顧衡／長期研究歷史與社會結構的寫作者
自從2022年11月ChatGPT問世之後，大語言模型很快從科技新聞裡的新奇產品，變成一般人日常可用的工具。寫信、整理資料、修改文句、產生提綱，甚至協助完成整篇文章，如今都很常見。將近4年過去，也到了可以比較平靜地討論AI輔助寫作的時候。
如果是在2、3年前，作者主動承認自己使用AI，可能還會讓人產生某種「揭露祕密」的感覺。如今AI已經廣泛進入日常工作，再把所有AI輔助都視為需要遮掩的事情，已經不太符合實際情況。尤其是論壇評論、產業分析、政策討論這類非文學文章，大量工夫其實花在文字之外。
你要確認事實、搜尋背景、整理時間線、尋找反例、比對不同來源，還要檢查自己的論證有沒有漏洞。過去這些工作大量依靠作者自己搜尋資料，常常只為確認一個數字，就必須打開好幾個網頁。現在AI可以協助建立搜尋方向、整理材料、測試結構，某種程度上就像把研究助理、編輯與討論對象放進同一套工具裡。
所以問題早已不只剩下：「這篇文章有沒有用AI？」我們更該追問的是：使用AI之後，文章裡究竟還剩下多少屬於作者自己的東西？
最近幾年，我們經常在網路上讀到一種寫得很工整，內容卻很空泛的文章。它談趨勢、產業、教育或社會議題，句子通順，結構完整，連結論都幫你整理好了。可是讀完之後，你卻很難說出它究竟想解決什麼問題。它好像什麼都講到了，卻沒有一個非說不可的核心念頭；看起來很完整，內容卻只是把大家已經聽過的說法重新排列一遍。這類文章未必寫錯，只是太安全、太平均，也太像資料整理。每一段都合理，每一句都沒有明顯問題，每個轉折也很熟悉；但整篇讀下來，你感覺不到作者曾經被某個問題刺到，也感覺不到那個念頭曾在他腦中發生。那是一篇整理完成的文章，卻不像從作者心裡長出來的文章。
很多人把這種現象歸咎於提示詞寫得不夠好，或者認為只是模型還不夠強。可是把寫作當成一個系統來看，除了AI的能力以外，使用者放進了什麼，同樣決定最後的結果。大語言模型不是一座可以直接翻找的資料庫。它從小說、新聞、論文、說明文件、網路語言與人類對話等大量文本中，學會語言之間的關係與可能的排列方式。它能夠調動的語言材料極為龐大，遠遠超過任何一個人一生能夠讀完的範圍。
如果用矽晶圓製造來比喻，這些龐大的語言材料，就像一爐熔融的矽。材料很多，可能性也很多，但材料本身不會決定方向。在單晶矽製造過程中，矽料被加熱熔化之後，必須放入一顆具有特定晶向的晶種，再透過溫度、拉速與旋轉等條件控制，讓後續凝固的矽原子依照晶種的方向排列，逐漸長成一根結構連續的單晶晶棒。缺少晶種引導，熔融矽不會憑空知道自己應該朝哪一個晶向生長。它仍然可以凝固，也會形成某種結構，卻很難成為製造晶圓所需要的完整單晶。
AI輔助寫作也是如此。AI擁有龐大的語言材料，也可以迅速產生一篇外觀完整的文章。缺少人的思想引導時，它很容易回到統計上的平均值：最常見的說法、最安全的立場、最熟悉的轉折，以及最不容易得罪人的結論。這些文字不一定錯，甚至可能非常流暢，全文卻缺少一條清楚而穩定的晶向。人類的思想，就是那顆晶種。那顆晶種可能是一個問題、一個不舒服的直覺、一個與主流看法不太一樣的判斷，也可能只是某件日常小事帶來的疑惑。它一開始未必完整，甚至可能很粗糙，但它必須先在一個人的腦中發生。
如果單晶與晶種的概念太過技術，也可以換成一個更直觀的畫面。蚌之所以開始形成珍珠，通常是因為體內先出現了一個刺激物。那個東西讓蚌感到不適，於是它開始一層一層分泌珍珠質，將刺激物包覆起來，最後慢慢形成珍珠。文章的思考也需要這樣一個起點。可能是你看到一個現象，覺得哪裡不對；可能是大家都接受一種說法，你卻始終覺得其中有一個地方說不通；也可能只是一段生活經驗，在你心裡留下了一個無法輕易放下的疑問。那個疑問就是異物，也是文章最初的核心。沒有這個異物，蚌不會開始分泌珍珠質；沒有這個思考起點，AI即使擁有再多語言材料，也不知道這篇文章為什麼需要存在。它只能依照常見的文字排列，拼出一篇外觀完整、內部卻缺少方向的文章。
在半導體的比喻裡，它是一顆晶種；在珍珠的比喻裡，它是促使珍珠開始形成的刺激物。兩個畫面說的是同一件事：文章必須先從一個發生在人心裡的念頭開始。例如，一個人跟AI對話時，可能講了很多看似東拉西扯的話。他回憶一段經驗，突然想到一個比喻，又臨時推翻自己前面的說法；有時重複，有時岔題，有時甚至只是抱怨幾句。這些話表面上像廢話，實際上卻可能是最原始的創作現場。因為他在說話之前，並沒有先問AI：「我現在應該想到什麼？」他也沒有叫AI決定，哪個地方讓他覺得荒謬、哪個現象令他不舒服，以及哪個問題值得繼續追問。那些回憶、情緒、判斷、口頭禪與突然冒出的比喻，全部來自一個具體的人。它們未必已經整理成文章，卻帶著清楚的作者指紋。
AI可以在後面幫忙整理這些材料，刪除重複、調整段落、檢查反例，也可以指出某個說法需要更多證據。但它無法反過來宣稱，那個最初的念頭是它替作者經歷的。
AI協助寫作和AI取代作者，兩者必須分開來看。一種情況是，作者先有問題、經驗與判斷，再利用AI協助查找素材、測試論證和整理文字。另一種情況則是，使用者連自己想說什麼都不知道，只輸入一句「幫我寫一篇有深度的文章」，拿到結果後既不查證，也沒有能力判斷文章是否成立。
兩者都使用AI，人的參與程度卻完全不同。前者是人提供晶種，AI協助拉晶；後者則是把一爐語言材料倒出來，期待它自行凝固成一篇文章。這個差別在非文學寫作中特別重要。評論文章的價值不只取決於文句是否漂亮，還包括作者提出了什麼問題、如何選擇證據，以及願不願意為自己的結論負責。AI可以協助事實查核，卻不能直接等同於事實查核。它可以提醒你哪些地方需要確認，也可以幫忙尋找可能的資料來源，但重要數字、原始引述與政策內容，最後仍然必須由作者判斷與確認。文章署上誰的名字，誰就必須為其中的事實與推論負責。
文學創作又有些不同。小說、散文或詩，文字本身就是作品的一部分。作者的節奏、停頓、笨拙、私人記憶，甚至某些不夠工整的地方，都可能是作品的人味。AI當然也可以用來校對、整理版本或找出重複，但介入得太深，很容易把原本獨特的稜角磨成四平八穩的句子。人人看得懂，卻沒有人記得住。
AI主要改變了寫作的速度，以及作者能夠調用的材料量。好文章形成的條件，並沒有因此消失。以前寫一篇文章，作者必須自己慢慢蒐集材料、排列結構，再反覆修改。現在只要把晶種放進去，AI很快就能協助長出文章的雛形。作者也可以更快看到哪裡歪掉、哪裡證據不足，以及哪一段只是外觀漂亮、實際上沒有作用的文字。但是速度再快，也不能取代晶種。如果一開始沒有明確的問題，沒有作者自己的觀察，也沒有願意承擔的判斷，AI只是更快地產生一篇看起來完整的文章。
它可以幫你把句子寫對，卻不能替你決定哪一句值得存在；可以替你整理材料，卻不能替你承擔觀點；可以模仿文章的外形，卻不能替你經歷那個念頭形成的過程。算力越來越便宜，工具也越來越容易取得。到了這個階段，最稀缺的反而是一個人究竟有沒有東西想說。
你看到的現象跟別人哪裡不一樣？你為什麼會被某個問題觸動？你到底想推翻什麼，又願意為哪一個判斷負責？這些問題，AI不能替你回答。
工具變了，但文章生長的方式並沒有改變。人先有一顆晶種，語言才會開始朝特定方向收斂；人心裡先卡進一個無法忽視的異物，文章才會一層一層長出自己的形狀。缺少那顆晶種，也缺少那個思考起點，再強大的AI，也只能在龐大的語言熔爐中，產生一篇外觀漂亮、內部卻沒有清楚晶向的文章。有些文字只是整理完成，有些文字則是從一個人的心裡長出來。讀者讀著讀著，自然感覺得到。
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