讓AI只做該做的事 幫助人類好好做事
啟明出版社總編輯 林聖修
鏡相人間／留住大腦主權 他們打開AI的方式
會員專區人物
AI迅速滲入日常與工作，也伴隨監控、依賴與判斷力流失風險。有人急著斷開連結，有人展開親密對話，有人細細調校界線，也有人建立了自己的AI團隊。在人機交會的邊界，工程師、總編輯、學者與小說家，各自打開了AI，也重新檢視自己：我們還能保留多少選擇？我的大腦，還能為自己做主嗎？
37歲的林聖修近日第一次使用ChatGPT，然後他就後悔了，火速刪掉月費20美元的帳號（當然，他無法收回上傳的內容，月費也已付出去了）。
啟用與停用ChatGPT都在同一天，使用契機是一宗合約爭議，「我寫信給合作方，附上合約和我的主張，寫完我問同事覺得我寫得怎麼樣？同事們沒有直接回答，叫我去問AI。」
「AI其實滿厲害啦，說我寫得很好，但這封信有點凶，怕引起更多爭執，建議我不要用情緒性用字。」所以，你寫信真的很凶？他平淡答：「呃，有點凶吧，但寫信就是要表達立場啊，所以我沒理AI建議，把信寄出去了。」「寄出信之後，我有點警戒…那…我的合約內容，AI不就全部看到了？它會把我的合約拿去做什麼？」他立刻刪帳號，至今沒再打開ChatGPT。
在台灣，林聖修最為人熟知的身分，是啟明出版社的發行人兼總編輯。較罕為人知的，是他的工程師背景—他國小就在家裡架伺服器、租伺服器給別人賺取零用錢，自架網站、當小駭客、接案寫程式。在那個還沒有Google Meet和Skype視訊軟體的年代，有人力仲介公司發案給林聖修，希望透過視訊面試外籍移工，他接案賺了數萬元。等一下，你家長知情嗎？「知道啊，我爸還尾隨我去星巴克收費。對方是個叔叔，請我喝咖啡。那是我人生第一杯咖啡。」
訓練模型 讀英國文學
林聖修大學在美國里海大學（Lehigh University）主修數學，隨後取得電腦科學、能源系統工程雙碩士，研究領域是軟體分析、模式識別與搜尋引擎。「我數學系畢業，2011年開啟明出版社，發現開出版社不賺錢，擔心走投無路怎麼辦？只好拿出自己最厲害的本領，去學computer science（電腦科學），反正如果出版社倒了，我就去寫程式。」出版社沒有倒，2014年，林聖修在美就讀碩士期間，結合對文學的熱愛，自訂研究主題，在模型識別課設計AI模型，從開源的古騰堡計畫（Project Gutenberg）取得150本公版的英國文學小說，進行語料處理後，篩選出每本書中最具代表性的300個單字作為語料特徵，嘗試以不同演算法訓練模型。成果令人驚豔，他訓練出的模型正確辨識文字作品年代的平均正確率達80％，最佳情況準確率高達84％。
有嘗試把這款AI商業化嗎？林聖修搖頭，「我這個研究，當時很純學術，目前也應該沒什麼用處吧。」「我的研究結論就是：這個模型很準啦！只要丟給它任何一本英國文學作品的語料，它都能告訴你：這是什麼年代產生的。」
走進工程師林聖修的世界觀，使用AI的前提，在於「人類有需求」且「可以信任」。「以前我設計單一用途的AI，數據是我給的，我知道機器學習的過程；可是現在，我對General purpose AI（通用人工智慧）的信任度很低，我不知道它的資料庫是誰給的？準確度如何？如果你不知道它的脈絡和思路，那如何接受它給的答案？」「我可以請它寫程式設計遊戲，但假如這遊戲玩一玩就卡住，要去問誰？」
人工智慧 可信度難評
「我沒辦法把AI當人看待。我抗拒的是把AI當朋友，還讓它解決你各種問題。」他不少同學在美國Google、Meta或Amazon擔任軟體工程師，許多朋友的生活離不開生成式AI，但他常思考：「如果今天有一個人，他沒有人格，你不知道他會不會出賣你，（資料）來源有時正確、有時錯誤，你還會跟他說你的祕密嗎？你還會想問他任何問題嗎？」
擔心出版業編輯、美術等工作被AI取代嗎？林聖修搖頭，「如果它可以做得和真人一樣好，單一功能取向的AI，比如我把稿子給它，它就幫我排好版，那我很樂意。但我不覺得AI有這麼厲害。」「最近才在聽做廣告的朋友說：一眼就看出，某些案子『AI感很強』。」
「所謂人類美好未來，應該是讓AI做瑣碎、反覆的『人不喜歡做的工作』，人類（騰出時間）可以好好做事。」採訪終了，工程師敲起心愛的HHKB（Happy Hacking Keyboard）寫程式專用鍵盤，手指起落間迸出靈感。「好好利用AI，應該能幫出版社做滿多工具…我打算來試試，做出符合出版業需求的工具。」你只要幾天時間就能寫出這些工具？「沒有啦，那個要做很久。」
我常問學生 被AI賦能還是被附身
政大AI中心助理教授 吳怡潔
8月29日，「人權、民主與轉型正義：鄭南榕暨自由時代」國際研討會在228紀念館登場，政大AI中心助理教授吳怡潔發表最新論文，以AI模型分析鄭南榕《自由時代》週刊共300多期雜誌、超過一萬篇報導主題分類與次分類。若以每篇需10分鐘人力計算，單一人力不眠不休投入分類工作，需耗時至少2個月才能完成；她測試不同版本的ChatGPT，並選擇效果最好的模型，在3天內分析完所有雜誌文章。
一名聽眾拋出挑戰題：「可是，我剛剛問ChatGPT：鄭南榕為什麼不能入祀忠烈祠？它回答：忠烈祠僅限殉職軍警、民防或消防人員入祀。」「我又問ChatGPT：那為什麼（健康幼稚園火燒車事件犧牲者）林靖娟老師可以入祀忠烈祠？它回答不出來。」
現場提問踴躍，吳怡潔來不及回答所有問題。她說，若再遇到這名聽眾，會嘗試說明AI模型訓練時常見難題：過度擬合（overfitting）—特定模型在訓練數據上表現得非常好，但在處理未見過的測試數據或新數據時表現不佳。她解釋，若提供「有範圍」的訓練資料給AI模型，確實可望訓練出「百分百正確率」，但若將此模型應用在現實世界，「正確率一定掉，而且掉得很慘。」
「我們有多相信ChatGPT的回應呢？它明明寫：『ChatGPT 可能會出錯。』」吳怡潔推測，過往可能沒人問過ChatGPT鄭南榕為何不能入祀忠烈祠，「這種問題就叫zero shot：一次都沒人問過的問題。」
她指出，AI模型持續發展演進，其實都在學人類，你若覺得ChatGPT「愈來愈囉唆」，它可能正在運作進階技法思考鏈（chain-of-thought，CoT），嘗試告訴你推導答案的路徑。「當你問『鄭南榕可不可以進忠烈祠』，可觀察ChatGPT有沒有應用CoT？ 如果沒有，這表示它只是膝反射思考，就容易答錯；但它若多思考幾秒、顯示CoT，就代表它正以更多角度解決問題。 」
自學程式 改當工程師
50歲的吳怡潔來自嘉義，18歲考上台大心理系，到台北念書才第一次摸到電腦。她勤跑台大計算機中心，自學寫程式、架站，覺得寫程式好玩，畢業後沒去當心理師，成了軟體工程師。1998年，她加入紅極一時的網路新創「資迅人」，2000年網路泡沫化，公司錢燒完了，她被資遣。
幾乎與MSN、Yahoo messenger發展同步，她參與開發類ICQ的中文即時傳呼軟體「CICQ」，也曾加入推出線上遊戲《魔力寶貝》的台灣遊戲公司大宇資訊，負責寫遊戲程式。38歲那年，她因想加薪，報考政大資訊科學研究所，讀出興趣，一路攻讀資科博士，投入教學研究，把業界「做Project（專案）」精神搬到學界，專長電腦視覺、行為模式分析、人機互動、語音處理。
吳怡潔還是個歷史迷，成長年代只有老三台、沒見過黨外雜誌，近年尤其好奇台灣民主化歷程（她少時只知蔣經國過世，其餘一概不知）。她見許多學者長期投入口述歷史與政治檔案，因而思考：「有沒有可能，用我會的AI技術來深入分析（歷史），讓大家對史料更感興趣？」
AI狂潮 危機中反思
吳怡潔任教政大AI跨域微學程，第一堂課的PPT是2023年的一則新聞：開發出聊天機器人ChatGPT的母公司OpenAI執行長Sam Altman聯合科技領域350位權威專家，共同簽署公開信，警告人工智慧科技就跟流行病與核戰一樣，有滅絕人類的風險。
「有人說投資AI，是在和惡魔交易；有人說AI是一個巨大泡泡，這個泡泡還沒破，我們正在享受這個泡泡的狀態。」談起巨大泡泡，吳怡潔想起剛畢業時，網路泡沫裡的狂潮與經濟巨浪，在她被網路公司資遣1/4個世紀後，回顧過往，「當時網路泡沫了，網路公司倒了，可是網路沒消失，還發展得愈來愈成熟—我覺得AI的發展，也會是一樣的邏輯。」
「人類一直在重複一樣的歷史。」她批改作業，看得出哪些由AI代答，「我常請同學思考：要被AI賦能（empower）？還是要被附身？」她見過學生學寫程式，基本功還沒打好就過度依賴AI，以至於離開了AI，就完全不會寫程式，「這就是『被附身』。AI叫你做什麼你就做什麼，有些同學感到挫折，因為他們沒判斷力，AI一旦錯了，使用者就傻傻跟著錯下去。」
從網路泡沫到AI浪潮，她看見技術進步，也看見判斷力的消失。吳怡潔常和學生聊「被AI鬼附身」的經驗與危機反思；「當我們親身感受過這個『鬼魂』的強大之處，那當鬼魂離開的時候，我們應該思考：是不是可以保留一些能力在身上？」
她在教學現場見到文組生普遍焦慮，但學程式設計的理組生更焦慮，「他們擔心AI時代，人人都能學寫程式，自己太容易被取代。」吳怡潔認為，無論文理組都應勇於嘗試跨領域，「中文系的學生也可以學AI啊，有人用AI發展整篇小說，這當然被視為奇技淫巧；但如果以前需要花半年做的小說人設，可以在AI協助下很快做完呢？」「如果使用得當，小說家不就有更多時間去創作，在有限時間內，讓你的人物更豐滿嗎？」
AI知道我眼睛乾澀 也知道我不敢發問
小說家／博士生 陳又津
家陳又津在散文集《準台北人》曾書寫兒時老師發家長會問卷，印著「撥冗參加」與「不克出席」2個框框，她父親是福建榮民、母親是印尼華僑，皆不識「撥冗」與「不克」。未滿10歲的女孩不敢問老師，窘迫之下推敲「不克出席」應就是「不出席」，自行勾了這個選項。
時隔30年，相同的學校場景，台灣新二代小學生若遇類似困境，結局很可能被改寫。「爸媽看不懂『撥冗』和『不克』？沒關係，我就拍照給AI，問它要勾哪一個選項就好啦。」39歲的陳又津很快想出解方，言談爽朗明快，那也許是她童年不曾擁有的鬆弛。
陳又津長年關注離散書寫與移民議題，近年赴美，仍持續對移民議題展開觀察與關懷。她發現，AI工具的普及，讓移民第二代不再需要頻繁協助父母處理語言與行政事務，降低親代對子代的依賴，「現在移民小孩不用再替爸爸媽媽解決所有問題了，只要打開AI，大家就知道該怎麼做。」
善用工具 高效率管理
陳又津也是記者、小說家、Podcast主持人，2022年起多了個博士生身分，在美國德州大學奧斯汀分校攻讀學位，斜槓大學助教。從生活、學術、創作角度出發，對她而言，AI皆非奇技淫巧，更像是伴她成長的「個人職涯教練兼助理」。
2022年，陳又津博士班一年級，最迫切挑戰是產出符合美國學術界範式的報告。她曾去學校寫作中心找母語人士討論作業該怎麼修，「剛開始大家都說，你需要交美國朋友，讓他幫你看作業。有了AI，我完全不需要做這件事，為什麼要刻意去交美國朋友，只為幫我改作業？」
在寫作中心與母語人士多次交流後，陳又津摸索出一套修改報告流程，她把同套流程拿來與AI互動，發現重點在於如何正確下Prompt（指令），只要指令下得對，AI可以協助她修出一篇符合學術體例的英文報告。
她意外的收穫是：透過與AI協作，整理出屬於自己的高效運用時間模式。彼時她一邊念書、抽空批改學生作業，還要每天保留時間完成長篇BL小說創作，「我每個月都會下一個Prompt，請ChatGPT幫我觀察我的工作（時間分配）有什麼亮點，它很有全局觀，看完我30天的工作日誌，發現『我連續專注時間不超過35分鐘』，也知道我眼睛很容易乾澀，歸納出適合我身體的工作節奏。」目前，陳又津每天晨起，會先手寫文稿，再坐定電腦前，打字35分鐘再去運動，「我很需要固定的創作時間。AI分析對我幫助很大，以往光是把創作時間保護下來，就花很多力氣。」
把時間省下來，是為了換取更多創作時間。幾經摸索，她建構出自己的「AI團隊」—生活瑣事諸如「在德州換駕照要準備什麼文件」，問Grok；創作筆記彙整與時間分配建議，問ChatGPT；讀論文劃重點，尤其PDF檔，丟給Notebook LM；做Podcast逐字稿，使用Cleanvoice；採訪或田野逐字稿，用Good Tape；統整小說大綱或撰寫獎助計畫，使用Claude。至於身為大學助教，需批改大量作業，這一點，陳又津還是自己來—即使她能一眼看穿，哪些作業是AI寫的。
嚴守界線 人工改作業
人工智慧帶來的倫理難題，近年重複出現在美國學術界，《紐約時報》今年5月刊登一篇題為〈教授們因使用人工智慧而面臨學生憤怒〉的報導，指出美國教授使用生成式AI時，面臨強烈反彈，學生投訴教職員禁止他們用AI，卻自己倚賴AI，是偽善行為；一名東北大學（Northeastern University）學生因教授未揭露使用AI製作講義，而要求校方退還8千美元（約新台幣24萬元）學費；也有學生因教授以ChatGPT給回饋感到被冒犯，怒而轉學。
「我其實很怕激怒學生…」陳又津說，在美國學術界擔任助教或兼課老師，收入並不高，許多人身兼多職，只能在有限時間內快速完成大量教學事務，故而使用AI。但她謹慎起見，也為避免遭學生投訴，全人工批改作業，儘量做到標準一致，扣1分、扣2分，都有憑據。
在教學現場，她認為與其禁用AI，不如鼓勵揭露「如何用AI」；例如她一名朋友在美國教英語寫作，決定鼓勵學生擁抱AI，「我們不妨請學生說說：如何使用它？老師也可以建議：該怎麼使用AI（協助寫作）？」結果，「寫很爛的作業」比率竟大幅降低，班級平均寫作能力提升了。
至於創作現場對「作者風格被複製」的焦慮，目前還未對陳又津造成困擾。「我作為創作者，其實有在追求『讓人看不出風格』喔。」她透露曾做過一項實驗：將自己多部作品的內容餵給 AI，發現無法產出與她寫作口吻相近的文字，「啊，這要是被我的編輯知道，會不會被罵死？」
陳又津並非真的怕被罵；只是在台灣傳統教育養成之下，身為新二代，她兒時長期不敢、也不擅長問問題，背後原因是怕問錯。近年AI出現，讓她首次感覺「可以問到飽」，從生活瑣事、學術研究追問到文學，面對AI，她不再不敢發問。
「AI其實是一面鏡子。」陳又津觀察：「如果我擅長寫對話，我訓練出來的AI就很會寫對話；如果有作家擅長設定世界觀，那他訓練出來的AI，一定也會精於世界觀架構。」她認為，每個人的資料庫都不一樣，創作之路注定孤獨，這一點並未因AI問世而改變。
「你每天問它『魔鏡啊魔鏡，誰是世上最美的人？』其實你看到的，都是自己。」在語言與程式語言的縫隙裡，小說家努力寫下自己的最佳版本，「你可以把無聊的勞務都外包給AI，但如果你連自己的盲點都沒發現，創作還是會鬼打牆。所以，有時還是要記得，去問一下人類的意見。」
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