因為 AI 生成的書籍和圖片充斥市場，削弱了蕾絲的真實性與完整性。Photo by Thomas AE on Unsplash
本文翻譯自美國非營利媒體 404 Media 的報導《AI Comes for a Centuries-Old Craft》
人工智慧（AI）已滲透到現代生活的各個方面，從自動化到創意工作，但 AI 對傳統工藝（如蕾絲編織）的侵入引發了愈來愈多的擔憂。
蕾絲編織是一門歷史悠久的藝術，以其精細的設計和耗時的過程而著稱，世界各地都有蕾絲編織的社群，法國、西班牙、義大利、德國等，甚至都有專屬當地的蕾絲編織樣式。
但是，現在這項流傳百年的手藝正面臨挑戰，因為 AI 生成的書籍和圖片充斥市場，削弱了蕾絲的真實性與完整性。
AI 進入蕾絲編織社群的開端
新英格蘭（New England）蕾絲編織小組的一名圖書館員 Mary Mangan 首次注意到 AI 的入侵，是當地小組成員請她研究一本看似造假的書籍封面。
經調查後，Mangan 發現封面圖片來自舊蕾絲目錄，被 AI 操作過的痕跡明顯。Mangan 在專梭編蕾絲技術（bobbin lace）的 Reddit 社群 r/BobbinLace 成員的協助下，確認了該書確實為 AI 的仿冒，並引發了對 AI 對這項工藝影響的廣泛警惕。
不過，這並非是一次的獨立事件。
由 DALL-E 3 生成
資深蕾絲編織專家 Karen Bovard-Sayre 就發現，在 Amazon 等電商平台上，AI 生成的書籍數量激增。這些書籍多數針對領域的初學者，但內容誤導、摘要毫無邏輯、說明混亂，甚至抄襲他人的設計。
例如，Bovard-Sayre 指出，有些書籍的作者署名異常、封面模糊、描述不準確，這些都顯示出 AI 生成內容的痕跡。
如何識別 AI 生成內容：日益增長的挑戰
蕾絲編織社群的專家們總結了幾個 AI 參與的跡象：
- 不一致的作者姓名： 作者姓名有奇怪的標點符號，例如 Sheila .A Richard。
- 誤導性的描述： 摘要通常模仿書評，但無法準確描述內容。
- 扭曲的圖片： 封面展示的蕾絲與公認的技術不符。
- 抄襲與錯誤： 許多設計抄襲知名設計師的作品。
一個典型例子是《The Bobbin Lace Bible》（目前 Amazon 已經下架），評論者指出《The Bobbin Lace Bible》剽竊了著名的蕾絲教學者 Jo Edkins 的作品《Bobbin Lace Stitches and Techniques》。
《The Bobbin Lace Bible》剽竊了著名的蕾絲教學者 Jo Edkins
然而，《The Bobbin Lace Bible》中的用語充滿了慣用的短語，如「我喜歡的一件事」（one thing I love）和「總結來說」（in conclusion），看起來像是小學生的作文，也進一步損害了可信度。
《The Bobbin Lace Bible》的摘要甚至這麼描述：
「有些工匠可能會發現，某些蕾絲的技術性太強或具有挑戰性，特別當他們是完全的初學者。然而，只要有耐心和練習，我相信任何人都可以在本書的幫助下，掌握 Bobbin Lace 的編織。」
若是把 Bobbin Lace 遮住，這樣的敘述可以用在各個領域。
蕾絲教學者 Jo Edkins 的作品《Bobbin Lace Stitches and Techniques》。來源：Amazon
AI 對新手及工藝傳承的傷害
AI 生成材料的大量湧入對初學者影響特別嚴重。
初學者通常充滿學習熱情，卻可能無意中購買誤導性的書籍。接觸到內容粗糙且說明錯誤的指南，可能導致挫敗感，甚至放棄這門工藝。這種信任資源的侵蝕可能會阻礙蕾絲編織社群的成長。
AI 生成材料的大量湧入對初學者影響特別嚴重。
此外，設計作品的盜用也傷害了資深的編織專家。
例如，著名的梭編藝術家 Marilee Rockley 對 AI 盜用她作品的行為表達了不滿。這種濫用不僅貶低了原創作品的價值，也讓熟練工匠因擔心被剽竊而不願分享知識。
AI 的野外採集指南風險
蕾絲編織並非唯一受 AI 生成內容影響的領域。
在編織與野生蘑菇採摘等領域，也出現了類似的問題。在野生蘑菇採摘的領域，AI 撰寫的書籍提供了不正確的蘑菇識別資訊，甚至可能造成生命危險。
有些書籍以野外採集或蘑菇料理書的外型進行銷售，但書中的內容充滿錯誤。菌類學者與採集專家，例如：紐約菌類學協會（NYMS），對這些誤導性內容可能造成的致命錯誤提出了嚴重警告。
AI 撰寫的書籍提供了不正確的蘑菇識別資訊，甚至可能造成生命危險。
NYMS 主席 Sigrid Jakob 強調了問題的嚴重性：
「北美有數百種有毒真菌，其中一些甚至是致命的。可能與常見的可食用品種極為相似。任何一本書中糟糕的描述，可能會誤導人們食用有毒的蘑菇。」
在野外採集中，錯誤資訊的風險特別高，因為後果可能是致命的。像假羊肚菌（False Morel）和毒鵝膏（Death Cap）這樣的菇類在北美很常見，且很容易被誤認為可食用品種。正確辨識這些菇類需要廣泛的知識、經驗以及多次核對資料，而這些是 AI 無法具備的能力。
由 DALL-E 3 生成
NYMS 秘書 Elan Trybuch 強調了蘑菇辨識的挑戰：
「AI 無法辨識出有毒的菇類（例如毒鵝膏 Amanita bisporigera）與無毒的菇類（例如木菇 Agaricus silvicola）之間的微妙差異。」
Trybuch 也分享了一個實際案例，NYMS 成員曾在 Harriman State Park 遇到試圖採集致命毒鵝膏的採菇者。專家的及時介入阻止了可能發生的悲劇，這凸顯了人類專業知識在採集活動中的重要性。
雖然蕾絲編織不涉及生死，但其豐富的傳統被稀釋，仍是一項重大文化損失。
抵制 AI 杜撰的誤導資訊
蕾絲編織社群正在努力應對這一挑戰。
美國紡織歷史學家 Elena Kanagy-Loux 建議學生避免在 Amazon 購物，而應該選擇獨立供應商。Kanagy-Loux 還強調使用社群媒體分享準確資源，並擴大對蕾絲歷史與技術的理解。
美國紡織歷史學家 Elena Kanagy-Loux 建議學生避免在 Amazon 購物，而應該選擇獨立供應商。
草根活動如：舉辦公開聚會、在維基百科上標註可信資源，也正在逐漸增長。這些舉措主要在加強社群聯繫，將新手與可靠的資料連結起來，確保真正的蕾絲編織知識得以傳承。
零售商與平台的角色
Amazon 與 eBay 等零售巨頭對 AI 生成內容的泛濫負有一定責任。
雖然 Amazon 在接到投訴後移除了一些可疑書籍（如上文提到的《The Bobbin Lace Bible》），但非營利媒體 404 Media 的資深記者 Samantha Cole 認為，Amazon 的修正態度仍然偏向於事後補救而非事前防範。
Amazon 與 eBay 等零售巨頭對 AI 生成內容的泛濫負有一定責任。
2024 年八月，Amazon 也在官方宣布他們如何部署 AI 工具，用以檢測平台商品的假評論。
據 Amazon 所述，僅在 2023 年，Amazon 就主動封鎖了全球超過 2.5 億條疑似造假的評論。在不久後的未來，LLM（大型語言模型）的急速發展，Amazon 會如何應對仍有待觀察。
蕾絲編織者的未來之路
雖然 AI 的侵入令人擔憂，蕾絲編織社群仍充滿韌性。
手工製作的樂趣與蕾絲工藝的豐富歷史是無可取代的。藉由優先強化人際聯繫，支持真實的創作者，並促進知識分享，社群可以保護其藝術免受技術破壞。
蕾絲編織的存續取決於其真實性的維護，以及鼓勵新手投入這項工藝。通過共同努力，社群可以確保這門擁有近五百年歷史的藝術形式在現代繼續蓬勃發展。
