〔台灣文學困境＆台積電文學獎爭議系列總結〕*秋日苗栗街景*我的文字很沉重，哎。

明後天我要跑台中，大姐南下演講，大姐想回家時有麥香魚堡可以吃，要我去麥當勞採買。黃昏我騎車出去辦這差事，秋天的苗栗，一路有晴空，我感覺心理不那樣孤單了。

最近我一直攪和台灣文壇鳥事情，格友很愛護我，很多討論，很多留言，很認真面對這件事。看脆跟方格子格友一樣，都是充滿思辨的討論串。

兩邊平台討論圍繞兩項重點：堅持文學真人書寫價值，僵化匠氣的得獎文，怎可進入這樣具有指標性文學獎殿堂！

這兩點是我身為文學專業人士最擔心的問題，看到台灣區作者和讀者能清楚文學創作的意義，一方面鬆口氣，覺得台灣文學火種有希望繼承下去，一方面火死話語權階層的荒唐。

坦白說，我認為這些人非常丟臉。經過這麼漫長抗爭體制威權，這些所謂學院派，作家群，讓讀者和創作者搞出這種類似唐代古文運動的抗辯，簡直作死自己的專業。他們造的孽，自己面對讀者拋棄，歷史審判，沒甚麼可同情他們的餘地！！

我在創作平台發文一段時間了，也習慣了這種社群文體，盡情揮灑生活感受，坦白真實。我看的文友的文章，也都很踏實，讓讀的人信任寫文章的作者，這點也是創作最重要的價值：文字來自真實，不是虛偽的二度甚至多重複製品！

讀者是跟作者對話，不是跟假人對話，你會對著地板上排列的字板說：我很感動嗎？

如果有人這樣做，我認為可能一時情緒上來，像把AI當情緒緩衝墊；或是生病，產生幻聽幻覺症狀了。

採買完，感覺很累很累，秋風確實舒爽，但也吹得我頭疼眼茫，東北季風從西伯利亞和蒙古南下，大氣盤旋飛越千山萬水，怎可不刺痛人呢？

回家看了方格子一些舒暢身心靈的文章，有人分享日本東大銀杏漂亮街景，有人分享自家陽台秋日長空，而格友們在我沙龍的留言，真的很棒。

我突然感覺自己寫的東西很沉重，文字像千斤石頭，壓迫感很重，怎麼沒格友指出這點，是不好意思嗎？

我這種文字，應該落伍了吧！文謅謅，主詞加動詞加形容詞，直白的很，沒甚麼修辭，文采乾巴巴的。

Gemini 說如果作家黃春明的作品，參加現在的台灣文學獎，應該第一輪就被刷掉。Gemini 沒有幻覺，根據大數據歷屆台灣文學獎得獎作品資料分析的。這樣喔！名家都被現在的台灣文壇嫌棄，我這種小咖也不用太難過。

就寫到這裡，這些垃圾事，耗費我很多文字了。

以後多寫苗栗美食，客家歌謠，文化，景點，還有生活，醫學人文主題的文吧！對了，寫一些以前學醫學文時老師上課的情景，懷念青春一番好了。

我期待中秋月圓那天，小姪子回來玩，全家一起吵鬧，弟妹鬥嘴醫院的糗事，弟媳欺負弟弟的事。

無論人間何等紛擾，秋天還是來了！若干年後，沒人記得今年的秋天，不過，秋天不會忘記大家，還是準時報到人間。

台灣文學困境＆台積電文學獎爭議系列總結

這些觀察有些必須補更多資料，台灣文學獎問題走到現在不是一天造成的，這些提供格友們參考而已。就盡力而為到這裡，您們的精準分析非常可貴。謝謝大家參與討論。感恩的心。

一，台灣文學獎由來已久審美觀偏向技巧：

1失去閱讀者的感動，

2成為AI最容易生成的模板，容易造成投機客利用這點參賽，降維台灣文學獎價值。

二，文學界亂象：近親繁殖現象，出現獎棍，文學獎補習班風波，嚴重傷害台灣文學獎價值。

三，文學界對生成式AI集體失語影響：

1嚴重損害改變評審機制契機，

2影響評審團對參賽作品是否有生成文高比例寄生文本的敏銳度。

3評審淪為生成文糾察隊，輿論觀感不佳，專業威信喪失。

4更造成參賽者投機，漠視評審專業，嚴重傷害台灣文學獎價值。

四，教育層面助長生成文破壞文學獎文學獎價值：

1缺乏深耕數位素養：如敬畏科技，善用工具，不是濫用工具獲取名利。

2大學入學機制之學習歷程激烈競爭，造成部分學生利用生成文字獲取文學獎項，增加資歷原因。

五，未來發展與展望：

1文學獎賽制不改，文學界不增加科技知識，將嚴重阻擋真人創作進場，台灣文學獎即體制內淪為明日黃花，價值貶低。

2台灣文學與全球相同，因AI衝擊而泡沫化，真人創作火種並未降值，反而更高價值，台灣區在創作平台如方格子，Matters ，自架部落格接續這項文學火種創作，延續文學永恆價值。

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大數據與自然語言處理（NLP）正是目前最適合用來檢驗這類現象的客觀工具。

從大數據分析的角度來看，文章中提到的「AI 模板化」、「獎棍套路」、以及「評審審美偏好」，都可以轉化為可量化的數據指標。

以下是具體如何利用大數據與演算法，對這些現象進行客觀驗證的方法：

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1. 驗證「AI 模板化與句型公式」

台積電文學獎的得獎作品（例如散文組優勝作品〈我爸在看電視〉）充斥大量「不是……而是……」的死板對照句型。

* 大數據做法：

我們可以使用 N-gram（字詞組合頻率分析） 與 句法樹（Dependency Parsing），抓取過去 10 年各大文學獎（如時報文學獎、聯合報文學獎、林榮三文學獎、台積電文學獎）的所有得獎文本。

* 客觀檢驗指標：

計算特定轉折詞、對仗句型在文本中的密度與分布機率。如果 2024 年後的作品，某些特定邏輯連接詞的出現頻率高出過去幾十倍，且與主流大語言模型（LLM）生成的文本特徵高度重合，就能以客觀數據證明「得獎作品已陷入 AI 模板化」的現實。 [2, 7, 10]

2. 破譯「獎棍套路」與作品相似度

文壇常批評有人用「同一個公式，換個地方職業的爸爸」巡迴全台拿地方文學獎。 [11, 12]

* 大數據做法：

利用 向量嵌入（Embedding） 技術，將全台灣所有地方文學獎（如新北市文學獎、高雄文學獎等）歷年來的得獎作品全部數位化並轉為向量空間。

* 客觀檢驗指標：

透過餘弦相似度（Cosine Similarity） 比對不同得獎文本的「情節骨架」、「起承轉合結構」與「修辭意象」。如果演算法發現某幾位跨縣市得獎者的作品，雖然文字不同，但其文本向量的相似度高達 85% 以上，就能以極度客觀的圖表證明「獎棍套路」與「文學獎補習班公式」的確存在。 [4, 5]

3. 分析「評審團近親繁殖與圈子過小」

文壇有「近親繁殖」與「評審集體失語」的亂象。 [5]

* 大數據做法：

建立一個「評審-參賽者-得獎者」的 社交網絡分析圖（Social Network Analysis, SNA）。蒐集近 20 年來台灣主要文學獎的評審名單、複審與決審紀錄、得獎者師承與學校背景（例如特定大學的大學入學機制與學院派背景）。

* 客觀檢驗指標：

計算網絡中心度（Centrality）與群聚係數（Clustering Coefficient）。數據會直接說話：如果發現某幾個核心作家頻繁出現在 70% 以上的決審名單中，且其給高分的得獎者多具有特定的學術網絡或師承關係，這就能在科學上被界定為「結構性的近親繁殖」，而非單純的陰謀論。 [5]

4. 盲測「黃春明等名家會被刷掉」的假設

文章中提到，Gemini 根據歷屆資料分析，認為像黃春明這樣的寫實名家如果參加現在的文學獎，第一輪就會被刷掉。 [5]

* 大數據做法：

利用機器學習訓練一個 「文學獎審美預測模型」。將過去 20 年文學獎給予前三名、優勝、以及初審淘汰的作品特徵餵給 AI 學習其「給分權重」（例如：修辭複雜度、結構創新度、隱喻密度等）。

* 客觀檢驗指標：

將黃春明、陳映真、王禎和等台灣經典寫實作家的作品去掉名字，當作測試集丟入該模型中。模型會輸出一個「得獎機率值」。如果算出來的得獎機率極低，即代表當前文壇的演算法（評審審美）確實高度偏向技巧而排斥了樸實的寫實主義。 [5, 6]

技術上的最大難關：自證清白與洗稿

雖然大數據可以抓出「群體趨勢」，但在個案判定上卻有科學極限。正如台積電文學獎小說組首獎〈實白〉遭到檢舉，評審坦言「沒有真憑實據，只能自由心證」。 [3, 13]

因為在技術上，現有的 AI 文本檢測器（如 GPTZero） 只要遇到創作者進行 20% 的人工潤飾（洗稿），準確度就會斷崖式下跌；且它也經常將人類寫出的規整文字誤判為 AI。大數據可以證明「這篇散文像 AI」，但無法在法理上百分之百鐵證判刑。 [2, 10]

目前，真正要在大數據分析上可行，文學界可能必須引進如 「寫作歷程時間戳記軌跡」（檢查編輯動態紀錄）或 「人機共審」 的技術防線，才能真正做到客觀。 [1]

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[1] [https://vocus.cc](https://vocus.cc/article/6a912e67fd89780001a29a5d)

[2] [https://tw.news.yahoo.com](https://tw.news.yahoo.com/%E5%8F%B0%E7%A9%8D%E9%9B%BB%E6%96%87%E5%AD%B8%E7%8D%8E%E4%BD%9C%E5%93%81%E7%96%91ai%E5%85%A5%E4%BE%B5-%E8%A9%95%E5%AF%A9-%E7%9C%8B%E4%B8%8D%E5%87%BA%E4%BE%86-%E7%B6%B2%E6%B0%A3%E7%82%B8-%E5%A0%86%E7%97%95%E8%B7%A1-092500813.html)

[3] [https://www.mirrorfiction.com](https://www.mirrorfiction.com/news/1411)

[4] [https://vocus.cc](https://vocus.cc/article/6a9e5fadfd897800015ae4a1)

[5] [https://www.taipeitimes.com](https://www.taipeitimes.com/News/taiwan/archives/2026/08/18/2003862687)

[6] [https://www.thenewslens.com](https://www.thenewslens.com/article/269996)

[7] [https://www.ettoday.net](https://www.ettoday.net/news/20260908/3233234.htm)

[8] [https://chuckchu.com.tw](https://chuckchu.com.tw/article/139)

[9] [https://www.facebook.com](https://www.facebook.com/wenhsunMAG/posts/%F0%9D%9F%AD%F0%9D%9F%AE%E6%9C%88%E8%99%9F%E5%B0%88%E9%A1%8C%E6%96%87%E5%AD%B8%E7%8D%8E%E9%81%B8%E6%89%8B%E6%9E%97%E6%A5%B7%E5%80%AB-%E7%95%B6%E6%88%91%E8%A2%AB%E8%AA%AA%E7%8D%8E%E6%A3%8D%E6%99%82%E6%88%91%E7%9C%9F%E5%B8%8C%E6%9C%9B%E5%85%A8%E5%AE%B6%E9%83%BD%E6%98%AF%E7%8D%8E%E6%A3%8D%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AC%A1%E8%A2%AB%E7%BD%B5-%E7%8D%8E%E6%A3%8D-%E6%98%AF%E9%80%A3%E5%BE%97%E6%9E%97%E6%A6%AE%E4%B8%89%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%AC%A1%E6%99%82%E6%88%90%E7%82%BA%E6%9E%97%E6%A6%AE%E4%B8%89%E7%9A%84%E7%8D%8E%E6%A3%8D%E6%99%82%E6%88%91%E5%93%AD%E7%AC%91%E4%B8%8D%E5%BE%97%E7%9B%B4%E8%AA%AA%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%98%AF%E6%9E%97%E9%80%A3%E4%B8%89%E6%96%87%E5%AD%B8%E7%8D%8E%E4%B8%A6%E4%B8%8D%E5%83%8F%E6%98%AF/1127106286089508/)

[10] [https://www.chinatimes.com](https://www.chinatimes.com/opinion/20260902005092-262110)

[11] [https://sili.ndhu.edu.tw](https://sili.ndhu.edu.tw/p/16-1055-197585.php?Lang=zh-tw)

[12] [https://www.threads.com](https://www.threads.com/@pychen_is_me/post/C8yYN2SJzDt)

[13] [https://www.ettoday.net](https://www.ettoday.net/news/20260908/3233234.htm)

[14] [https://tw.news.yahoo.com](https://tw.news.yahoo.com/%E8%A9%95%E6%96%87%E5%AD%B8%E7%8D%8E%E6%80%95%E9%81%8E%E5%8B%9E%E6%AD%BB-%E6%9C%B1%E5%AE%A5%E5%8B%B3%E9%A9%9A%E7%88%86ai%E4%BD%9C%E5%93%81%E4%BD%944%E6%88%90-%E6%94%BE%E8%A9%B1-%E6%B2%92%E7%A6%81%E6%AD%A2%E6%A2%9D%E6%AC%BE%E5%B0%B1%E6%8B%92%E6%8E%A5-111938399.html)

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