生成式 AI 會取代人類嗎？「幫你把事情都做完的 AI」vs「總會找到事做的人類」

最近生成式 AI（Generative AI）發生了兩件有趣的事，分別是 Artstation 上對於 AI 圖片的抗議，以及 ChatGPT 橫空出世，卻被發現數學很爛。看似無關的兩件事，卻讓我對於「生成式 AI 是否會取代人類」這個問題，有了更具體的想像。

Artstation 上針對 AI 生成圖片的抗議

第一件事，是在藝術分享平台 Artstation 上，出現了許多「NO TO AI GENERATED IMAGES」的圖片，用來抗議許多使用者，上傳了大量的 AI 生成作品，但是又不標示清楚。

Artstation 主要的領域是遊戲這類的娛樂領域，恰好 Midjourney 的 v4 最擅長的就是超級寫實跟遊戲風格。這些藝術家主要的異議，並不是反對生成式 AI；相反地，他們多半很愛玩 Midjourney。然而，事情起因在於，平台推薦了一張 AI 生成的圖。這些抗議的藝術家認為，那與花了幾百個小時繪製出來的純手工完全不一樣。

實務上很難區分 AI 生成和純手工製作的圖，等到 AI 學會怎麼畫手之後，想必會更難區分。然而「如何區分」的技術問題，和這次爭議沒有太大關係。這次爭議，主要在於 Artstation 這個平台，更像是個人作品集＋藝術家社群網站，業外人士用 AI 生成的圖混進來，自然會讓他們很不開心。

打個比方，在一個手工蛋糕的市集裡，如果有人外帶連鎖蛋糕店過去擺攤，大概大家都會很不爽。這不是連鎖蛋糕店好不好吃的問題，而是場域不對。手工蛋糕主打的是製作者的個人技術，參展者可能也會想彼此認識，互相交流共同興趣。如果有人拿外帶蛋糕擺攤，還變成市集推薦攤位，那事情就嚴重了。

ChatGPT 不會算數學

第二件事，則是有人問 ChatGPT「27 這個數字有什麼特殊之處」，沒想到 AI 回覆「27 是質數」。更有趣的是，最後這位網友是叫 AI 用 Python 把程式寫出來，確定 27 可以被 3 整除，嘴硬的 ChatGPT 才終於認錯。

ChatGPT 數學不好，但是能寫出易讀的程式碼，能解一些 Leetcode 題，還能看 UI 設計稿，就把整個前端刻出來。這或許足以說明，寫程式和數學——更準確來說，高中以前那種算術型（arithmetic）的數學——關聯不大。

寫程式超過十年的經驗裡，我一直覺得寫程式更像是寫文章，而非數學計算。在實際工作裡，寫程式更重要的是如何寫出一篇有邏輯的文章，而非解出某人精心設計的謎題。

然而，在 ChatGPT 出現後，未來大多數工程師，很可能不再需要學習程式。我很期待在十年或二十年後，工程師只需要專注如何解決問題，而將撰寫程式碼都交給 AI。到時候，僅剩的軟體工程師很可能真的是在解決非常困難的數學問題。而我猜測，未來的產品研發職位，會更像是現在的 Technical PM，負責確認技術架構和需求，並透過詠唱來讓 AI 寫出夠好的程式碼。

目前，ChatGPT 的最大問題，在於即使是錯的，它也可以自信爆棚，一本正經說幹話。像是堅持 27 是質數，或是堅持湯瑪斯・霍布斯支持分散權力。然而，這對於開發產品或許不是壞事。我們可以要求 AI 先寫測試，確認需求一致，然後再要它寫產品程式碼，實現全 AI 的 TDD（Test-Driven Development）。

這簡直是開發流程烏托邦，天堂般的理想狀態。畢竟，目前有許多公司，確實是把工程師當成一部程式碼生產機器。

生成式 AI 對人類的意義：首度成為有用的創作輔助工具

這兩件事，卻讓我聯想到：當初 Alpha Go 擊敗各路好手後，有許多棋手紛紛開始向 AI 學習如何下棋，為什麼這件事並沒有在藝術領域發生？

原因在於，圍棋是一項有「規則」和「勝負優劣」的運動，常規習慣以外，又足以致勝的棋路，就是值得研究的「洞見」。然而，由於藝術的規則並不明顯，通常也沒有所謂的輸贏，自然也就很難有這種洞見。而一旦知道是由 AI「無機生產」，背後根本沒有什麼巧思存在，就更不會讓人想學習。

就像我們不會去檢視 AI 產生的程式碼，然後問「這背後有什麼巧思」。繪圖、寫程式，在很多時候是一種「勞動」。這並非指這些工作沒有創造性，而是：畫出線條、來回調整顏色，或是寫一個 function、按下測試，過程裡有很高比例是反覆性的工作，而這可能是 AI 更擅長的。然而，繪畫背後想傳達的意圖，或是產品功能是否符合需求，乃至於客戶究竟在顧慮什麼，這些具有一定創造性的活動，目前依然是人類才能做到。

「幫你把事情都做完的 AI」vs「總會找到事做的人類」

然而，有沒有辦法透過勞動來取代巧思？有可能，譬如叫 AI 產生 100 種廣告文案，每個都投投看，自動選擇比較好的繼續測試。也因此，所謂「你的工作會被 AI 取代」這類預言，會先從「不需要巧思，只需要符合特定規則的行業」開始；接下來則是「容易被大量產製、大量 A/B Test 的行業」，有點快時尚席捲服飾產業的味道。

這也是為什麼，我認為 Midjourney 和 ChatGPT 的出現，和 Alpha Go 的意義不太一樣。後者是用來「超越人類」，前者則是「輔助人類」，證明 AI 可以成為增加生產力的助手，未來，可能會是人類（藉由 AI 的協助）提供想法，而由 AI 執行大多數勞動性的部分。

工業革命至今，用機械取代了一大部分的肉體勞動。現在，AI 則會取代一部份的心智勞動。

然而，有些人會進一步預測樂觀的未來：將來，人們都不需要工作，如果真的要工作，那也是在創造。

我倒是沒有這麼樂觀。自從蒸汽機和電腦發明後，也總會有人認為「未來的人都不需要工作了」，然而這件好事從來沒有實現，甚至「上班八小時」這件事，就是工業革命時代被發明的。雖然起初立意良好，現在卻變成公司租賃個人固定時間的話術。

我對於人類替自己找事做的能力還是頗有信心的。雖然勞動的形式改變，但是本來就不是每個人都擅長或樂於創造。將來，必定會持續有更多事被「發明出來」，讓人類持續勞動。人們得決定要不要做自己不喜歡的勞動，以時間換取金錢，這也跟現況一樣。AI 顛覆產業，卻不太可能改變人性。