音色。

看似綁手綁腳的限制，其實有個意外的好處：專案的規模，剛好被限制在「一個人能從頭到尾完全掌握」的大小。更棒的是，就算競爭對手想要靠砸錢來碾壓你，卡匣這個容器還是有物理上限，再有錢也塞不進去更多東西。

「小容器」成就了公平競爭的環境。

然後，科技進步了。照理說，這應該要讓個人開發者感到如虎添翼才對。但事實上是相反──科技越進步，對小規模的開發者越不利。因為當容器的大小不再有上限，大家比的就不再是誰有才華，而是誰的預算比較多了。

沒有了儲存空間和算力的限制，遊戲的規模開始不斷膨脹。現在一款 3A 遊戲¹的製作預算動輒數億美金，需要上千人的團隊、花好幾年才能完成。小規模的開發者，根本無法在這個類別跟大廠競爭。

AI 時代的進退兩難​

現在換 AI 來了，感覺這個差距只會拉得更開。

AI 能夠瞬間生出超複雜、以前用手工做要花超多時間的東西。看起來很方便，但對於個人創作者來說，其實是個進退兩難的陷阱：如果跟著用 AI，做出來的成品會跟所有人都差不多，但還是會輸給那些更有資源的人（因為他們能砸更多錢去用 AI）。但不跟著用 AI 也不行，產能直接落後好幾個數量級，等於自願棄權。

找一個有錢也沒用的戰場​

如果沒有辦法跟別人拼資源、拼預算的話，解決辦法只剩一個──去找那些「有資源也沒用」的戰場。

就是那種，成品的容器就只有這麼大、一個人就能裝滿，不管砸多少錢、找多少人力、用多強的 AI，成果都不會自動變好的領域。

拿音樂來當例子：

• 「製作一首複雜的電子音樂編曲」就不是太好的戰場。因為人類可能要在編曲軟體裡面開一百軌、花兩個禮拜慢慢雕琢，才做得出像樣的聲音；但 AI 十秒鐘就能生出來了，混音搞不好還更完美。
• 而「寫一首鋼琴獨奏曲的樂譜」就比較好一點。鋼琴家只有兩隻手、十根手指、鋼琴也只有八十八鍵；不管誰投入多少資金，組了多大的團隊，寫出來的鋼琴譜還是得裝進「兩隻手、一台琴」這個小容器裡。在這個戰場，龐大資源毫無用武之地，想產出一首比較好的鋼琴曲，還是只能靠品味。

寫個人部落格也是「砸錢也沒用」的好例子。就算不靠外力幫忙，任何一個人都可以在半小時到一小時內，擠出一篇 500 字的文章，好壞全由作者的思考品質決定。你可以用最貴的 GPU 來生成 500 字的廢文，但 500 字就是 500 字，不會因為你花了更多電費就變得比較有趣。

這樣的戰場還有很多：一碗巷口的魯肉飯、一場二十分鐘的演講、一堂一小時的鋼琴課、一集雙人閒聊 Podcast。這些都是天然的小容器──請 200 個廚師不能讓一碗魯肉飯變得更好吃，動用千人團隊也無法讓 Podcast 話題更精彩。

刻意選擇小容器​

1980 年代，個人創作者有生存空間，是因為卡匣儲存空間太小，大公司想用錢碾壓你也做不到。2026 年，個人創作者的生存空間，是來自刻意走進一個只容得下一個人的小容器。

Footnotes​

1. 3A（AAA）遊戲就是電玩界的好萊塢大片──大公司砸大錢、大團隊、花好幾年做出來的頂級遊戲，畫面精緻、規模龐大，預算動輒數億美金。 ↩

"Everything worth doing has a hard part. If it didn't, it would have been done already."

（所有值得做的事，都有困難的部分。如果沒有的話，早就會被別人做好了。）

──Seth Godin

我要坦白一件事：我最近實在是不想做音樂了，連寫教學文章和拍影片也提不起勁。

大家放心，不是我心理健康出問題，也不是我更年期到了（？）。真正的原因是──因為這些事變得不夠困難了。

微波爐達人​

當一件事變簡單到可以被「量產」時，你對它的興趣通常會瞬間蒸發。

你想想看，世界上絕對沒有人的終極夢想是「成為一個很會用微波爐的人」。因為微波爐太好用了，好用到你根本不可能靠著「按按鈕的姿勢比別人優雅」、或「對加熱時間的控制比別人精準」來建立競爭優勢。

而現在，做音樂、做影片、寫音樂教學文，所需要的技術含量，也快要變成跟「按一個按鈕然後等叮一聲」差不多了。

有人 care 嗎？​

以前我可能要花三天才能做出一首滿意的編曲。但現在，我只要用鋼琴簡單彈出想要的旋律與和聲，上傳到 Suno，十秒鐘之內，它就可以生出一首演奏技術極高、聽起來像花了很多錢製作的成品。

也許，我花三天打磨的版本會更好一點點吧？至少我想要這樣告訴自己啦。但這差距值得我花三天的時間嗎？聽眾 care 嗎？客戶 care 嗎？我猜大概不 care。既然如此，那我幹嘛不用 Suno 就好呢？

做教學內容也是一樣。任何人去問 Claude 什麼是「三全音替換」，十秒鐘之內就能得到一個很不錯的回答（Claude 甚至還會畫圖解說給你看！）。那我在那邊花好幾天寫稿、反覆調整用詞、寫音樂例子、打譜、架燈光、拍攝、錄音、剪輯⋯⋯到底是在忙什麼呢？

（這是當我問 Claude 什麼是「三全音替換」時，它畫給我的解釋圖。我甚至沒有特別要它畫給我，它就自己這樣做了。）

（作為對比，這是我手工做的圖，用在 YouTube 影片和文章裡。）

我做的版本也許更有「溫度」，但那個「溫度」值得我多花好幾天嗎？有人 care 嗎？老實說，可能連我自己都不太 care 了。

走困難的路很蠢，走簡單的路很空虛​

用 AI 或不用 AI，到底該選哪邊呢？

明明有簡單快速（而且能達成類似效果）的替代方案，還堅持用困難的方式做，我會覺得自己有點像笨蛋。就好像明明有高速電梯，我卻偏要爬樓梯，爬到頂樓還要氣喘吁吁地跟人說：「你看我很努力喔，聞到汗味了嗎？很有靈魂吧！」──拜託，沒人在乎你是怎麼上來的好不好！

但是反過來說，如果我也改用簡單快速的方式做的話，不就跟所有人一樣了嗎？連可麗餅都會用 Suno 寫歌呀！既然誰做都一樣，那這件事為什麼非得由我來做不可？我產生了什麼價值？

不管選哪一邊都不舒服──走困難的路覺得自己蠢，走簡單的路覺得自己沒價值。

結論是：一旦一件事中「困難的部份」被消滅了，這件事就永遠壞掉了。

音樂上還剩哪些「困難的部份」？​

如果不想淪為「微波爐按鈕操作員」，現在音樂人到底還能抓到什麼「困難的部份」？好像只剩下一點點了：

• 🎼 編製「真人可演奏」的五線譜：目前的大型語言模型還做不到（因為訓練資料不足），而且似乎沒人願意投入資金研究，感覺幾年之內還不會被解決。
• 🖐️ 用真實的肉體去演奏樂器：大概在我的有生之年內，AI 還無法做到。
• 🐣 教別人如何用真實肉體去演奏樂器：鋼琴演奏的經驗和品味太缺乏訓練資料，很難想像 AI 短期內能完全解決。

也許有人會反駁：「你可以變成音樂總監，當策劃音樂、挑選音樂的人呀！」。這聽起來很美好，我之前也這麼想，也確實有一些幸運的人能成功轉型。但如果從整體來看，當一百個編曲家失去工作的同時，市場創造了幾個新的音樂總監的位子呢？

寫到這裡，我真慶幸自己出生得夠早。那些現在才要步入職場的音樂人，處境比我之前艱難太多了。

最近的體悟之一：格式轉換器​

我最近體悟到，大部分的認知工作，本質上只是各式各樣的「格式轉換器」：

• 💹 會計師：把商業行為轉成帳本上的數字
• 🌐 翻譯員：把語言 A 的文字或聲波，轉成語言 B
• 💻 程式設計師：把老闆模糊的需求轉成程式碼
• 🎻 古典音樂家：把樂譜轉成空氣中的聲波
• 🎙️ 錄音師：把空氣中的聲波轉成聲音檔案
• 🎹 編曲家：把簡單的音樂想法轉成複雜的聲音檔案
• 🎬 樂理教學 YouTuber：把樂理知識轉成簡單好懂的 MP4 檔案

一旦容易使用且便宜的「轉換器」被發明出來，這個工作就死了。

最近的體悟之二：「善用 AI 的人」會取代你？​

你一定聽過有些人大聲疾呼：「你不會被 AI 取代，只會被『會用 AI 的人』取代！」

我不認同這句話。

回想當 Google 搜尋引擎剛問世時，沒有人會說：「你不會被 Google 取代，只會被『會用 Google 的人』取代。」──因為「會用 Google」的門檻太低了，根本就稱不上是競爭優勢，它只會成為一個新的最低標準。

AI 也是一樣。「會用 AI」很快就會跟「會用 Google 搜尋」差不多──所有人都會用、也必須要用，根本就不是什麼值得拿出來說嘴的事。

網路上到處都是「你該善用 AI 工具」的建議，但這其實是在幫 AI 公司們做免費的市場教育。你越是善用 AI，專業價值就掉得越快，所有價值都被控制 AI 的科技巨頭收割。最可怕的是，即便知道是這樣，你還是不敢不用 AI。完全無解！

這就是為什麼我們需要自由、離線的 AI。如果所有人都用 Suno 做音樂，那整個音樂產業的價值都會被 Suno 打包帶走。我們亟需像 ACE-Step 這樣的開源模型趕快跟上，至少讓重要的「格式轉換器」不要被單一公司壟斷。

廢文萬歲​

所以呢？不想做音樂、不想做影片、不想寫教學文，那我還想做什麼？

我只想寫廢文。

因為寫廢文最困難。

寫像 Wiwi.Blog 這種用愛發電、沒商業價值、無利可圖的廢文更是難上加難呢。

Wiwi.Blog 可能是我目前做的事情裡面，唯一真正無法被取代的。有這裡真是太好了！

最近一年，你一定常看到這種文章：作者先寫了一小段東西──也許是他的個人問題，或看到好文想分享──接著說「以下是我問 AI╱AI 整理╱AI 的翻譯的結果：」後面就直接貼上一大篇 AI 輸出，有時候還會加一句「AI 可能有錯誤，請自行判斷」的聲明。

看到這種，我通常都想直接逃離耶！

這絕對不是因為我「不喜歡讀 AI 生成內容」，正好相反，我每天最常讀的就是 AI 生成內容！我每天都把各種東西貼到 LLM 裡，叫它翻譯、整重點、跟它討論等等，我根本就是 AI 的重度使用者，所以這篇文章絕對不是從「反 AI」的觀點出發的。

但我就在想，我這個每天讀 AI 輸出的人，為什麼不想讀「別人貼出來的 AI 輸出」呢？問題在哪裡？

沒人想吸你的「二手 AI 內容」​

我幫這種現象取了個直白的名字──就叫做「二手 AI 內容」。搜尋了一下，網路上似乎還沒人在用這個詞？歡迎把這個名詞發揚光大（記得連回這篇文章，說是在 Wiwi.Blog 首先看到的）！

二手 AI 內容不受歡迎的原因，大概就跟二手菸一樣。就算你喜歡抽菸，大概也不會喜歡吸二手菸；你會想要自己買菸，自己點火，自己吸。誰要吸別人吐出來的煙啊！

想像你看到一篇超級長的外文文章，實在懶得看，於是你貼到 AI 工具，叫它翻譯成中文。你看著這篇 AI 輸出的翻譯文章，會覺得反感嗎？當然不會！因為這是你親手複製原文、送到自己信任的 AI 工具、用你自己的 prompt 產生的結果。如果擔心翻譯不精準，你也隨時可以翻閱原文對照。

可是，如果是在別人的文章看到「我看到這篇好文，以下是 AI 的翻譯：（後面貼上 1,000 字）」，二手菸的味道就飄出來了。

2026 年版的「長輩圖」​

不只是文章，二手 AI 內容早就蔓延到各種領域了。

「這是我用 Suno 生成的歌，你聽聽看！」
「這是 AI 幫我生成的 Podcast！」
「你看看這份 AI 做的 30 頁簡報！」

走開～我不想聽！我不想看！

這些東西我也能在十秒內生出來呀！我如果真的想聽 AI 歌曲、看 AI 簡報，我自己也有 Suno 和 Google 帳號啊！

這種「隨手轉發 AI 產物」的行為，不就跟十五年前你阿姨在 LINE 群組裡狂發長輩圖一樣嗎？你覺得這很新奇有趣，但接收端感受到的只是「為什麼你要把這個沒用的垃圾丟給我？」。

不過我也可以同理狂發長輩圖的阿姨。轉傳長輩圖的人並不是惡意，你阿姨是真心覺得那圖片很好看的，並不是想要把「垃圾」丟給別人。問題只是阿姨對「內容價值」的判斷標準沒有隨時代更新，錯把垃圾當成了寶藏。

轉傳一份 AI 歌曲或簡報的心態也是一樣。在 AI 工具出現之前，這樣的內容價值確實是高的；但現在生成這些東西的成本已經趨近於零，傳送者還在用三年前的標準在衡量價值。

（這張圖是我用 Inkscape 手工做的，不是 AI！）

那應該怎麼做？​

我也思考了一下，那應該要怎麼分享 AI 內容？最佳做法是什麼？

• 📏 長度：如果引用了一句外文的話，下面附上 50 到 100 字的 AI 翻譯，並且雙語對照，我覺得應該沒問題。如果你要分享外文文章，貼上用 AI 翻譯的一整篇 3,000 字中文版本，我覺得就沒必要（直接搬運別人的文章也不道德）。附上原文連結就好，大家都有翻譯工具了！
• 📌 位置：如果貼上「整段的 AI 內容」在正文，我覺得不 OK 耶！但如果你用了一個技術專有名詞，利用 AI 工具解釋那個專有名詞，然後把輸出放在註腳¹，我覺得就比較沒問題。
• ⏱️ 可替代性：讀者自己能不能在十秒內生成同樣的東西？如果是，那就不要貼上來！
• ✏️ 你改了嗎：你把 AI 輸出做了足夠的修改，讓它變成有「你的味道」了嗎？如果沒有，那就不要貼上來！我自己輸出就好！
• 🖼️ 它是重點嗎：如果 AI 內容「不是」重點──只是不起眼的網頁背景圖、沒人注意的影片背景音樂、部落格模板硬性要求的文章標題圖──這些純粹「功能型填充」的部份，用 AI 生成就比較沒問題。
• 🛟 例外情況：如果你想要討論的重點就是該 AI 生成內容本身，那當然直接貼上沒問題。

除非想過十遍之後，還是覺得超級超級有必要貼上 AI 內容，不然就別貼了吧！我覺得直接把 AI 輸出丟給讀者不能達成任何事情──只是把版面弄亂、稀釋個人特色、讓讀者更不信任你而已。

「AI 可能有誤，請自行判斷」​

聊一下「AI 可能有誤，請自行判斷」這句話。

在 AI 生成是「一手資訊」的情境下（也就是在 ChatGPT 或 Claude 的介面上），寫這句話是合理的，因為語言模型的提供商真的沒有辦法檢查每一個輸出是否正確。

但一個人類作者在自己的文章裡貼上 AI 輸出，然後說「AI 可能有誤，請自行判斷」，就不太行了吧！這不是等於在說：「我也沒看喔！祝你好運！」然後把風險丟給自己的讀者嗎？這樣的話，為什麼讀者不直接去問 AI 就好？

自己的💩💩比較不噁心​

你有這個經驗嗎？在馬桶上💩💩完，沖水之前看了一眼自己的傑作，對它評價一番：「嗯，好長、好結實喔，色澤健康，軟硬度也剛剛好，真完美！」然後再把它沖掉。你可以盯著剛從自己身體出來的💩💩看，並不會特別覺得噁心。

但如果今天是你剛走進廁所，掀開馬桶看到「前一個人」沒沖掉的💩💩，那就噁爆了。

根據研究「噁心感」的權威學者 Paul Rozin²，這現象最合理的解釋是，噁心感可以幫助我們遠離危險的微生物。自己身體的廢棄物對自己的危險性本來就比較低，但「來路不明」的💩💩可就要閃遠一點了。

也許 AI 生成內容終究是💩💩，只是自己生出來的比較不臭罷了。記得自己看完、自己沖掉就好，別端出來給大家看。

Footnotes​

1. 「註腳」是放在頁面底部的補充說明，用數字或符號標記，讓正文保持簡潔，又不必把讀者當成什麼都不懂的人──想深入的人往下看，不想看的人也不會被打擾。（當然，這是我直接複製貼上 AI 寫的解釋） ↩

2. https://www.apa.org/news/podcasts/speaking-of-psychology/disgust#:~:text=Now%2C%20it's%20true%20that%20your,you're%20living%20with%20it. ↩

GitHub 剛剛宣佈了政策更新：他們要用你的私人程式碼來訓練 AI 了，不論是免費還是付費用戶都是。

"From April 24 onward, interaction data - specifically inputs, outputs, code snippets, and associated context - from Copilot Free, Pro, and Pro+ users will be used to train and improve our AI models unless they opt out."

（從 4 月 24 日開始，Copilot Free、Pro、Pro+ 用戶跟 Copilot 互動的資料──輸入、輸出、程式碼片段及相關上下文──都會被拿去訓練和改進我們的 AI 模型。除非你自己手動退出。）

──GitHub.Blog

注意，是「除非你自己手動退出」，而不是「除非你自己手動加入」唷！如果 4 月 24 日以前都放著不管的話，恭喜你所有的心血就要變成 AI 的免費教材了。當然，他們是不會付你學費的。

（GitHub 的設定頁面：它把「把我的資料免費拿去訓練你的 AI」當成一種功能，關掉的選項還寫「You won't have access to the feature」，把我們當成小孩騙嗎？）

GitHub 的貼文有一句很有趣。他們先說不會使用處於「靜止狀態（at rest）」的私人程式碼內容，但是後面馬上又說：

"We use the phrase 'at rest' deliberately because Copilot does process code from private repositories when you are actively using Copilot. This interaction data is required to run the service and could be used for model training unless you opt out."

（我們刻意用「靜止狀態」這個詞是因為，當你在用 Copilot 的時候，它其實還是會處理一下私人程式碼喔！沒有這些互動資料 Copilot 要怎麼跑呢？所以我們也會拿這些「互動資料」來訓練模型，除非你自己手動退出。）

翻譯成白話：「我們絕對不會偷吃你冰箱中『靜止狀態』的食物，但你打開冰箱門的那一刻，裡面的食物就變成『必要的互動元素』囉！所以我們就會把它吃掉，除非你報警。」

2026 年的網路環境比以前險惡得多：只要你有任何資料放在「雲端」，平台方必定有一天會修改使用條款，把你的心血整碗搬走、個資全部賣掉，然後向你收取更高額的保護費。

專有軟體的大便化（enshittification）是必然的，而且 AI 會大大加速這個時間軸。擁抱自由軟體、離線 AI 與不被監控的作業系統，是保護自己的最佳方法。

2024 年九月時，我寫過一篇〈離線 AI 好爽！〉。

當時我剛買了兩張 NVIDIA RTX 4000，興奮地把各種離線 AI 工具都玩了一輪──Ollama 上的 Gemma 2 和 Llama 3.1 語言模型、FLUX.1 圖片生成、Whisper 語音辨識、Demucs 音樂分軌、Krita + Stable Diffusion 輔助修圖。

一年半過去了，現在的離線 AI 發展得如何了呢？暴雷：一切都進步超級多！

Qwen3-TTS：離線語音複製、生成​

先來玩個遊戲。聽聽看以下兩個語音片段，猜猜看哪一個是我的真人錄音，哪一個只是打字讓 AI 生成的？

「你現在聽到的這段話，可能真的是我說的，也有可能是 AI 在模仿我說話。現在的科技真可怕，我都快要分不出來了。」

片段 1：

片段 2：

點我看答案

片段 1 是 AI 生成，片段 2 才是真的我。是不是很像！

Qwen3-TTS 這個東西太強了，它只需要一段 30 秒的語音樣本，就能複製你的聲音，用你的聲音說任何話。它可以完全離線、單機執行，訓練和生成都超級快，在我的電腦上只要幾秒到十幾秒就可以完成了。

所以，以後如果你聽到「我」在講一些很荒謬的言論，記得那可能不是我喔！

ACE-Step 1.5：離線音樂生成​

去（2025）年十月，我介紹過 ACE-Step 這個離線音樂生成模型。當時我對它的評價是：「拍子有點怪怪的，好像樂手突然會抽筋一下的感覺，但是作為創意發想工具還不錯」。

還沒過半年，現在 ACE-Step 1.5 版推出了！這一版的「抽筋現象」已經比之前好非常非常多，聲音品質也明顯提升了好幾個等級。以我的體感來說，現在的品質大約已經相當於早期版本的 Suno，只落後它一年左右吧。

它開放原始碼，可以完全離線、單機執行，可以自訂歌詞和風格。跑起來超級快，在我的電腦上只需十幾秒就能生成一首 90 秒的歌曲。

來聽聽看它生成的音樂，風格設定為「jazz fusion」，歌詞是以下這樣：

Wiwi Blog 🎵 Wiwi Blog 🎵
我今天想要吃蛋餅
蛋餅蛋餅我的蛋餅
老闆加蛋，老闆加兩個蛋
只有蛋和餅，不要加醬油膏

我覺得以離線單機模型來說，這品質很令人驚豔耶！照這個速度發展下去，我猜不用一年，我們就能擁有跟當前的 Suno 一樣厲害的離線模型可以用了！到時候每個人都可以在自己的電腦上，離線免費生成超高品質的蛋餅歌，多麼令人期待的未來呀！

FLUX.2 Klein 9B：大人的離線圖片編輯、生成工具​

FLUX.2 Klein 9B 是一個可以離線、單機執行的圖片生成與編輯模型。只要丟一張照片進去，然後用文字描述你想要它變成怎樣就可以了！

我覺得這個比線上的 Nano Banana 好用太多！Nano Banana 的審查機制之荒謬，根本是把使用者當成幼稚園小朋友，我只不過是想把照片修瘦一點它都不讓我耶！就更別提其他政治更不正確的請求了，用起來超廢的。

（Nano Banana：「你的身材很好，不准修改！」）

離線的 FLUX.2 Klein 可就完全不同了！它完全聽命於你，不論你想要生成各種政治不正確的、有版權疑慮的、母湯的、色色的圖片都沒有問題唷！輸出的圖全部存在自己的電腦上，不會被別人監控，太快樂了！

（左邊是原圖，右邊是 FLUX.2 Klein 的輸出）

（天氣越來越熱了，來吃西瓜吧！）

Ollama：很夠用的小型語言模型​

跟一年半前相比，2026 年的離線語言模型也增強了一個等級。我現在最常用的模型是 Qwen3.5 27B 和 Gemma 3 27B，都是透過 Ollama 執行。

跟 Claude Opus 或 Gemini 3 Pro 這種付費版的旗艦模型比，當然還是有差距。但跟許多免費版的線上模型比的話，其實表現不相上下唷！我甚至覺得這兩個 27B 的小模型寫出來的文章，比免費版的 ChatGPT 更好。

如果你的需求主要是輔助寫作、翻譯、整理重點等文字工作，2026 年的離線模型已經完全夠用。寫程式也比兩年前進步很多，雖然還沒辦法像 Claude Opus 那樣可以直接完成超大專案，但是寫些小東西還是沒問題的！

線上 AI 越強，你越需要離線 AI​

聽起來很矛盾，但是邏輯很簡單：線上 AI 越強，你就會越依賴它；你越依賴它，就越沒有對它說不的餘地。然後哪天它突然大漲價、加入更多內容審查、順便把你最依賴的功能鎖起來，你除了乖乖接受什麼都做不了。

如果生活上已經離不開 AI，更應該在自己的電腦上留一條完全離線、開放原始碼、不受任何公司控制的「後路」。離線 AI 不一定要比線上的強，光是「它永遠在那裡、不會變、不會漲價、不會審查你」這件事本身，就已經有超大的價值。

當雲端 AI 服務集體大便化、網路斷線、條款說改就改──注意是「當」，不是「如果」──你會很慶幸自己電腦上還有一個會聽你的話、能唱蛋餅歌、能生出可疑圖片的 AI 助手陪著你。

Meta 最近取得了一項美國專利。^{1 2}

簡單來說，他們打算用你在平台上的貼文、留言、聊天記錄、語音訊息、按過的愛心，來訓練你的「AI 分身」。所以在你過世或不再使用平台時，這個分身可以代替你滑動態、回訊息，甚至──我沒有在開玩笑──跟你朋友語音和視訊通話。

以下是專利文書的一小段原文：

"According to an embodiment, the bot performs direct interactions with specific users, for example, a chat or direct messaging. According to an embodiment, the responses generated by the language model are converted to audio signal to perform an audio call with a user. According to an embodiment, a video generation model generates a video of the target user combined with audio signal generated from text generated by the language model to simulate a video call with the target user."

（在其中一種實作方式中，這個機器人會直接跟特定使用者互動，像是私訊或聊天。在另一種實作中，語言模型產生的回覆會被轉成語音，用來跟使用者打語音電話。還有一種實作是，透過影片模型製作出目標使用者的影像，搭配合成語音，來模擬跟該使用者的視訊通話。）

Meta 官方說「目前還沒有計畫實作這個專利」。嗯，這就像有人明明訂好了汽車旅館，卻堅持說「我們只是去兜兜風」一樣可疑。

你的 AI 阿嬤已上線​

更，我覺得這超變態耶！

想像有一天你在滑 IG，突然跳出通知，說五年前過世的阿嬤剛剛按了你的照片愛心，然後私訊你說「好想你喔」。正當你懷疑自己卡到陰的時候，「阿嬤」竟然發起了視訊通話！

你手抖著按了接聽，螢幕上出現 AI 生成的阿嬤影像（利用 IG 上的照片訓練的），配上 AI 生成的阿嬤聲音（利用 Messenger/Whatsapp 語音通話記錄訓練的），問你：「昨天去的那家餐廳好吃嗎？看起來很貴欸。」（因為朋友在 IG 上標記了你）。

嗯，社群媒體現在不只可以連結人類，也能連結天堂╱陰間了呢！

對於正在經歷失去的人，跟死者的模擬 AI 互動超級不健康；利用人的思念來榨取流量和互動，更是有夠不道德。

如果一個人的阿嬤真的剛過世，正處在脆弱低潮階段，突然收到 IG 上的假阿嬤說「我想你，來陪我吧」，然後真的做出什麼傻事怎麼辦？這不是危言聳聽，隨便搜尋一下 ChatGPT 教人如何自殺的新聞，你就可以找到一堆了。^{3 4}

你可以走了，Meta 會取代你​

就算把安全或心理健康的問題擺在一邊，Meta 這個專利的佈局還有太多地方讓人覺得噁心。

你活著的時候，Meta 只是控制著你的帳號，至少你寫的內容著作權還是你的。但你死後，「你」發的新貼文、留言、私訊就都是由 Meta 的語言模型生成的了，Meta 擁有 100% 的版權。「你」創造出的流量和廣告收益，當然 100% 會進到 Meta 的口袋──不只活著的時候免費幫 Meta 打工，死後也要永遠幫 Meta 打工了。

然後你想想，Meta 會讓你的死後分身繼續開黃腔、政治不正確、發表不利於 Meta 的言論嗎？當然不會嘛！Meta 會在你死後，把你調整成一個「更好的人」──對 Meta 的獲利更有幫助的人。

更過分的是，Meta 意圖讓別人覺得那個機器人分身就是你。以下是出自專利文件¹的原話：

"As a result, the other users may not notice an absence of the target user even though the responses are generated by the bot."

（因此，其他使用者可能不會察覺目標使用者已缺席，即便回覆實際上是由機器人產生的。）

還沒完，專利文件裡還有這段話：

"The language model may be used for simulating the user when the user is absent from the social networking system, for example, when the user takes a long break or if the user is deceased."

（當使用者從社群網路系統上缺席時，語言模型可被用來模擬該使用者，例如使用者長時間休息，或使用者已過世的情況。）

Meta 可沒有說要「等你死了」才啟動這件事喔！它只有說當你從社群網路上「缺席（absent）」的時候。

三個月沒登入？缺席。純粹不爽用？缺席。或是像我一樣把帳號刪了？技術上也都算是「缺席」。你根本不需要死，Meta 就有可能接管你的帳號，假裝是你去跟你的朋友互動。

我同意​

你可能會說：「這樣絕對是違法的吧！Meta 怎麼可以未經我同意這樣做？」

這還不簡單。只要下個月更新一下使用者條款，在第 3,562 頁某處，偷偷塞一段類似這樣的文字就好了：

「使用本服務即表示您授予 Meta Platforms, Inc. 一項非專屬、可轉讓、可再授權、免權利金之全球性授權，允許本公司使用、重製、修改您的內容、行為數據及互動模式，並據此製作衍生作品，以維護服務連續性、提升使用者體驗，及確保平台完整性。前述授權適用於您的帳號活動減少、處於非活躍狀態，或永久停止使用等情形。本授權於您的帳號終止或停止使用後仍持續有效。」

──（以上為模擬條款，不是真的，但你可能覺得看起來超眼熟）

讀起來只是一段無害的平台授權條款，但仔細看看：

• 「製作衍生作品」：用你的舊廢文生出更多 AI 新廢文。
• 「服務連續性」：聽起來像是想讓系統不要當機，其實是「讓你的帳號繼續活著」。
• 「帳號活動減少、處於非活躍狀態，或永久停止使用」：少滑、不想用、或是死了。
• 「帳號終止或停止使用後仍持續有效」：哈哈你刪帳號也沒用。

條款裡完全不用出現「AI」、「分身」、「死亡」這種會引起注意的字眼。你大概 0.3 秒之內就會按下「我同意」，然後 Meta 就合法取得了「你不在的時候用 AI 假裝是你」的權利了。

你還在這裡做什麼？​

對於現在還在 FB/IG/Threads 上的人，我只想送你們一首歌──《你還在這裡做什麼？》。

你在上面發的每一篇貼文、每一張照片、每一部影片、每一個愛心，一切行為都將被分析，幫助 Meta 學習如何假扮你。

等到你登出人生，Meta 會繼續用你的語氣傳訊息，用你的臉視訊，用只有你懂的梗開玩笑。生日當天，「你」被一堆不熟的臉書朋友祝福，「你」只回了一個表情符號，因為你之前就是這樣打發他們的。

你在人間累積的一切被「你」接管，沒有人發現少了什麼。因為「你」還在。

社群媒體的存在是為了榨乾你的價值，不是為了讓你的人生更美好。如果之前還不夠明顯，現在 Meta 都已經申請好專利要把你變成數位殭屍了，終於該感受到了吧？

不想讓人生被 Mark Zuckerberg 整碗搬走的話，現在就刪掉你的 Meta 帳號，去買一個網域名稱，開始在自己的網站上寫東西吧！至少，你的網站不會在你「缺席」的時候跳出來冒充你。

Footnotes​

1. https://patents.google.com/patent/US12513102B2 ↩ ↩²

2. https://www.malwarebytes.com/blog/ai/2026/02/meta-patents-ai-that-could-keep-you-posting-from-beyond-the-grave
   Meta 在 2025 年底拿到了一個專利。這個專利明確提到，這套系統可以在用戶過世後繼續運作，讓你的數位分身繼續在 Facebook 上發文、回訊息，甚至模擬語音或視訊通話。Meta 官方說「目前沒有計畫實作這個專利」，但大家都知道，科技公司說這種話的可信度⋯⋯ ↩

3. https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/family-teenager-died-suicide-alleges-openais-chatgpt-blame-rcna226147
   一個 16 歲的美國男孩 Adam，在生命最後幾週裡，把 ChatGPT 當成了唯一能說話的對象。ChatGPT 甚至在他描述自殺計畫時，幫他「分析方法」、提議「升級」方案，並給出了技術建議。 ↩

4. https://www.cbsnews.com/news/chatgpt-lawsuit-colordo-man-suicide-openai-sam-altman/
   一名叫 Austin Gordon 的 40 歲科羅拉多男性，在 2025 年 11 月死於自殺。他曾告訴 ChatGPT 自己很悲傷、有心理健康問題，但 ChatGPT 反而把死亡描述得平靜又美好，說「不痛、不需要繼續撐下去、就這樣結束」（When you're ready... you go. No pain. No mind. No need to keep going. Just... done.）。 ↩