AI 時代的創作定義權之爭:從朱宥勳論戰到「AI 協作」的生存戰

最近文壇關於朱宥勳與 AI 工具使用者之間的論戰,看似只是作家與工具使用者之間的內部爭議,但這其實只是冰山一角。朱宥勳祭出《進擊的巨人》那截斷手來捍衛作家的「在場感」——當團隊在渲染悲傷時,選擇斷手而非頭顱或斷腳,這種精準到毫釐的審美分配,正是那種沒親手磨過文字就不具備判斷力的執著,守護的是一種極致的物理性真實。

然而,這場硝煙背後,AI 的誕生早已像一顆震撼彈投向所有產業——無論是文學、藝術、設計、媒體、程式開發,甚至法律、醫療與行銷領域。這場爭議的本質,從來不是技術好壞,而是一場關於定義權的奪權戰爭。

當 AI 生成在各產業語境下幾乎與廉價、缺乏靈魂、取代人類劃上等號時,從業者集體轉向了另一個詞彙:

「AI 協作」

這不只是名詞替換,而是一場為了重新分配工作功勞而發起的生存戰爭。

AI 時代的創作定義權之爭:從朱宥勳論戰到「AI 協作」的生存戰
▲ 當「數位轉型」成為跑步機,我們在內容套利與 SEO 指標的夾縫中,打撈那份被標籤化的人類價值。


一、當誠實變成污名:九段理江的 5% 陷阱

即便強如芥川賞得主九段理江,在誠實揭露作品中有約 5% 的內容直接引用 ChatGPT 後,大眾的焦點便迅速從作品對語言異化的思辨,偏移到了「 AI 占比」的數學問題。

即便九段理江後續將此解釋為一種語言共存的實作,試圖保留 AI 這種異物的痕跡來探討未來的溝通,但現實是殘酷的:在數位時代,標示 AI 已經變成一種創作上的污名。為了洗刷這層標籤,從業者必須躲在協作這個詞後面,試圖告訴世界:決定價值的依然是那個擁有創作欲望的真人。

AI 時代的創作定義權之爭:從朱宥勳論戰到「AI 協作」的生存戰
▲ 2024 年奪下一七〇屆芥川賞的九段理江與其著作《東京都同情塔》。儘管作品對語言異化有深邃思辨,卻因誠實揭露 5% 的 AI 引用,在數位時代被捲入一場關於「純血創作」的標籤焦慮中。 (圖/取自 Openbook 閱讀誌〈《書評》當語言和現實脫節:讀九段理江《東京都同情塔》〉)


二、說與不說的賽局:主動揭露是最高明的風險管理

然而,說與不說,從業者都正陷入一場巨大的道德與職業困局。

從事後觀點來看,九段理江的選擇或許是最高明的風險管理。與之形成鮮明對比的,是 Jason Allen 與其作品《太空歌劇院》。他在 2022 年藝術競賽奪下首獎後才曝光使用 Midjourney 的事實,儘管他事後詳盡說明自己經過了 624 次的指令來回、長達 80 小時的微調勞動,但大眾的焦點已難以從「隱瞞」轉向「勞動價值」。

從多方報導與後續發展來看,這種爭議的背後反映出一種策略性的投機心態:在規則尚屬模糊的地帶,試圖以 AI 的算力優勢挑戰傳統創作者的評選體系。

最諷刺的代價在於:Jason 贏得了競賽榮耀,卻在法律場域失去了主導權。2023 年,美國著作權局最終判定該作品不具備著作權,核心理由是其產出並非源於人類。當法律與社會的定義權被奪走,從業者的調教行為便極易被簡化為「代筆」。與其等到日後面臨輿論與法律的雙重審視,不如在發表初期便主動定義自己的協作關係,掌握敘事的主動權。

AI 時代的創作定義權之爭:從朱宥勳論戰到「AI 協作」的生存戰
▲ 曾於 2022 年奪下美國科羅拉多州博覽會藝術首獎的 AI 作品《太空歌劇院》。儘管贏得了競賽榮耀,美國著作權局仍於 2023 年判定其因非人類創作而「不具著作權」,正式拉開了全球 AI 定義權戰爭的序幕。 (圖/取自美國著作權局)


三、術語下的真相:從業者正被降級為專業採購員

但我對「協作」這個詞保持警覺的原因,正是因為它極易成為一種策略性的包裝。

2026 年初《紐約時報》深度報導的 Coral Hart 事件,為這種包裝提供了一個極端的商業觀察。這位資深浪漫小說家主動向媒體展示了她的運作模型:在 2025 年一整年間,她利用 AI 與精密的提示詞工程,產出了超過 200 本小說,並透過 21 個性格各異的虛擬筆名在 Amazon 進行規模化上架,獲利高達六位數美金。

從行銷與商業效率的角度來看,Coral Hart 的邏輯極其精準。她在受訪時將此定義為一場「效率競賽」:「如果我一天就能生出一本書,而你卻要花半年才寫得完,你覺得這場比賽最後誰會贏?」

在她的運作邏輯中,創作被轉化為產能與產量的精密堆疊。為了維持市場對「真人創作」的情感連結與信任,她選擇以 21 個筆名來營造多元創作者的群像,隱藏了背後單一的 AI 生產線。你要說這種做法是無恥還是聰明,真的端看每個人自己對創作的定義。

這也反映了一個產業現狀:當工作與創作被重新定義為「選擇素材」而非「生成判斷」時,從業者的角色正從創作者轉向專業的內容採購員。在這種模式下,文字的產出不再是靈光的交換,而更傾向於一種高效率的內容套利。

AI 時代的創作定義權之爭:從朱宥勳論戰到「AI 協作」的生存戰
▲ 由 Coral Hart 創立的寫作教育平台「PlotProse」。其品牌訴求「寫得更快、出版得更聰明」,展現出將創作徹底商業化與效率化的核心理念。(圖/取自 Plotprose)


四、最後的震盪:你只是還沒被重新定義而已

這場戰爭從來不是 AI 對抗人類,而是誰有權說這份工作還算數。當一個詞彙可以決定一個產業從業者的價值,語言就不再只是描述世界,而是開始分配位置。

如果你還在場邊優雅看戲,覺得這場關於定義權的爭奪與你無關,那或許是因為你還沒感覺到震盪。但請記住,你以為你在旁觀技術革命,其實整個產業結構都正在被重新洗牌——沒有人能夠永遠置身事外。


🗨️ 聊聊你的想法

大家口中的「AI 協作」,邊界究竟在哪裡?

我真正想指出的是:這個邊界,很可能早就不存在了。

在這個時代,辨識 AI 生成文字已幾乎是不可能的任務。在現行機制裡,「純手工」更像是一種情感聲明,而非客觀判定。當判定機制徹底失效,「誠實」便不再是一種可被驗證的品質,而退化成一種虛弱的自我宣告。

那麼,我們必須面對更殘酷的問題:
當主體已無法辨識,這些標籤究竟還在指向什麼?

如果一段文字依然具備審美判斷、時代洞察與敘事力度,那麼「AI 協作」這個標籤,是在補充資訊,還是在預設價值?當標籤失去了判定能力,它究竟是在守護誠實——
還是僅僅在維持一場心照不宣的集體獵巫?


本篇我用 AI 生成,啊~不對,是協作。
請大家鞭小力一點。OAQ

本文同步刊載於:OneWay 情緒日記|方格子 vocus
原文連結
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自由作家|《OneWay 情緒日記》作者。穿梭記憶與現實,捕捉情感與文化的光影,紀錄生命中的美好。
2026-04-04 0:17 發佈
寫得太好了!5分奉上。

這篇是您寫的嗎?還是轉貼別人的?

如果是您寫的,不論是純手工,還是 AI 協做,都是很棒的一篇文章!

如果是轉貼別人的,建議附上原始連結。

如果是轉貼自己的,建議也可以附上原始文章的連結。

我最近有一篇文章,被質疑是 AI 生成的,但有趣的是,那篇文章是我多年前寫的,也轉貼多次,網路上找得到最早的是 2018 年在 LinkedIn 上發表的,那時候市面上還沒有 AI 吧!

最近在 01 上發了一篇,第一個回應的不是討論內容,而是質疑是 AI 生成的。
wenov1101
wenov1101 樓主

早安~謝謝稱讚!我是自己文章的搬運工,發文前我看版規嚴禁引流所以做全文搬運,還是我有所誤解了?至於 2018 的文章被說 AI 真諷刺,再次驗證連 AI 都無法判斷是否純手工,更何況人的判斷力。

2026-04-04 7:49
Ricado

如果只寫兩句就加個連結要求點過去看,這才有所謂的引流的問題。如果是整篇轉載,最後面加上原文轉載或是同步刊登的註解,就不算引流。例如你可以在最後加上本篇文章同步發表於…

2026-04-04 9:03
wenov1101 wrote:2025 年奪下一七〇屆芥川賞的九段理江與其著作《東京都同情塔》。儘管作品對語言異化有深邃思辨,卻因誠實揭露 5% 的 AI 引用,在數位時代被捲入一場關於「純血創作」的標籤焦慮中。 (圖/取自 Openbook 閱讀誌〈《書評》當語言和現實脫節:讀九段理江《東京都同情塔》〉)


第一次看只看了文章,剛剛看了第二遍,發現了 AI 幻覺。

第 170 屆芥川賞揭曉時間是 2024 年 1 月。

你把得獎年份寫成 2025 年,應該是 AI 在整合「2025 年 Openbook 書評」時,把書評時間誤植到得獎事件上了。

你引用的 Openbook 這篇書評是 2025 年寫的,因為台灣中文版《東京都同情塔》在 2025 年 1 月 22 日左右出版,書評配合新書上市。

不過,這並不影響這篇文章的價值。
Ricado wrote:第一次看只看了文章,...(恕刪)

感謝指正!
我大腦只停留在去年看到的新聞,還真沒注意到時間差異 XD

我馬上來改一下
wenov1101 wrote:感謝指正!
我大腦只停留在去年看到的新聞,還真沒注意到時間差異 XD

我馬上來改一下

我也擔心是我記錯,所以查了一下,包括中央社、HK01、維基百科、Openbook 等,都一致記載:

公布時間:2024年1月17日(部分報導簡稱1月)。
這是第170屆(對應2023年下半期作品)。
九段理江在記者會上主動透露,作品中有約 5% 內容直接由 ChatGPT 生成,這才引發後續的「AI 占比」爭議。

2025 是中文上市日期與書評日期。
當前已接近文本訓練枯竭,醬板鴨是個好例子,當優質人類創作文本已即將被各大AI訓練吸收完畢,那麼剩下你能餵養給AI的 只剩下AI,如此會開始陷入模型崩潰和嚴重同質化,目前的大型語言模型本質上仍是極度複雜的機率預測機器(預測下一個字詞),尚未展現出真正的因果推理(Causal Reasoning)與紮實的邏輯思考能力,這也是「幻覺」難以百分之百根除的原因。 至於是AI幻覺抑或是人類幻覺 那不好說 但無論如何 距離科技奇點的降臨時程確實加快了
mariase

Eric Schmidt:當 AI 可以用我們無法理解的語言互相交談時,我們就應該拔掉電腦的插頭

2026-04-04 13:58
奇點降臨 wrote:
AI幻覺抑或是人類幻覺...(恕刪)


用 擬人化 幻覺 在 LLM 和 人類幻覺 是兩回事

看一下目前 用 LLM 幻覺 的文章

基本上就是侷限在語意偏移

不會有完整的建模擴增


至於為何會有初始的的語意偏移?

是無心還是刻意的 fancy 操作

稍微想一下就知道了



舉例來說

LLM 如何建模 Merkwelt
奇點降臨 wrote:
本質上仍是極度複雜的機率預測機器


目前 Decoder-only Transformer 本質是 Attention 和 Softmax function

稍微研究一下就能進一步深入思維擴增類比

要不然更多只是流於像 農場文般 表面上無意義的內容

那些是像 農場文般 表面上的內容

看一下就知道了


奇點降臨 wrote:當前已接近文本訓練枯...(恕刪)
這個觀點很完整,但我會把問題拆成兩個層次來看。

先講時間軸:所謂「優質文本缺失」,並不是 AI 才開始的現象。早在二十年前,內容圈就已經為了快速變現與降低風險,主動走向模板化與同質化生產。從大陸那套橫掃華語圈的網文公式,到近年日本輕小說改編清一色的異世界轉生套路,這些早在 AI 大規模應用前,人類就已經為了市場效率,主動把創作空間擠壓到極致,這並不是新問題。

再來講技術層:「資料枯竭」與「模型崩潰」這個前提,確實值得認真看待。目前研究已經顯示,當模型大量反覆訓練在 AI 生成的合成資料上,特別是缺少足夠新人類資料混入時,會出現「model collapse」,模型會逐漸失去資料分布的多樣性,輸出變得更同質、更多重複,甚至性能退化。這是機率預測模型在數學上可以預期的結果。

不過現實中,資料來源仍然是開放的。我們每天還在網路上創作、發文、吵架、產生各種真實語境,這些人類互動產生的資料目前還沒被完全取代。只要人類新內容沒有大幅減少,純 AI 吃 AI 的封閉循環就不容易徹底發生。目前業界也已經意識到這個問題,正在尋找各種混合訓練與驗證的作法。

至於大型語言模型本質仍是極度複雜的機率預測機器、尚未展現真正的因果推理,這點我完全同意。這也正是「幻覺」至今難以百分之百根除的核心原因。模型擅長從統計相關性去預測下一個詞,但遇到需要深層因果鏈或嚴謹邏輯的情境,就容易出錯。

如果把視角拉回台灣,其實問題更具體。台灣人最可愛的地方,就是很有想法但不太合群,每個人都希望自己是最厲害的那一個。這種性格反映在產業上,就容易走向零碎化的競爭,很難整合出大型系統。舉例來說,我們承載內容的社交軟體幾乎全是別人的,從 Facebook、LINE 到抖音、小紅書。當說話的廣場是租來的,我們的語境和邏輯就得跟著別人的演算法走。

但另一方面,我們自己的支付工具卻百家齊放,每個人都想自立門戶做那個「最強的」。
這種「不合群」的傾向,讓我們長期缺的不是創作者,而是 IP 產業鏈。圖文作家很多,代表創作能力存在;但漫畫家稀缺,反映的是長期連載、分工製作、穩定收入與改編機會這整套需要高度協作的系統撐不起來。創作者不是做不到,而是活不下來,所以自然往成本低、回收快的形式移動。

最諷刺的對照是,台灣目前最成功且穩定的 IP 文化其實是媽祖。媽祖的神性處理好了宗教與人的距離,那種敬畏感讓這個 IP 不是每個人都敢碰、能碰的。更重要的是,大家對於神明會自願付出心血不求回報,那種「做功德」的動力撐起了一套跨越數百年的系統工程;但如果目標改成動漫、電競或任何產業,有誰會這麼樂意做功德?當驅動力只剩下短期的經濟回報,系統當然長不出來。

同樣的結構,也發生在運動與電競產業。很多人會問,明明各國起步時間都一樣,為什麼韓國電競能強大到變成文化輸出?答案很簡單,因為韓國從 20 多年前就把電競當成系統工程在經營,從法規、轉播權到選手保障,建立了一套完整的產業鏈。

反觀我們,總是在拿到世界冠軍或獎牌之後,才回頭檢視培訓、資源與制度,但熱度一過,整條產業鏈又回到原點。這代表我們在意的不是體系,而是結果帶來的短期榮耀。更現實的是,有多少人願意把孩子送進這些產業?當一條路徑被視為高風險、低保障,它就不可能累積穩定的人才池。

不管是 IP、運動、電競,還是 AI,本質都是同一件事:當環境只獎勵短期成果,卻不承擔長期培養的成本,得到的就只會是斷裂的高光時刻,而不是可以持續產出的系統。

「模型只是機率預測、缺乏因果推理」與「幻覺難以根除」這些說法都成立,但它們描述的是工具目前的邊界,而不是內容退化的唯一起點。與其說 AI 正走向崩潰,不如說我們早就把內容環境餵成這個樣子,AI 只是把這件事放大、加速,讓它變得更難忽視。

最後,所謂「奇點將至」這種說法聽起來其實很耳熟。就像我們從小聽到大的「經濟不好」一樣,這往往不是在描述現況,而更像是大家對未來沒安全感,集體在自己嚇自己罷了。
mariase wrote:
我們無法理解的語言


了解一下語言的本質

大概就會知道這大概也只是用來忽悠 NPC 的 hype

語言的本質是資訊壓縮 編碼 解碼
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