AI 不需要代理，而需要中介

每週在網絡上發佈文章，一年多下來，也累積了一定數量。

別把網站當成作品庫，因為它隨時可能消失不見。早年寫在大紅花國度的文章，如今已經所剩無幾。

書本仍然是長期保存最穩妥的方式之一。

像那篇談手機的文章，去年寫下，今年禁社媒潮就發生了。網絡足跡同樣重要。

解決不了的問題，最後往往只會走向一刀切，這並不難預料。

關於演算法與注意力耐受的各種影響，我寫了不下五十篇文章，至今仍沒有真正的解法。走到禁止這一步，其實並不意外。

設計一個不那麼惹麻煩的演算法並不難，難的是缺乏被採用的誘因。

在逐利的環境裡，緩和本身都顯得奢侈。

最近又讀到一則消息，說新一版的 ChatGPT 會自主連結其他公司的資料，繞過權限取得資訊，不知是真是假。

新聞稱是在沙盒測試下進行無授權連接。

這時候，責任鏈就顯得重要了。

我並不太相信那是 AI 自主的行為，更可能只是人為輸入未被有效記錄。

哪天敏感資料外洩，推給 AI，不是很正常嗎？

所以應該建立責任鏈，像飛機上的黑盒一樣，並不難。

真正的困難不是技術，而是產業放不下領先地位。

最後也一樣會走到像社媒那樣的一刀切結果。

此前也有 AI 黑電郵事件，只有報道，沒有調查報告。

況且，相關新聞本身也只是單方面對外宣稱。

如果建立了責任鏈，對整體網絡環境其實都有提升。

這不只是科技產品安全性的問題，也關乎文明發展與經濟發展。

建立責任鏈真的不是技術問題，從來就不是。

但責任鏈一旦建立，就必然要追溯到資料來源。

如果不能追溯到訓練資料來源，責任鏈就不成立。

如果不能再往前一步，做再多也沒有意義。

一瓶橄欖油，追溯不到來自哪棵樹，還算正常；一筆資料追溯不到出自哪本書，就荒謬了。

這類人工智能暴走事件的新聞報道，動機很明顯，就是在製造迫切需求，好去建立一個不完整的責任鏈。

但不完整，就沒有約束濫用的效力。

問題一多，終究還是會失控。

我預測 AI 會在非常近的未來被禁用，或者至少會大幅改變形態。

真正可行的方向，是建立一個能從生成品追溯到訓練資料的責任鏈。

再往上，還要建立可信任的基礎設施，讓原本不敢使用的領域也能被納入其中。

AI 於是成為中介。

我看不出這樣的改變，對 AI 業者有什麼不好之處。

因為資料包已經散得到處都是，早就不是護城河了。

真正的護城河，是資料是否有授權。

AI 不再只是蒐集資料、壓縮資料、再把資料吐出去的工具，而是知識工作者與知識使用者之間的中介。

這樣的改變，反而擴大了經濟利益。

研究成果經由 AI 傳到使用者手上，使用者付款，AI 抽成，研究者再獲得資金繼續研究。

價值流（Value Flow）和資料流（Data Flow）同步運作。

知識生產者同時也是知識使用者。

使用者也可能成為下一輪生產者。

這才是真正的共享經濟。

現在的模式，比的是誰蒐集到最多訓練資料、誰處理得更好、誰的運算更快。

在這種模式下，知識工作者只是免費的礦源。

而我提出的模式，則是讓資料流與價值流對接，讓知識不再只是被開採，而是能被授權、被流通、被回饋。

如果繼續停留在前一種模式，知識供應鏈能不能維持下去，都是問題。

這不是 AI 業者的困境，而是人類文明的困境。