2016 年 3 月 13 日,李世乭九段在首爾四季酒店的對局室裡盯著棋盤,陷入了長考。
這是人類圍棋史上的大新聞:人工智慧 AlphaGO 首次挑戰世界上頂尖的圍棋職業高手,並且已連贏了三局。第四局中盤時,李世乭九段又再度陷入了苦戰。當時守在螢幕前的我看著古力九段1的實況分析,心裡想著大概又是相同的結局——雖然上面的黑棋還有許多味道2,但 AI 肯定都算過了,搞不出什麼名堂。
用時剩下 6 分 16 秒,李世乭九段拿起了白棋,挖3進了黑棋兩子之間。
當時我嚇了一跳,因為連我都知道,這步棋怎看都是「勝負手」4。
「神之一手啊。」全場包括職業棋手在內的解說都笑了:「這要是能成立,這五盤棋輸了也沒關係了。」
古力老師在轉播間毫不掩飾他的興奮,而劇本也如同電影般,李世乭九段將局勢完全翻了回來,這盤棋也是他唯一戰勝 AlphaGO 的一盤棋。事後分析,這「神之一手」其實不是沒有應對方式,但 AlphaGO 沒有應好,導致最後的全面崩盤。當時最出名的一張 meme,就是李世乭九段燦爛的笑容,搭配著「我找到 Bug 了」的文字。
我小時候有在下圍棋,實力在業餘二段左右。大學時雖已完全沒碰,但陪朋友去大專盃低段組玩過,也拿了四勝一敗的成績。在那年代,下圍棋的人多少都有種「優越感」,因為西洋棋在 1997 年時早就打敗過當時的棋王,象棋幾乎等同西洋棋,五子棋和黑白棋更不用說,當時電腦的計算能力已經比人類棋手厲害更多。只有圍棋因為「變化太多」,就算是最強的電腦也無法達到段位水準,連我也能輕鬆下贏。
但某天,一個正在念人工智慧相關領域博士班的高中同學5突然說:「現在的圍棋 AI 很強,要不要試試?」
雖然那時下棋的頻率已經是幾年不見得有一盤,但要說到「圍棋 AI」,我還差點沒笑出來。於是當下立刻跑去他的實驗室,和電腦開了一盤棋。
囂張沒有落魄得久,棋局進官子6前我就投降了。雖然有些驚訝7,但畢竟我只是個幾年沒下棋的業餘人士,據我了解就算是這個 AI,離職棋也有很長一段的距離。
結果過沒幾年,李世乭九段即將和 AlphaGO 對決的新聞,就這樣出來了。
從那之後,圍棋這「人類最後的棋藝堡壘」也被攻破,千年傳下來的棋譜頓時只剩「歷史價值」,再也沒有「學術價值」。還記得小時候學棋聽過一個說法:「爭棋無名局」,意思是如果只是想贏,獲得優勢的時候落子就會保守,因此就無法創造出「名局」。真正的名局,就是兩人直到最後一刻,都在尋找盤面上最好的那一手,如果每一手都能達到「最好」,那麼這份棋譜就是「最好的棋譜」,這也是多數棋手都在追尋的「棋道」。
很可惜 2026 年的今天,AI 永遠比人類懂「最好的那一手」在哪,「最好的棋譜」也永遠是 AI 自己下出來的。
事實上,李世乭九段 2024 年的訪談8也說了「如果知道 AI 最後可以下得比人類厲害,就不會成為職業棋手,或許會轉而從事 AI 研究」之類的話。以前的圍棋,是人類下完棋後復盤檢討,互相討論出最佳解,但現在的圍棋,已變得和西洋棋、象棋甚至黑白棋一樣,人類下完後找 AI 對答案,或許學得更快。
因此,當生成式 AI 席捲全球開始真實影響到人類社會的生活,當各圈人士開始討論 AI 的道德(AI訓練資料是否侵權)、使用方式(AI 協作是否被允許)、定義(用 AI 作圖是否為繪師)時,我反而想起了這段圍棋故事。
以上議題我也思考過,心中也大概有個答案。但比起這些,我更關心的是:
「當 AI 每一手都下得比人類好的時候,你還繼續下圍棋嗎?」
「如果會,為什麼?」
還記得第一本同人小說送印時,有位熟識的朋友說,在這個大家都開始用 AI 寫小說的年代,佩服我反其道而行的勇氣。當初其實沒想這麼多,只隱約覺得「不一樣」,但具體而言哪裡不一樣,我沒辦法說得很清楚。回家後反覆思考許久,終於得到了完整的答案。
寫作對我的意義,並不是「寫出完美的文章」,而是「享受創作的過程」。
我不確定讀者有沒有感受到,但最近重看了我第一本書《ANOSOYO SCORE》後,不禁會心一笑:
「原來那時候的習慣是這樣!」
「這邊好想改掉,我現在想得到更好的寫法了。」
這可是潤稿潤了十次以上9,當時的我認為完美無瑕的作品呢。短短一年,我的表現手法和用詞習慣就和最新作《D.S. al Fine》不一樣了(當然是否進步還真不好說)。
以前許多圍棋職業棋手都有綽號。例如「二路英雄趙治勳」、「宇宙流武宮正樹」等,看到某種棋風,就想到某人。但漫畫「HUNTER X HUNTER 獵人」裡面蟻王和會長的最終決戰,蟻王表示尼特羅會長的百式觀音雖然變化無窮,但「每個個體,都有自己特有的呼吸。在無意識之下,對某個『型態』產生喜好或厭惡」,因此蟻王認為,只要耐心觀察會長出招的變化,就能戰勝他。
這也是格鬥遊戲裡面最常說的「先讀」。如果能猜到對手接下來要出哪招,那要取勝也變得非常容易10。職業 Poker 選手也知道「不被抓到喜好」的重要性,靠著指針手錶的秒針出現在哪一邊,去決定要不要蓋牌的機率。因為如果不這樣做,明知是 50/50 的平衡決策,卻因為自己的喜好而無意識偏向某邊,就可能會被對手抓到習慣,進而剝削。
但這樣的喜好,正是身為人類的樂趣。
在寫作時,我享受的是將喜好實現的過程——那個從一兩千字的點子集開始架構故事大綱的過程、那個思考接下來的劇情該怎麼發展的過程,那個當寫了十幾二十萬字後,文筆喜好進化的過程。
AI 可以帶給人類很棒的結果,但更多時候,我不想讓 AI 打擾我的「樂趣」。
兩三年前,得知益智遊戲圈的某位朋友以前也有在下圍棋,久違地線上和他下了一盤。對方雖然也很久沒下,但業餘五段的實力讓我有點招架不住,輸了以後我們兩人用 AI 輔助,一起復盤了這個棋局。
「啊,原來是這手害的,這手我的確覺得怪怪的……」
AI 明確指出我某一手棋的勝率明顯偏低。我們就從那個部分展開,一邊觀察著 AI 分析的變化,一邊研究為什麼 AI 會想要這樣下。
當 AI 每一手永遠下得比人類好的時候,你還繼續下圍棋嗎?
人類其實早已給出答案。1997 年人工智慧「深藍」打敗西洋棋王時,人類還是繼續下西洋棋。就連或許早已有完美解答的五子棋和黑白棋,還是有人類在繼續研究與對弈。在圍棋界,AI 輔助分析也變成了不可或缺的一項工具,幫助人類理解並找出棋盤上真正的「神之一手」在哪。
人類永遠沒有因為 AI 而失去樂趣,或者放棄這項棋藝。就如同和朋友的那盤棋,我們同樣度過了一個美好的晚上,我們因為圍棋的交流獲得了樂趣,如同我創作音樂,寫同人小說,甚至玩電腦遊戲時一樣。
想像一下,有個 AI 機器人,站在旁邊看我和我朋友下棋。他面露難色,像是在憐憫兩個連九九乘法都會乘錯的小學生,過了許久,終於忍不住開口:「欸你們兩個……這個地方應該要這樣下才對……」
「觀棋不語真君子,」我連忙制止了他:「等我們下完再說吧!」
這就是我的 AI 使用守則。
後記
關於「我的 AI 使用守則」其實有更白話的說法,為了美感我把它整理成「三用三不用」。符合以下三個條件時我會毫不猶豫使用 AI:
- 這件事情只重視結果。
- 這件事情用 AI 可以很快解決麻煩。
- 這件事情被別人指出「我用了 AI」時完全不在意。
舉個例子:「寫程式」。首先,我超不愛寫程式。程式就是我解決技術問題的工具,大至工廠自動化,小至我個人網站,我只在意產線能不能順跑,網站能不能動,我大半輩子都在寫 Java,然而現在最常寫的卻是 Python、C、甚至是 JavaScript 這我不知道要熟悉多久才能比 AI 還懂的語言,最重要的是,我絲毫不在意「你的架站知識都是靠 AI 告訴你」這種說法。對於寫程式,交給 AI 實在比我自己慢慢敲來得放心,更別說我要敲一個月的程式他大概兩天就幫我敲好,我只要幫忙把關就好(甚至可以叫 AI 互相把關),架站如果我要從頭熟悉 css 和 hugo,搞不好到現在還沒架好,這些事情靠 AI 幫忙真是皆大歡喜。
反之,以下三個條件只要符合其中一個,我就不會使用 AI:
- 這件事情比起結果,我更重視過程。
- 這件事情使用 AI 會破壞我的樂趣。
- 這件事情被說「我用了 AI」我會很生氣。
比如說:「寫作」。同人小說和散文我很重視一篇文章完成的過程,在打完前我不想去問 AI 關於寫作的任何問題,就連這篇文章也是11。下圍棋當然同樣道理,陷入苦戰時旁邊開個 AI 告訴你神之一手,下在這邊就能逆轉,樂趣在哪?當然最後,無論下圍棋還寫作,當我自己下出了「神之一手」或者寫出了「神之段落」,卻被說「這應該是 AI 告訴你的吧」,我想我會去地檢署按鈴控告(有點誇張了但生氣程度應該差不多)。
當然,這個社會多半只重視「結果」。當老闆要求一天交出七張插畫時,職業繪師或許不得不考慮是否要訓練個 Lora 解決這件事,當下了好幾年的棋卻沒有好成績的時候,職業棋手或許也會考慮鋌而走險使用 AI 作弊12。搞不好原因也比想像得更簡單一點——如果有人只是為了出名或人氣,那麼 AI 輕易帶來的「好結果」正適合這些人,他們也樂得拿 AI 的「成果」沾沾自喜。
或許,我只是比較幸運的那個人而已。剛好我的工作使用 AI 是最不怕被罵的那一群,然後我的興趣又能讓我不使用 AI 也不會有壓力。《寄生上流》裡有句名言:「有錢所以善良,有錢的話,我也會很善良。」如果今天我真的以寫作為生,下禮拜還差三萬字的稿件交不出來時,或許我也不會說得如此冠冕堂皇,屆時我的觀點可能變得和「寫程式」一樣也說不定。
AI 使人類更有效率,更能接近那不可言喻的完美中心。但最後的最後我還是得說,請記得世界上的所有事情都是虛構故事,真正存在樂趣的永遠是「過程」,也是身為人類最有趣的理由。
畢竟如果使用了 AI,就不能心安理得炫耀這篇「神之文章」(?)是憑我一己之力花了一星期13寫出來的,對吧?
在棋局處於劣勢時,落後的一方為了扭轉局面而下出決定性的一手。 ↩︎
「官子」是圍棋術語,表示圍棋比賽最後階段中爭奪細小差距以確定勝負的步驟。 ↩︎
當時資訊本科的我也略有耳聞 MCTS(Monte Carlo Tree Search)算法在人工智慧上的突破。 ↩︎
「十次以上」絕無誇飾。當時的我對於「將作品印成書」有著莫名的自尊與完美主義,或者也只是單純喜歡潤稿(寫稿的時候很累,潤稿卻有種馬後炮的快樂),非得潤到已經語意飽和才肯送排版,拿到排版稿後又潤了三次以上,有機會再來聊聊關於潤稿這件事。 ↩︎
有些做壞的招除外。狂按猛按有夠開心(?) ↩︎
但不包括查證一些寫文章的資料,例如這篇文章開頭的故事詳細地點日期,我就先用 AI 考據了一下(但最後又怕他胡謅結果還是自己重新 google,有點好笑) ↩︎
以前除了圍棋無法作弊,其他的棋類時不時就有作弊新聞傳出,現在圍棋也淪陷。 ↩︎
其實也沒那麼久,而是現在有多篇想寫的文章正在進行,靈感來了就打一點,不知道該怎麼寫下去就放著,今天感冒在家特別閒,就將這篇構思許久的文章關門了。 ↩︎