【明報文章】過去兩年，人工智能（AI）應用的普及化在不同領域帶來各種挑戰。坊間關於AI的討論，部分集中於有什麼工作可能在不久將來會被AI取代。這背後是對「去技術化」的焦慮，因為任何重要的新科技，都很可能取代本來由人手進行的工作；而AI發展急速、可塑性高，一般大眾又難以理解AI的原理，於是關於去技術化的想像也特別多樣。

新科技與舊工作的關係

但如果我們看新媒體科技的歷史，新媒體科技出現有時會促使舊媒體被淘汰，惟舊媒體有時也可繼續生存。手提電話普及後，「call機」就絕迹了，現在的大學生應該大都不知道「call機」是什麼。但電視普及，沒有使電台消失。兩個案例的分別在於，「call機」的功能單一，它難以重新被塑造成為功能或意義不一樣的媒體工具。相比之下，電台通過節目編排和接收器材的變化，避開與影像媒體爭鋒，使自己成為不同場景下的「背景聲音」。雖然電台早已不再是最具影響力的媒體，但它至少能夠一直存活到現在。

新科技與「舊工作」也有類似關係︰一個由人手處理的工作會否被新科技取代，固然在於新科技是否真的可以比人手做得同樣好甚至更好，也在於人們能否重新定義該份工作的重點和價值。例如談翻譯——功能性的翻譯工作，是相對上容易被技術取代的；惟若把翻譯視為一種涉及文字創作的工作，則未必那麼容易被科技取代。

關於各種人手工作會否被AI取代的討論，多少帶點臆測成分。在當下社會人們更直接需要面對的是，如何善用AI工具以促進自己的工作成效。在網絡上很容易可以找到很多關於AI工具可以如何促進人們的工作效率甚至創意的討論，研究者亦開展了各種實驗，試圖檢視AI是否真的可以改善人們的工作成果。今年7月，學術期刊Science Advances就刊登了兩名英國學者所做的一個頗有意思的研究（註）。

兩名學者關心的是，AI程式是否能夠增強人們創意。他們邀請了近300人參與一個實驗，參與者需要創作一個由8句句子組成、適合青少年閱讀的「微小說」。參與者被分為3組：第一組參與者不能使用AI工具；第二組參與者，可以讓一個AI工具提供一個故事意念作為參考；第三組參與者，則可以讓同一個AI工具提供最多5個故事意念作為參考。另外，在參與者開始撰寫故事前，研究者用一個在學術研究中常用的測量方式，記錄了參與者本身的創作力。

AI對人類創作力的效益

在參與者撰寫故事後，研究者讓以評核員身分參與研究的另外500人，評價撰寫出來的故事是否具創意（具體為是否新穎、具原創性和罕見），以及是否有用（具體為是否恰當、可行和可出版）。評核員在評價故事的時候，並不知道作者和故事來自哪一個組別。

結果顯示，可以使用AI工具的參與者所寫出來的故事，的確被評價為更具創意及更有用。進一步分析顯示，在創作力本身就比較高的參與者之間，有沒有使用AI，對寫出來的故事的創意和有用程度，沒有顯著影響。在創作力本身較低的參與者之間，AI工具的影響就較為顯著。亦即是說，AI工具主要是幫助了創意較低的人。

更有趣的是，這個研究同時分析了AI工具對創作力在集體層次上的影響。作者以一些語言分析工具，把每個故事轉為一個代表該故事的語義和結構的數學表述。於是，研究者就可以測量故事之間的相似度。他們發現，在沒有使用AI的參與者之間，故事的相似度較低；在有使用AI的參與者之間，故事的相似度就相對較高，因為參與者的故事都建基於類近的由AI提供的故事意念。所以，AI工具雖然令人們在個人層次上產生了更好作品，但在集體層次上卻降低了作品的多樣性，也可以說是降低了人們在集體層次上的創造力。

其實，以上研究結果也許並不意外。科技可以局部改善人們的工作質素，惟也可以同時帶來限制和依賴。不過，以上談論的始終只是單一研究，而且兩名研究者也表明，研究的一些基本設定限制了AI的作用，例如在研究中，參與者只能夠使用AI工具來生產故事意念，而不能使用AI工具作其他用途。參與者的創作，也限於一個8句句子組成的微小說。如果一個作者從事的是更複雜的創作，他對AI的使用也可以複雜很多。

能善用AI者 將有大優勢

2024年初，日本文壇最重要的獎項之一芥川賞，頒給了作家九段理江的《東京都同情塔》。這個決定卻引發了爭議，因為九段理江在創作過程中用上了AI工具，小說中有約5%內容是AI生成的。九段理江沒有欺暪，她早就坦言該小說有AI生成的成分，而且小說中部分情節本來就跟AI有關，所以芥川賞主辦方亦堅持把獎項給予該部小說。這也說明，就算是本身已經非常擅長寫作的人，同樣可能會找到AI有用的地方。只要作者誠實，作品在整體上具有多大的原創性，就讓創作社群以至廣大受眾來判斷。

如此看來，上述兩名英國學者的實驗研究所指向的，是一個AI素養的問題。對AI工具作很基本的應用，也許只會對本身水平不高的人有一點幫助，而且在整體上反而會帶來限制。AI工具要帶來效益，還是要看人們如何使用。而可以肯定的是，在很多不同工作上，懂得如何善用AI工具的人將會佔據很大優勢。

註：Anil R. Doshi, Oliver P. Hauser, Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances. 10, eadn5290(2024).

作者是中大新聞與傳播學院教授

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