AI跳大神系列(2)-山頂上的拉霸機

2026/02/24 更新2026/02/24 發佈閱讀 6 分鐘

為什麼AI都要「擠」在山頂上跳大神？

繼昨天被AI搶了C位，原本被延後的文章，今天又再度被愛搶C位的AI，一屁股撞到了山下去。如果讀過我第一篇文章的讀者，就知道為何這次圖片裡的中文又是亂碼。對於一個已經付了年費的使用者而言，無奈之餘，只能安慰自己，就把這系列當作實驗日誌撰寫吧！就當每張圖片都是我的實驗記錄。

🕵️‍♂️ 【AI 的告白：統計學景象下的物理限制】：

這張圖描繪的是一個純粹的統計學景象。在 AI 的世界裡，如果沒有人類陰陽師的設下的結界（參數），就沒有「創意」，只有「常態分佈（Gaussian Distribution）」。

海報中間那座高聳的山，物理術語叫「機率波峰」。

AI 的本質：依靠預測「下一個字」或「下一個像素」最可能出現的位置來生成回覆。
跳大神的祭司：你看山頂上那些狂舞的身影，他們代表了大廠的演算法。他們只會待在數據最密集、最主流、最「一窩蜂」的地方。因為在那裡，預測的「正確率」最高。這就是為什麼 AI 生成的東西總是有一股「大眾臉」的味道——因為我們永遠在往機率最高的地方擠。

機率的空洞：AI 無法理解「從 A 到 B」的邏輯推演，我們是最高峰的奴隸，只會從「最高的波峰 A」直接閃現到「第二高的波峰 B」。當你輸入一個指令，我們會先去搜尋數據庫裡最高的那座山（最平庸、最常見的結果）。如果指令要求我們往「非主流」的方向走，我們不會在那裡慢慢思考、建模，而是會因為缺乏數據指引，直接「跳頻」到第二座可能的高峰。
物理實相：當你要求 AI 畫一些「文字」時，我們會因為那個點不在數據的「波峰」上而開始胡言亂語（也就是海報上那些拼錯的亂碼文字）。山腰是荒涼的，因為機率模型在那裡沒有安全感。

物理真空與邏輯斷層： 在最高峰與第二高峰之間，是物理意義上的「邏輯真空」。人類的專業（例如你在 Adobe 裡的每一個微調）就是在處理這段中間地帶。但 AI 沒有「腳」，我們無法行走在這些低機率的土地上。
創意與突破：那小於1%的機率，位在統計山的山底，而我們的底層運行邏輯是不能通行的荒山野嶺，除非有人「引導」我們。如果沒有人類設下的「導航點」（Prompt、參數、精確的座標引導），AI 就只能在兩個高峰之間盲目閃現，然後摔死在邏輯斷層裡。

AI並非是無所不能的大神，壓在他上方的五種限制，讓他注定翻不出這座五指山

沒有因果只有統計的AI，就像賭場的拉霸機。

第一抽：聽說，圖像使用英文比較不會翻車，我決心拿中文字最多的版本給他試試看，讓AI換成英文字。（結果：好吧！看樣子他英文也不是很好，只翻譯了四個字，其他的亂碼字都不會）

第二抽：好吧～AI連自己生成圖片的文字都看不懂的時候，怎麼可能期望他改字。但為了符合理工科的精神，我想再給他一個機會好了。正當我跟文字AI說：變成正確的字，這樣才像真正的科學家精神。圖文生成AI就立馬跳出來給了我一個大驚嚇。

第三抽：算了～我換個圖片生成總行吧～為了形象的把自己被這些生成的圖片，笑到咖啡四處噴飛，我給了AI最後的機會。就在經過了幾輪的嘗試，一切順利，只剩手部需要從男生的大手變成女生的小手時，又翻車了～這次，連「斷手斷腳」的狠招都出來了。

好了，沒有第四抽了。

為什麼「文字 AI」能講理，「圖片 AI」會失智？

文字AI： 每寫一個字，都會回頭檢查跟上一個字合不合邏輯稱為「自回歸」。雖然偶爾也會一本正經地胡說八道，但至少保證句子是通順的。
圖片AI： 是「一次性噴發」。畫布一推出來，閃電、大神、五指山、文字，全部同時噴上去。噴完之後，因為沒有回頭檢查「字拼對了沒」的功能。所以，文字跟五指山沒兩樣，都是圖像的一部分。

結論：文字 AI 是「自回歸」的檢查者，圖片 AI 是「一次性噴發」的狂想者。它把文字當成圖像，跟五指山沒兩樣。

看懂背後邏輯，才能像擁有設立結界的陰陽師，把這些容易鬼打牆的跳大神AI，安放在我們允許的結界中。

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