:::
產業生態
相關文章 3 篇
-
特別企畫 Feature該是時候去上 AI 溝通術了
你看著舞台設計交出的模型，皺起了眉頭，「聽不懂人話嗎。」你嘟囔著。 「這個小美人魚是怎麼回事？」 「您說要丹麥元素。」他一臉平靜，甚至有點無辜。 「我的意思是」 在幾乎要發火的那一剎那，你想起你面對的只是人工智慧，生氣於事無補，只好冷靜下來檢視過往的對話，試圖找出到底是哪個環節出了錯，以至於「他」的想像跟你天差地遠。 「真是修身養性。」你不禁這麼想。 「劇場」現在大多是個人產品了：身為「創意師」的你負責動嘴（或鍵盤）陳述創作概念，接著 AI 會寫好劇本、設計舞台燈光服裝、甚至排好基本的動作跟走位，再來是無止盡的溝通，修正，溝通，最後一切在 3D 投影的迷你舞台上呈現喔，演員還是演員，只是他們通常不再出賣勞力而是販售 AI 化身的肖像權、聲音權、身形權、演技權、署名權⋯⋯ 你莫名想起當年那個買飲料總是自動幫你半糖去冰，不知該說是白目還貼心的導助聽說人家後來不做劇場了，現在成了當紅的 AI 溝通術講師 AI 溝通術？什麼鬼？ 偶爾你會懷念大家在排練場吵吵鬧鬧，或是在咖啡館開會，氣到編舞家拂袖而去的時光。創作中沒有一點爭執和情緒，能做出好作品嗎？ 有一次，你在兒子的幼稚園呈現會上遇見從前的夥伴曾經是優秀的舞監，現在是知名的站立喜劇創意師你本想聽他講個笑話，他卻眼眶泛紅，指著台上扮成獅子老虎鬼吼狂奔的小朋友哽噎著說：「這才是真正的劇場啊。」 時代不同了。大家本來以為表演藝術會死，沒想到反而蓬勃了起來。現在每個角落都可以看到有人用手機小小的 3D 投影機看「劇場」，你甚至偶爾會在捷運上看到高中生聚精會神地觀賞你的作品 或者說，幾乎是你的作品。 無所不在的彈幕和產品業配，被 AI 精巧地生成，嵌入你的作品好吧觀眾需要交流，廠商是你衣食父母，你能多說什麼？ 真正讓你難以忍受的是那些五花八門的個人化 AI 濾
-
特別企畫 Feature 難題 01AI什麼都能做，我們還需要創作藝術嗎？
自計算機時代以來，程式碼不斷打破人類的想像。這不僅僅是指程式碼不斷做到過去做不到的事，也是指程式碼不斷做到過去的人類認為程式碼「就算在未來也不可能做到」的事。 深藍在1997年打敗世界西洋棋王卡斯帕洛夫，當時人們認為，就算AI能稱霸西洋棋，也無法應付更複雜的圍棋。然而在2016年，AlphaGo又擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。即便如此，還是有人認為，就算AI能應付純粹邏輯規則的棋類競賽，恐怕還是無法發展出需要類比和模糊判定的認知能力，例如辨認圖片裡的東西是貓還是狗。 近幾年人類對AI的眼界有劇烈變化，我們已經相信AI能認貓和畫貓，而且都做得比我更準確、快速、便宜。到了這時代，還有什麼事情讓我們認為AI在將來也不可能辦到呢？若你真的列出了一兩項，並且相當有自信，或許可以想想，1990年代的人對於AI在圍棋上不可能擊敗人類，是否也跟現在的你一樣有自信。 考慮上述，我們似乎可以建立某種「悲觀預測論證」：過去人類對於AI能力極限的判斷全都被推翻了，所以若今天你對於AI的能力極限有什麼判斷，這判斷大概也是錯的，遲早會被推翻。 然而，就算AI技術上什麼都能辦到，人類有理由因此把所有事情都交給AI做嗎？這問題乍看之下很傻：如果AI什麼事情都做得比你好又比你便宜，那你還有理由做任何事嗎？但這種問法其實是把對於「事情」的想像，劃定在「瑣事和工作」的範圍內：這些事情本身我們並不想做，只是想要它們做了之後的成果，既然AI能替我們做並產生成果，那我們就沒必要自己做。 值得自己做的事 資本主義鼓勵人把注意力放在瑣事和工作上，並且填滿行事曆，但人的生活當然不只有這些事情。有些事情對人來說的意義不只在於產生成果，也在於體驗過程。從簡單的例子開始：你不會讓機器人代替你出國玩、給人按摩、看電影或打電動。進一步來說，有些人會分享，自己跟家中長輩感情最好的一段，恰好是長輩年邁生病，自己回家擔起照護工作時。人是社會的動物，生命當中的許多意義來自互相幫助與扶持。考慮到這一點，就算未來的AI機器人在照護工作上表現得比我更好，我可能依然有理由親自上場。 我相信上述這些理由也適用於藝術創作。我們容易把注意力集中在藝術創作的成果上，但對於創作者而言，創作的過程體驗往往珍
-
特別企畫 Feature工具，還是對手？
如果有隻鸚鵡能回答任何問題，我將毫不猶豫宣稱牠是智慧生物。 狄德羅（Denis Diderot） 信不信由你，人工智慧（artificial intelligence，AI）與表演藝術的糾葛已超過百年在捷克劇作家卡雷爾．恰佩克（Karel Čapek）1920 年的作品《羅梭的全能機器人》（Rossum's Universal Robots）中，「機器人」（robot）一詞首度被用來描述這種外型似人，擁有與人類相同思考與行動能力的機械；而劇作中機器人原本設計來服務人類，卻「覺醒」而導致人類毀滅的設定，也成了後世科幻作品對人工智慧的經典想像：從《2001 太空漫遊》的 HAL 9000 到《魔鬼終結者》的天網，機器一旦開始思考，毀滅人類似乎總是它們的首要任務。 如果我們把人類到底多不該存在先放一邊，這類故事原型正好讓我們一窺大眾對 AI 的終極想像：它們能理解回應世界的變動並解決沒有標準答案的問題，最終甚至可能演化出自由意志而做出（就人類看來）叛逆的決定。這種能像人一般認知、思考、學習的 AI，稱作通用人工智慧（artificial general intelligence，AGI）或強人工智慧（strong AI）。 黑盒子中的秘密：人工智慧是如何產生「智慧」？ AGI 一直是 AI 研究領域的終極聖杯，現階段 AGI 離實現也還有段距離（註1）；目前日常生活可見的 AI 多是另一種思維的產物：機械無需「真的」有智慧，它們只要能執行所謂的「智慧型任務」就可以了；比如在停車場出入口辨識車牌、在海關驗證身分、自動或輔助汽車駕駛等等。這類 AI 被稱作應用人工智慧（applied AI）或弱人工智慧（weak AI），基本上只能在人類的明確命令下執行單一任務，於此範疇外，則通常一無所知。儘管如此，弱人工智慧仍不時震驚世人，特別在弈棋這個常跟「智力」聯想在一起的領域比如 1997 年深藍擊敗西洋棋王卡斯帕洛夫，或 2016 年 AlphaGo 擊敗圍棋九段李世乭。但不論 AlphaGo 圍棋下得再好，不經過重新訓練，它並無法直接