別把 AI 硬塞給我們 https://gpt3experiments.substack.com/p/dont-push-ai-down-our-throats

原文批評當前科技業強推 AI 的做法，指 AI 正被硬塞進搜尋列、作業系統與創作工具中，並非因為真正帶來效用，而是資本急需在有限時間內將巨額投資變現。作者主張科技應該循序漸進地採用，依照實際用途自然融入生活，而不是因為某些新創公司季度壓力或投資人期待，就倉促把半成品推給大眾。他強調人們不需要被包裝成「數位上帝」的 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智慧），也不需要迎合科技巨頭過度採購 GPU 的沉沒成本，只需要「能正常運作的軟體」。若模型表現不好，就應讓研究者回到實驗室，而不是拿創作者及藝術家的心血來餵模型，並逼迫消費者接受。

作者也強調，企業若因投資失誤而急著把「AI」塞進所有產品，那不是消費者的責任。他只願意採用真正為他帶來價值的技術，而不是為了替任何財務錯誤背書。AI 本來就有許多合理的應用場景，但市場不應該被強行灌食，只為掩飾壞投資或維持估值。

在 Hacker News 的討論中，許多人呼應原文對「被強推 AI」的反感，並指出各產業正瘋狂把 AI 塞進產品，從廣告、手機、雲端服務到穿戴式裝置，往往還綁著資料使用權的強制同意。一位使用 Pixel Watch 的留言者描述更新後功能被鎖死，除非同意讓內容用來訓練 Google AI，這種做法被視為極度侵入。也有不少人批評大型科技公司以投資效益、GPU 過量採購和增長需求為理由，把半成熟技術硬推給市場，使消費者變成被動的訓練資料來源。

討論也延伸到資料使用、著作權與模型訓練的爭議。有留言者質疑現今的大型語言模型（LLM, Large Language Model，大型語言模型）本質上相當於大規模的重組式侵權，主張應要求企業合理付費給創作者，或是開放模型以彌補訓練來源未取得授權的問題。其他人則批評 AI 所造成的「內容稀釋」，泛濫的機器生成文章讓資訊品質下降，反而更讓人懷念含錯字但真實的人類寫作。

最後，多位留言者把這波 AI 狂熱與過往的 Blockchain、Big Data、Cloud 等科技熱潮相比，認為資本市場習慣把新工具過度套用到各類產品，只為了逼迫市場接受並維持回報。許多人提到微軟與 Google 以「深色模式」的 UI 設計或硬體按鍵方式迫使用戶誤觸 AI，以創造使用數據給投資者看，進一步強化了大眾對「被強塞 AI」的反彈情緒。整體討論呈現強烈的共識：AI 能有價值，但前提是自願採用、真正有用，而不是建立在壓迫式推銷與資本焦慮之上。

https://news.ycombinator.com/item?id=46098992