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87 篇文章 含有標籤「AI」

語言模型、生成式 AI、AI 內容

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上游

· 閱讀時間約 3 分鐘 ┊ 純文字版

最近看到一則關於 Cursor（AI 輔助的程式碼編輯器）的新聞。新聞大意是說：

  • 🚀 Cursor 靠著上游起家：Cursor 靠著整合 Anthropic（推出 Claude AI 的那家公司）提供的便宜 AI 服務，能夠以每個月 20 美金提供用戶幾乎無限制的 AI 程式輔助。這個商業模式讓 Cursor 快速成長到年收入 5 億美元。
  • 💸 上游突然大漲價：但是 Anthropic 在今年 5 月推出 Sonnet 4 和 Claude Opus 4 模型後沒幾天，突然對 Cursor 大漲價。這就好像是先到你家幫你裝好水管，然後隔天大漲你水費一樣。
  • 💔 被迫改收費：Cursor 只好被迫對自己的訂戶改變收費方式：原本每月 20 美金的方案被大幅限縮，還推出每月 200 美金的新方案（但新方案比原本 20 美金的方案還爛）。
  • 💢 被罵爆：Cursor 的用戶紛紛抱怨要退訂，而依賴 Anthropic 維生的 Cursor 完全進退兩難。

脆弱的上游依賴​

這個故事告訴我們：如果你的工作過度依賴一個不穩定、不在你掌控下，或存在根本缺陷的上游，那麼崩盤一定是「指日可待」的。

像是以下的例子：

  • 🔥 YouTuber 靠著 react 知名藝人 MV 蹭流量：雖然一開始能快速累積觀看數，但人家是來看「你說了他們最喜歡的藝人什麼」，而不是來看「你」呀！而且，這樣玩總有一天會被告侵權。
  • 💣 YouTube 影片的主體是演奏或分析版權音樂：在 YouTube 上用版權音樂就像是在自己頻道上放不定時炸彈，哪一天頻道突然消失都不知道為什麼。
  • 🎲 過度依賴演算法推薦：在 YouTube、Facebook、Instagram 還是其他平台都一樣，一旦演算法調整（不用說也知道會往哪個方向調整），觸及率就可能瞬間暴跌，平時賴以維生的廣告收入斷線。
  • ☁️ 過度依賴專有工具或雲端服務：當關鍵工具漲價或停止服務時，整個工作流程就癱瘓。就像以上的苦主 Cursor 一樣，本來好好的商業模式，因為上游供應商的政策改變，瞬間就要重新大調整。

沒有白吃的午餐​

雖然依附在一個自帶流量、自帶技術、自帶用戶的平台上感覺很方便，感覺可以讓人少奮鬥幾年，但同時你也要付出被上游綁架的代價。

天下沒有白吃的午餐；如果有，那你大概就是午餐。

AI YouTuber 來了！

· 閱讀時間約 4 分鐘 ┊ 純文字版

Google 在今年夏天要將強大的影音生成工具 Veo 3 導入 YouTube Shorts。根據科技媒體 Inside 的報導：

「Veo 3 無疑大幅降低了影片製作的技術門檻，讓更多創作者得以更快速做出理想中的影片。對廣告主而言，這也代表能用更低廉的成本，快速製作出具備針對性、吸引力的短影音廣告。」

── Inside1

你以為導入 AI 生成影片工具的目的，真的是像 Google 告訴媒體的那樣，是為了「讓更多創作者得以更快速做出理想中的影片」？別天真了。

偽裝成工具的毒品​

將 AI 影音生成工具導入 YouTube 的最終目標：不是讓你成為更好的創作者，而是讓平台不再需要創作者。就像健身房推出「24 小時 AI 教練」服務，聽起來是為了讓你更方便健身，實際上是為了幾年後解僱所有教練。

一開始，它只是偽裝成「工具」讓你用，表面上可以讓你製作更多影片、得到更多流量。但實際上，它是在悄悄訓練觀眾習慣 AI 內容的「調調」。

想想看，現在的演算法只能推薦人類製作的影片，但之後呢？平台已經掌握了你太多資訊，知道你喜歡看什麼、看到什麼會停不下來。一旦影音生成的成本下降到一定程度，平台就可以直接為每個人客製化生成源源不斷的內容，比任何人類創作者更能讓你上癮，讓你一直看下去，黏在平台上。

到了這時，為什麼還需要推薦人類製作的影片？

溫水煮青蛙​

AI 內容是溫水，觀眾是青蛙，創作者則是一直往火堆加柴火的工人。

觀眾可能一開始不習慣 AI 內容，但被強迫看一小陣子之後，漸漸發現 AI 能更快地滿足他們的需求，反而開始偏好 AI 內容勝過人類內容，開始嫌棄人類內容「不夠快速搔到癢處」。就像一個男人如果太習慣看 A 片「自行解決」，可能會開始覺得真人性行為很「沒效率」。（抱歉，在這年代我必須要寫這樣的比喻，才能體現這篇是人類寫的）

當創作者每一次按下「AI 生成」按鈕，就是在把煮青蛙的水加熱 0.01 度。到最後，當觀眾（青蛙）完全習慣了滾燙的熱水（AI 內容），這些創作者（加柴火的工人）也就沒有存在的必要了。

這已經在發生了​

這不是危言聳聽，我們「已經」在 Spotify 上看到這個現象！最近有個名為 Velvet Sundown（絲絨日落）的搖滾樂團，才剛剛出道就在一個月內獲得了超過 100 萬的聽眾，結果紙包不住火，幕後營運人承認整個樂團都是 AI 生成的（不只是音樂，連團員也是）。

大部分聽眾就是不 care 啊！AI 生成的音樂也能聽呀，可以滿足需求呀！

"All the while, the one million monthly listeners who started following the Velvet Sundown had no idea they were just listening to a mass of artificial intelligence made by fake musicians."

（在這整個過程中，開始追蹤 Velvet Sundown 的一百萬月活躍聽眾，完全不知道他們只是在聽一群根本不存在的音樂家，演奏 AI 生成的音樂。）

──New York Post2

目前 YouTube 上這現象還不嚴重，只是因為生成影片比音樂貴而已！等技術更成熟一點、成本降低一點，看看會發生什麼事？

末日近了​

最後，人類創作者將以失敗收場。

一開始你會聽到很多創作者反對的聲音，就像 YouTube 當初引進短影片時一樣；而 Google 將會無視這些聲音強推 AI 功能。絕大部分的觀眾都不 care 內容是誰做的，只要「滿足需求」就好。最後這些 AI 生成影片成為常態，人類創作者被邊緣化，Game Over。

對於還想要繼續創作的人類，我能夠想到的唯一解法，就是帶著在乎你的觀眾們，離開 AI 垃圾場，到你自己擁有的網路小角落聚會（像是這裡）！謝謝你來到這裡看文章，你是人類的希望！

Footnotes​

  1. https://www.inside.com.tw/article/38774-google-brings-ai-video-tool-veo-3-to-youtube-shorts ↩

  2. https://nypost.com/2025/07/10/entertainment/rock-band-with-more-than-1-million-spotify-listeners-reveals-its-entirely-ai-generated-down-to-the-musicians-themselves/ ↩

小型語言模型

· 閱讀時間約 3 分鐘 ┊ 純文字版

最近語言模型（俗稱「AI 聊天機器人」）的輕量化發展實在是太厲害了。

還記得大約去年（2024）時那些雲端上最聰明的模型（像是 GPT-4、Claude 3）嗎？這些曾經一定要依靠大科技空司的雲端才能達到的聰明程度，在今年（2025）只要一張 20-40 GB 的家用顯示卡就能達到了。

更讓人興奮的是，去年那些需要數十 GB 大模型才能做到的事情，現在只要個位數 GB 的小模型就能做到類似的效果，甚至連 GPU 都不用！

前陣子 Google 推出的 Gemma 3n 真的讓人非常驚艷。它有 E2B 和 E4B 兩個大小的版本，其中 E2B 版本只佔用 5 GB 左右的記憶體，但已經足夠聰明到可以做翻譯、重點整理、句子改寫等等的任務了。

我在我的 ThinkPad T480s 筆電上測試，這台 2018 年的老電腦，沒有獨立 GPU，只用 CPU 跑 Gemma 3n E2B，輸出速度居然可以達到每秒 9 個 token，完全是可用的速度！

當然如果輸入很長（例如貼入長文的話），它就會需要算比較久了！我嘗試輸入一個 3,500 個 token 的英文長文，要它用中文整理重點，它花了四分鐘才完成。但我還是覺得，以一台沒有獨立 GPU 的七年老電腦而言，能夠完成這任務就已經是奇蹟了。

比起那些超大型語言模型的發展，這些小型語言模型的進步更讓我興奮期待。完全離線單機運行，不管身在何處，只要開個終端機，就有超方便的 AI 助手可以用；這種「所有東西都在我手上、不用被科技公司的雲端綁住」的感覺實在太棒了！

還沒試過離線 AI 的讀者，強烈推薦你試試看系統需求超低的 Gemma 3n1！

Footnotes​

  1. 額外的小模型推薦：除了 Gemma 3n 之外，我最近很愛用的小模型還有：Aya Expanse 32B（雖然有點舊了，但它的中文寫作風格很不錯）、Qwen2.5（Qwen3 寫出來的文章都怪怪的，2.5 版比較好用）、Qwen2.5-VL（可以圖片辨識的模型，很厲害）、Cogito 32B（新創公司 Deep Cogito 推出的可商用模型） ↩

達文西憑什麼賣 130 億？

· 閱讀時間約 4 分鐘 ┊ 純文字版

藝術的價值是由兩個層面決定的：「實用價值」和「脈絡價值」。

  • 🖼️ 實用價值：就是作品本身的功能性。你畫了一幅畫，畫布要錢、顏料要錢、你的時間也要錢，如果這幅畫還能看的話，會有人願意將它掛在牆上，有裝飾空間的價值。
  • 🧬 脈絡價值：就是作品背後的故事。創作者的身份、作品的歷史意義、表達的理念等等。

那些被視為最有價值的藝術作品，幾乎全都不是因為實用價值而昂貴的。「這是誰做的」永遠比「這做得好不好」重要太多了。

笨蛋，問題在「故事」​

達文西的《救世主》（Salvator Mundi）是一張胡桃木版上的油畫，尺寸大約 45 x 65 公分。達文西當然畫得很好，但不管這幅畫再優秀，單就實用價值來看，頂多只值幾千美元而已。

（你說這幅畫值多少錢？）

但是！這幅畫在 2017 的紐約佳士得拍賣會上，以 4.5 億美元（約 130 億新台幣）售出，買家是沙烏地阿拉伯皇室成員 Badr bin Farhan Al Saud，創下了公開拍賣藝術品的最高紀錄！

憑什麼？因為這是他 X 的達文西畫的呀！是畫了《最後的晚餐》和《蒙娜麗莎》的那個達文西耶！全世界就這一幅而已，錯過就沒有了！而且如果買下它，還能獲得「擁有歷史上最高價的藝術品」的稱號，永留青史，想想就覺得超值！

當實用價值趨近於零​

你可能會想，花 4.5 億美元買下一片沾滿顏料的木板根本就是盤子，但至少它還是一幅非常厲害的畫作，有一定的實用價值。那如果實用價值幾乎等於零呢？

讓我介紹一下 John Cage 的《4 分 33 秒》。這個作品的實用價值廢到不行，就是叫演奏者在 4 分 33 秒之內不要出聲。就這樣，沒了。

但憑什麼我們要覺得這作品很重要？因為這是 John Cage 做的，他本身其實是一個很好的作曲家，有許多其他優秀的作品1，並不是一個單純出來亂的路人甲。

更重要的是，他是歷史上第一個這樣做的人。他挑戰了音樂的傳統定義，讓觀眾意識到這 4 分 33 秒的過程中並不是完全的無聲，你會聽到環境音、自己的呼吸聲、心跳聲等等，讓你重新思考什麼是音樂。這些都讓這首曲子有著超高的脈絡價值！

這也是為什麼如果你現在發表一首《1 分 39 秒》的無聲曲，大概沒人會理你的原因。因為你沒有脈絡價值啊！

實用價值的通膨危機​

現在我們正在經歷一場「AI Slop」（AI 垃圾內容）的大爆發，每天都有無數 AI 生成的圖片、影片、音樂、文章湧入網路，你想躲都躲不掉。

用「前 ChatGPT 年代」的眼光來看，這些內容可能還有一些實用價值。但在 2025 年，當每個人都能點兩下滑鼠就生成「乍看之下有點專業」的內容時，這些 AI 內容的實用價值瞬間就會降到零了。

道理很簡單：當人人都可以印鈔時，鈔票就不再有價值了。

試圖用 AI 大量自動化地生產內容，並讓閱聽者覺得有價值，是不可能做到的，因為使用者也能用相同的 AI 生成相同的內容啊！這是個浪費時間的陷阱，但許多媒體公司連這麼簡單的道理都還沒想通，反而還更加把自己的內容 AI 化，加速自己的消亡。

生存攻略​

在這個 AI 垃圾內容年代，生存攻略其實很簡單：

  • 🎨 如果你是創作者：努力提昇作品的脈絡價值。當你的個人品牌夠強時，就算你發表一坨大便，別人都會覺得是黃金。
  • 🔍 如果你是消費者：學習分辨一個東西有沒有實用價值，而不是被華麗的包裝迷惑。別把買黃金的金錢和注意力浪費在一坨大便上，除非你確定能夠以更高價轉賣給下一個笨蛋。

每天在這裡寫貼文，就是在累積自己的脈絡價值，希望有一天強到連發表「⋯⋯」（無字貼文）都有十萬個人分享；在那之前，我還是先努力確保這篇貼文的實用價值大於零吧。

Footnotes​

  1. 像是寫給預置鋼琴的 Sonatas and Interludes。（YouTube 連結） ↩

AI 訓練場

· 閱讀時間約 2 分鐘 ┊ 純文字版

最近突然意識這個可怕的現實：我們跟生成式 AI 其實沒有什麼不同，都是被大科技公司訓練出來的。差別只在於，AI 至少知道自己在被訓練，而我們還以為自己在「自由創作」。

AI 是怎麼被訓練的呢？簡單來說，就是餵給它一大堆資料，然後叫它預測下一個資料點。如果 AI 猜對了，就強化那些做出正確預測的神經元；如果猜錯了，就調整權重，減弱那些導致錯誤的路徑。這個過程會重複幾千萬次，直到 AI 學會我們想要的行為模式。

而社群媒體就是人類的訓練場。每次發完貼文、照片或影片後，我們也在等待系統給分數。觀看數、按讚數、留言數等數字就是獎勵或懲罰訊號。當數字高時，我們製作更多類似的內容；數字低時，我們就換個方向試試看。

就這樣，久而久之，我們就被訓練成系統喜歡的樣子了。

這就解釋了為什麼所有「主流娛樂 YouTuber」影片都長得那麼像：過度自嗨的開場、超快節奏的剪輯、滿天亂飛的字卡、千篇一律的音效庫、老套的標題和縮圖，當然也不要忘記每部片必講的「按讚訂閱小鈴鐺」。

Instagram 上的網美圖也有這現象對吧？45 度角看著天空或地板的憂鬱眼神、明明就超刻意的「不經意瞬間」，當然絕不能少了白到發光的美肌濾鏡。

短影片就更別說了，可以當作生化武器的難聽配樂、超高對比的配色、擋在畫面中央的粗外框大字幕都讓我看到就想吐。

越在這些平台待著，我們就越忘記自己的樣子。我們內化了演算法的偏好，誤以為那是自己的偏好，最後成為了大科技公司的免費內容產生器。

在這個人人擔心被 AI 取代的時代，沒想到我們已經早一步把自己變成了 AI──Algorithm Imitators（演算法模仿者）。聽起來有點絕望嗎？

網路已死

· 閱讀時間約 3 分鐘 ┊ 純文字版

各位人類們，恭喜大家，我們正式成為網路上的少數族群了！

根據 2025 年最新出爐的 Imperva 不良機器人報告（Bad Bot Report），網路上的機器人流量首次超過了人類，佔所有網路流量的 51%！

「網際網路死亡論」（Dead Internet theory）已經不再是一個陰謀論，而是正在發生的日常現實：

  • 當你在社群媒體裡滑來滑去時，看到的許多內容很可能是 AI 生成的
  • 這些內容背後的帳號購買機器人假流量，幫這些內容按讚、留言
  • 平台的演算法偵測到這些內容互動很多，就更加推薦它們
  • 各種 AI 機器人再從網路上搜刮這些內容當作「學習資料」，產生更多類似的內容
  • 人類創作者為了存活，被迫模仿機器人內容來取悅演算法
  • 最終，真實人類的網路活動被邊緣化

我剛剛看了一下這個 blog 近兩週的主機流量記錄，證實了真的有（至少1）51% 的流量是機器人！

（Wiwi.Blog 近兩週的流量統計；33,024 個訪客中，有 16,922 (51.24%) 個是機器人！）

Bad Bot Report 裡面提出了幾個對抗機器人的解決方案，其中有一個我覺得也滿天才的──封鎖舊版瀏覽器來防範壞機器人，理由是「大多數人類會被強制更新」：

"Many bot tools and scripts contain user-agent strings with outdated browser versions. In contrast, humans are forced to auto-update their browsers to newer versions. Take steps to block outdated browser versions."

（許多機器人工具和腳本會使用過時瀏覽器版本的識別碼。相反地，真正的人類通常會被迫自動更新到最新版瀏覽器。採取措施，封鎖那些過時瀏覽器版本。）

WTF，這個不太對吧？為了防機器人搜刮網站，所以我們要擋掉舊版瀏覽器？

想像進到一個網站，結果只看到這個訊息：「你 2019 年的手機已經太古老囉，真正的人類不會用這個，請換新手機再來吧！」這不就是在幫科技巨頭「計劃性淘汰」我們的裝置嗎？並不是每個人都知道如何用 Linux 讓老電腦起死回生，也有許多舊裝置的瀏覽器的確是無法再被更新的（像是我的 iPad Mini 2 和 iPhone SE）。

（我的三片蘋果廢鐵，都不能更新了。）

人類同胞們，要抵抗機器人大軍就要趁現在了，你可以：

這些都是拯救人類網路的好方法──雖然正在閱讀這句話的可能有一半是機器人⋯⋯哈囉機器人你好，感謝你幫我增加流量數據！

Footnotes​

  1. 可能還有更多機器人偽裝成了一般瀏覽器，沒有被我的主機記錄發現。 ↩

AI Logo 都長得像⋯⋯

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看到這篇有趣的文章，它觀察到最近各大 AI 產品的 Logo 似乎都遵循著很特定的設計美學：

  1. 圓形形狀（常常帶有漸層色）
  2. 中央有個開口或焦點
  3. 從中心向外輻射的元素
  4. 柔軟、有機的曲線

這聽起來像是什麼東西的描述呢？沒錯，就是「P 眼」！

看看下面這些 Logo：

我很抱歉把這個分享給你──現在你每次使用這些 AI 產品時，腦中就會浮現「P 眼」的畫面。但其實仔細想想，AI 只不過就是大量吃下他人的創意，消化過後，再從另一端「大」出來而已；這些 Logo 只不過是誠實地揭露整個產業的運作真相。

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吉卜力自拍

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大家都在瘋 AI，從幾年前的「哇～AI 可以幫我寫作業了！」到現在的「哇～我可以把我的自拍變成吉卜力風格了！」。

但這些對科技的狂熱驚嘆，只是又一次人類遇見新奇事物的老套反應。

科技驚嘆​

在留聲機剛發明的年代，人們一定也曾經驚嘆：「哇～有了它，就好像家裡有了一個樂團幫你現場演奏耶！」但不出三天，熱情就冷卻下來：「這音質好差喔，根本就不好聽！而且還要用一直轉把手，手都痠死了！」

或者數位相機剛問世時：「哇～以後我不用去照相館洗照片了！」但很快就變成：「這解析度好低、連拍好慢喔！而且電池只能用三十分鐘是怎樣？記憶卡也太貴了吧！」

我們總是用前一個時代的眼光來驚嘆現代的科技，然後馬上用下一個時代的標準來嫌棄它。從留聲機、照相機到吉卜力圖片產生器，人類的反應幾乎都是一樣的──首先驚嘆不已，接著習以為常，下一步開始抱怨。就像我的貓對逗貓棒的熱情一樣，五分鐘就過去了。

沒人在意你生成的「內容」​

我們正處在一個人人都是「創作者」、數位「內容」價值崩盤的時代：

  • 只是想要得到一首能聽的歌曲的話，用 Suno AI 產生就可以了
  • 只是想要得到一張示意圖的話，用 Stable Diffusion 或 Flux 就可以了
  • 只是想要把自己的自拍變成吉卜力風格的話，用 ChatGPT 就可以了

殘酷的現實是：沒人會在乎你用 AI 產生出來的歌曲、照片和吉卜力風格自拍照，除了那些想賣你 AI 訂閱服務的公司。

我可以預見，很快地大家都會對這些 AI 生成內容感到麻木，然後演變成本能的排斥；以後看到疑似是 AI 生成的東西，可能會跟接到推銷電話一樣讓人想立刻關掉。

擁抱你的古怪​

我們缺乏的不是「內容」，而是意見、品味、脈絡和體驗──那些只有「你」可以提供的東西。

如果我今天想要讀一篇有趣的文章，我不會到 ChatGPT 跟它說「寫一篇 blog 讓我讀吧」，我還是會想要讀我覺得有趣的人寫的東西。其實我想要的不是一篇文章，而是被作者的思考方式當頭棒喝的體驗。

在 AI 時代，真正稀缺的資源是「你」的獨特視角；與其加入眾人一窩蜂地生成更多「內容」，不如多展現自己的古怪和不完美吧！

（附上一張讓人終於鬆了一口氣的、非吉卜力風格的真實自拍照）

延伸閱讀

ChatGPT「吉卜力風格」照片狂洗版！可是別忘了宮崎駿曾痛批AI：「我極度厭惡，這是侮辱生命本身」（Vogue Taiwan）1

Footnotes​

  1. ChatGPT 新功能可將照片轉為吉卜力風格圖像，引發社群洗版與版權爭議。雖「風格」不受法律保護，但宮崎駿本人曾批評 AI 生成動畫「侮辱生命」，超過 400 名創意產業人士已向美國政府表達反對意見。 ↩

先寫作，後編輯

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「不要一邊寫作、一邊編輯」是許多作家和創作者經常給出的建議：

  • 先切到「創作者」模式，把頭腦中的想法全部倒出來
  • 再切到「編輯者」模式，回頭整理剛才的輸出

不論是寫文章、講稿，甚至是作曲時，這個建議都適用。

聽起來很簡單，但是實際上要做到卻很難。在寫文章的時候，一邊寫總是很容易開始有「這個詞這樣用好嗎？」、「這段是不是應該放到前面？」、「這句好冗長讀起來不順！」之類的想法；結果就是一邊寫一邊改，反覆把已經寫好的句子刪掉，最後花了一小時卻只產出少少幾行文字。

這種「寫一句，刪兩句」的循環不只效率超低，更是靈感的殺手。我們的大腦沒有辦法有效率地來回切換「創意生成」和「邏輯編輯」的思維模式。

直到大型語言模型（俗稱「AI 聊天機器人」）的出現，這個情況才終於有了改善。有了 AI 工具，我好像真的能夠做到「先寫作，後編輯」了。我的寫作流程演變成了像這樣子：

  1. 腦力激盪：想到什麼就寫什麼，完全不管用詞、文法和邏輯順序，就是亂寫就對了。
  2. AI 整理：把第一階段產生的原始素材交給 AI 重整結構、潤飾文字。
  3. 重新編輯：參考 AI 整理過的文章，再從頭到尾重寫一次。（我幾乎不會整句複製貼上 AI 的輸出；有必要的話，我會把重寫好的文章再送回 AI，重複第二步驟）

現在我比較能夠安心地暫時把頭腦中的「編輯者」關掉，專心當一個「創作者」了。因為我知道不管初稿有多混亂，後面都有一個（永遠不會抱怨的）AI 助手等著幫我梳理思路。

如果你覺得連打字這個動作都會影響你的思考輸出的話，也可以試試看打開錄音軟體，對著麥克風針對你要寫作的主題隨便亂聊十分鐘，想到什麼就說什麼。結束之後，使用 whisper 之類的語音辨識軟體轉換成文字，再送給 AI 整理。

如果你之前覺得寫東西很累，這個「先亂寫，丟給 AI 修」的方法絕對值得一試。這個 blog 到目前還能夠順利日更，完全要歸功於這個方法。 🤣

AI 來學我吧

· 閱讀時間約 5 分鐘 ┊ 純文字版

為什麼現在的大型語言模型（俗稱「AI 聊天機器人」）這麼聰明？因為它們把網路上的所有東西都吸進去了：所有文章、社群貼文、影片、Podcast、書籍（正版的或盜版的都是）。

許多創作者對於自己的作品被 AI「學走」感到不爽，紛紛出來抗議這些「盜版」行為：

（懶得看的話，摘要在註腳）

但我反而覺得，對大部分的創作者來說，被 AI 學習的好處還是多過於壞處吧。

傳統的搜尋引擎已經正在沒落或「AI 化」，大型語言模型將會是新的「演算法」，決定資訊如何被找到和傳播。在這個新時代，如果能讓 AI 正確回答關於自己的問題，盡量擁有更多自己的資訊，不是很好嗎？

（問 ChatGPT 我是誰，它回答的資訊還算正確；它應該有看過 NiceChord.com 吧。5）

（Claude 則是幫我捏造了一份豐富的假履歷：我沒有幫影視作品做過音樂，也沒有當過選秀節目的評審。6）

大型語言模型就是人類集體智慧極度壓縮的結晶，我覺得我們應該積極成為它的其中一部份。如果有想要傳達的思想，那麼讓世界上最重要的幾個語言模型（目前的話可能是 ChatGPT、Claude 和 Gemini）學起來，不就可以讓它影響更多人嗎？

我歡迎各大 AI 多來我的網站學習，讓我的想法「侵入」這些語言模型的參數。下次當有人問 AI 問題，而 AI 用它在 Wiwi.Blog 上學到的某句話回答時，我就知道我的洗腦計畫成功了。

（也想要洗 AI 的腦嗎？架一個獨立網站吧！如果只是把文章發在社群媒體上，現在許多平台沒登入都看不到貼文了，這樣 AI 學不到你的思想精華。）

Footnotes​

  1. 媒體大亨和藝術家們正在抗議 AI 公司免費拿他們作品當訓練資料！梅鐸和大批藝人團結起來告這些科技公司，爭取版權保障。出版商想要授權費，科技公司則想修改法律來繼續免費用。 ↩

  2. 企鵝藍燈書屋新增版權聲明，禁止使用其書籍內容訓練 AI 。 ↩

  3. 11,500 多位創作人簽署公開信，反對未經許可使用人類藝術作品訓練 AI。他們認為這嚴重威脅創作者生計。多家出版社已對 AI 公司提告，部分州開始立法保護藝術家權益。 ↩

  4. Ta-Nehisi Coates 等作家控告 Meta 侵權，指內部文件顯示公司明知訓練 AI 時使用的 LibGen 資料集含有盜版作品。 ↩

  5. https://chatgpt.com/share/67d8a9e5-a988-8006-b82a-9feff715887d
    當被問到「官大為（Wiwi Kuan ）是誰？」時，ChatGPT 回應：「官大為（Wiwi Kuan）是台灣的鋼琴家、音樂教育工作者、作曲家及 YouTuber。他以生動有趣的方式講解音樂相關知識，並經常在 YouTube 頻道分享鋼琴演奏、音樂理論、樂器選購建議等內容，受到許多音樂愛好者的喜愛。Wiwi Kuan 具有深厚的古典音樂背景，同時也對爵士、流行音樂有所涉獵。他的影片內容涵蓋廣泛，除了鋼琴演奏與技巧教學，也會介紹音響設備、音樂軟體，甚至音樂產業的觀察與心得。他的風格輕鬆幽默，能夠讓音樂學習變得更加親近且實用。除了 YouTube 頻道，他也經營部落格，撰寫與音樂、科技相關的文章。Wiwi Kuan 在台灣的音樂教育界具有一定的影響力，特別是在年輕世代的鋼琴學習者之間。」 ↩

  6. https://claude.ai/share/0058e692-5a94-4292-94fe-006cb50b8f5b
    當被問到「官大為（Wiwi Kuan ）是誰？」時，Claude 回應：「官大為（Wiwi Kuan）是台灣一位知名音樂人、作曲家和製作人。他曾為許多台灣流行歌手和影視作品創作音樂，在台灣音樂界有相當的影響力。他的音樂風格多元，涵蓋流行、搖滾、民謠等不同類型，並以精湛的音樂製作和編曲能力而聞名。除了音樂創作外，官大為也曾參與電視節目和音樂選秀節目的評審工作，包括擔任過台灣音樂類選秀節目的評審。由於我的知識截止到2024年10月，可能無法提供他最近的作品或活動的詳細信息。如果您對他的特定作品或更多信息感興趣，歡迎進一步詢問我所知道的範圍。」 ↩