最近因為AI很紅,
所以也時不時會遇到有人問我對AI的看法。
我對說故事者不會被AI取代這事,
其實是樂觀的,原因有幾點:
圖像比文字有更大的曖昧與容錯空間,
線條、顏色、布局、光影,
哪怕有誤差,都不致於有大影響,
大腦有完型的機制可以去判斷「在畫什麼」,
哪怕有些扭曲也無妨。
所以在容錯性低的圖像細節,
例如人的手指、筷子等東西,
AI畫的就不倫不類,
因為它會誤以為三根、七根都能成立。
我認為文學的容錯性是極低的,
因為文字背後是創作者的思考邏輯,
你很難用A句與B句進行拼貼,
甚至無法大量使用A詞換同意的BCD詞,
因為不同的詞有不同的質感,
一個人說「今天好冷」,
要是說成「今日甚寒」、「如今極冷」,
甚至僅僅只是說成「今日好冷」,
在語氣、語意上都有落差,
短短一句就可能有這樣的不自然存在,
更何況是整篇文章甚至整本作品。
而且我只討論了單句,
還沒討論A段與B段情節,
A人物在頭中尾的人設一致等等問題。
連一個真人來寫都會出毛病,
而且一教再教都很難理解的事,
我充分懷疑AI的學習模式如何使作品成立。
為了克服上述的問題,
所以今日很紅的ChatGPT只能說出「有道理的廢話」,
我想這便是團隊極力讓它變得「合理」的成果。
這很了不起,但這不是文學,
任何一門藝術都要求獨特與創意,
事實上圖像AI之所以令人驚豔,
正是因為它靠著「極大的犯錯可能」,
創造出了「極大的創意空間」。
但如果你要ChatGPT寫故事,
不好意思,它寫出來的東西真心無趣。
我嚐試過幾次,
它要嘛說出一個合理但無聊的故事,
要嘛就是一個不知所云的拼貼短文。
因為1與2之間的矛盾性,
我對於AI到底能不能好好說個故事,
抱持著很深的好奇。
它甚至無法成為一個創意提供的工具,
我用excel亂數跑關鍵字,
都還更能刺激靈感,
但這也僅僅只限於最前期的故事概念,
再往下要努力的功課還很多。
我進一步的思考,
那AI有可能成為田調的工具嗎?
但很快也發現這很難成立。
許多人認為ChatGPT能取代google,
但這只限於「有標準答案」的領域,
例如法律諮詢或許有空間,
但田調本身在尋找的並不是標準答案,
不是去蕪存菁後的整理,
我們在找故事的素材、能創造真實感的細節、抓人的刺點,
甚至有時我們在找的是矛盾,
同樣是律師,有人認為A對,有人認為A錯,
這才是有故事潛力的地方。
如果連人類想利用AI「找到故事素材」,
都會遇上這種難題,
那AI自己要發現可用的素材,
難度就更高了,
更枉論在這之上建構故事與書寫。
這是最讓人心寒又欣慰的點:
一個故事最有價值的是內容,
但成本最低的,也是內容。
在大眾的市場中,
一張圖的價值有極大來自於「畫到這麼精細的時間成本」,
這也是AI能瞬間生成精稿,
對業界最大的衝擊。
但在此同時,
審查一張圖「夠不夠好」的時間成本極低,
所以圖像AI可以幫助大家節省大量的時間。
但故事對許多人而言成本最高的,
並不是產出,而是審查。
(這當然不是事實)
如果今天有一個AI能瞬間產出100個故事,
要怎麼看完這100個故事,
其實才是最大的難題。
一個品牌難道缺人丟創意給他們?
一間出版社難道缺稿件?
一間製作公司難道缺劇本看?
不,他們整天收到海量免費的內容,
甚至是客製的內容,
但要決定把錢花在哪個故事上,
哪個故事能夠帶來利益,
才是最大的問題。
這使得開發故事AI的獲利空間更低,
但照上述3點來看,
故事AI的開發難度卻相對更高。
這對開發團隊和投資者而言都是難題,
就像太空探索一樣,
有無限可能,但因為太燒錢就沒有人做,
於是就被無限擱置。
當然你可以再開發審查故事的AI(其實已經有了),
但我認為在成熟的「拍片AI」誕生之前,
故事AI會因為獲利空間不足而乏人問津。
現在當然有人在做,
但光是寫個短篇就荒腔走板,
等開發者意識到長篇比短篇難度是指數翻倍時,
我不知道他們會怎麼面對自己有限的生命。
總之,或許有天真有擅說故事的AI,
但這代表機器學會了虛構、刻意欺騙、
說服、同理與感動人類的能力,
我覺得那天到來的時候,
人類需要擔心的,
絕不是「作家會被取代」這種層級的問題。