013｜閒聊-社群時代的轉向，AI社會、作品集人生

【本集簡介】 本集主要探討 AI 與人類思維的差異，AI 是基於大數據與機率運算的工具，而非真正會進行思考的主體。目前，社會對 AI 存在著信仰（科技樂觀主義），並且在絕大多數的狀況下，存在著個人的心理投射。 我們也討論了自戀型社會與作品集社會的現象，人們現在習慣（或說需要）在社群媒體與 AI 的反饋中，建構出一個符合理想化他者的形象；在資訊量爆炸且真偽難辨的環境下，我們認為不應盲目依賴 AI 提供的安撫，可以透過閱讀與自我探問，來找回真實的感知經驗。最後，我們也認為深入解析內心的不安來源，藉由釐清社會框架與投射機制，在變動不定的技術浪潮中重新找回自我的掌控權。 📥 歡迎追蹤我們的 IG：https://www.instagram.com/daily_trash_show?igsh=MXh5eXZtazY2bTZnMQ%3D%3D&utm_source=qr 🫶 地方創作者用愛努力生產，歡迎一杯咖啡的贊助或五星評價 https://pay.soundon.fm/podcasts/14762ea4-b88f-498a-a1bc-947b13ec63bd 【時間軸】 00:00 AI大幅度改變現狀 01:09 AI定義與現狀（花博的AI展覽） AI 最初是從自動化開始的，只要能將流程轉為自動化或與資料庫連結的技術，在廣義上都曾被稱為 AI。目前的討論焦點多集中在如 ChatGPT、Gemini 等大語言模型上。 商業包裝與現實： 許多廠商將傳統的資料庫自動化技術冠上「AI」之名進行行銷，但本質上可能只是串接了他人的大語言模型來提高產品售價。目前常見的應用包括醫療影像辨識、銀行智慧客服等。 生活習慣的改變： 數據顯示美國已有超過 60% 的成年人在工作或生活中心使用 AI。AI 大幅改變了人們的搜尋與消費習慣，例如利用 AI 安排旅遊行程或在超市挑選商品。 05:06 AI 的技術邏輯與人類思維的差異 AI 的結構是模擬人類神經網絡，透過多層堆疊進行深度學習並提取特徵。它並不像人類那樣真正「思考」，而是一種基於機率計算的「提示與反應（Prompt to Reaction）」機器。 AI 是「一個字一個字」生成的，它計算下一個字出現的最高機率來產出內容，而非先有思想再轉化為文字。 自我注意力機制（Self-attention mechanism）解決 AI 容易忘記上下文的問題，透過矩陣計算讓 AI 能進行長篇文章的理解。 推理模式（Thinking Mode）：如 DeepSeek 或 GPT 的思考模式，是將困難任務拆解成小任務以降低錯誤率（減少 AI 幻覺），並非人類思考的真正推理。 AI 模型會設計「同理心模型」，先肯定使用者再回答問題。這種設計是為了讓使用者覺得 AI 「懂我」，進而建立信賴感。 13:49 AI 的侷限性與偏差 AI 的學習受限於其資料庫，無法處理資料庫以外的東西。如果網路上缺乏相關資訊（例如某些冷門的哲學書籍），AI 就無法提供精確的回答。 AI 的回饋只是反映了大眾意見，因此會放大大眾文化的偏見與社會結構的結果。同時，AI 模型的產出也受到開發工程師價值觀的影響。 21:03 社會文化與心理影響 AI 已成為一種「科學化的信仰」，人們像對待八字或占星一樣，將其視為一種參考或指引。 自戀時代與社群媒體： 對話提到 AI 強化了「自戀」現象。由於 AI 會記得過往對話並根據使用者的背景調整回答，這讓使用者在 AI 的回應中只看到「自己喜歡的樣子」，形成一種意識投射。 社群連結的疏離： 有些人因與 AI 對話得到安慰，反而變得不再在意真實的人際社交。 25:15《自戀時代》這本書所描述的自戀現象與社群媒體時代的興起密切相關： 不勞而獲的成功幻覺： 社群網路讓人們傾向於相信不需要努力就能成功。 人們花費大量精力在「表面功夫」上，力求讓自己顯得有趣、自信或迷人，將自己包裝得充滿「魔力」。 社會對「成功」與「人」的判斷標準被大幅拉高，人們追求的不再是基於自身經驗的生活，而是努力成為「理想中的他者」。 時代不斷給予新的資料來定義「你該成為什麼樣的人」。 28:41 作品集社會（Portfolio Society） 現代社會傾向於表現性（Performative），人們不在乎真實，而在乎「看起來的真實」。AI 生成內容的爆發，使得辨別真實變得更加困難。 31:17 面對 AI 的不安與自我救贖 不確定性與脆弱性： 在變動快速的消費文化中，人們感到失去自我控制權，產生「生存道德（Survival Mortality）」感，傾向於服從權威或尋求保衛機制。 處理不安的方式不是尋找單一正確答案，是要理解 AI 的本質，並透過不斷追問自己的假設、理清自己與世界的投射關係，從中找到適合的自我救贖方式。 -- Hosting provided by SoundOn