【觀點】AI寫作會害你變得「超級平庸」?別以為自己在進步,小心落入致命缺點
【觀點】AI寫作會害你變得「超級平庸」?別以為自己在進步,小心落入致命缺點
2024.11.08 | AI與大數據

開啟 AI、打幾個字,幾秒鐘後就有整篇文章能貼了,真爽。

但當你深度探究 AI 內容就會發現, 它是讓你加速平庸的內容 。不寫作,你至少還知道自己沒在練、不會期待進步;用 AI 寫作你會誤導自己,以為有創作、有練習,會進步,實際卻是相反。

內容專家會告訴你,AI 內容的科技來自「大型語言模型 LLM」,它的核心原理是「拼湊」:


禮物不需挑最貴 只要 __?
• 心意 6.25%
• 適合 4.67%
• 香榭 0.00%

禮物不需挑最貴 只要香榭 __?
• 大道 80%
• 氣質 10%
• 的落葉 0.00%

這,就是大型語言模型的運作原理。

根據現有資訊,吐出下個出現機率最高的字,然後,再湊下一個。本質上 AI 就是個技術精湛的接龍高手,創作能力拙劣的低級寫手。

而這樣的內容,就是創作者長期接觸、持續受影響的素材。

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讓AI代替寫作,是超級下策。
圖/ shutterstock

AI 內容,就是平庸的定義

語言模型的接龍能力怎麼來? 從公開知識來的

開發者們把數位知識整坨打包起來,灌進模型裡反覆訓練。AI 在「猜字」的時候,會揉合這些教材,填寫出現機率最高的下一個字。

從科學角度看,AI 內容就是機率,就是公開知識的「綜合平均」。

你說,還有什麼概念比這更平庸?

如果你的創作能力是 0,恭喜,這時候的 CP 值最高了。就像考試完全不準備,但「保底」及格:0 → 60。

但哪怕你有點上進心,被拖到及格線上都是慘劇。明明能拿高分,命運卻和沒準備的人一樣 :90 → 60。

任職權威內容公司 Ahrefs 的總監 Ryan Law 說:「 AI 內容,注定失敗 」。

AI 內容,存著致命缺陷

用 AI 產文,就像和演技高超的機器人互動。表面上它的動作自然、語言優雅,但聊久了就會出現致命缺陷。

因為技術限制,大型語言模型存在天生障礙:

• 缺乏真實世界經驗
• 推論能力差:最簡單的推理也會搞錯
• 幻覺。發明不存在的事實,無法被信賴

這些,都是 OpenAI 對自家大型語言模型的親自說明。

在淺層,這些缺陷還不容易顯現出來。但只要深究,這些障礙就像無底黑洞,永遠補不好。

上一秒,你以為自己在和人類互動,下一秒就會瞬間明白,它只是個能把人類騙得比較久的 NPC(非玩家角色)。

虛擬世界的 NPC 哪怕再真實,終究不是人。AI 內容哪怕看起來再好,終究不會「有料」。

AI 的最爛用途:寫作

我的職業是經營內容顧問公司。

我招募大量寫手,每年支付上百萬的寫手稿費。我也持續接觸 AI 產文,已經有 2 年了。

我能用經驗告訴你,AI 內容在商用寫作存在各式各樣的致命缺點:

中文爛

大型語言模型的訓練材料,主體是英文。

研究文獻指出:AI 面對英文以外的弱勢語言,能力還會再變差。

所以比起標準的 AI,中文內容注定會是「永久弱化版」。

口音難聽

在我的教學經驗裡,只要受過訓練,創作者都能輕易看出 AI 痕跡。

到了近期,就連讀者也都紛紛分享自己看得出「AI 口音」了。

這種突兀感就像你走進酒吧,有個好看的人走過來對你說:

「嗨,首先,我正走向您;其次,您看起來像個健談的人;總的來說,我們來聊天吧。」

這種超尬的內容不能吸引人,無法建立信任。它能做的,就只是把字堆起來。

AI 內容的諷刺性

為什麼品牌要產內容?因為能吸引互動、建立信任、說服成交。

但事實是: 大家都想用 AI 產文,卻沒人想閱讀 AI 產的文

那忙這一大圈,為的是什麼?

AI 有很多用途。寫作,是其中最爛的一種。 」— Britney Muller,AI 顧問、SEO 專家

AI 寫手:耍小聰明,埋大隱憂

在國際內容研討會裡,我偶爾會聽到講者問:「有誰因為 AI 失業的?舉手。」

沒人。

很顯然,AI 內容根本取代不了有能力的創作者。

但這有個大盲點: 創作者沒被 AI 淘汰,但會因為「偷用 AI」自取滅亡

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AI 內容在商用寫作存在各式各樣的致命缺點。
圖/ shutterstock

很多人在應徵試題裡,靠 AI 作答 ——
他抹煞自己出眾的機會。用平庸答案虛假交差,只為僥倖錄取。

很多人在繳交的稿件裡,混入 AI 內容 ——
他抹煞將來進步的巨大潛力,只為了騙取眼前的稿費。

AI 除了瞎掰、拼湊錯誤資訊,更有剽竊侵權等風險。

他們以為正在創作、賺正當的錢, 實際卻是污染自己的語感、親手把邁向優秀的路給斬斷了

他們以為賺到稿費。但違約的法律風險,根本不會因為結案消失。

就為了一點錢,親手埋下無窮的隱患。

AI 內容是短期套利的僥倖行為,不是長期有效的策略。 」— Ryan Law,Ahrefs 內容行銷總監

品牌價值的巨大減損

創作內容的價值,是什麼?

是品牌研究受眾痛點、用內容滿足需求,然後建立起信任感。

當品牌圍繞需求建立一系列內容,就能像投資一樣長期獲取利益。

有些網紅提供娛樂價值,所以享有人氣、能接業配;有的 KOL 提供情緒價值,所以有忠實粉絲、能開團購;許多 YouTuber 提供知識價值,所以能賺錢,甚至開公司。

這些人和大家一樣,有個很公平的共通點:「創作」。哪怕他們身價再高,都得花心思、精力,持續輸出內容。

但一鍵輸出的 AI 內容,卻會污染品牌價值,是自欺欺人的交差。

那麼這種 AI 生成的平庸內容,能為品牌帶來什麼價值呢?

你沒辦法用 AI 內容建立品牌。 」— Ryan Law,Ahrefs 內容行銷總監

省小錢,吃大虧

AI 內容是品牌的負債和累贅: 它稀釋掉內容佈局的價值;它抹煞了品牌建起內容護城河的潛力;它把邁向頂尖的創作者,大力往平庸的方向拖。

要命的是,這些負擔是隱性的。

既然都用 AI 產內容,當然就不會回去手動創作。既然都用 AI 內容卡位了,當然就不會考慮更高成本的創作策略。

所以,當 AI 興起,優秀的創作者只會變稀有,身價變更高。

至於被平庸化的創作者?

就像 AI 內容一樣:越來越氾濫,越來越容易被「一鍵取代」。

本文授權轉載自:Jemmy Ko,原標題為《【AI 內容:讓你走向平庸的超級下策】── 停滯就算了。更慘的是隱性退步》

關鍵字: #AI
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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