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：
1. 文學的容錯性極低
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。
2. 文學要求獨特
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。
3. 故事對雜質與細節的要求
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。
4. 成本結構
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。
