妖孽的ＡＩ求生指南：成為不被取代的人

不知道是最近研究ＡＩ的關係還是ＡＩ滲透率提高，在社群上看到的相關文章比例大幅增加，不乏有擔心自己未來會被取代的人。我覺得大家有點擔心過頭了，其實要在ＡＩ時代生存下去是很簡單的事情。只要換個角度觀察和思考就能得到正確答案，以下提供幾個方向給有需要的人參考：

便宜治百病：自降薪水提高競爭力

自從Ｄｅｅｐｓｅｅｋ橫空出世打壞ＣｌｏｓｅＡＩ的盤錢大計後，各家供應商相繼推出新服務或乾脆降價搶市。儘管如此，企業真的要導入人工智慧處理流程也是得花費不少代價。既然如此，只要我們比它們便宜就好了。例如上班族，除了份內工作也幫忙老闆掃家裡，最好順便接送老闆的小孩，什麼？已經在做了？那你還擔心什麼？ＣＰ值這麼高，贏定了好嗎。

擁有「特殊」的一技之長

承上點，既然人工智慧很貴，當然要讓它去做一些高價值的工作。反過來想，低價值甚至無價值的工作就不會被ＡＩ染指。下次老闆叫你手沖咖啡的時候，試著用黃金比例的曲線繞圈圈。打掃的時候把灰塵掃成碎形，接送小孩的時候口背圓周率。擁有這些技能（應該）就不會被取代了。

高薪又不被取代的工作

我知道有人立志領高薪，畢竟能當神仙誰要當鹹魚？這裡就破盤提供不傳之秘。曾經有一則寓言是這麼說的：「有一對食人族潛伏在某公司數月都沒被發現，直到他們吃掉了一個清潔工。被踢出公司後其中一個食人族怒斥另一人：『早說別吃有在做事的人！之前吃了好幾個主管都沒事！』」ＡＩ不會取代無用之人，就寫到這，懂的就懂，有緣者得。

終極絕招：成為人上人

我們回頭看看歷史，不論是工業革命或電腦革命，總有那麼一群人永遠不會被取代。對，就是出身即在社會頂層的人。電腦發展了數十年，一堆老闆還是不會用電腦。工業革命上百年，大老闆也不見得懂生產線。當初手機剛發跡，他們也只會玩貪食蛇。這些人有極高比例是出生就決定當人上人了，所以事實很明顯，真正的絕招就是抽卡！沒抽到好卡的還是參考上面三招吧。

結論：

時代的巨輪不是小蝦米能阻擋或逆轉的。如果ＡＩ發展真的擋不住，想太多也只是瞎操心，該幹啥幹啥去，天塌下來有高個子撐著。閒暇時間多讀點書，也許能意外找到一些生存之道。這裡推薦「窮查理的普通常識」，書裡的「如何讓自己悲慘」就是典型的反向思考。我要繼續去研究用 Ｅｘｃｅｌ畫圖了，希望ＡＩ不會染指這份工作。也歡迎大家留言提供『絕不會被ＡＩ取代的無用技能』。

以上文章９５％由妖孽產出
標題５０％由ＡＩ產出
圖片９０％由ＡＩ產出（兩支鏟子代表多工啦）

《上帝真實存在！而且祂是一隻貓！AI 幻覺其實很好用》

為何 AI 會把貓當上帝？

身為貓派的妖孽，對於 AI 說出上帝是一隻貓其實是可以接受的。猶記得 ChatGPT 剛推出時因為對話情況讓我覺得很差，所以就這樣放著兩年沒有用。現在幻覺依舊，但就像愛講話的小孩一樣，隨著時間過去，編故事的品質也上升了不少。而且網路貓派勢力壯大，AI 又是網路教出來的，老師偷渡自己的信仰洗腦小孩也不是什麼稀奇的事情(?)

AI 幻覺就是它的運作方式

AI 曾把太陽系外行星照片歸功給錯誤的望遠鏡，還幫律師編造虛構判例害人吃上官司。OpenAI 大神Andrej Karpathy 也比喻：「AI 的本質就是在作夢！」其實 AI 的運作比一般人所知道的還要數學，不信你去讀那一大堆的論文，一大堆的機率、加權.....，最後就出現了幻覺。說來也蠻有趣的，這麼數學的東西最後竟然會出現幻覺，但是理解之後也不意外，AI 給的是「最有可能的答案」而不是「最正確的答案」。回頭看看人類哲學的歷史，認知邊界之外的領域，哲學家也常常用幻覺的方式在討論啊。

免費治百病，幻覺其實很好用

現在有很多低成本的方式可以在自己的電腦上運行 AI，但是也能看到很多人說參數過低的 AI 其實不好用。根據不同使用情境，小模型也能發揮不錯的效果。一般來說，如果你的工作需要的是正確答案，例如數學解答、程式碼能不能運作、科學議題等等，確實不建議小模型（大模型也常力有未逮），但是不需要正確答案的問題就無關大小模型了。先想想一個情境，當大家聚在一起開會，主持人說了「大家有沒有什麼想法」的時候一片安靜，除了尷尬還沒效率。但是你可以問 AI「關於XX，你有沒有什麼想法」，AI 絕對不會假裝喝水、低頭或者用眼角餘光瞄同事，一定會給你一些答案。很多時候最困難的就是從 0 到 1，AI 幫我們度過這段不是很讚嗎（光是能避免無聲的尷尬就值了）。

免費模型推薦

最後推薦幾個妖孽最常用的模型：

1. deepseek-r1-abliterated：越獄版 deepseek，妖孽最常用的模型，中文應對最適當

2. llama-3.2ft_flux-prompting：幫忙生提示詞的模型，可惜他不懂中文

3. llama, qwen：湊聊天人數的時候用，常常看到奇怪的回應

hugging face 上面還有數不盡的模型，我試過幾個掛 coder 關鍵字的模型都不甚滿意。如前所述，這類工作還是大模型比較可靠一點。至於要挑哪個參數就看顯卡的 Vram，模型容量不要超過 Vram 都有不錯的速度。超過的話會變很慢，不過系統記憶體只要夠還是能運作，就是要等很久。

喜歡這類文章的話幫我點個反應，有問題也歡迎提問。

本篇文章 25% 參考 AI 資料，圖片 90% 由 AI 生成，這次題目 100% 是我自己想的

AI霸主 - OpenAI、DeepMind與科技巨頭顛覆世界的競賽

結論先說:

內容是在描寫 OpenAI 和 DeepMind 兩位創辦人的故事，有點類自傳的寫法。作者描寫的功力不錯，讀起來還算輕鬆自在，可以讓讀者大概了解這兩位創辦人的故事，不過並不是太深入就是了。如果你想讀 AI 的應用或深層技術，這本可以直接 PASS。作者也融入了很多自己的政治正確觀點（我還蠻認同的），所以不喜歡這個議題的也可以稍微考慮一下。

本文開始:

農曆年的深度求索 deepseek-r1 大模型震撼了 AI 界，也讓輝達（NVDA）的股票一天下殺了17%。chatGPT 剛出現的時候我玩了一下就當成垃圾，不過新聞噱頭夠大，還是把網址存在書籤資料夾裡面，這兩年大概開不到10次吧。不用的主要原因當然是當時的 chatGPT 除了聊天練蕭崴之外，對我來說沒有太多實用的功能，後來的發展大家都知道。AI 除了聊天之外，社群媒體上最常見的領域大概就是畫圖了，PTT 的 c_chat 板還討論過一波侵權的問題（至於不可言說的圖也是發展的迅速無比）。這次的 deepseek-r1 新聞一出，其實我還是沒有太多的期待，畢竟記者常常看到一個影子就開始編故事，所以不至於在我的心中造成波瀾，倒是股市重挫讓我看股板看得很開心，但是連吵了好幾天後也不禁讓人好奇到底是什麼樣的突破？所以我就下載了 app 玩了一下，這才發現 r1 的 r 是 reasoning 的意思，AI 在給你答案之前會把推理過程顯示給你看，這一下我可有興趣了。但是 AI 發展迭代速度太快，網路上隨便 Google 只會找到一堆看不懂的資料，所以我決定轉向看看有沒有哪些書籍可以閱讀，秉持著書本資料會比網路統整得更好更深入的老人思維，趁著書展特價期間買了幾本書（結果漫畫是大宗，異世界歸來的舅舅很好看啊...）。這本 AI 霸主在很多閱讀社團中都有看到讀者推薦，所以我興致勃勃的打開，然後發現跟我預期的方向完全不一樣，幸好還是讓我了解了不少 AI 發展的重要人物和一些簡單的歷史脈絡。

【這不是科技史，是矽谷版《權力遊戲》】

OpenAI 的奧特曼與 DeepMind 的哈薩比斯在書中有不少競爭的描述，說是「矽谷權力遊戲」也不為過。一開始，矽谷研究 AI 的人是相對少數，所以大家搶來搶去都是那些人，誰能搶到更多更重要的 AI 人才就更有機會把對手拋在後頭。後來伊隆馬斯克也來湊一腳，還痛罵哈薩比斯是「邪惡天才」，整本書不時出現這種為了利益發生的「宮鬥劇」。目前看來雖然是奧特曼領先，不過哈薩比斯在 2024 年拿到了諾貝爾化學獎，我個人是比較佩服在基礎科學上有突破的人啦。

小知識：哈薩比斯開發的人工智慧 AlphaFold 可以預測蛋白質結構，後來的 LLM 模型普遍使用的關鍵技術 Transformer 也是由這個團隊開發出來的。

【AI競賽的本質：從救世主到資本打手的奇幻漂移】

OpenAI 成立初衷是「確保 AI 造福全人類」，不過這種燒錢講幹話的事情歷史已經發生過無數次了。OpenAI 先是跟馬斯克鬧翻，後來微軟注資後變成被調侃的 CloseAI。這也就罷了，問題是這兩年有許多人開始擔心會不會被 AI 取代，而七大科技巨頭確實也不斷傳出裁員的新聞。原因很簡單，AI 確實是在某些領域開始取代人類的工作了。事實上，在 OpenAI 還沒發表 chatGPT 的時候，amazon 早就朝著無人倉儲不斷前進了。chatGPT 更是火上加油，以前沒有 AI 的時候，大家想像裡的 AI 似乎是來取代藍領工作的。畢竟當時的人們都認為人類最大的獨特性就是創造力，機器或電腦只能執行重複性高的工作。但是各種AI大模型出現以後情況卻完全不一樣，反而是許多「需要一點創造力」的工作被取代了，像是碼農、企劃、網路小編....等等，我下載了 deepseek 以後，嘗試讓他用朱自清和張愛玲的風格幫我寫了幾篇散文，還真是寫得不差，雖然可以看出斧鑿的痕跡，但是要我馬上模仿這兩位的風格寫散文還真是一時寫不出來。總之，未來會被 AI 取代的工作可能和我們以前想像的完全不一樣。

然後，不僅是工作被取代的問題，也有許多人發現AI的歧視狀況很明顯甚至可以說是嚴重，稍微思考一下也不意外，garbage in garbage out，大模型會出現什麼樣的行為本來就是看訓練資料，這些大公司的資料哪裡來的？當然是網路啊，然後大家想想網路上的資料是什麼樣子？網路是很多人的情緒出口，近幾年的社群演算法更是加重對立，各種極端言論鋪天蓋地，所以 AI 歧視黑人、貶低女性、無視少數族群，真的不是什麼特例。書中還提到 Meta 的祖克伯要用20年臉書廢文訓練 AI，根本是「送 AI 去 8+9 網紅夏令營學品德」，哪天 AI 問你今天要「祖誰」別太意外。

至於這種狀況要怎麼解決？公司的回答是：「這是訓練資料的問題。」總之都是they的錯。

回頭看一下這段的開頭，「確保 AI 造福全人類」？？？？呵呵．．．

【深度反思：我們在養AI，還是AI在馴化我們？】

1. 被優化的不是技術，是人性

書中提到，AI 競賽的本質是「將人類價值觀編碼進演算法」。但當訓練資料充斥網路暴民言論，我們其實在教 AI：「做個偏激的流量怪物吧！」

2. 科技烏托邦的致命盲點

奧特曼幻想用 AI 創造經濟烏托邦，卻忽略 70% 薪資不平等正是自動化造成的。這就像提倡環保的大明星搭著私人飛機從美國飛到英國去吃蛋糕一樣。

3. 最後的防線：在演算法時代，活成 AI 無法歸類的異常值

看完這本書時，屋外的農曆年鞭炮聲不絕於耳，猶如雲端上的科技預言正在炸裂。與其焦慮被 AI 取代，不如每天對鏡子說：「我是演算法算不透的限量款！」

畢竟，當 Meta 用廢文訓練 AI、Google 忙著預測蛋白質結構，真正該擔心的不是機器太聰明，而是掌控它們的人類——

「親愛的矽谷大佬，你家的AI會煮拿鐵咖啡嗎？」

或者用暗黑兵法：打不贏，就加入！

給想深入了解 AI 技術的讀者，可以去讀 what is chatgpt doing ... and why does it work 這本，台灣沒有翻譯，不過現在 AI 這麼發達，丟給 AI 翻譯也還過得去。

p.s. 本文 95% 以上都是妖孽自己寫的，另外 5% 是因為這陣子不斷和 AI 練蕭崴不自覺被影響了，總之，都是 they 的錯。