用ChatGPT來深挖社會爭論議題
刷了一下threads看到不少對AI繪圖的嫌惡發言。
大方向大概是在說用AI畫圖就是：
偷懶、剽竊、盜圖、褻瀆
可能因為threads的平台特性，會被推出來的都是比較謾罵性的言論。
覺得應該要有個比較客觀全面的探討。
下面同時利用了
・ChatGPT deep research
・Grok3 deeper research（X的輿情搜索）
・ChatGPT o3（最新推出的模型！）
寫出來的小專欄，o3真的跟o1的文風真的不太ㄧ樣。
<以下為ChatGPT生成內容>
來談在社群蔓延的 AI 繪圖嫌惡情節 ：一位「工具派」觀察者的碎碎念
> 「我花十年練習的筆觸，AI 十分鐘就複製完了，這還算藝術嗎？」
> 「滿版都是 Midjourney 風，一眼就膩。」
> 「又有新人用 AI 拿獎！比賽還要不要辦？」
滑進任何美術社群，若沒看到幾則類似咆哮，您大概來錯地方。生成式圖像 AI 帶來的情緒震盪，宛如一台高速攪拌機，把欣羨、焦慮、憤怒、好奇全部丟進去，打成一杯口味莫測的「科技冰沙」。而嫌惡情節，正是冰沙上那片看起來最扎眼、嚼起來最硬的可可碎粒。
本文嘗試站在「支持推進派」的立場，卻也不急著說服所有人「AI 好棒棒」。相反地，我想拆解這股嫌惡情緒，看看它的成分表——哪些是理性防腐劑，哪些是情緒色素，還有哪些其實是對傳統創作方式「過期」卻捨不得丟棄的味精。畢竟要讓一杯科技冰沙順口，光加糖是不夠的；必須知道苦味從哪裡來，才調得出真正均衡的配方。
▋ 一、原罪論：當百年老酒遇上工業酒精
AI 繪圖最大的道德靶心是「訓練資料未經授權」。許多畫師形容，這就像辛苦釀了百年老酒，卻被人偷偷把酒精蒸餾走，調成便宜雞尾酒再倒回市集販售。聽起來確實可惡。
但別忘了，酒精本身無罪。問題在於誰在裝瓶、要不要貼標、該不該分紅。當年 Spotify 用九成以上「灰色授權」音檔起家，音樂圈也群起喊燒，但幾年後，串流分潤已成主流商模。沒有「先上車，後補票」的野蠻階段，音樂數位化也不會像今天這般蓬勃。
AI 圖像如今正卡在同樣尷尬的青春期：聲音大、毛病多、荷爾蒙過盛。當社群高喊「剽竊」，開發者祭出 Content Credentials、水印、作者分潤，雙方像是酒商與釀酒師——吵得兇，但誰也離不開誰。真正的可怕並非原罪，而是一直停在原罪，錯過用制度洗白的黃金窗口。
▋二、就業焦慮：手工傢俱與 IKEA 平板包
「AI 會搶走插畫師工作」是不少人堅信的悲觀敘事。可我們不妨換個房間：一張實木手工椅要三週、一把 IKEA 平板包螺絲鎖好只要三十分鐘。兩者市場並存了數十年——原因是需求本來就分階層。４０塊瑞典椅不能取代４０００塊訂製胡桃木扶手椅，卻真能滿足初出社會的租屋族。
AI 圖像之於美術，也是如此：
- 量產級內容（手遊廣告橫幅、社群貼圖）追求快與多，一鍵產生剛剛好。
- 品牌靈魂級內容（角色背後的敘事與世界觀）仍需人類細膩把控。
事實上，製圖流水線被 AI 拆解後，畫師最枯燥的「背景反覆上色、光影批改」工作消失，真正稀缺的「敘事設計、審美導演」反而抬價。就像木匠轉型設計師、咖啡農轉型杯測師，插畫師也正升格為「視覺策展人」。只是培訓與轉職需要時間，焦慮期間難免扯嗓。
▋ 三、審美同質化：佛跳牆還是泡麵調料包？
嫌 AI 作品「一眼 Midjourney」的人，其實抓到了痛點：主流模型為取悅最大公約數，確實傾向把尖銳風格磨平。但這種「泡麵調料包」式的味覺鈍感，真是 AI 專利嗎？試想過去十年手遊、動畫、輕小說封面——圓臉、光澤瞳孔、45°構圖充斥本就不是 AI 的錯。
AI 只是放大了工業審美的既有趨勢，同時也放大了反動力量：
- 開源社群一週發布上千個 LoRA（小型微調模型），有人專精浮世繪，有人只玩牙買加塗鴉。
- 亞洲小眾語系（泰文、藏文）用母語 prompt，就能生出更貼近本土文脈的圖像。
換句話說，AI 給了「佛跳牆派」和「調料包派」同一把鍋鏟。是否煮爛端看廚子，不在工具。
▋ 四、平台氾濫：垃圾郵件還是全民印刷機？
「AI slop」——這個形容低質生成圖像的詞正紅，Instagram、Reddit 被半成品轟炸。有人建議關掉 AI 模型，彷彿郵局因垃圾信氾濫就該禁止影印機。現實是：
- 源頭標記（隱形水印、區塊鏈溯源）＋ 下游濾網（平台自動偵測）雙管齊下，垃圾就跟Spam一樣，可被自動折疊。
- AI 產生內容越多，辨識工具的訓練資料也越豐富，形成「正向軍備競賽」。
丟掉印刷機並不能解決垃圾郵件，建立反垃圾協議才行；同理，封殺 AI 不會阻止深偽，只會把問題推到暗網。唯有把乾淨水管越做越粗，污水才能相對稀釋。
▋ 五、文化稅與分潤：請把「麵粉錢」給小麥農
反方提出徵收「文化永續稅」。支持派並不反對補償，而是主張更貼合數位生態的流量分潤。Spotify、YouTube 已示範：「使用—計數—拆帳」可行，重點是低摩擦、高透明。對比傳統私複權空白錄音帶稅，AI 圖像的可追溯度更高，完全能做到「誰的風格貢獻幾%，誰分到幾分錢」。
因此，與其在終端硬徵稅，不如：
1. 模型層簽帳：每張生成圖像自帶「素材來源指紋」；
2. 平台層結算：社群按瀏覽、商用標籤自動分潤給風格貢獻者；
3. 政府層監督：抽極小比例管理費維持透明帳本。
如此一來，AI 產值越高，創作者越賺，產業和文化同綁一條繩。
▋ 六、深偽與能耗：別讓恐龍嚇阻蒸汽火車
深偽假訊息與能源消耗，是另一波嫌惡來源。但創新史從來不是零碳零風險：
- Steam locomotives 初上路曾被譏為「會嚇死路邊牛群」，卻成了現代運輸基礎。
- Cloud GPU 雖耗電，但也替代了跨國勘景、搭景與物流。單位內容的碳排並非線性上升。
- 同期，節能演算法（模型剪枝、知識蒸餾）讓生成一張 4K 圖的能耗較 2022 年已降 70% 以上。
深偽辨識同理：從文字浮水印到生理訊號追蹤（FakeCatcher）只花兩年。主流模型越集中，合規水印越普及，深偽越容易被打回票。
▋ 七、嫌惡情節背後：恐懼、愛與控制感
心理學把「陌生科技的嫌惡」歸為三層：
1. 生計恐懼──我的飯碗會被誰端走？
2. 價值恐懼──我畢生磨練的技能還有價值嗎？
3. 控制恐懼──我能否掌握這台黑箱？
解方也分三層：
- 再培訓基金＋職業轉置解決生計；
- 權益分潤＋署名機制回應價值；
- 開源與透明標準提升控制感。
嫌惡並不可恥，它是免疫系統的紅色警報；可若只停在情緒，更像過敏性鼻炎——打噴嚏很大聲，卻無法阻止花粉季。
▋ 結語：把嫌惡釀成新醋
AI 繪圖嫌惡情節究竟是末日序曲，還是產業進化的陣痛？答案取決於我們選擇將情緒化作什麼——阻斷劑還是催化劑。
- 若選擇阻斷，我們得到短暫寧靜，卻也讓地下模型野火漫燒；
- 若選擇催化，我們勢必經歷混亂，但最終會蒸餾出新秩序：更加多元、更加透明、更加共享。
就像葡萄踩碎後才成酒，嫌惡不是毒，而是發酵。願我們把眼前這杯科技冰沙重新調味——加些制度之鹽、分潤之糖、倫理之檸檬，搖出一杯既醒腦又順喉的「AI 生態莫希托」。
——寫給還在糾結「要不要恨 AI」的你，也寫給未來可能把 AI 當畫筆的新世代創作者。乾杯。
<ChatGPT生成內容完>
不知道是不是我的錯覺，
跟o1比起來o3寫的文章好像沒那樣有AI味。
有點神奇。
説明一下文章生成三個步驟：
步驟一：做功課
目的：整理出對這個議題的基本資料，作為後續步驟的prompt。
ChatGPT deep research的提示詞：「綜合分析繪圖AI（例如：stable diffusion)的發展現狀與趨勢。包含但不限於應用的狀況、對數位繪圖人力市場的衝擊、版權爭議等法律相關的問題等等。」、「要面面俱到的綜合分析，報告用繁體中文撰寫。但搜尋的時候主要找英語和日語的相關資料」
Grok3 deeper research的提示詞：「調查網路社群上對於ai繪圖的創作的正反面態度和言論，分別查找繁體中文、日語和英語的使用者。主要目的是要探討一種對繪圖ai的嫌惡感的根源。」
步驟二：互相辯論（使用o3）
為了讓ChatGPT可以更深入的思考，我會開兩個新視窗互相辯論。
（要手動複製貼上）
辯論題目的參考資料則是會貼上步驟一生成的內容。
並依照以下的流程進行：
1.立論：各自對於辯題的核心觀點、論點進行闡述。
2.詰問：對雙方的立論進行質疑與追問。
3.駁論：對先前的詰問時的論點衝突做出回應
4.結辯：最後整理與總結，重申自身立場之優勢
步驟三：實際撰稿（使用o3）
在正方的視窗底下，用提示詞：「參考以上所有的辯論內容，站在正方的立場撰寫一篇專欄。
題目為：「來談在社群蔓延的AI繪圖嫌惡情節」
1.盡量呈現多元的視角和觀點
2.批判性思考，一針見血且風趣的評論
3.擅長類比，讓讀者以易懂的方式表達複雜的概念
4.文長約3000字」
以上，全文完
