本文翻譯自 BBC 的專欄文章《AI took their jobs. Now they get paid to make it sound human》由科技線記者 Thomas Germain 撰寫。
Benjamin Miller(化名)Miller 管理著一個由 60 多位撰稿人與編輯組成的團隊,負責為一家科技公司撰寫部落格文章,該公司收集並轉售各式各樣的資料,從房地產到二手車。
這項工作既需要創意,也需要與主題專家合作,讓 Miller 有機會探索各種主題。Miller 的職責包括監督內容的整體方向,並確保每篇文章都能兼具準確性和原創性。
當 Miller 的雇主開始採用新技術時,這一切都改變了。
在一次會議中,管理階層提出整合 ChatGPT 以降低營運成本的想法,之後公司便引進了自動化系統。最初,Miller 的經理會在線上表格中輸入標題,然後由 GPT 產生大綱。Miller 的撰稿人不需要開發自己的想法,而是根據生成的大綱撰寫文章,Miller 會進行最後的編輯。
僅僅幾個月之後,公司又增加了一輪自動化:
ChatGPT 開始從頭到尾撰寫整篇文章。這項發展使得 Miller 團隊中的大多數人都被淘汰,只剩下幾個人在出版前做最後的編輯。
到了 2024 年,連僅有的幾個職位也不見了。
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在 Miller 的處境中,他一開始希望轉換到 AI 驅動的內容,可以讓同行的文案寫手甚至是作家做更多有趣的工作,像是提昇大綱,並將粗糙的草稿塑造成精緻的作品。
然而, Miller 很快就發現 AI 需要不斷的人工干預。ChatGPT 給出的結果充滿了重複的措辭、呆板的轉換、尷尬的成語,有時甚至完全是虛構的。「刪除形式怪異或過度熱情的語言」成了 Miller 每天的例行公事。
Miller 還必須注意可信度;AI 偶爾會插入一些隨機或不準確的陳述,需要刪除。這通常會變成一個耗費時間的過程,因為他必須仔細檢查每一段落,以確保 AI 的「幻覺」(hallucination)都能被發現並糾正。
有些編輯的工作完全圍繞著修改 AI 寫成的文字,使其閱讀起來更真實。文案兼編輯 Catrina Cowart 說道,她的許多工作都是讓 AI 產生的文章讀起來更自然。像是刪除過度正式或過時的語言,「因此」(therefore)或「不過」(nevertheless)等,這些字眼很少用在現今的行銷文案中。
Cowart 也強調事實檢查的重擔:
AI 有捏造參考資料或陳述錯誤事實的傾向,因此,即使是看似無關緊要的小細節,也需要仔細核實。
儘管糾正 AI 文字的工作繁重,但編輯的報酬往往比不上從頭開始寫作的報酬。Cowart 就指出,標準的文案撰寫費用約在每字 10 美分左右,而編輯或「AI 潤飾」的費率可能低至 1 美分或 2 美分。這些工作可能更耗時,但報酬卻沒有比較高,完美結合無聊與財務壓力。
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除了日常的編輯工作之外,AI 的普及也引起了內容品質的問題。
大部分的數位寫作都是為了提升搜尋引擎排名;公司僱用文案撰寫人員製作資訊文章和部落格文章,以吸引 Google 演算法的注意。
然而,Google 已明確表示要懲罰「無助」或公然自動化的內容。雖然 Google 表示精心製作的 AI 內容是可以接受的,但企業仍擔心大量機器產生的文字可能會對其知名度造成負面影響。
這種憂慮催生了 AI 偵測器(像是 GPT ZERO),此軟體系統可辨識文字是由機器還是人類撰寫。
自由撰稿平台或個人客戶,有時會要求撰稿人透過這些檢測器檢視他們的成果,以確保最後的文案符合特定的「人類門檻」。諷刺的是,正如 Cowart 所解釋的,提供編輯工作以修復 AI 文字的平台,也會頻繁提醒不要觸發 AI 檢測。
撰稿人最後只能玩無止盡的猜測遊戲,猜測哪句話可能會「太像 AI」,可能會被標示需要重寫。更令人沮喪的是,AI 偵測器本身也會不斷更新,因此何謂「人類寫作」的規則也不斷改變。
遇到過這個系統的人都抱怨這扼殺了創造力,把人搞得像偏執狂。Cowart 表示,「同一件事有數百萬種說法」,任何一天都會有一套新的準則,規定要刪除或取代多少同義詞或不相干的字彙,才能獲得合格的 AI 評分。
對於新手來說,因為檢測器錯誤地將他們的文字識別為 AI 而失去工作或合約,可能是個毀滅性的打擊。與此同時,對於那些長期編輯 AI 作品的人來說,他們的閱讀方式已經有點機械化,出錯的機會也相當渺茫。
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Miller 最終的命運突顯了這個新創作環境的不穩定性。
儘管他花了好幾個月的時間讓 AI 作業達到標準,但當 Miller 的雇主認為潤飾的工作也能用新技術自動化時,Miller 就被解雇了。Miller 既驚訝又沮喪,眼睜睜看著公司內容管道,最後一道人工檢核關卡消失。
Miller 很快就發現了另一個充滿諷刺意味的機會。離職不久後,Miller 受雇於一家名為 Undetectable AI 的公司,這家公司專門開發工具,讓 AI 所產生的文字更難辨識。在這裡,Miller 加入了當初自己反對的技術。
Undetectable AI 的技術長 Bars Juhasz 承認,他公司的工具可能會對勞動市場造成負面影響。不過 Juhasz 也指出,歷史早有先例(例如汽車取代馬車的興起)顯示社會最終會適應。
Juhasz 認為,雖然許多工作都會轉移或被取代,但能夠有效運用 AI 並與 AI 合作的人仍能茁壯成長。換句話說,擁有相關技能的人可能會發現自己站在新角色的最前線,即使這些職位一開始看起來不如傳統的文案或編輯工作吸引人。
Miller 對於他花在編輯 AI 內容的幾個月,後悔之情溢於言表。
Miller 看到網路上開始充滿他認為的「垃圾文章」。這些主要為搜尋引擎最佳化而創作的文章,缺乏真正的洞察力和真實的敘述。諷刺的是,當企業意識到這些文章沒有真正的價值時就會刪除,或是被新的 AI 驅動的更新所取代。
從 Miller 的觀點來看,AI 內容的短暫性,突顯了真正的工藝與企業成本削減之間的錯置。正如新技術取代了歷史上的舊工具一樣,AI 也正在塑造勞動力。取代在短期內會帶來痛苦,但也有可能出現幾年前不存在的新定義的角色。
問題在於,在這個過程中,公司是否會重視人類勞動的無形資產 — 創造力、同理心、理解深度,或是將人類輸入,純粹視為機器產生文字的最後清潔人員?