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如果你想要在網路上做點東西、賺錢錢，以下是一些商業模式，從最不推薦到最推薦：

🗑️ 在自己的網站裡插入 Google Adsense 廣告：千萬不要！我只要看到就會馬上逃離你的網站，並且把你列入黑名單！不要把垃圾往自己家裡塞！

🫗 YouTube 或 Podcast 平台廣告分潤：不推薦。如果你的觀看╱收聽次數還在幾千、幾萬這個數量級，那分到的錢頂多也只夠塞牙縫。還不如不要打擾觀眾、讓大家的收看體驗好一點。

🎁 觀眾抖內：如果你主要是做直播，然後你很會跟觀眾聊天互動、博感情的話，也許能賺到還不錯的收入。但一般 YouTube 影片和 Podcast 的抖內通常很難太多。

📢 幫廠商業配：這是大部分 YouTuber 的主要收入來源。如果推薦的是真心喜歡的產品，我覺得無妨；跟知名廠商合作甚至能增加個人的聲譽（像是好和弦就接過 Yamaha、Arturia、Novation、Shure 等音樂器材大廠的業配）。

但這也是許多 YouTuber 們開始出賣靈魂的地方──看看滿地都是的 NordVPN！SurfShark！──我就問，你們這些業配「日常上網必備 VPN」的人，平常上網真的開著 VPN？你有多少實際情況需要用到 VPN？我覺得 VPN 根本慢爆、難用死了。（除非你業配的是 Tailscale，那就是真的好用了）

🎫 付費訂閱╱會員制：讓喜歡你內容的人，直接付費來取得內容。我覺得這是還不錯的商業模式，但維護成本也很高，而且會背上一種「得不斷產出」的壓力，長期下來容易把熱情榨乾，要走這條路之前要先想清楚。

另外，我會建議不要把「內容發布」跟「付費訂閱」放在同一個平台上──例如在 YouTube 上發片，並同時在 YouTube 上收付費會員；或在 Substack 上寫作，也同時用 Substack 的付費電子報功能──看起來很方便，但這樣你會斷掉所有的「後路」，讓整個事業被單一平台的演算法控制。

更好的方式是內容發在 YouTube╱Podcast╱Substack（當然別忘記自己的網站也要），但付費機制放在 Gumroad 之類的服務，這樣就算哪天平台把你頻道怎麼樣了，收費系統還活著。

🌱 賣自己的產品╱服務：這是我最推薦的模式，因為它會改變你創作內容的心態。當你靠自己的產品或服務賺錢，內容存在的目的就變成「找到對的客戶」，而不是用來「衝流量」的，這是跳脫流量遊戲與演算法迴圈的最好方法。

做產品的話，剛起步的人可以從非常便宜的數位小產品開始──好和弦的第一個產品是只賣 1 美元的《大包裝》；服務的話，就想想有什麼是別人會願意付錢請你幫忙做的事，像我的話就是教鋼琴和編曲。只要找到「對的觀眾」，就算帳面上流量數字很小，都還是可以撐起很不錯的收入的。

越爛的商業模式，越需要龐大的流量才能存活；好的商業模式，只需要一小群懂你的人。

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既然說到「賣自己的產品」，如果你有在彈鋼琴，拜託你一定來要看看我的《鋼琴技巧急診室》課程。這絕對是對於你的鋼琴路程而言，最划算的投資了。真的啦！購買後三十天之內如果不滿意，可以退費唷！（但你不可能不滿意的啦）

外行人看彈鋼琴，常常會覺得：「哇！他可以彈這麼難的譜，好厲害！」

其實也沒說錯啦──鋼琴技術好的人，的確比較有能力彈很難的譜。但是反過來就不一定了，「把譜寫得很難」就等於「作曲家很厲害」嗎？

厲害的作曲家當然有能力把譜寫得很複雜。但「很難演奏」絕對不等於「作品優秀」；反而，「故意寫得更難」常常是用來掩蓋平庸的障眼法。

我認為樂譜應該「需要多難，就寫多難」。有些難，是音樂真的需要那個複雜度；但也有一些難是完全沒必要，只是想要把音符堆高一點，好讓別人覺得很壯觀而已。如果同樣的效果，可以用對演奏家更友善的寫法完成，那麼能夠寫得簡單的人才是更厲害的。

就像寫文章一樣，並不是使用一大堆艱澀詞彙、讓人很難讀懂就是好文章。甚至相反，對吧？

「可是作曲家自己彈得出來呀！」是一個常見的反擊，但這不成立。一個作曲家可以同時「鋼琴技巧很好」並且「寫出了過度寫作的譜」，這兩者完全不衝突。作曲家能把一份過度寫作的譜彈出來，並不代表這份譜的設計很合理。

古典音樂圈似乎太習慣把樂譜當作「聖旨」了。彷彿樂譜是天上降臨的絕對真理，演奏者只能跪著全盤接受，不能有一聲懷疑。但不要忘記，樂譜也是人類寫的呀！

好吧，如果作品出自「超級超級超級厲害的大師」，像是蕭邦、舒曼、貝多芬，那我同意我們真的沒有資格質疑他們的寫作，畢竟實力低於他們太多了。

但那些在網路上抓的譜，就不值得你這麼虔誠了！這些都是平凡的人類寫的，常常充滿了各種技術問題與盲點，所以請用力懷疑它們，不要乖乖地只照譜彈啊！如果覺得某些音卡卡的、這樣寫好囉唆、那樣寫邏輯不對，那就把它們改掉，甚至重編成自己的版本吧！

（順便業配一下：如果想不靠五線譜，就能在鋼琴上即興彈出很多東西，歡迎來看看好和弦的《即興幼幼班》課程唷！）

最近，我的偶像們不約而同地寫到關於「追逐數字」的事情，以下是隨機的、很有共鳴的幾句話。

1. 數字在為誰服務？​

"Sometimes, the competitive stats aren't there to help you. They're there to support the system and the people who run it."

（有時候，那些競爭性的數字不是來幫你的。它們是為了服務系統和經營者而存在的。）

──Seth Godin

不論是考試分數、線上遊戲等級、還是 YouTube 觀看次數都是一樣。

它們的存在不是為了你好──考試分數是為了方便系統篩選你；線上遊戲等級是為了讓你捨不得登出；YouTube 觀看次數是為了讓創作者彼此較勁、心甘情願地免費生產內容。

2. 價值觀被擄走​

"When culture pushes us to measure things that don't matter to us, our values are captured."

（當文化逼我們去測量一些對我們不重要的指標，我們的價值觀就被擄走了。）

"Once the metrics turn a profit for corporations and those in power, they are amplified, and almost overnight, begin to matter to us, even if they run contrary to what we originally set out to do or become."

（一旦這些指標開始為大企業和掌權者帶來利潤，它們就會被放大，然後在一夜之間，開始也對我們變得重要──即使它跟我們原本想做的事、想成為的樣子完全相反。）

──Seth Godin

我覺得「Values Capture」（價值觀被擄走）這個詞用得很精準。拿「短影音」為例，價值觀被擄走的過程大概像這樣：

為什麼要做短影音？
→ 因為演算法比較會推薦它
→ 所以觀看數字、愛心數字會比較漂亮
→ 所以我的數字會贏過別的創作者
→ 所以我會看起來很成功
→ 所以⋯⋯嗯！做短影音對我來說很重要！

看起來很合理的邏輯鏈，其實在第一步就錯了：平台強推短影音，純粹是因為想跟 TikTok 競爭、增加 App 的用戶停留時間而已。

這就是悲哀的網路現狀。「數字」被少數企業掌控並硬塞給大眾，他們只要傲慢地宣佈：「以後你們就用我的標準來衡量自己，追逐我設定的數字吧！」然後大眾連想都不想就照做了。還有什麼能比這更悲哀呢？

3. 大數字沒有用​

"I'd rather write books for 10,000 people who are genuinely changed by them than crank out short-form videos for 10 million people who forget about them within days or minutes."

（我寧願為一萬個真正因我改變的人寫書，也不要為一千萬個幾天或幾分鐘後就忘了我的人做短影片。）

──Tim Ferriss

Tim Ferriss 在文章裡舉了自己的例子：他有些 Podcast 精華片段在短影音平台得到了五千萬到一億觀看，結果其中有多少人真的來聽完整 Podcast 呢？沒有。在短影音爆紅之後，他完全沒有在 Podcast 下載量圖表看到「任何一點點」波動。

4. 自己幫自己打分數​

How do you grade yourself?

It's important to know in advance, to make sure you're staying focused on what's honestly important to you, instead of doing what others think you should."

（你怎麼幫自己打分數？這件事最好「事先」想清楚，才能確定你能一直專注在真的對自己重要的事情上，而不是跑去做別人覺得你該做的事。）

──Derek Sivers

雖然這篇是舊文（2009 寫的），但現在同樣適用。

目前我評量自己的最重要指標，就是：「我這禮拜有多少時間能做『沒用』的事？」如果這個數字上升了，對我來說，我就是更成功了。

5. 只幫自己做白工​

"Labor is work that we get paid for. It's work we wouldn't do for free. And for most people on social media, it's unpaid labor on behalf of the platforms."

（所謂「工作」，是有人付我們錢才做、不給錢就不做的事。而社群媒體上的大多數人，卻都在為平台做沒有薪水的工作。）

──Seth Godin

我現在的立場是：白工可以做，但只幫自己做，不幫 YouTube 或其他社群平台做。

現在如果要使用它們，我會以一種「我現在是間諜，潛入敵營，對著被敵國控制的人民廣播」的心態去用。

我很清楚「敵營」並不是我的家。我去那裡是要榨取它的價值、完成我自己的目標，而不是在敵營裡蓋房子、依賴它、然後乖乖地照對方的規則幫自己打分數。

如果可以帶著這樣的心態使用各大平台，價值觀就比較不容易被擄走了。

有次坐在計程車上，我被迫陪著司機聽了半小時的警廣電台。

心得是：主持人一直在報路況，到底在幹嘛？對於 99.99% 的聽眾來說，大部分的路況報導根本沒用阿！

聽眾的地理範圍這麼廣，我人在台北市內湖，你跟我講桃園楊梅某條路上有一個坑洞要小心，我又不 care。一個兩分鐘的路況橋段，主持人頂多只能唸出四、五筆資訊，而這之中剛好命中聽眾關心區域的機率，根本等於零。

費力地報完一長串沒人 care 的路況後，主持人終於獲得短短十秒鐘的尬聊時間：「唉呀，路上有個洞真是傷腦筋呢！大家開車要看路喔！」然後開始放歌，歌放完緊接的是一堆廣告，然後再次進入所有人都不在乎的路況循環。

覺得這樣的廣播超沒愛。主持人淪為路況讀稿機，完全無法展現個人特色，那請主持人來幹嘛呀？用 AI 唸就好了阿！

再說，警廣早就有個即時路況資訊網站──而且網頁還滿簡潔的，這點要稱讚他們一下──現在大家都有手機了呀，叫聽眾直接去查自己關心的區域、在網頁上一目了然，不是很棒嗎？

然後，把主持人的個人魅力找回來，讓他好好聊天啊！

FM 廣播想跟現代網路串流競爭，天生就已經處於劣勢了；在 2026 年還維持這樣沒靈魂的節目格式，那聽眾越來越流失，真的一點都不奇怪。

相信大家一定都對 AI 有一套自己的看法──有人深度依賴、有人嗤之以鼻、有人用完還要假裝自己沒用。所以讓我們一起來玩這個「AI 問題挑戰」，把這些思考更具體化、順便讓大家也知道你是怎麼想的吧！歡迎複製以下的問題，在自己的部落格上回答！

挑戰問題源自 Rishabh P. Sharma 的部落格，原文在此。

以下中文版問題是我的翻譯：

1. 你第一次體驗 AI 模型的感受如何？
2. 你自己會用 AI 嗎，還是完全反對它？
3. 你會比較偏好哪一種模型嗎（例如 Claude 和 ChatGPT 之間）？如果有，你是怎麼選擇的？
4. AI 有哪些地方是你喜歡的？哪些是不喜歡的？
5. 你對 AI 生成圖片的感覺如何？如果有人在部落格文章裡放 AI 圖，你會覺得很煩嗎？
6. 現在網路上到處都是 AI 垃圾內容（slop），充滿了生成的文字、圖片、聲音和影片。你怎麼把這些東西跟真正的人類創作區分開來？你有什麼過濾策略嗎？
7. 你對 AI 帶來的未來感到樂觀，還是認為會走向反烏托邦？

英文原文（點這裡展開）

1. How was your first experience with AI models?
2. Do you use AI or are you completely against using it?
3. Do you have any preference among different models, for example Claude vs ChatGPT? If yes, how do you choose?
4. What aspect of AI models do you like and what do you not like?
5. How do you feel about AI generated images? Does it annoy you if someone use them in a blog post?
6. Internet is flooded with AI slop now, full of generated text, images, audio and videos. How do you filter it from authentic human creation? Do you have a strategy?
7. Are you hopeful for a better future with A.I. or a dystopian one?

1. 你第一次體驗 AI 模型的感受如何？​

ChatGPT 出現後沒幾天我就去試用了。

原本以為那會是一個超沒用的科技噱頭，結果發現完全不是──它真的會考慮到你輸入的每個字、計算它們之間的關係，然後輸出一個還算合理的結果。

比起以前傳統的拼字檢查、文法工具或 Google 翻譯，大型語言模型更人性化，輸出更不像是「寫死的」（hard-coded），很好玩！

我也去研究了一些技術文件和影片，大致了解它背後的運作原理，所以我知道它的強項在哪裡（了解文字之間的關係），也知道它的侷限在哪裡（沒有真實生活經驗）。我認為自己會比一般（不懂電腦的）人更知道如何使用它，所以我還滿擁抱這個技術的。

不過我也很快產生了警覺：雖然它很好用，但如果只有雲端版的話，我其實還不太願意讓它深入我的工作流程，因為這樣就產生了不好的依賴。於是，我也開始研究離線 AI 的解決方案。

2. 你自己會用 AI 嗎，還是完全反對它？​

當然會用，而且用爆！

現在大家口中的「AI」，大多指的是 ChatGPT、Claude 之類的大型語言模型（LLM，Large Language Model）。但在那之前，我早就在使用各種「AI」工具啦！例如：

• 可以辨識語音，自動上字幕的 Whisper¹
• 可以拆分音樂，變成多個分軌的 demucs²
• 可以自動母帶後製的 iZotope Ozone³

至於現在的 LLM，我最常用的方式，是叫它把 YouTube 影片或冗長的外文文章，重寫成中文文章讓我閱讀。

說到這裡，我一定要強烈推薦 cpdown 這個瀏覽器外掛，這太方便了！到 YouTube 任何一個影片按下它，它就能將字幕檔轉成 Markdown 並複製到剪貼簿，然後你就可以丟給語言模型，叫它寫成漂亮的文章。不必再忍受 YouTuber 那些煩人的剪輯、音效、字卡、廢話，連業配都自動跳過了，只留下真正的重點。我現在「看」YouTube 的量可能只有以前的 10% 不到，心理健康程度大大改善，我強烈建議大家試試看。

另外，我每天寫這個部落格時，也會使用 LLM。我曾經提過，我的寫作流程是先把想法「從頭腦中倒出來」，然後丟給 LLM 整理，最後在參考它的輸出自己編輯一次。但我沒有實際示範過那看起來像是怎樣，所以這邊給一個實例。

以〈為什麼古典音樂人要看譜？〉草稿的其中一段為例，這是「從我的頭腦倒出來」的樣子，我個人的習慣是一句話寫一行，並且用縮排表示層次：

• 最根本的原因是，古典音樂是一個「不即興」的音樂類型。
• 作曲家在音樂裡的每一個音，都做了非常精細的設計，資訊量非常高。
• 事實上，在十九世紀李斯特發明了「現代鋼琴獨奏會」的表演形式之前，背譜演奏並不是常態
  • 上台時「不看譜演奏」反而會被認為是對作曲家的冒犯！
  • 邏輯是：不看譜，很容易讓觀眾覺得你在即興創作，這不是把作曲家的心血佔為己有嗎？

我會把以上的東西丟給 AI，參考 AI 的版本尋找我可以替換的用詞，以及修順句子。以下是最後的版本，全部都還是我自己親手打字的，只是加入了一些從 AI 潤稿版看到的寫法：

最根本的原因是，古典音樂基本上是一個「不即興」的音樂類型。作曲家在樂譜上的每一個音，都做了非常精細的設計，資訊量非常高，而演奏者想要確定把它彈對。

事實上，在十九世紀的鋼琴家們（最常被提到的是李斯特）發明了「現代鋼琴獨奏會」的表演形式之前，背譜演奏根本不是常態。反而，上台時「不看譜演奏」會被認為是對作曲家的冒犯！當時的邏輯是：如果上台不看譜，觀眾很可能會以為你是在即興，這不就是在把作曲家的心血佔為己有嗎？

其實 90% 以上仍然是我的原文，只是變得更漂亮、更好閱讀了。而且在重新打字的過程中，我可能會學到一些更精準的用詞或更簡潔的句法，我覺得滿好的，會讓我自己的寫作更進步。

我是覺得這樣使用 AI 滿健康的呀！它只是幫我做文字苦工，讓我的頭腦空出來思考更重要的事情。

3. 你會比較偏好哪一種模型嗎（例如 Claude 和 ChatGPT 之間）？如果有，你是怎麼選擇的？​

用在腦力激盪的話，絕對是 Claude。例如在寫作時，我想講某個觀念，想到了 A 和 B 例子，這時候如果我叫 Claude 幫我延伸，它通常都找得到我不會想到的 C、D、E 例子。

用在修順文章的話，我現在最喜歡離線的 Gemma 4 31B。經過我特製的 System Prompt 調教之後，Gemma 4 的語感超級符合我的口味！

Gemini 3.5 Flash 我覺得還行，偶爾當我需要一點不同視角的聯想時，我會使用一下作為「第二意見」。

以寫作來說，我最不喜歡的是 ChatGPT，我覺得 ChatGPT 的寫作風格油到不行，AI 味超重的！不過 ChatGPT 寫程式似乎還是滿強的。

目前我只有訂閱 Claude 的月費方案，而其他線上模型我都是透過儲值型的 OpenRouter 使用。離線模型我則是使用 Ollama + OpenWebUI 跑在自己的電腦上。

4. AI 有哪些地方是你喜歡的？哪些是不喜歡的？​

其實對我來說，AI 沒有什麼好「不喜歡」的，它們就只是工具而已。

我不喜歡的，是那些既不了解工具原理，品味又很差，然後產生一大堆垃圾內容丟到網路上、只想要「套利」的人類。

而我「更」受不了的，是那些每天吃著上述垃圾，然後還覺得很好吃、想吃更多的人類。喔我的天啊！

5. 你對 AI 生成圖片的感覺如何？如果有人在部落格文章裡放 AI 圖，你會覺得很煩嗎？​

我不討厭 AI 生成圖片本身，我覺得它就像是一個更方便、更自動化的 GIMP/Krita/Photoshop。以前要花超多時間在影像處理軟體做的去背、合成等等事情，現在 AI 全部可以瞬間完成，我覺得超棒的呀！

例如，只贏來我們家玩的時候，送了我們飛天小女警的公仔。我們一起把它們組起來，放在椅子上拍了張照。

（原始照片）

然後我想，如果可以把背景修掉，把它們放在舞台上，該有多好呀！以前要做這件事，可能要用電腦弄好幾小時，而且還不會很好看。但現在用離線的 Flux.2 Klein 9B⁴ 模型，只要 30 秒就好了，它還幫你重新打光！

（換成舞台背景 + 打光！）

至於在部落格裡放 AI 圖，我覺得還是要看情況和品味。如果只是跟文章無關的封面圖，我是覺得大可不必；但如果是真的有幫助到文章內容的，我是覺得沒什麼不好。

最討厭的是「跟風型」的和「功利型」的 AI 圖片：

• 跟風型的代表大概就是「吉卜力風格自拍」吧。那個看到就覺得煩躁、想馬上逃走。
• 功利型的則是那些自以為有深度、有內容的「社群媒體資訊圖卡」。我會覺得丟出這種圖片的人是在想：「我不想付出努力，我只想用一張廉價的 AI 圖片來獲取流量。」感覺很差，我會直接對這個人大扣分！

（這就是我最討厭的那種「AI 資訊圖卡」。）

6. 現在網路上到處都是 AI 垃圾內容（slop），充滿了生成的文字、圖片、聲音和影片。你怎麼把這些東西跟真正的人類創作區分開來？你有什麼過濾策略嗎？​

這個簡單，只要三個字母就可以解決── 🆁🆂🆂！

用 RSS 訂閱你信任的高品質來源，就可以確保看到的都是優質內容啦！如果某個來源開始受到 AI 垃圾的污染，就取消訂閱就好了。

只要遠離大平台的演算法，基本上就不會太有遭到垃圾內容轟炸的問題。想在這個時代保持清醒和品味，RSS 是必備的生存技能。你各位快點開始用 RSS 啦！

7. 你對 AI 帶來的未來感到樂觀，還是認為會走向反烏托邦？​

我覺得所有事物都一定會走向反烏托邦，這是無法避免的。

大部分人都只想要方便、快速、即時滿足，這點永遠都不可能改變；因此「沒良心但不用動腦的科技」永遠會成為主流，這就是 Windows、iOS、Instagram 等產品成功的原因。以前一直都是這樣，AI 工具也不會是例外。

但也不是完全悲觀，一定會有一些清醒奇怪的人，能夠看穿這些「主流」都只是為了自己的利益在操控無知的大眾，於是尋求迴避、甚至反抗的手段（例如寫部落格、用 RSS、用自由軟體和 Linux）。

我的預測是：不久的將來，有 95% 的人會被「主流 AI」控制，他們的行為、思想甚至購物習慣都將變成大科技公司塑造的樣子──而且他們不會察覺，反而會深信都一切都是自己的自由意志。至於剩下 5% 的清醒者（就是你），就是我想藉由寫部落格找到的同類，我們必須集結起來，一起防止世界「完全」毀滅（頂多只能讓它毀滅 95%），責任就在我們身上了！

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以上就是我的「AI 問題挑戰」。我也想很看大家對於 AI 的想法，歡迎在自己的部落格上也寫一篇唷！

Footnotes​

1. https://github.com/openai/whisper ↩

2. https://github.com/facebookresearch/demucs ↩

3. https://www.izotope.com/products/ozone-advanced ↩

4. https://bfl.ai/models/flux-2-klein ↩

女生只喜歡有錢男生？​

想像一個渴望交到優質女友的單身男子。

他聽到旁人說：「現在女生都只喜歡有錢的男生啦！」於是就開始裝有錢──貸款買名車、吹噓頭銜、約會只去高級餐廳、送超貴的禮物。

結果，女生是吸引到了，但來的全是拜金女；她們榨乾他的血之後，轉身就奔向下一個更有錢的男人。而他夢寐以求的優質女孩（像檸檬卷這種的），早就被那些揮霍行徑給嚇跑了。

並不是所有的女生只愛錢，是他的行為讓自己只得遇到這種女生。

觀眾注意力只有三秒？​

創作者們，現在也正陷入同樣的悲劇。

大家都認為：「現代人的注意力比金魚還差，內容不夠快、不夠刺激就沒人要看！」於是開始瘋狂產出三十秒的直式短片、塞滿字卡、加更多 B-roll、更多綜藝音效、剪輯步調更快、語氣更誇張、表情更扭曲。還不夠！還要更有娛樂性！前三秒就要抓住觀眾的眼球！不要讓他們滑走！

結果，觀看數是高起來了，但來的全是那些注意力只有三秒、才讀兩行文字就會偏頭痛的人。而真正重要的、那些願意花時間欣賞作品、甚至掏錢購買產品的優質客戶，早就在看到第三支充滿爆破音效和驚嚇表情的短片時，默默地取消訂閱了。

並不是所有觀眾的注意力都很差，是他的內容讓自己只得服務這種觀眾。

嚇跑想留住的人​

如果把自己定位成「需要被挑選」的一方，心態上就已經輸了。當我們因為流量焦慮，而開始迎合社會或演算法定義的「主流」，那些最想留住的人，恰好也就被這樣的迎合嚇跑了。

更好的想法可能是：先想清楚誰是「我想留住的人」，然後把所有發表的作品，當成一種「進入我宇宙的篩選機制」。

把不對的人全部剔除，留下的才是真愛。否則到最後，不但會失去自我，還得應付一堆根本不想招待的客人。

（給願意讀到這裡的人：你通過篩選機制了，你就是我的真愛！）

（歡迎真愛們一起來參加 BlogBlog 同樂會，六月的主題是「音樂與記憶」，請到 BlogBlog.Club 官網或本月的主題頁面看更多資訊唷！）

你有過這種經驗嗎？在某個藝人或創作者還默默無名時，你就已經在關注他；後來有一天他成名了，你心中就超想要告訴大家：「是我先發現的！」並且對於那些成名後才衝進來、還硬要營造自己是「老粉」的人感到鄙視。

當一個 YouTube 頻道、Podcast 或部落格的觀眾群還在數十人到數百人等級時，你是能夠寫 E-mail 給作者，然後收到本人回信的，對方甚至會記得你的名字！

但等對方成為大咖、每天收到上萬封訊息時，你能做的就只剩下跟大家一起在底下留言「大大好厲害」，然後被忽略。這不能怪對方，畢竟人越成功，想從他身上貪便宜的人就越多，防衛心非提高不可。

雖然我現在也不是什麼「大咖」，但我真的很感謝那些在我學生時代就願意相信我的學生。當時我的「工作室」只是一間小套房，鋼琴後面就是我的床，中間只用一塊簾子勉強隔開（而且掛簾子的鋼索還有點下垂）。如果你上鋼琴課時，只要往後一靠，就能直接倒在鋼琴老師的床上，而你還是願意跟他上課，那這份信任真的是很重的¹。

（2009 年我在板橋的第一個工作室。我背後用簾子遮住的就是我的床，還能看到床頭露出了一小角。抱歉我不記得照片是誰拍的了，大概是我的某個鋼琴學生。）

反過來說，我身為鋼琴老師，遇到那種又厲害又認真的學生時，感覺也是一樣的。你知道這人以後一定會變成某種大人物，而你能在那之前就參與其中，甚至在對方的記憶裡佔據一小塊位置，真的是太賺了！

想體驗這種「低成本、超高回報」的投資，就去關注那些目前還默默無名，但隱約覺得有潛力的東西吧！

就比如說，踴躍來參加目前還默默無名的 BlogBlog 同樂會吧！等到以後每期有五萬個人報名時（想太多），你大概就很難聯絡到創辦人本人囉！

Footnotes​

1. 請放心，我絕對沒有跟我的學生一起倒在床上──除了檸檬卷。但我認識檸檬卷的時候，早就不住在那間套房工作室了。 ↩

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. ↩