一個月前（2025年4月初），我趁天氣還涼買了一座柴爐、運了兩噸木材；然後染上了嚴重的支氣管炎，過了近一個月總是因為半夜咳醒而睡眠品質不佳的生活。

現在病好了，也順便毫無困難的戒菸了，公司的專案和一些輔導的案子也陸續完成。其實我在執行專案期間少寫行銷文章，一來是因為時間限制，二來更重要的原因是為了保密，否則多少難免會將一些專案相關的想法和觀念寫進去，那就不太好了。

不過在計畫完成之後，倒是可以把一部分東西拿出來討論，之後再請期待。

去年底，Google推出了NotebookLM這項AI工具，可以在閱讀使用者提供的文獻資料之後，以「男女主持人對談」的形式討論文獻內容。對我這樣「會寫但不喜歡講」的人來說，這會比純粹的電腦文字轉語音更有趣；因為：

1. 不是純粹的念稿，而是透過AI對文章的理解（理解得好或不好都有可能），以輕鬆的方式談文章中的觀念；

2. 讓身為作者的我，可以用最短的時間、最低的成本，聽聽「公正的第三者」如何評價和看待我的作品（同樣的，AI做的不一定是最好，但有參考價值）。

3. 產生的聲音內容如果能經過作者（我）的認可，也可以用低成本轉換成podcast、有聲書、或是影片之類的副產品。

所以，我去年就用這個工具做了一個測試頻道；但因為當時NotebookLM的這個功能只能產生英語對談，所以我必須先將自己的文章翻譯成英文，再後製聲音檔、翻譯逐字稿之後轉換為字幕格式，最後透過製作影片上字幕，來協助讀者理解內容。

不過最近NotebookLM的對談產生功能推出了「繁體中文版」，測試之後有幾個感想：

1. 「繁體版」有比較明顯的台灣口音，用語也相當本地化，會準確的使用「鳥事」之類的口語詞彙。

2. 對文章內容的分析深度「感覺上」不如英語版，不過這一點可以再多測試幾次，或許只是這篇文章的這次轉換結果如此而已。

3. 跟英語版一樣，會用「嗯哼」、「是喔」之類的語氣停頓，不過有時會覺得似乎還稍多了一點。

4. 對於文章中的部分字面理解、以及因為上下文而需要轉音的地方，偶爾還是會有些小錯誤，不過瑕不掩瑜，之後應該還會改進。

這邊我用之前的最後一篇文章《來深入探索一下「艾森豪矩陣」》轉換成中文語音版來測試，您聽完可以告訴我您的想法。

之後我會陸續再將一些文章、甚至先前的《傅瑞德的硬派行銷塾》一書內容陸續轉成語音版，同時也會視時間許可，再陸續開始寫新的文章。因為是針對華文讀者的關係，所以或許就不需要再透過YouTube加上字幕了；至於字幕是否必要，或許作為讀者的您可以再留言告訴我。

謝謝您的耐心等候，也希望您喜歡語音版的安排。

近一兩年，市場上的筆記軟體有如雨後雜草般的多。

或許是因為卡片盒筆記法（Zettelkasten，ZK）在Sönke Ahrens的《How to Take Smart Notes》（中文版）一書廣為流傳，再加上「原子筆記」、「子彈筆記」之類的方法推波助瀾之下，帶動了各種各樣的筆記軟體問世。

不同的資訊世代

與源自1950年代的ZK相較，現在的筆記方法和工具有兩大不同：

• 從前只有紙本卡片，現在有電腦、網路、AI、行動裝置等技術輔助。

• 現代人接觸的資訊量和多樣程度，遠高於幾十年前的人，而且更加碎片化；講得誇張一點，如果一個現代人積極接收資訊，一個月的量可能多於上個世代的一年。而且拜網路之助，接收跨國、跨語言資訊也比從前快得多。

（現在的人可能很難想像，在沒有網路的時代，很多資訊國內會比國外慢3到5年。）

理論上來說，如果有十倍的資訊，各個片段之間的連結可能性是百倍以上；除非只專注於某一門學問、用於產生特定的成品（例如寫論文），否則過去的紙本ZK方法已經沒辦法負荷。

更重要的是，在舊的方法之下，你即使收集大量的資訊，可能也只有很小的產出，時間效率並不划算。

PIM

二三十年前，電腦上開始有一類叫做PIM（Personal Information Manager，個人資訊管理）的軟體工具，讓使用者寫簡單筆記，以及記錄行事曆、通訊錄、待辦事項等。

這類軟體只有單機作業、資訊之間的關聯不多，當然也沒什麼網路同步；當時最高的理論基礎則是GTD（Get Things Done，把事做好）。

但因為GTD基本上是一種「思維」，而不是實際的手段或工具模型，所以各家軟體基本上只是過去「電子手帳」的電腦版，並且盡可能根據GTD理論來設計資訊的儲存和流動方式。

不過因為能不能GTD還是要看自己的修為，系統能幫的忙不多，所以雖然理想很高、但應用效果多半不彰，於是PIM就沉寂了一段時間。

在那個時期，GTD工具做得最好的公司其實是Apple，只是沒有一直持續。至於理由，請參考我寫的〈科技產業的下一隻金雞母……可能就在這裡〉中「過去的概念、未來的實現」這一節講Newton PDA的部分，這邊就不再贅述。

PKM

近幾年，前面提到的網路和行動工具等設備開始成熟，再加上各種筆記理論的普及，於是又帶動了另外一波的知識工具。

廣義的知識工具，包括過去的PIM軟體、以及各種網路服務，所以其實範圍是蠻寬的；但現在的這些工具，名稱上反而又回到了看似單純的「筆記軟體」（note-taking apps）。

這些軟體或線上服務之中，其中有許多是打著PKM（Personal Knowledge Manager，個人知識管理）、或是「第二大腦」（Second brain），雖然用途大同小異，但設計哲學已經有了很大的不同。

「Second brain」概念的流行，可能來自Tiago Forte的《Building a Second Brain》（中文版）一書；簡單說就是把腦中需要整理的大量資訊倒給一個網路系統，並透過PARA之類的方法來整理。

PKM的重點，在於整合PIM資訊、收集來的資訊（例如網路上看到拷貝下來的）、以及自己寫的想法內容，並且在彼此之間建立連結、並且化為行動，從簡單的提醒做事，到寫出一本書等等。

這些新的軟體，有強調雙向連結的、有強調AI對談的、也有資訊圖像化等等；歸結重點，就是讓這些資訊能發揮最大的效用、解決實際的問題。

在挑選適合自己的筆記工具之前，最好能先瞭解這幾個因素：

1. 筆記方式（收集？生產？收斂或發散？……）？

2. 筆記架構（GTD、ZK、PARA、LATCH……）？

3. 需要的功能和限制條件？

人與工具的類別

一般來說，PKM系統的使用行為兩類（大多數人都是兩者混合，只是比例不同）：

• 收集者：從書上或網路上剪貼資料存檔，但除非臨時需要，往往不會回頭去讀。

• 生產者：經常寫作，需要大量參考資料；存的資料以自己寫的筆記為主、收集資料為輔，但必定要經過消化的過程。

而需要的工具輔助，大致也分幾種（也是混合）：

• 收斂式：例如想瞭解某個題目，但難以消化大量資訊，所以讓工具來整理出概要；簡單來說，就是「懶人包」的概念。這一點現在很多AI工具都做得不錯，甚至不需要自己收集資訊，直接問就有。這種方法對腦力消耗不大，但成效也比較淺層。

• 發散式：在收集一些資料、記錄一些筆記之後，用它們作為自己寫作或擴大知識範圍的材料；例如吸收大量原始資料之後，成為某方面的專家，並寫出自己的論文或書籍。

• 生成式：收集一些資料之後，讓工具寫出自己不會寫的詳細說明或文章。這類工具是生成式AI普及之後才有的；這種用法相對不花腦力、對日常工作可能也有幫助。但從個人學習角度來說，除非事後積極研讀並學習內容的寫法，否則對知識進步幫助不大。

工具的選擇

而人和工具的這些類別，就會產生許多的排列組合，所以現在的筆記軟體也因而衍生出許多的派別，來滿足不同的需求。

因此，我無法告訴你「哪個是最好的筆記軟體」，要看你的「筆記」多半是「自己寫的」還是「收集來的」，以及你的用法究竟是什麼。

但簡單的答案是：

• Notion：對一般人而言應該夠用了。

• Obsidian：如果你希望筆記都存在自己電腦上、而且透過各種外掛功能打造自己的筆記系統，Obsidian是首選；但要小心的是，雖然它幾乎無所不能，但你用在調校它的時間可能比做筆記的時間還多。

• Heptabase：將零散筆記「卡片」以視覺方式連結起來，用類似心智圖的畫面來整理資訊。如果想要免費軟體，現在macOS內建的「無邊記」也很好用。

• NotebookLM：目前最好的AI輔助筆記工具。雖然它沒有PIM方面的個人資訊管理功能，但解析資料的內容最強。

這些只是一般性用途的工具；如果你清楚知道自己的類別和用途，還可以找到很多更專精的軟體。

例如對我個人來說，最重要的功能之一是「當我在寫新筆記／文章的時候，系統可以跳出過去寫／收集過的相關內容作為參考」；光是這個需求，就打敗了大多數現有的筆記工具。

目前已經加上這類功能、尚稱堪用、而且價格便宜的只有Obsidian（我知道Mem和Constella也有類似功能，但因為某些原因我沒有採用），付費版的Heptabase也已經將這個功能做進去。

Apple Notes

回過頭來說，無論使用哪個工具，最重要的是「掌握內容」，所以資料只存在雲端的都會有點風險。

而且，即使是現在覺得超強的工具，可能也會有過時的一天；或是你哪天發現了更棒的新工具，要將現有資料轉移過去也不能是太大的工程。

所以我自己選工具的條件之一，是必須有完備的「匯入／出」功能，而且資料只在雲端的、無法跨網路同步的，基本上不考慮。

而因為最近工具選擇太多、功能更替太快，導致使用者擔心資料安全和轉移、以及一直要換工具的問題，很多人繞了一大圈、試過各種工具之後，還是回歸到Mac系統上免費的Apple Notes筆記本（Windows大概就是OneNote吧，Mac上也有）。

如果你在YouTube上搜尋「switch to apple notes」，可以找到一堆類似這樣的影片，他們會各自告訴你為什麼在千帆過盡之後，還是回歸基本的理由：

結語

希望這篇文章多少能幫你辨識出自己的使用類型、並且找到適當的筆記工具。

在上述的幾類工具之中，我已經慢慢將選擇縮減到Apple Notes、Obsidian、Heptabase（但說實在話，視覺上我比較喜歡Scrintal）、以及NotebookLM。

但不管是用哪個工具，對你工作或研究有用，能讓你長知識、更理解這個世界，才是最重要的；光是像倉鼠一樣存東西，其實跟收集了一房間「好像有用的垃圾」沒太大差別，擋住的是你其實更該擁有的東西。

祝你找到最適合的工具，筆記愉快！

英語版podcast

Hardcopy Podcast

How will your "second brain" look like?

This episode discusses the selection of Personal Knowledge Management (PKM) tools, starting with the rise of the "Second Brain" concept and the evolution of various note-taking methods…

Listen now

2 years ago · Fred Jame / 傅瑞德

中文字幕YouTube影片（測試版）

幾年前，我寫過一篇題為〈閱讀的未來〉的文章，談傳統紙本書和電子書市場的消長變化。其中提到：

……電子書和紙本書在短期之內是「displace」（共存替代）的關係，也就是各自能保有一定的市場，不會互相完全取代；如果有適當的營銷設計，甚至還有共存共榮的機會。

但問題是，在我交出這樣的觀察結論之前，紙本出版已經被網站之類的媒體、以及媒體所養大的這一代人們給「replace」（取代）了。也就是說，如果紙本閱讀有一天會走到終點，殺手並不是電子書，而是十年前就已經開始萌芽的線上閱讀、交易、以及發表形式。

意思是說，紙本書不一定會滅絕；只要還有一定程度的市場支持，就還是會存在，只是會變成一種藝術型態、甚至一種收藏品，而它本身的意義、以及造就它的細緻工藝，都會超越「閱讀」的本質，給它另外一個層次的意義。

而我對「AI作為人類工作的替代品」也是相同的看法，特別是那些很容易被「replace」的職位。

現在大家對某些職位會不會被AI取代，已經有許多討論。從一個角度來看，目前AI或許還沒有強大到可以取代你的位置；但從另一個角度來看，在AI變得夠強之前，恐怕會先被改變口味的是你的老闆，就跟數位世代的讀者一樣。

所以聰明的你，或許沒辦法改變這個趨勢、或是改變你的老闆；你現在能做的，是學習、善用AI工具，在這段過渡期間享受「共存替代紅利」，讓自己變得更強；強到當那一天來臨時，你已經是公司無可取代的重要資產。

參考閱讀

• 〈動點腦筋：餵AI，而不是被AI餵〉

• 關於AI的其他文章

本文英語版與podcast

Hardcopy Podcast

Displaced and replaced

A few years ago, I wrote about how conventional paper books and e-books would interact in the market. I said…

Listen now

2 years ago · 傅瑞德

中文字幕YouTube影片（測試版）

雖然我使用、也稍微研究了一下Zettelkasten卡片盒筆記法（簡稱ZK），甚至也在課堂上教過（下圖就是我的講義），不過在因此有了一些瞭解之後，把它改成了我自己的版本。

• 關於我先前對ZK的相關研究和教學，歡迎參閱一年前寫的〈我用軟體工具做的「卡片盒筆記」和寫作實驗〉。

雖然我做的改變很小，但對我個人用途而言效率更好、也會影響對相關軟體工具的使用和選擇。

簡單來說，原本的ZK方法將筆記分為三種：

1. 靈感筆記（Fleeting notes）：在閱讀、學習或思考時快速記下的想法。

2. 閱讀筆記（Literature notes）：來自閱讀的內容，以自己的話總結重點。

3. 永久筆記（Permanant notes）：消化上述兩種筆記之後的結論和評論。

在ZK發明的時代，因為沒有電腦筆記系統，只有紙張卡片，所以卡片種類必須區分清楚、並且用有系統的編碼方式來分類和連結。

但現在電腦上無論建立連結或搜尋都很方便，再加上tagging（標籤）和relation（畫關係圖）這種過去沒有的東西，隨時都可以找到想要的卡片、或是列出相關的卡片，所以不太需要那麼嚴格的分類和編碼系統。

兩種比三種簡單十倍

至少對我個人的寫作和輕度研究而言，將筆記簡化成兩種會更簡單：

1. 「我寫的」：從靈感到整篇文章，只要是我寫的都屬於這類；其中包括記下簡單想法的短文（類似靈感筆記）、或是整篇會發表出來的長文（類似永久筆記），但因為搜尋連結很方便、也沒有紙卡的篇幅限制，所以不需要分那麼清楚。

2. 「別人寫的」：從書上或網路文章上引用的段落、或是某一段有參考價值的YouTube影片都屬於這類。因為有時候會想不起來某段文字是自己寫的還是引用來的，所以至少區分「誰寫的」有其必要。

重點在於，無論寫的是靈感筆記、或是整篇文章，因為方便，所以我們經常會引用別人的內容；例如靈感筆記可能是對書上某段文字的感想，所以也會將原文引用進來，這時候就必須區分清楚。

如果是長文、甚至學術論文，引用他人文字就更常見、也得標示得更明確。

此外，減少分類也可以簡化檔案系統（如果你用的系統是有檔案夾觀念的。如果是Tana之類沒有這觀念的，就沒問題）。過去我的檔案夾中有ZK的三種類別，其下又再針對主題、性質等等再分檔案夾；現在沒有了，只有「By Me」和「By Others」兩種。至於主題分類，用標籤解決就行。

這個改法不見得對每個人都有用，特別是對寫學術論文的、或是將靈感筆記（隨手紀錄，沒有查證或消化）和永久筆記（內容消化查證過、有組織）分得很清楚的人，就可能不適合像我這麼「隨便」。

AI工具

順帶一提：除了標籤和搜尋等功能之外，AI的出現也讓資料整理起來變簡單了，所以更不需要死守紙片時代的作法。

現在的AI工具，可以自動找出跟現有卡片內容相關的其他卡片（雖然對中文語意的解析還不完美）、也自動畫出卡片之間的關係圖，方便你找出「以前寫過類似的」和「相關內容可以參考的」卡片，相當方便。

結語

系統是死的，原本就可能因人而異，特別是工具的進化，讓我們不需要再死守著紙片時代的方法；人是活的，當你學會一套系統、摸清它的邏輯，也不妨削履適足，改成適合自己的方法。

如果再加上好的電腦工具，好的方法更可以讓你研究寫作如虎添翼。只是現在工具繁多、各有特色，要找到適合自己的得花點力氣，還得投資時間去學習使用（或許還要花錢訂閱）。

我並不是說ZK方法不好，它是瞭解系統化筆記法非常好的入門；你總是要搞懂了，才知道怎麼改最合自己用途。如果你有興趣，不妨學來用用看。

我目前主要的大量筆記工具，是免費的Obsidian；這個工具很好上手，但因為它的外掛開發社群太大，目前光是外掛就有近2,000種，所以要把它改到功能強大、又符合自己使用風格，並不是很容易。

如果你目前還沒有接觸過ZK方法，想用簡單的免費工具練習，而且又剛好是Mac使用者，其實系統內建的Apple Note就可以用了。請參考以下兩支影片：

我的書《傅瑞德的硬派行銷塾》出版差不多剛好一年，基本上評價都還不錯；不過還是多少會有些「負面」評論，最大的一宗是「看不太懂」。

我自認為文字不難，問題出在角度。我的寫法是「從上往下寫」，也就是根據自己的高階主管經驗，從行銷人應有的心理建設、態度、必要條件、分析方法等等開始講，最後才是案例觀摩和寫作技巧、以及在AI發展之下的因應之道等等。

現在市面上的行銷書，「從下往上寫」的比較多。當然怎麼寫都沒錯，不過剛踏入這行的人，或許因為求職或工作進修需要，往往比較急於學到技術面的東西（廣告投放、數據分析之類）。

而這些都是我書上沒有的。讀者如果沒有細嚼慢嚥打基礎的耐性，就可能會覺得內容比較難懂了。

「人性、利他、共鳴、紀律」

一位年紀跟我差不多的企業家，在讀過我的書之後發表了一些評論：

其中我認為最重要的一段話是：

我更希望孩子們不只有讀取字面上的 45 堂課，還有作者沒有明寫的重點：人性、利他、共鳴、與紀律。

我確實沒有把這幾點明顯調列出來，但這位企業家確實以非常銳利的眼光把重點抓了出來，讓身為作者的我非常感動。

專業經理人的態度

其實「人性、利他、共鳴、紀律」可以說是所有專業經理人應該具備的態度；而且不僅行銷單位、無論職位高低，都一樣適用。

而我還想再補充一點，就是在我書中其實無所不在的「保護」：盡可能保護消費者、保護自己、保護公司、保護品牌、保護所有的關係人。如果每一方都受到妥善保護，自己和公司才能發展、產品和品牌才能壯大獲益。

上面這幾點都不是唱高調、也不難做到，講得白話一點，就是「時時心存善念」。

這並不是要你「犧牲自己、成就公司」之類的（所以要保護的包括自己），而是當你在起始某件事（例如行銷專案）、或是執行某個工作（例如為公司或專案發言）時，隨時記得「心存善念」，不要急著像某些企業或政治人物每每以「衝撞」為樂、或是透過激烈方式表達自己的優越和特別。

（衝撞和激烈也不是不行，但還是要記得最底層的「心存善念」，這兩點並不一定衝突。）

最近的案例

最近的例子是，中國百度的公關部門最高主管（這也算行銷相關職位吧）璩靜日前因為發表「公關員工不可以有假期」、「員工離職秒批」、「和員工只是僱傭關係，為什麼要考慮員工的家庭」等言論引發爭議，導致公司市值暴跌120億元人民幣，最後不得不清空社群帳號、並且從百度離職。

這或許是他個人內心的真實想法，而想法並不犯法。但這些說出來的話保護了員工、自己、公司、品牌、關係人嗎？沒有。

那麼，損失最大的又是誰？

或許這位主管的能力很強、戰功彪炳，但幾句話就可能將過去的成就打回原點。

結語

行銷或管理的技巧面固然重要，但我認為態度層面的心理建設更重要。技巧方面的東西可能三五年後你就得重新學習、今天看書學的東西就沒有用了（我的書應該至少十年之內都有用吧）。

建立好的工作態度，不一定能讓你發光發熱（這年頭不一定是正面形容詞），還是得看你的能力；但多半可以讓你自己在職場上穩如泰山、讓你的企業長治久安。

這年頭，有工作技巧的人多，但有工作智慧的人相對少；而我所希望的，是我的讀者比同事更早成為有工作智慧的那個人。

在某知名大企業負責文案的朋友說，他們家行銷人員寫了一句英文標語，問我這樣如何：

Get Awed by Quality

（為了保密起見，例句經過我改寫。此外，原文寫「the Quality」會比較好，但在寫標語時這一點可以勉強無視。）

我理解作者的原意是想表達「（顧客）對品質驚艷」的感覺，但直覺反應是讓我皺起眉頭。於是我回說：

如果我是讀者，看成「Awful Quality」，你覺得可以嗎？

他在另一端大笑：「哈哈哈，這還真不錯，很清楚！」

認真說說「Awe」

對於不常寫英文文案的人來說，看上面的對話可能會有點一頭霧水。如果照字典上的意思看，「Awe」不就是「驚訝」的意思嗎？為什麼不行呢？

先從「Awe」這個字說起：它在字典上查得到「敬畏」、「畏怯」的意思，軟化一點來說確實也可以說是「驚訝」；問題是，它通常會帶有一點負面的意思，用類似的中文口語來說就是「嚇到」。

也就是說，上面這句雖然用字典上的語意可以說是「令人敬畏的品質」，但用平常的理解方式可能會變成「令人嚇到的品質」，好壞各有50%的可能性。

另外一個問題，就是很容易聯想到「Awful(ly)」這個有點像的字（它和「awe」稍有不同，但來自同一字源）。所以前面我直接回了「Awful Quality」（直接的理解是「糟糕的品質」）這個英文使用者容易冒出的聯想，看看用這個字好不好。

另外一個會用到「Awe」字的地方，是常見的軍語「Shock and Awe」，簡言之就是「靠震撼手段讓敵軍失去抵抗力的攻擊」。雖然跟前面的主題比較沒有關係，但不妨從這個用法中體會這個字反映的情境。

總之，「Awe」雖然不是絕對不能用，但如果輕率的、不知道另一層意思而使用，效果也許會適得其反，至少可能達不到期待的效果。

不然要怎麼用？

雖然前面這麼說，不過這個字也不是不能玩的。

有個糕餅品牌叫做「Awfully Chocolate」（這個品牌目前在台灣已經都改成了「Black as Chocolate」，簡稱「BAC」），就是個好例子。

從「玩文字」的角度來說，「Awfully Chocolate」是個非常出色的作品；一來用看似負面的反差意義來提高記憶度，二來也抓到了特濃黑巧克力「不是每個人都愛，但愛的人超愛」的特性。

不過設計這個品牌的人很高明，用了一個很小、但讓意思完全不同的技巧。如果用文法語意上也通的：

Awful Chocolate

意思就會跟前面說的一樣，變成了「超難吃巧克力」；但如果變成現在的副詞形式：

Awfully Chocolate

意思就不一樣了，會變成像是「喔天啊（昏），是巧克力耶」。

深入一點說，它用的是近年來比較常見的「故意不合文法」技巧；通常「-ly」結尾的副詞只會用來修飾形容詞或動詞，而不會是「巧克力」之類的名詞。

刻意這樣寫的用意，在於在中間隱藏一個形容詞，而在這個品牌的情境下，這個由消費者自己腦補的形容詞，通常不會是壞的。例如：

Awfully (Good) Chocolate

就變成「超讚的巧克力」了。

（這樣取名有點小冒險，而且需要有sense的業主支持，但這種業主在台灣很少見；相較之下，改過之後的「BAC」在文字巧妙度上就差多了。）

雖說「Awfully」本身還是略帶負面的意思，但近年的流行是用這種詞來形容「超讚」；例如日文中的「ヤバイ」（直譯是「糟糕／慘了」）或台語中的「夭壽」，在現在的口語中也都可以是形容「太棒了」的用法。

總而言之

回到「Awe」這個字的用法上。它或「awful/ly」當然不是不能用，但必須清楚它在某些情境下的負面意義，或者具備「Awfully Chocolate」作者的功力，否則還是小心為上。

如果還是想用，其實最簡單而安全的方法，是改用日常英語中幾乎已經沒有負面意思、廣泛用於形容「超讚」的衍生字「awesome」：

Awesome Quality

雖然有點沒創意，不過只要產品品質當得起，文字安全上是沒問題的。（笑）

「不然原本那句不行的說法要怎麼改呢？」朋友問。

其實很簡單，找個跟「awe」意思一樣的字換掉就好了（除非英明的老闆堅持要用它）。例如：

Get Shocked by the Quality.

啊對不起，這樣會被念成「Get Shot」（中槍），所以說用字是不是要小心？

其實解法也簡單，把「Get」這個可有可無的字（但知道這個字可有可無，會需要點經驗就是）拿掉就好了。

再加點結語

最近我跟一家顧問客戶說過，必須注重一些細節（像是將待客的茶水擺好、或是講究「awe」的用法）並不是因為我有強迫症，而是要反過來看：讓客人不會覺得這家公司做事隨便，也不要因為一個字的歧異，讓整個行銷或業務活動功虧一簣。

關於這一點，請參考我不久前寫的〈注重細節就是苛求嗎？並不見得。〉這篇文章。

最後還是要呼籲一下各家潛在顧客：英文文案這種東西，就跟中文文案一樣微妙，所以最好還是交給專業的來；就算要自己幹，也不要拘泥於字典上的意思，好嗎？Awesome。

先前在〈為什麼「Why not」應該是會議中的禁語？ 〉這篇文章中，談到「為什麼不」何以不該在會議討論中出現；這篇則來聊聊另一個在溝通中常出現的問題：錯誤假設。

「前提」與「假設」的差別

有時候我們在問問題時，會搞混「前提」（Premise）和「假設」（Assumption）這兩件事情。從定義來上說：

• 前提：為了後續推論而建立的基礎命題。為了方便推論，一般都是已經存在、並且大家廣泛接受的事實；例如「狗是人類的好朋友」。

• 假設：跟前提類似，但可能純粹來自臆測、沒有直接的證據；例如「一隻狗可以打贏三隻貓」。但它必須是能成立的，隨後的推論才會有效。

這兩件事情是不是很像？對。

以功能來說，它們是差不多的，都是用來當作一個問題、或是一段討論的開頭，用來延續討論、或是延伸出自己的主張。

其實，「假設」也可以是一種「前提」，只是出發點不同。

它們最大的差異，在於「前提」是至少參與討論的人都同意、不需要額外證明的事實。「假設」則不一定；例如「我們的產品『應該』是CP值最高的」，有些則會以「承諾」的形式出現，例如「婚後我『一定』會讓你幸福」。

所以，理論上有效率的討論都應該以「經過證實的前提」為基礎；而以假設為基礎的討論，則有一定機率會因為假設有問題，而導致錯誤、無效、甚至令人尷尬的推理和結論。

例如管理上常用的「PDCA循環」，就可能會因為錯誤的前提或假設，導致「靴子裡有蛇」，衍生出一連串的錯誤。詳細討論請參閱我寫的這篇：

• 〈PDCA與「封閉校正系統」的潛在問題〉

當「假設」這件事本身被當作理所當然（taken for granted）的時候，其實是最容易出錯的，因為這會混淆「前提」和「假設」這兩件事；例如「XX屬性的人都會支持XX」、「華人都信奉儒教」、或是「長頭髮的男性多半是藝術家」。

這種「以偏概全」的問題，我在這篇文章中也討論過；除了避免無效討論之外，也牽涉到「行銷安全」的考量：

• 〈「防禦性寫作」的技巧〉（《傅瑞德的硬派行銷塾》第59頁）

爛前提生出爛問題

我經常在問答網站Quora上逛，就往往會看到像這樣的問題：

一架中國的J-20戰鬥機可以擊落6架美國的F-22，美國是否已經失去空戰中的優勢？

目前還沒有實際案例證明J-20可以擊落6架F-22，所以這個問題根本無法回答；即使同意問題中的假設，導引出來的也多半會是一些沒有營養的答案。

比較懶得浪費時間的回答者，對這種「爛問題」會嗤之以鼻；比較認真的回答者，則會先從規格數據開始分析兩者，說明「以一敵六」可能／不太可能發生（理論上「不可能」不會是選項），再分析各種可能結果的概率和理由，並且依各種可能舉出證據和邏輯。

至於最後的結論，通常還是「等真的發生了我們才會知道」。

這樣的問題、討論、以及最後的總結，在公司的會議中是不是也常「似曾相識」？

如果你注意閱讀，會發現很多大師的文章立論看來有理，但看到最後就是怪怪的。有時候這不是你的閱讀能力有問題、也不是文字中的邏輯不對，而是一開頭就是偽裝成各種形式的「假設」（包括我自己在內，每個人寫文章都可能犯這種錯誤就是）。

這種惡性循環的源頭，往往是所謂的「false hypothesis」，也就是「錯誤假設」或「偽命題」。

結語

所以都不能以「假設」為前提來討論嗎？當然可以，而且是必要的。如果我們都只基於已知確定的前提來討論，想像力會受到限縮、也缺乏超越當下想像的目標（也就是現今企業常說的「願景／Vision」）。

要使用「假設」有幾個前提：

1. 自己明白、也讓讀者或與會者明白這是假設，而且假設也有它本身相對可行的前提：「當XX條件成立時，這個假設才會成立」；例如「如果本公司明年投資1,000萬行銷預算（相對可能執行的前提），並且達到2億營收時……」。

2. 用「如果」來建立有效命題：「一架J-20可以擊落6架F-22」目前是個無稽的假設，但如果問題的開頭加上「如果」，變成「基於某些證據。如果……，美軍該如何維持空戰優勢」，反而可能比直接定論是更值得討論的命題，因為沒有人能證明這「不可能」。

3. 加上合理的限制條件，或者是英文說的「take with a grain of salt」（可以思考，但持保留態度）：假設是自由的，但作為討論題目，如果沒有加上合理限制，就會變成浪費時間的天馬行空。例如「如果明年俄烏戰爭持續，公司該如何應對」之類。

釐清「前提」和「假設」的差異、並且精準的使用這兩者，可以提高自己思考和立論的品質，也可以在會議溝通中改進效率和決策的品質。

當你在閱讀的時候，不妨用上述的方式來分析一下看到的內容，或許會有恍然大悟的感覺。

預告：本文很長，主題跟行銷沒有直接關係，講的是知識整合方法和工具。

為了工作和撰寫的需要，我大約一個月以來一直在測試各種筆記和資料整理工具，也因此有機會順便講了Zettelkasten筆記法（簡稱ZK，也就是德國社會學家Niklas Luhmann發明的「卡片盒筆記法」）的簡短課程。

在這段時間之中，我大約試用了十幾種電腦上的工具；包括Notion、Obsidian、Tana、Roam Research、Logseq、Joplin、Heptabase等等。整體來說，這些工具其實都算是好用的，只是看要整理的資料型態、使用習慣、以及個人的技術程度而已。

雖然我也算是會做筆記、而且做得不錯的人，但基本上還是類似紙本筆記的模式，頂多拆解頁面作為快查或排列組合之用。

這次為了做功課，讀了Sönke Ahrens所寫、堪稱ZK方法聖經之一的《How to Take Smart Notes》（中譯本《卡片盒筆記)》，遠流出版）這本書，確實有茅塞頓開的感覺。

ZK方法簡單的說，就是將讀到的、消化出來的、以及自己想到的知識觀念盡量拆成小單位，每一個單位都寫在一張卡片上（當然現在都用可以搜尋、分享，也不佔地方的電腦版了），但必須在卡片上有系統的編號和註記，以便日後找出來排列組合、並且刺激新的想法。

跟傳統的筆記本相較，ZK方法即使是用紙卡，只要編碼方式適當，都很容易找出不同時期、但彼此相關的筆記內容重複運用；而筆記本只要累積一多，不僅要用某段內容時有如大海撈針，而且內容都已經固定在頁面上，除非拆散或影印，否則也很難重新整合。

不過本文的重點不在講筆記法，而是這段時間以來以ZK為基礎，在一些工具上實作概念之後，得到的結論和個人偏好。

ZK方法的基本結構

為了說明方便，還是先複習一下ZK的幾個基本結構。因為現在有方便的電腦工具，所以紙本時代的原則不一定適用；而且多年以來，各家流派依各自需要發展出許多不同的ZK變形（連我都有一款變形😆），所以不必太過計較「怎麼跟電視上不一樣」。

ZK筆記分為三種基本類型：

1. 靈感筆記（Fleeting notes）：在閱讀、學習或思考時快速記下的想法，之後可以轉化為另外兩種筆記；我稱之為「我想到的」；

2. 閱讀筆記（Literature notes）：也有人譯為「文獻筆記」。主要是來自閱讀內容，再以自己的話來總結，所以我偏好比較白話的「閱讀筆記」，也就是「我讀到並理解的」；

3. 永久筆記（Permanant notes）：結合靈感和閱讀心得，在深入思考和理解之後，用自己的話寫出來，並加上對原始來源的詮釋和評論；也就是「關於……，我認為是……」。

也就是說：

換言之，這是一種「由繁而簡」的創作方式；你可能透過閱讀、思考、摘錄，而擁有了成千上百張的「卡片」（基本素材），然後再經過進一步的消化和排列組合，產生出新的想法和作品。

ZK的優點在於，如果你已經是學者、或是研究某方面題材的專家，只要會用工具和這種方法，在累積一定份量的「卡片」之後，光是排列組合就可以讓你快速寫出很多本書、或是精彩有料的論文。

但缺點也在於此：如果你原本沒有大量閱讀和思考的習慣、或是最近才開始研究某個主題，手上也沒幾張卡片，這個方法可能就對你幫助不大；你必須先下一段時間的功夫、累積夠多的筆記卡片，它才會派上用場。

總之，只要電腦軟體符合以下幾個條件，或許就可以拿來當作「電子版ZK」的工具（以下提到「卡片」時，都是指儲存小片段資料的電子檔案或模擬卡片）：

1. 可以用卡片為單位來儲存資料，最好圖文、影片、PDF等都可以存。雖然例如一個個Word檔案也可以用，但它並不是為處理小卡片型態的資料（例如一小段文字）設計的。

2. 具有搜尋所有卡片內容、而且列出所有搜尋結果的功能。

3. 卡片本身可以彼此連結（例如透過加上連結文字、手拉線條連結、或是自動產生），並且將連結顯示在相關卡片上。

4. 最好具有「標籤」功能，以便在傳統的「檔案夾」之外，還可以更有彈性的歸類不同主題的卡片。

自從知名筆記軟體Notion讓「區塊」（block）的筆記形式為人所知之後，許多軟體也採取類似的型態。所謂區塊，就是在筆記檔案中，每一小段文字就是一個獨立單位，可以自由拉動、排序、單獨使用；即使是長篇文章，也是許多小區塊的組合。

相較之下，傳統文書處理軟體的最小單位則是「檔案」，其中的段落並不是獨立的個體，也不能用上述的方式運用。

而「區塊」觀念的流行，正好符合ZK使用者對於「電子卡片」的需求與想像；也就是說，這類筆記軟體正是ZK電子化的首選。只要你已經在用這類工具，就可以馬上開始做自己的ZK實驗。

先講結論。在我實驗一段時間之後，目前留下來持續使用的軟體有三種：

• Tana

• Heptabase

• Obsidian

Tana

Tana乍看有點難理解，但是非常好用。它並沒有明顯的「卡片」格式，而是以稱之為「節點」（node）的文字區塊為最小單位。而在每個節點之下，又可以有一層層的附屬節點。

我之所以最喜愛Tana的原因，在於它加上了自稱「SuperTag」（大約等於其他軟體「標籤」和「模版」的結合）的自定義資料結構功能、強大的資料查詢和拆組指令、以及整合AI資料處理之後，幾乎只要是「資料運用」的功能，都可以用它製作出來。

有興趣的話可以先看這支影片，會更容易理解：

而在結合了節點（區塊）、標籤和資料查詢功能之後，Tana就變成了一個ZK工具。以下是我自己的部分實際筆記：

舉例來說，我只要有新的ZK筆記（可能不是卡片型態，一小段文字也可以），就把它放在「Notes」這個節點下面；加上「Literature Note」或「Permanent Note」標籤之後的筆記，會擁有屬於各自標籤的專屬欄位模版。

此外，如果Permanent Note的內容跟某些其他筆記相關，也可以透過設定查詢功能，自動出現在「相關筆記」（最下方紅圈）的欄位之中，也就是「自動標註來源」。

即使原本筆記沒有特別分類、甚至散落在各個頁面之中，也可以透過設定查詢公式，自動歸類在一起顯示：

也就是說，只要習慣Tana的介面邏輯、並且學會如何查詢和組合資料，再加上整合的AI功能，Tana可以做很多筆記整理、挖掘、組合的事情。不過因為它稍微比較難懂、而且不適合視覺化的卡片排列方式，所以還是需要其他工具幫忙。

Heptabase

而我開始使用Heptabase，就是為了彌補Tana的不足。

Heptabase可以想像成原有的「心智圖」（Mindmap）工具，但圖上的每一的方塊都可以是一篇帶有標籤的卡片或長篇文章。

所以在思考、腦力激盪、或是聽講作筆記的過程中，可以用Heptabase透過非線性的方式記下一堆卡片（聽到一個概念就開一張新卡片，不一定要管順序），有時間的時候再來排列組合它們、並且建立連結。

下圖是我用Heptabase做的ZK課程大綱和說明，這方面就不是Tana的強項了：

而在Heptabase中，每個節點都是可以反覆使用、可以依照標籤或關鍵字檢索、並且透過文字連結或箭頭建立關聯的卡片，所以當然也可以拿來當作ZK系統使用。

不過目前Heptabase還有一些功能不完整（例如將卡片資料輸出用於作簡報），所以一來還無法取代其他工具、二來整合到工作流程中還有些不方便的地方。

不過Heptabase有個不錯的功能，就是將特定的卡片組織圖透過網路分享。

Obsidian

最後就要講到Obsidian這個「奇葩」工具了。它原本只是個基本的文件筆記軟體，並沒有上述的「區塊／節點」概念；但因為它的用戶社群幫它做了超過1,000種以上的外掛工具，號稱「你想要的功能有外掛可以用」，所以現在也可以具備資料庫、心智圖、AI整合等種種功能。

我先前用過Obsidian一段時間，但後來輾轉投向Tana的懷抱；這次為了做功課，又回來看看Obsidian變成了什麼樣子。不看還好，一看大驚：在它的功能進化、以及我自己筆記方式的改變（從前只是拿它當記事本，現在是帶著ZK觀念和Heptabase的愉快使用經驗回頭看），發現它變成了一個也很不錯的思考工具。

（我不說「很好的ZK工具」，因為它仍然是「檔案概念」的軟體，所以跟Word一樣，都可以用來做ZK、但並不比其他工具更適合；稍後會解釋不同之處。）

此外，它在心智圖中的「方塊就是卡片／文章」功能並不如Heptabase有彈性，所以還是無法取代後者；不過作為大綱組織、或是內容延伸發想的工具，已經很方便了。

前面提到過，利用ZK方式收集筆記，再消化成作品的材料是一種「由繁到簡」的作法，但從主題出發，透過靈感、收集資料、彙整而寫出文章的「由簡到繁」方式，我們還是會用得到。

如果是這種寫作思考方式，ZK就不一定適用（但當然還是很好的參考資料庫）；此時，「不那麼適合ZK」的Obsidian就是一個非常好的工具。

我用Obsidian「寫論文」

為了測試Obsidian，我用在Quora網站上看到的〈二戰期間美國如何讓士兵吃飽〉（How did the US supply all the troops in WW2 with food?）這篇文章當作虛擬主題，來延伸出我的「研究」內容。

這篇文章的大意，是美軍在二戰高峰期，有非常多（超過1,600萬人）士兵派駐海外，光是每天讓這麼多人多數準時吃飽，就是非常可怕的後勤問題；而美國在戰時透過建立完備的補給和運輸系統，完成了這個不可能的任務。

我看完這篇文章的第一個感覺，就是恍然大悟：要在戰爭中獲勝、甚至在戰後的重建復興過程中領先，除了戰時強化戰力和硬體設備之外，建立後勤運輸網路、以及有效的的管理系統，會是不下於前線作戰的重要基礎。

於是我很快的寫下了〈美國如何在二戰後成為超級強權？〉（How did the US become a superpower after WW2?）這篇文章；但寫完之後覺得，相對於講「後勤系統」，這個題目下得太大，不妨再深入探索一下。

現在Obsidian畫「心智圖」的功能變得很不錯 ，幾乎並不遜於Heptabase。這是我以「美國為什麼在二戰後能成為世界強權」為假設題目作研究時，畫出來的組織圖：

在這個圖中，紅色方塊是我自己發想出來（因為只是測試，當然不會很周延，只是隨手寫；以下同）的「美國在戰後成為霸權的原因」，包括：

• 原子能技術領先

• 戰後取得許多德國先進科技

• 戰時建立的工業量產能力

• 擁有完備的全球作戰後勤系統與經驗，成為日後主導「全球化」的基礎

• 在亞洲和歐洲留下許多盟國和情報佈署，防堵蘇聯對抗……等等。

而原本那篇講「吃飽」的文章，只在左上角扮演「點火」的角色而已；而左邊從「量產力」延伸到「後勤系統」之後，則讓我繼續衍生了三個問題（這種時候，心智圖用來延伸思考的功能，就比Tana的純文字模式要有效很多）：

• 美國在戰時的工業量產能力急增、以及全球後勤系統的建構，對於當時的國家財務狀況和稅收有什麼影響？

• 美國在戰時如何對民眾增稅、並銷售戰爭公債以擴大收入來源？

• 有1,600萬士兵要餵飽的後勤系統，對於美國國內的農牧業有什麼影響？對國內糧食消費結構有什麼影響？

要回答這些問題，先透過外掛整合進Obsidian的AI功能查資料，就很方便了。為了區分，我在AI產生的內容以「引文」格式標示；自己寫的分析和結論則沒有。

以下就是我問「來自二戰需要的後勤體系和工業增產，對於美國的財務狀況和稅收有什麼影響？」之後，AI給我的答案：

而從它給的答案之中，我可以有一些評論和想法、找其他資料佐證交叉分析、或是產生更深一層的新問題，例如「戰爭公債的設計和償還方式」和「累進稅率如何決定」等等。

總而言之，透過這些工具一層一層延伸、一層一層深入挖掘，再加上自己的閱讀和疑問，對題目就可以有一定程度的認識。

就份量而言，如果懂得挖題目、交叉比對、並且靠AI輔助節省資料收集時間，要寫出一本《美國如何在二戰後成為世界霸權》的十萬字大書，技術上也不是困難的事情（如果不考慮AI寫作倫理之類的問題）。

結語

對於「從繁到簡」的寫作方式而言，ZK是非常好的工具，對於累積寫作資源（特別是我常說的「雜學運用」）會很有幫助；而現在各個平台上也已經有許多適合搭配ZK方法、價格也不貴的工具，在YouTube上也可以搜尋到許多教學影片，都可以參考。

而無論是否使用ZK，傳統的「由簡到繁」的寫作方式並不會消失；最好當然是可以兩種方式交替使用、彼此互補，將自己的發想、組織、提問、寫作能力在電子卡片和AI的輔助下，發揮最大的效用。

雖然我今天下午差點不小心寫了這本書，但因為並不是真的要寫，所以測試完還是暫時打住，以後再說。😄

在我貼出關於「收到履歷上說『我會用ChatGPT寫文案』會冷處理」（見前文）的貼文之後，馬上收到一位陌生讀者的來信（經同意轉貼，部分刪修）：

……您近日撰寫「迷信 AI 運用」的貼文完全拯救了我低迷的心情和在職場上遭遇的受挫感，想要跟您表示一聲謝意。

我從來沒想過有了ChatGPT以後職場會變得更痛苦，我自己本身有在用，覺得AI產出的文案無論是用字、或是行文脈絡，目前都還要再經過人工潤飾，只能當作協助發想的工具。

但老闆對AI的崇拜程度完全就是另一個等級⋯⋯要我們一篇文案試著壓縮到10分鐘內完成、一篇文章壓縮到30分鐘內，説ChatGPT產出的文字基本上不用修改，還說我們不用ChatGPT就等著被淘汰取代。

個人覺得要導入新科技到團隊不是不可以，但這樣的態度真的讓人覺得很受傷XDD

我朋友甚至給出了一個我覺得滿中肯的回覆，如果說人工智慧可以輕鬆產出用字 70 分的作品，對原本行文能力 60 分的人來說叫顯著進步，但對原本就已經是 80 分以上的人來說有時候很麻煩⋯⋯總之抱歉打擾，希望有更多老闆認知到 ChatGPT 不是萬能也不是用來勒索員工情緒的東西。

作為一個行銷人、寫作者、以及輔導企業的顧問，我完全同意、也能理解這樣的感受。這不是ChatGPT的問題；科技進步本身大致上都是好事，只是看一般終端用戶（相對於專家或開發者）怎麼去看待它、接受它、活用它。

焦慮與錯位

許多「玩科技」的朋友每天追新發展而樂此不疲，我以前也有過這樣的階段；但新技術（尤其是看起來馬上就可以套用的）帶來的「錯位」與「焦慮」，則是作為管理者的人必須注意、並且導向正軌的事情。

關於「焦慮」，可以參考我先前寫的這篇，就不多贅述了：

• 〈有樂趣就不AI焦慮〉

而所謂「錯位」，意思說將工具在錯的時機放在錯的地方、並且對它有不恰當的期待；但並不代表我們要因此「排拒新技術」、或是不去嘗試讓它改善工作流程和成果。

如果您讀過前一篇，就會知道我也是這樣的意思；而「對於講『我能／會／都用AI寫文案』的應徵者持審慎態度」，也是這個思考方式的結果。

前面這位讀者來信文中的「老闆」，在我看起來就是錯位、甚至再加上焦慮的表現。或許老闆看過某一本最近教「用ChatGPT寫爆款文案」的書，然後就相信了；除了自己躍躍欲試，也拿書上承諾的標準來要求員工。

其實，讀者來信的最後一段，剛好也跟我新書《傅瑞德的硬派行銷塾》p.336上講的一樣（見圖；這一段來自我的〈AI生成文案的優點、缺點、以及其他〉這篇文章），大家不妨比對看看；或許他的朋友看過我寫的，也或許只是其他專家所見略同、不是我這麼覺得而已。

衍生出來的「老闆AI術」

善用AI能夠提高個人工作效率，是無庸置疑的事；就如同朋友布丁哥說的：

AI 對我的日常事務幫助很大，就是助理可以幫我做大小事，節省我的時間；我覺得這種節省，是你越專業，就可以省得越多。

完全同意，但這邊的重點在於「專業」兩個字；而解釋起來意思應該正是「懂得如何善用AI工具」。無論老闆或員工都一樣，懂得「專業的用」就會看到成果。

但這時候（可能會是最近一兩年）會發生的另外一個狀況，除了讀者來函中的「迷信AI」之外，還有一種可能是老闆／業主自認為可以將部分工作用AI工具處理掉，真的不行的部分再找真人做。

於是有位朋友這樣說（經我標點編修）：

（看完讀者來信之後）腦海中突然浮現，之後客戶自己提供給我AI寫的程式碼，跟我說「已經差不多完成」，然後請我「讓它可以正常運作」。

現在問題來了：如果你的老闆／上司／客戶／業主拿這樣的東西要你處理，你會怎麼做？

AI現在就能寫出不錯的程式片段、也能幫忙抓蟲，這些能力都可以好好運用；但目前總有些它做不到，或是需要人力整合不同資源、建立完整架構的地方。這時候，你願意應老闆要求，當個「幫AI收尾的人」嗎？

我的回答是這樣的：

透過與AI互動讓它程式寫得更好，這沒問題；但如果客戶「自己提供給我AI寫的程式碼……讓他可以正常運作」其實有時候會是件麻煩的事：

1. 客戶很可能只願意付「請我讓它正常運作」的費用。

2. 你不知道客戶的AI技巧如何、產出的程式碼是否真的可用、或是哪裡有問題。

3. 因為你不知道前面程式碼的品質，在「讓它正常運作」的過程中如果出現問題，很難說是出在哪一邊；如果是前面AI生的那邊，要不要幫它修？修了能不能收到酬勞？如果問題大到非砍掉重練不可怎麼辦？

我已經很久不寫程式了，但這種狀況就有點類似「客戶拿AI翻譯好的文章／文案／書來讓我來修稿」。

你願意幫AI收尾嗎？

如果客戶本身使用技巧不錯，隨著AI技術的進步，說不定能產生出品質不錯的譯文、修起來也很輕鬆（但說實在話，目前實務上幾乎不可能）；但如果前面處理得不好，後面就會是一場噩夢。

這也是我之所以說「對於很會寫的人來說，AI可能是一種負擔」的理由。

（然而，即使原稿是另一個「比較便宜的真人」翻譯的，也可能有一樣的問題，所以不純是AI的錯，而是工作方式的問題。）

程式跟譯稿有個不一樣的地方，就是程式的「讀者」基本上是機器；只要「能有效率的執行」、並且「跟其他程式可以無縫合作」就算合格（雖然也很不容易）。至於中間怎麼寫、誰來寫或產生、寫了些什麼，相對就不是那麼重要了。

但文章的讀者是人，要顧及的因素很多，不是表達正確就好；例如要想到「這個成語是不是大多數目標讀者能看懂」、「這個典故有沒有用對」、或是「這種說法會不會冒犯到人」等等。

所以，AI寫程式我比較不擔心；但對於給人讀的文字，我是覺得它還得磨練一段時間、現在的使用者也不要太迷信。

關於要不要幫現在的AI收尾，布丁哥的答案很典型：

這種收個10倍價格我可能都不要做。

做？或是不做？

不過在AI與一般工作流程整合還不成熟的狀況下，「老闆AI術」和「幫AI收尾」的案例必定會越來越多，而且只是收收尾這種不用殺頭的生意也一定有人做（我也不想做，但收費10倍的話……XD。當然不可能，不要想太多）。

其實，就發展歷程的角度來看，人需要幫AI收尾是一個必經的過渡階段；理想狀況下，就是發展到人完全不必插手，讓AI獨自完成所有流程、並且有效率的產出可用的成果。

到那個時候，或許就不會再有來信中「一篇文案試著壓縮到10分鐘內完成」的問題；可能寫出來只需要0.5秒，不需要10分鐘、也不需要得用10分鐘的那個人了。

到了這個階段，我們又會繞回到先前的討論：同樣也是〈AI生成文案的優點、缺點、以及其他〉這篇文章，但你可以直接跳到最後一節，看看我先前預告了些什麼。

• 上篇：〈行銷長的AI偏見：上篇〉

之所以會被這樣問，是因為「行銷長」三個字就寫在新書封面上、內文中也有幾篇提到訓練新手、或是中高階主管的心理建設和態度等等，所以會被這樣問也就理所當然了。

為什麼是「行銷長」？

其實，這也是當初我在寫電子報、以及彙集成書時所採取的一個「市場區隔」策略：行銷領域很大、擔任過不同職位的人也很多，所以當然會有很多不同的視角；即使我比多數年輕人有些經驗，但也只不過擦到行銷的一塊表皮而已。

所以，我必須找到一個自己能夠發揮、跟其他高手有所區隔、而且對大家有幫助的角度；所以，我選擇的是比較能俯瞰大局的「企業行銷長」視角。

然而要強調的是，這並不表示我的理論比較「高大上」，而只是行銷領域的諸多視角之一而已。就像是從管理者的角度、或是從廚師的角度來看餐廳經營一樣；兩者並沒有高下之分、也同樣重要，但多少會看到一些不同的風景、以及對問題的不同解決方案。

而在新書出版之後的讀者市調，確實也發現這一點是我的特色之一、也讓一些讀者發現了不同的觀點。我想之後還是會被問到這個問題，所以在這邊先跟大家分享我的答案。

以下是我前幾天在Facebook上的貼文，我在其中表達的論點，也跟上述的說明有點關係。我的論點不一定全對、也只能代表那個行銷長；但應該多少值得參考。

「會用AI寫文案」在求職時是優點嗎？

在ChatGPT盛行的這一陣子，因為大家發現它會寫文章、而且有時候還寫得比一般人好（特別是4.0版發表之後），所以想當然耳它也可以拿來寫文案。

從協助一般人工作的觀點來說，這個答案是「yes」；只要給它適當的提示，在文字上它確實可以寫得比外行人好、而且還內建多語能力。所以許多為了寫文案傷透腦筋的人、或是原本不會寫的人，就彷彿看到了救星。

但是從「行銷長觀點」來說，答案至少是半個「no」（所以觀點差異就出現了）。

因為：

1. 即使是ChatGPT-4，目前文字能力跟真正的專業人士還是有點距離。相信我，我測試它有一段時間了。

2. 因為AI不具備與你的公司、品牌、產品相關的基本知識（除非你的公司在2021年之前規模就很大、網路上資料很多、產品已經問世），寫的東西不會有深入的理解和心理動機。這不全是AI的技術問題，而是缺乏背景資訊，誰來都一樣。

3. 從行銷主管的標準（你寫的東西有沒有用？是否符合策略需要？）去看寫出來的成品，跟文案專員的標準（我能不能準時交稿？我寫的內容有沒有帶到主管交代的重點？）是不一樣的；AI對專員的文字改進和效率提升，產出的結果並不一定符合主管的要求。

4. 再從主管的角度來說，如果下對指令就能產出你寫的東西……那你就知道可能的結果了。關於這一點，在後文中會有續集。

關於這方面的詳細討論，還可以參閱也收錄在書中、但經過改寫的〈AI生成文案的優點、缺點、以及其他〉一文。

好，所以我在貼文中是這樣說的：

如果我現在還是行銷主管，收到專員履歷上寫「我會用ChatGPT寫文案」，我會直接先抽出來放在旁邊晾著。

這段話吸引了一些回覆，大多數是同意的（因為這些朋友都是主管？）；當然也有人認為稍微武斷了點，確實。不過這只是我個人的想法，所以武斷也就理所當然了；但我想上述的4點理由應該足以解釋我的想法。

這樣寫履歷的人沒有錯，只是剛好碰到了視角不同的主管（我）；然而，我也會以主管的角度來建議求職者，如果一定要把使用AI的能力寫進去，不如寫成像是這樣：

能使用ChatGPT等AI工具作為市場研究分析的輔助工具、並且用於文案策略與作品的檢查與驗證。

這樣就會是好很多的加分。簡單的說，就是不要告訴主管「我會用它來寫」、而是「我有能力駕馭它、用它幫我做收集和分析資料的苦工，並且提高產出的品質」。

是不是看起來就不一樣了？

AI能幫你寫履歷表嗎？

為了驗證前一段的武斷理論，我們可以來做個實驗：用任何簡單或複雜的指令，請ChatGPT幫你寫一份自己的履歷表。

如果你要求ChatGPT「幫你寫一份履歷表」或「寫一份自傳」，它會吐一份標準版內容給你，只要填入自己的學經歷資料就可以。很方便、大致不會出錯、而且填完就可以用，沒問題。

但是，這份範本能夠讓你在競爭對手中更出色、更受到注意嗎？或許。但差異並不在那份範本，而在你填進去的、只有你自己瞭解最深的強項。

同樣的，整份行銷文案就是你產品的履歷表，產品的強項也只有你懂；如果ChatGPT不能無中生有寫出你更引人注目的履歷表（雖然它確實可以給你一份不錯的範本），又怎麼能幫它更不認識的你家產品寫出到位的文案？

有些AI會說，其實只要餵足夠的資料、會下正確的提示指令，AI一定能幫你寫出很棒的履歷表（或是文案）；這一點技術上同意，但我的想法應該可以用這張圖來說明（只是為了表達概念，比例或數字不用太計較）：

1. 「自己寫」：因為我們每個人多少受過一些寫作訓練、以自然語言來表達也是每天在用的基本能力，所以差不到哪裡去。在「一般人」的程度中，AI的寫作能力可能比一般非專業人士好，所以產生作品的難度比自己寫更低。

2. 「現在的AI寫」：以目前的AI能力、要它寫出專業作品（也就是「行銷長要求的水準」）所需的提示，複雜度會比一般人自己寫更高；用白話說，與其要一一教它怎麼寫、再餵它一堆相關資料，才能產出可用的東西，不如自己寫就好。如果寫不出來，可能就根本不適合這類工作。

3. 「未來的AI寫」：我們可以把現在需要提示、資料相對封閉的ChatGPT想像成「打文字指令才能執行的老式終端機系統」，而未來可能會有類似「觸控圖形介面」的AI操作方式出現；再加上AI技術的進步、以及和外界網路資料的連結，或許會有遠超過目前ChatGPT的寫作能力，也讓整條「AI寫」的難度曲線（紅色）降到比「自己寫」（綠色）更低。

到了「未來AI寫」的時代，或許你只要口頭說「幫我寫一份履歷表」，AI會知道你是誰、有過什麼豐功偉業，家裡有幾個兄弟姊妹、對世界和平有什麼見解，然後幫你產出一份漂亮的履歷表和自傳。

技術上來說，我完全相信會有這一天。然而，AI變成「最懂你的『人』」是你期待的結果嗎？到時候我們還需要履歷表嗎？

價值與潛力

還是老話：我絕對不否定AI的價值和潛力；只是在目前這個階段，除了學習跟它相處之外，更要認清它能為你扮演的角色、以及如何適當的駕馭它。

而同樣重要的是，知道有「行銷長觀點」這件事情的存在：寫文案也好、寫報告也好、寫履歷也好，不要因為「它能寫什麼」就「讓它幫你寫什麼」，而且重點不是「我覺得OK」、而是「雇主／主管／客戶角度也OK」。

此外，以上的「難度／專業度」曲線僅適用於行銷和文字領域，在科技之類更重視數據、邏輯、分析的領域，就不是同一回事了。

總之，本文的三個重點就是：

1. 「行銷長觀點」的存在，可能會影響你現在工作方式和態度的選擇；

2. 現階段的AI還不適合單獨作為專業內容產出的工具，你可以學、可以用、可以讓它幫你整理資料，但要懂得如何適當的用、以及適當的表達你會用。

3. 未來當然工具會更強，有興趣的話可以持續關注。

順帶一提：我也在目前顧問的公司將AI導入流程，只是方法可能並非你最近在書上看到的那樣。

因為電子報篇幅的關係（太長不利email閱讀），所以這個話題雖然還有後續，但先到此打住，下一篇文章再聊。晚安。

• 下篇：〈行銷長的AI偏見：下篇〉

前言

這本書的電子版在2012年10月完成釋出、紙本2013年1月出版。以下內容在電子版出版時刊出，2017年做過編修）。

過去10年以來，《一個人的出版史》紙本雖然在外界十分少見，但內容卻是幾位老師在學校教授出版課程時，列為學生必讀的參考。

書中內容橫跨了2013之前的10年，剛好是以「電子書」為主的數位內容、以及個人行動裝置的萌芽期，而我在這段時間算是參與了整個發展過程、對數位出版理論有些貢獻、後來也在大學教授相關課程。

TL;DR

1. 這本書談的是2013年之前的數位出版沿革、理論、以及發展，可上溯到1980年代；

2. 這本書本身就是一個數位與紙本之間競爭與合作的出版實驗；

3. 本書電子版和紙本版同時出版；紙本版有價銷售，電子版從第一天起就提供免費下載。實驗結果是，電子版免費下載幾乎不影響銷售。

下載與購買

• 電子版（免費，下載時請注意檔案格式）

傅瑞德《一個人的出版史》（epub 3）

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• 購買實體版（剩餘量極少，應該不會再版）

正文開始

一個多月前（註：2012年10月；下文中的「今年」均指2012年），我算是一時興起吧，把三年前曾經想整理出書、但卻因故擱置的一系列數位出版評論文章又找了出來，繼續往下編輯增補。

一部分原因是我的公司因為種種技術與市場因素，從十月份開始多了文字書系列作品，讓我在測試和實作的過程中增加了一些經驗、二來是從上次做到一半停下來的2009年至今，市場上又有了許多轉變。

例如2010年iPad問世、各大數位出版通路的更替、新技術與標準如ePub 3和iBooks的誕生等等，讓當年所描述和預測的一些事情已經有所改變。

其實我在這三年間仍然在寫數位出版評論（事實上，這整本書幾乎都是我在這個站上發表過的作品），也在2011年元旦在「現在有平台、有技術、或許也有市場，你嘴砲打了多年幹嘛不做」的激將之下（謝謝某老師）開了「潑墨書房」這家公司；原本只是客串票友，卻不小心就正式下了海。

此外，這兩三年間雖然數位出版市場一直都還不成氣候，但「認為這件事情很重要」的人似乎變多了；於是我有不少機會粉墨登場，幫大師們打打下手、自己也順便露個小臉，也在幾個學校講過課。

講課這件事情不稀奇，我有些同學都已經教書教到快退休了；但有趣的是，同樣題材的課程開在中文系、開在資管系、開在歷史語言研究所等等，顯示「數位出版」這件事的潛力似乎比從市場上看來的大一些。

（註：我當時在幾所大學的上述不同系所都開過數位出版課程。）

於是我就花了一天時間，把這本擱置了三年的書完成了。

是的，數位出版就是可以這麼快。

第一次整理完畢之後，一算字數是99978字，差一點就破10萬（其實印刷版加上說明之後已經超過），自己看看都覺得好笑。

前後寫了12年，選了大約40篇文章，回顧起來竟是這麼一條荒煙蔓草、崎嶇坎坷的路。這不只是我一個人的路、也是數位出版的一段小歷史。

然而，我還沒有替這整段歷史發聲的份量，於是我把定稿前計畫代號叫做「Zimbra」的這本書，改名為「一個人的出版史」，表示這只是我自己的經歷，只是身處在這十幾年的洪流之中，如果有人想要取一瓢飲的話，或許剛好會取到我這兒來。

「Zimbra」沒有什麼特殊意義，只是好像小時候玩某個戰略遊戲時，其中好像有個城市叫做這個名字。

實驗之一

成書的時候，我猜「一個人的出版史」應該不會有紙本出版商有興趣（不然就很有趣了）、而且我也想拿它來當做一些實驗的素材（是什麼實驗，您很快就會知道了），所以就把內容列為CC授權免費放出，讓讀者自由下載。用名家作品做實驗雖然號召力更大，但拿來玩總是有些患得患失，終究還是用自己的東西比較好。

所以，免費下載是第一個實驗，目前為止還不錯。

接下來是第二個實驗，也就是從數位版再回到實體書。

承蒙印刷廠朋友的協助，今天拿到了《一個人的出版史》實體打樣；來自原稿的小缺點在所難免，但我已經相當滿意。雖然我的文字早已不是第一次在書上出現，但對我這種「不會寫書」的人來說，把一整本厚厚的、整本大部分是自己作品的書拿在手上，還是有那麼一種不太真實的感覺。

不過這不是重點，實驗才是重點。

實驗之二

第二個實驗的內容，應該是許多紙本出版商心中的疑問：「同一本書的數位版如果跟紙本同時推出，到底會不會影響紙本銷售？」

我覺得不會，但我說了不算；有實驗精神的小朋友要脫了褲子自己跳才算數。

我不僅要推出標價紙本，而且數位版繼續免費。

（這就是為什麼我只能玩自己的道理了。XD）

注意到照片中的紙書封底了嗎？對，那個就是免費下載條碼。只要用手機或平板掃描這個條碼，就可以下載到免費的數位版。對於紙書讀者來說，數位版有兩個好處：

• 原書中的資料連結，紙本上沒有（對不起），所以數位版可以說是紙本的參考伴讀工具。

• 如果你懶得帶紙書出門、或是怕被朋友A走，可以把數位版裝在平板或手機上讀。

這時候，一定會有憂心國是的朋友們問道：「那如果有些痞子不買書，直接掏出手機掃了下載，然後就立刻快閃怎麼辦？」

我的答案是：「歡迎掃走」。

站在實驗的立場來說，理論上把數位版A走的人越多，買紙本的人也會呈某種比例增加；而且數位版我原來就已經放免費、也不防拷貝，不需要為了賣紙書而為德不卒、送佛只送到巷子口。

當然，這些只是理論，有待科學驗證，只是老衲我肉身飼鷹（只是形容而已啦）、為人所不屑為罷了。就算不成功，也是可以累積原本就相當豐富的不成功經驗。

如果僥倖成功，印出來的書都賣掉了（反正我現階段走無版數位印刷，需要幾本才印幾本，一定賣得完）。

我應該過幾天確認細節之後，就會開始開放這本書的預購，歡迎有興趣的朋友捧場。

不過再度站在實驗的立場，我想先不識相的跟大家說，雖然我也希望可以大賣，但請不必為了「捧我的人場」買這本書，而是在您原本就有興趣的狀況下才買；因為來自捧場的銷量可能會導致實驗結果不正確。

如果只是好奇想看看、或是您原本就不會想買這本書，非常歡迎您直接下載完整的免費數位版回去看就好。

此外，這本書已經預定受邀參加明年台北書展的獨立出版攤位（就是今年裝修成火車站的那個），所以去那邊也看得到（也掃得到）。

謝謝大家，其他的事情就都寫在書裡了。

如同約兩個月前所預告的，我的新書《傅瑞德的硬派行銷塾》經過一段時間的編輯、修正、編排、設計，終於確定在5月12日印製完成，5月16日在各大網路書店與實體書店上架。

過去這段時間，因為我同時在協助程天縱老師6月出版第七本作品《管理者的養成》的後期作業、以及一些手上的文字與顧問工作案件，所以忙了一點，比較少寫新文章；但還是會在Facebook社團上寫像是這樣的短文：

總之，上述這兩本書的製作都已經告一段落，接下來就是銷售推廣的相關事宜了。

這年頭，要推書遠比過去困難得多；特別是像我這樣沒什麼群眾基礎的小牌作者，更怕銷售成績不佳惹毛出版社，從此斷了自己後路。所以除了靦顏在電子報上廣告之外，多少也得自己弄一點活動來熱熱場子，並且偷偷去知名作者的簽書會上觀摩一下，看看怎麼樣比較不會冷場尷尬。

總之，幾件事情向您報告：

1. 有興趣的話懇請下手買書

這個應該不用多解釋了。如果您想獲得簽名本，現在就可以到這邊下單購買（沒有折扣，5/16之後出貨）；如果不需要簽名本、或是想購買電子版，請到新書資訊頁上列出的網路書店、或是各大實體通路購買。

（承蒙讀者支持，目前簽名本預購已經超過300本，在此順便致謝。）

如果您想先下載PDF試閱本，也可以在新書資訊頁上找到。

2. 你買書，我出錢！

好啦，這是話術，但是數字算起來也差不多。無論您從哪裡買到書（包括電子版），只要在版權頁上清楚寫下您的email（見下圖範例），然後拍照寄到 ask@tuna.to 給我，我就會贈送（或延長）半年的付費會員資格給您。

如果是電子版，就請您將email寫在紙條上、然後放在版權頁或扉頁畫面上拍照寄來囉。

3. 電子報訂閱折扣

為慶祝新書上市，即使沒有買書，年訂也可以享有第一年50%的巨大折扣！您可以直接訂閱、或是直接使用這個連結。

因為年訂打五折之後，也就是一本書的錢，您要不要考慮買書好了？（微笑）

4. 新書分享會

目前已由孫治華老師的「策略商學院」熱心幫我在6月1日晚上安排了一場線上新書分享會，有興趣的朋友請參考連結網頁上的時間、地點、參加方式、以及費用（咦竟然是免費的喂）。

因為我不太喜歡（雖然我會）公開講話、特別是對著鏡頭，所以不知道這次的臨場表現會是如何；此外，我也已經向主辦單位預告過，可能隨時會有工讀生貓亂入鏡頭，請大家多多包涵，就當作來聊閒天就好了（自我開解中）。

除了這場之外，或許也會有其他線上、下的分享會（其實我偏好的不是禮堂演講，而是咖啡店聊天），屆時會再跟大家更新資訊。

5. 相關線上課程

我應該不會特別為這本書開新的系列線上課程，不過書中的「文案寫作力深入探索」這個電子報上沒有的章節，是改寫自先前在SAT平台的一堂線上課程內容（據說用「Fred」折扣碼可以減500元，但不確定是否還有效）。

如果您先前參加過這堂課程，也可以找出來跟著書溫習一下。

6. 其他

其實我心理上很想做的，是連續45週、每週跟讀者一起在咖啡館「深聊」一篇書中的文章；扣掉假期之類的剛好一整年，中間聊出來的材料或許又剛好夠寫一本書。

不過想歸想、想過當辦過就好了。

再次謝謝您。如果您對新書、或是上述的任何內容有任何問題，都歡迎留言或寫信給我！

前情說明

這篇文章談的是這兩天在網路上延燒的藝人黃子佼與天下雜誌（網站）之間的改稿事件。簡單的說就是：

1. 天下幾個月來大幅刪改專欄稿件，到了黃忍無可忍的程度；

2. 黃在Facebook上抱怨之後，被天下私下要求修改貼文；

3. 天下主編要求私下溝通，被黃拒絕；

4. 天下發出道歉貼文，但將責任歸於「窗口異動」。

我原本只是想將這篇短評貼在個人電子報《 》上，但因為這類改稿糾紛也經常出現在企業和委外作者、廣告公關公司、或是媒體之間，所以將觀點寫出來給大家參考。

不一樣的地方是，上述的事件發生在「付稿費的媒體和作者之間」，而企業比較常發生的是在「付費聘請寫企業文字的作者」；後者的業主對內容會有更高的主控權和修改權（因為後者的著作財產權通常屬於業主，前者屬於原作者），理論上完全可以要求「寫到我滿意為止」。

不過無論是哪一種，我還是會建議業主／媒體和作者要彼此尊重，在品質可以接受的前提之下，盡可能以「最小的合理修改」為原則。

經常發生在行銷和文案領域的類似狀況，是業主對於內部（也可能是外部）提出的行銷文案、或是廣告公關公司的提案有太多來自思考窠臼、企業框架、甚至「官大學問大」的意見，導致原本或許可用（只是可能要再經過精煉）的內容被改到面目全非。

此時我也會請業主持續溝通、尊重專業；愉快的溝通和創作過程，最後獲益的仍然是業主本身。

為什麼要改稿子？

我1988年開始做媒體、也開始當作者；改人家的稿子、也被改稿子。

媒體會大改作者稿子，通常是為了：

1. 稿件整體品質和體例

2. 符合媒體立場或風格

3. 聳動強度不夠

4. 篇幅問題

5. 就是改上癮了

我自己只會因為第一條而改別人的稿，而且只改最低限度；如果稿子品質真的不行，我會跟作者溝通，不行就直接放棄。通常這樣都可以和平分手，不會浪費雙方時間。

品質和體例

品質是稿件刊登與否、媒體是否值得支付稿費的最高原則，而編輯存在的目的除了聯絡作者之類的相關事務之外，一切都應該以確保內容品質為最高原則。

而品質除了一般概念的理念清楚、文字通順之外，其次則是符合媒體（或企業）本身的品牌和核心價值，像是「揭露真相」、「促進產業發展」、「提供深入分析」之類的目的。

「體例」則是品質維護方法的一部分，也是我最常用的改稿原因；例如分段方式、標點用法、專有名詞統一等等。這些地方雖然相對是小事，但對於讀者認知和企業形象是否嚴謹，也都會有直接關係。

但基於體例的修改通常不會動到原文架構、更不會改變原意或大幅刪減。

至於後面幾種，個人認為是媒體必須盡可能避免的修改原因。

立場和風格

媒體可以有立場和風格、企業也有價值觀和利益需求，但媒體不能強迫作者跟你一樣。在品質可以的前提下，多樣性的觀點和風格正應該是媒體的特色；即使有些地方「看不順眼」，也應該盡可能包容。把每一篇文章都削足適履成「你們家的風格」並沒有意義。

至於企業寫作，如前面提過的，簡單講就是一個基於買賣關係的訂製產品；業主要求符合規格或修改，只要雙方同意就沒有「尊重作者」或「多樣性」的問題。但我還是希望業主基於上述的原則，將干涉保持在合理範圍之內、也盡量懂得欣賞不同的創意和表現方式。

有些媒體最大的問題，就是將「作者來稿」跟「企業買稿」的心態混為一談。同樣是花錢買你的文字，為什麼一個「盡量不要改」、一個卻可以「隨便改」？

解釋的方法之一是，作為媒體，內容和作者的特質都是商品的一部分、但通常並不屬於媒體（權利屬於作者本身）；但對於企業寫作而言，內容並不是商品（而是材料）、作者的特質也不在交易之中、而且業主也擁有對它的完整權利。

這兩者搞不清楚的媒體，往往就會出狀況。

聳動強度

「聳動強度」問題其實不始於網路時代，從三四十年前的「週刊時代」就已經有了，但卻是在網路時代為了流量而發揚光大，變成媒體無視作者原創的理由之一。

對我來說，這不是問題。聳動從來不是我關心的事情，我改過別人的標題、下過原來沒有的標，但易讀性和點題性是我唯一的考量。

篇幅問題

篇幅問題原本只在紙本上才有，網路媒體會有這問題、導致大幅刪稿，通常要不是為了紙本和網路「一稿兩用」，就是為了「本刊基於經驗得出的最佳閱讀長度」。

這一點其實也沒有必要。即使給紙本用，要編出兩個長度的版本並不困難（沒這能力就別當編輯了）；而「最佳長度」更是無稽，高品質的文章與長短並沒有關係，而且這年頭大部分的專欄文章都沒有太長的問題，大不了分兩三次刊出。

「本刊SOP不允許」？你們家的SOP有問題。

就是改上癮了

最後一點就更病態了。有些編輯改稿改到「不改好像沒在工作」（我年輕時很短暫的犯過這個毛病）、甚至培養出「媒體的傲慢」，不改你的稿子就無法顯示高你一等、或是個人自己私下（沒有經過主編溝通）訂出一套規矩，經手的稿子都得照我的規矩改。

如果功力深厚、改出來的稿子比原文更上一層，還可以向作者尋求諒解溝通（但大改還是必須告知並請求許可），但更常見的是沒看懂原文還大刀闊斧改，結果就可想而知了。

寫作年資比較久的作者，大概都碰過稿子被搞不清楚狀況的編輯改壞的經驗吧？XD

編輯是「無我」的工作

我自己身為多年編輯，絕對肯定編輯角色的能力和價值；但我還是建議編輯、編輯台、以及後面的主管，為了品質、為了體例，文章可以小刀；其他的、或是大幅度的修改必須問作者，至少在刊出後要尊重作者意見修正。

至於「我們家風格」、「我們家SOP」、「我們家規定」的，能免則免。編輯是以協助媒體本身、也協助作者提高內容品質的工作；媒體可以透過選擇和溝通，來尋找符合本身需求的稿件，但編輯自己應該是個「無我」的工作。

如果加上校刊時代，我幹了45年編輯，編過的文章幾萬、自己寫的幾千；但我可以自豪的說、也歡迎長期讀者檢視，我尊重作者、尊重寫作的原則，沒有一篇例外。

關於事件

這次黃子佼和天下的改稿事件如果屬實（天下已經道歉，所以應該是真的），再加上事後要求黃改Facebook貼文、並且但切割編輯責任，實在是媒體危機處理的負面教材。

除非對方內容有錯，否則無論媒體或個人「依自己的理由要求對方改稿或撤文」都是大忌，通常只會引發更大的反彈。天下發文解釋也可、道歉補救也可，但叫對方改貼文就真的太嫩了。

如果是我來處理，會是先檢視作者的前後稿件，確定有這種狀況發生；如果有合理的理由，就公開向大眾和作者說明，守住立場、但同時溝通。如果確實不妥、並且已經長期發生（看新聞是這樣很久了），就是公開道歉並承諾改正、並且自咎監督不周的責任，最好再加上一條「同額稿費加碼捐助慈善機構」。

我跟雙方都不認識，也只是以編輯立場說說「我會怎麼做」。我知道這些在實際組織中會有困難（老闆就是不准XXX啊），但幸好我已經不需要在這類媒體工作，自己搞搞小媒體、發發電子報，愛怎麼寫就怎麼寫。

（那個還在用我文章的誰誰媒體，看到了嗎？）（笑）

大約十年前，我協助過幾家媒體（包括旅遊相關）做內容規劃運用，下圖是當時的簡報投影片之一。

這張簡單的說，就是在講現在旅遊書、旅遊雜誌都沒什麼人買了，因為網路上隨便就可以搜到一堆資訊，只是品質參差不齊，要自己再過濾求證更新。

然而這些媒體其實擁有長年累積的大量資料，即使有一半已經過時，但數量仍然可觀，而且舊資料也不一定沒用（例如「回顧1990年代的東京街景」之類的）。

當時建議的方式之一，是建立一套資料庫系統，把原有累積的圖文資料放進去、再藉由各種資料來源時時更新；當讀者有需要的時候，可以根據主題（例如「四月去韓國賞櫻花、兩人四天三夜、預算xxxx元」）拉資料出來，自動編纂成一本專屬的付費旅遊電子書。

書的內容除了主題之外，還可以包括出國前行李準備、通關程序、交通住宿、觀光景點、美食導引、簡單的常用片語等等，專屬於這趟旅行的沿途指引，而且可以帶在手機或平板上查閱，不用自己查資料，也不必扛著厚厚一本、但可能多數內容用不到的書。

但這件事情一直沒有人做。主要是因為光將過去累積的資料數位化、並且加上適當的標籤分類，就已經是一個老闆不想碰的大工程；之後的製作、前端介面、金流、行銷等等就更不用說了。

不過這件事情現在似乎靠LLM（大型語言模型，簡單說就是特定資料用途的AI機器人）可以比較簡單的做到，而且現在的前端、金流等等做起來也比十年前簡單很多。

當然，事前的資料數位化和標記可能還是大工程，但如果有比較可靠的自動化程序（例如文字和圖像的辨識、校正、標記、歸類等等）大量處理，應該還是可以做到的。

現在可以想像的是，前端介面先免費接受幾個問題，例如出遊時間、地點、預算、主要目的之類，大致概略回答一下；如果用戶有興趣，付費之後可以再多問幾個問題，然後AI根據這些問答，自動用上述的方式，用自家資料庫和網路公開資訊整理出一本專屬電子書，讓使用者下載帶在路上用。

下載是因為要即使沒有網路也能用；如果有網路，資料中還可以有聯絡飯店或求助用的打電話連結、或是給導航工具用的地址連結，這個在技術上都是非常簡單的（只是資料必須持續更新）。

旅遊資料只是個簡單的例子。同樣的模式可以用在許多擁有大量資料、而且有機會拿出來賣錢的單位，例如報社、雜誌社、法律資料、政策制定、專業年鑑等等；產出的「商品」可以是電子書、也可以是其他形式。

大家自己想像一下，或許還可以想出更多玩法。只要這些資訊還有人需要、而且經常更新，都可以變成長久獲利的小金庫。

行銷專家Seth Godin在最近的這篇短文中提到：如果不考慮隱私問題（或是獲得同意），可以靠AI整理人脈資料庫（簡單的形式就是通訊錄）、並且分析出其中的關聯，讓使用者可以問「我的朋友之中，有誰認識在XX公司工作的人」之類的問題。

其實我從2018年到現在，已經寫過好幾篇文章講這個題目：

• 〈通訊錄是未來資訊流的基礎，各家系統都該做好〉

而對於以「人」為中心的關係而言，包含網路帳號、傳訊名單、人際金流交易、實體地址定位、以及駕車／叫車導航、甚至個人IPv6位址的通訊錄，都應該是未來這一切「關係流」的基礎。

• 〈別忘了通訊錄背後的強大力量〉

如果有個現成的系統，能夠聰明的從不同來源拉到這些資料（包過自己建立過的、以及其他來源的公開資訊），並且透過演算法、甚至AI，幫你整理出可以查詢的關聯、並且適時提醒你該做什麼，是不是很棒？

• 〈科技產業的下一隻金雞母……可能就在這裡〉

所謂「有感AI」，主要的條件在於（這是我的定義）：

• 消費者能直接感受到AI的協助；

• 能將原本繁瑣或費工的日常事務做得更好，明顯節省使用者的時間；

• 不一定要是影像處理這類的大量運算工作，而是一般工作者需要日常反覆進行的作業；

• 為消費者在大量資訊中快速找出最快的消費路徑。

（有興趣的話，請依照網址順序閱讀）

「日常有感AI」

雖然已經寫了這幾篇來討論「日常有感AI應用服務」的可能性，但還是想再次強調的是，雖然AI現在的對話和繪圖功能已經可用、而且在持續進步，但未來的生根發展和競爭優勢，還是必須靠AI與這類日常應用的深度結合。

我更期待的，是這些「AI日常應用」的誕生；因為它們能做的，不是「幫你做你不會的事情」，而是「在你已經會／正在做的事情／已經擁有的資料」之中，挖掘出更多寶藏。

上述的「幫你做」和「幫你整理」兩件事，以現在的定義來說其實是兩種不太一樣的AI應用；前者是所謂的「生成式AI」（generative AI），可以幫你做出原本不存在的圖文，後者則是在已有的資料中模仿人類小秘書的方式，找出資料之間的關聯，只是它不會累。

但即使是生成式AI，仍然需要大量的學習資料作為基礎，而不是真的能無中生有。如果從這個角度來看，它跟「幫你整理」的AI沒有太大差異，都是所謂的「弱AI」（相對於有自我知覺的「強AI」）。

等到有一天，你可以問電腦「我住在台北的朋友之中，最近有誰可能正在日本玩」（通訊錄內容+社群媒體公開資料連結分析），然後發訊息請他幫忙帶東西回來；或是「我的Facebook朋友之中，有誰是在XX公司工作」（FB+LinkedIn公開資訊比對）時，大概就是我在想的樣子了。

自訂模型

今天看到的網友貼文（圖文來源）：

OpenAI 開放使用者用自定的資料集微調機器人了。在 GPT-3 的模型上，可以餵食你的資料，並且自己訓練：

比方說回答產品或服務的資訊、協助客戶排除問題，或是直接讓機器人提供您的專業服務。

這是他們微調機器人的介紹頁面》https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

我覺得這是企業或一般人透過實做了解〝什麼是AI〞的很好學習：

第一步，就是先準備一個高品質的標記好的資料集，而且數量要夠大。

沒有資料集，那AI就跟你的事業沒有關係。

這是我覺得比現在常見玩法更棒的應用，也是我說的「日常有感AI應用服務」的開始。

對於企業而言，這個機制會很有用，例如餵進去幾年份的產品資料，讓AI幫忙做彙整，然後回答顧客以自然語言詢問的產品問題；如果餵進大量會計傳票資料，還可以幫忙產生報表、做各種財務預測、甚至抓帳勾稽，那就更好了。

重點是，這些動作理論上都是在公司內部的資料集之中執行，相對比較安全、也容易根據自己的需求定義，也就是圖中所謂的fine-tuning（依照需求微調）。

對於一般個人來說，我們大多沒有已經標準化（normalize）、或是標記好的資料可以餵（根據報導，目前有些AI學習資料是在低薪地區以大量人力預先處理的），資料量也很小，所以自己弄模型並不實際。

「日常AI」的開始

所以，這時候又要回到先前說的「與日常服務結合」這個方向了。

即使是一般人，手上也可能有幾年、或十幾年份的行事曆、通訊錄、以及email資料，這些量應該足以用來訓練一個小模型；而且因為這些資料多半是在Google、iCloud、或是Outlook等服務上，以資料庫的方式存在，所以沒有上述的標準化等問題，技術難度就不那麼高了。

不過這就不算是自己的模型了，而是這些廠商將AI加進服務之中，變成在限定範圍（你的帳號）中可以使用的功能；例如你可以問Gmail「王小明去年七月那封談版稅的信中，提到的數字是多少」、或是問行事曆「上次跟陳小美見面到現在已經多久了？幫我在三月中找個時間再約一下」之類的。

這些應用的排列組合（例如叫email服務串行事曆、把資料丟去專案管理工具，讓AI幫你找空檔、甚至抓問題），未來的空間是無可限量的。這個發展對於日常工作和生活的助益、以及對未來的影響，我覺得比跟ChatGPT聊天大多了。

原載於2022年10月8日《 》。

最近的新聞：「六億美金的 BNB 被駭：BSC 公鏈整個暫停」（來源）：

於是我的學弟Bruce說：

Web3 說穿了就是一個盜賊橫行的地方，這就是為何不分古今中外，自古至今鑄幣跟發幣權一直都是由各國的中央政府掌控。

我在不同的鏈上被盜過兩次幣，一次是誤用了假的官方錢包Plug-in, 另一次是遇到假的官方客服。相同的是被盜之後都無法透過申報機制凍結歹徒錢包。#去中心化的結果就是沒人理

學弟不是外行人，還是會碰到這樣的事；我算是幸運的半外行人，目前還沒碰到。

我在其實是半年前寫的〈「人與Web 3」的光明與黑暗：metaverse篇〉中，講的內容也跟這個事件有點相關，就是以metaverse為例，談新技術、新體系之中的「人治」問題。

「人」與「交易」

不管metaverse也好、或是作為區塊鏈應用理論基礎的「去中心化」概念也好，即使技術趨近完美，但只要牽涉到「人」與「交易」（也就是「錢」），都不得不回到「人性」這個決定性的因素上。

Wikipedia上對於「去中心化」話題的說明，就是個很好的例子：它把（人的）「去中心化」跟「運算的去中心化」分成兩個條目來講。

在前者之中，舉的例子是Flickr、Blogger、甚至Facebook和Wikipedia本身這類算是「用戶貢獻內容」（UGC）的Web 2.0時代應用，但很諷刺的是，這些也是本身很有用，但也最容易被濫用、被操弄的工具。

而從技術的觀點來說，「運算的去中心化」問題不大；分散的運算和儲存只要一開始規則設定得對、中間沒有人為操弄（又來了），理論上在體系中就沒有主觀或偏見（bias）的問題。

也就是說，「人」與「技術」的去中心化是兩回事；而如果兩個加在一起，你覺得其中的弱點會出在哪裡？

「去中心化」的理想

「去中心化」跟早年的共產主義一樣（這邊沒有直接貶意），原本都是為了解決一些問題而創造出來的「破壞性創新」，機制在理想狀況下也確實有其成效。但只要牽涉到人的私心，什麼樣的機制都沒有用，往往會變成統治和滿足個人私欲的工具。

這句《動物農莊》一書裡暗諷共產黨的台詞，大家想必都相當熟悉。我個人的淺見是，在（大家話術中號稱的）Web 3世界裡也一樣適用；所以在前篇之中，我也就順便把「更平等」的幾個階層都先歸類出來了。

「運算去中心化」想要著墨的問題之一，就是「信任」，因為多數機器不偏頗的運算結果，應該是人和其他機器都能夠信任的；但這個概念隱含的另外一面，就是「有人介入的運算是不可信任的」。

信任問題

為了抑制（很難說「解決」）這種「信任」問題。人類在分散式運算之前想出來的方法是：

• 「代議」：透過選舉制度，把「某些人更平等」檯面化，但賦予對應的權責；

• 「制衡」：透過彼此監督、或是「有時互相扯後腿」，來維持一定程度的平等、減少權力和資訊落差；

• 「授權」：必要時賦予某些人無可取代的權力，也就是「政府」；如軍警、造幣、專賣等等，但予以體制化和退場機制，同時也納入「制衡」機制之下。

上面這幾點也難免會有失靈的時候，此時只能透過「制衡」維持最大程度的平等；所以總統能被捕、市長可罷免（這一點在共產國家就很難看到；此外，捲幣跑路的韭菜店老闆你大概也抓不到）。

雖然這種「權力去中心化」的制度絕對不完美，但在目前的世界上，它跟絕對集權的（現在的，不是理想中的）共產主義並立，已經成為目前人類唯二的選擇。

目前Web 3的問題是，在各種應用、管理、當責機制之中，都不具備這「唯二」選擇之中的要素。由廣泛使用者主導的代議、授權、制衡機制一概沒有，政府也多半管不到（「不要政府管」就是Web 3最主要的精神不是嗎？）；也更不可能跟概念完全相反的集權管理借鏡。

無法可管的蠻荒黑市

講了這麼多，一句話就是「無法可管」。

我能想到比較貼切的真實生活體驗，就是「黑市」，或者叫做「賊仔市」（這樣一看就懂了XD）：黑市除了金錢之外，沒有其他規則；只要不出人命，法律通常也管不到。

在黑市裡，有錢可以買到各種無法想像的東西，沒有人會問你東西哪裡來的；在其中也有機會一夜暴富（當然也可能一夜輸光），但在交易、規範、以及人性上，都經常需要走在邊緣上。

你說黑市就是個自由擺攤的地方嗎？理論上是，橋下空地沒人管，來就可以擺；但有點社會經驗的人就知道，一定還是有老大罩著的。老大提供你這個「交易所」，保護費還是得乖乖上繳；如果有營業額，老大還會收瓦斯費。

要進黑市擺攤不容易，要出金退場有時候也沒那麼簡單，都要老大說了算。其實有些時候，還真的是「集權管理」的寫照，只是看起來沒那麼明顯而已。

「平等」與「當責」

這是東京築地魚市場流傳的一段話，代表的其實也是一種「平等」：你拿多少本事進場不重要，沒人限制你；但在交易之中看貨看走眼、或是被別人話術騙倒的機會是平等的。

這樣的說法，你同意嗎？

對於去中心化的概念、區塊鏈技術、以及各種衍生應用對科技的貢獻，我都是推崇的、也都樂觀其成。但就跟我看電動車自駕技術的觀點一樣：技術沒問題、發展更偉大，但在廣泛運用之前，「當責」的問題必須要先釐清。

但在牽涉到人為偏見和私欲、而又還沒有可信的治理機制時，人與技術結合的真正「去中心化」就會變得說起來簡單，做起來難。也因為如此，我對於（目前）包括metaverse和DeFi（去中心化金融）這類的炒作，還是持著跟前篇一樣的結論：不悲觀，但當停車場用就好。

• 本文前篇：〈「人與Web 3」的光明與黑暗：metaverse篇〉

原載於2022年10月7日《 》。

2021年末，以Facebook將集團名稱改為「Meta」，成為這一年「metaverse熱」的最高潮。

對於metaverse，有許多角度的不同想像，最簡單的角度就是「平行於真實世界的虛擬世界」；有些朋友認為，metaverse可以促進網路、甚至真實世界的「自由民主化」。

從技術和整體商業角度來看，我認為metaverse會有些貢獻；但對於「自由民主化」，我是持保留態度的。

既得利益者的層次

首先我們要認清的一件事情是，由企業主導的metaverse本身就不會是「自由民主」這種理想的沃土。如果未來metaverse真的崛起，權力很可能會依序集中在這些人手上：

1. 創立相關企業或機構的人

這個階層初期會是Meta這類的公司、以及Mark Zuckerberg這類「有眼光」的企業家；但長期而言，很難想像政府（或擁有同等權力的機構）會不想把手伸進來。

2. 代理前者的機構

例如Meta旗下的「metaverse事業部」、或是種種（掌握相關經費的）公協會組織。對於這個虛擬世界來說，這可以比擬成「政府」；但這種政府會不會依照我們常識中的政府治理方式來走，就很難說了。

如果是伸手進來的傳統政府，當然會希望用傳（他）統（們）的方式來管，這樣有優點也有缺點；優點是容易遵循、有一定的基準，缺點則是可能因為法規過時或利益的優先順序，而成為創新發展的障礙。

這個問題比較複雜、也需要時間觀察，所以先不討論。

3. 在代理機構中執行工作的人或組織

用傳統的觀念來說，就是「執政黨」；當然也可能是「民主議會」，但受企業委託執行管理工作的人，必定是「領薪水的上班族」，而不會是「民選議員」或「社會賢達」，所以我對於metaverse中的「民主」並不看好。

4. 訂定規則的人

也就是傳統的「立法院」，但我也不認為metaverse的規則會以（至少理論上）「以全民利益為上」的原則來訂定，而是以「企業／股東的最大利益為上」，會稍微想到「全民利益」就很偷笑了。

5. 執行規則的人

也就是傳統的「軍警」，只是在metaverse中不需要武力，只要能禁言、限縮你在上面營生的權利、甚至關你帳號就夠了。

而且這些處置無論是否公平，基本上都沒有違反真實世界的法律、甚至也沒有違反你和企業之間的「契約關係」（因為你進門時都已經同意他們的「定型化契約」了），所以多數時候就成了法律管不到的「化外之法」。

這一點在Facebook近年來莫名其妙的言論判斷規範、以及前後不一的執行標準上，就已經可以看到矛盾問題出現了：由人工智慧來管理，必定會有誤判和漏網之魚，而且究竟訓練的標準還是人訂的。

如果由真人來審查，又很容易落入政治立場和常識不足造成的偏頗、甚至由共產國家外包審查員禁言民主國家言論的荒謬；何況成本也會隨著服務規模的擴大，而逐漸水漲傳高。

單單是「言論」這種比較直覺的問題，就已經爭議不斷，如果再加上商業交易和其他社會行為的管理，無論在「規範」和「手法」兩個方面，都很難令人有所保障。

這邊的「規則」指的不僅是規範行為的法律，也包括了如何使用貨幣、交易、營業、溝通、行銷的商業流程。在多元的真實世界中，有很多替代方案可以選擇，開不了收信用卡的咖啡店，就去路邊賣收銅板的紅豆餅；但在以企業意志為最高準則的metaverse世界中，恐怕就沒有這麼多選擇了。

6. 懂得利用規則的人

利用知識和地位落差獲取利益，在哪裡都會發生；即使在真實世界中，懂得規則、也懂得運用規則的人，往往能獲得更多利益。

雖然我們都不一定贊同，但不得不說這是常態。在metaverse的世界裡也一樣：先弄懂規則、而且找到使用方式（甚至漏洞）的人，就能先搶先贏（最近的候選人學歷和資歷爭議，就是個好例子）；慢了一步，就只能是被收割的韭菜。

7. 敢於打破規則、或是冒險投機的人

在這個新出現的世界中，一定會有很多沒有規範、或是還沒有被開發的領域；對於有膽量的人來說，這些地方都有劃地為王、甚至成為前幾類人的機會。

8. 願意放夠多錢進去的人

這樣的人，比較容易搶得先機（特別是搭配前幾類人的膽量和智慧），也比一般人有承受風險的能力（你現在敢all in到metaverse或加密貨幣嗎？）。不過這類人之中，仍然有蠻高比例會變成冤大頭。

誰能享受到甜美的果實？

所以，你屬於上面說的這些「統治階級」或「圈地為王」的人嗎？如果不是，當韭菜純被割的機率就很高了。或許你仍然可以進到metaverse裡面去生活、享受到一些科技服務或樂趣，但根本上還是「被遊戲規則宰割」的草民。

其實上面說的這些一點也不新鮮。套進社會、股市、app store生態系、火星殖民地、加密貨幣圈、甚至Facebook這個「私領域」（我先前說過，Facebook環境就已經是metaverse的原型）應該都適用，現在只是再換個舞台重演一次而已。

所以metaverse的出現，會促進技術或社會的民主自由化嗎？我認為還有一段距離；但比較有可能的是，它會成為某些技術發展的火車頭，也會促進某些財富、社會地位、以及技術優勢的重新分配。

但重點是，你必須在先在其中掌握某種程度的權力（1-8都可以），才比較有機會享受到甜美的果實。

所以我說Mark Zuckerberg是個聰明人。上面講的這一套「化外政府」，別人要等登陸火星之後才能實現，但他就乾脆自己創造一個原本不存在的新世界還快一點，而且他快做到了。

Zuckerberg的說法

前面提到Facebook在言論控管標準方面的問題；Zuckerberg先前在受訪時，他的答覆是：

• 我們在努力開發相關的新技術了；

• 在言論自由和過濾有害內容之間很難找到平衡點；

• 我們不可能討好所有人；

• 在虛擬環境中的個人安全（不受騷擾之類）很重要。

但對於言論控制、假訊息防制、商業詐騙的管理和申訴等治理相關機制，Zuckerberg仍然避重就輕，只說「很敏感」：

……我們必須努力避開各種審查機制，並且判斷哪些是有害的事情、以及何時該介入阻擋人們的表達權利。這些在跟金錢和（人們在虛擬世界中擁有的數位資產）所有權扯上關係的時候，還會變得更加敏感。

不過這段話中透露了一個訊息：Meta未來在經營metaverse的過程中，仍然必須面對對內、對外兩個層面的監管問題。

對外，它必須服從或規避政府和市場的規範（這些規範有好有壞、而且每個地方都不一樣）；對內，它也必須建立類似政府、司法、以及市場的規範。

一般而言，過去這種「內規」都會以「不違反當地法律與善良風俗」為原則；但在虛擬世界之中，這樣的原則還存在或適合嗎？

在現今的網路上，許多商機來自違反（或繞過）真實世界的成文法律（例如在尚未合法的台灣看大尺度色情網站）、或是以「在真實世界不會發生／不能做／做不到」成為賣點（例如讓你在裡面橫衝直撞的GTA遊戲）。

收放之間的矛盾

如果在虛擬世界中也要完全遵守真實世界的規矩，那還會有賣點嗎？

這是一個矛盾的問題。在虛擬世界中，我支持GTA這類遊戲的遊玩和創作自由，但反對這樣的自由擴散到所有層面；但遺憾的是，在缺乏監管、強制力、以及實質懲罰的虛擬環境中，這種擴散是遲早會發生的事情。

而所謂的監管、強制力、實質懲罰，如果有的話，會是誰來做呢？對於現今有公權力的政府組織而言，虛擬世界是一個黑箱子，裡面有太多看不到、管不到的地方（即使看得到，恐怕也是「用」多於「管」）。

所以如果是Meta建立的虛擬世界，就是由Meta這家在其中擁有「神」般勢力的公司來管嗎？而且這個「太上政府」的管理者，可能是一群都很年輕的工程師、審查人員、或者是「不諳世事」的AI？

（這並不是說年輕人員或AI不好，而是這樣組成的「政府」、或是任何棲身在單一企業組織下的「政府」都太過荒謬。）

我在2013年的〈是神，但又不是神〉一文中，也稍微探討過這個問題；當時因為還沒有虛擬世界的話題，所以談的是廣義的數位出版市場審查。

出版審查制度的有無、鬆緊的標準、以及審查者的組成，都可以說是言論自由的指標之一；而在未來的虛擬世界中，將這樣的審查或管理標準，延伸到所有的發表自由和商業行為內容上，也將會是Meta或其他類似公司必須面對的課題。

結語

我並不反對metaverse的發展，對於實體的政治力量是否介入也持保留觀察的態度；我甚至不會鼓吹你反對它或鄙視它，只是建議認清它（和自己）的本質，在真正令人信服的遊戲規則出現之前，不要對它有太過綺麗的幻想。

總之，仍然是我2016年這篇文章的標題：〈Facebook就像停車場，用它、但別信任它〉，只是可以把Facebook換成metaverse。

參考閱讀

• 〈火星人入侵？這次，來自克里姆林宮〉

• 〈最孤獨的元宇宙：曾被估價值超過13億美元的虛擬世界，現在每天的活躍使用者僅有38人〉

• 〈是虛擬、也是實際：未來的Metaverse世界〉

• 〈🔏也來談談「Metaverse」〉

• 〈Facebook的AR：真假難辨的「第1.5世界觀」〉

• 〈真假難辨的第二世界觀〉

• 〈Metaverse 漫遊指南（上）：歡迎來到元宇宙〉

• 〈我對Facebook在F8大會中宣示理念的小人之心〉

附記

我相信有些朋友看完這篇文章之後，會很用力的說「metaverse不是這樣的！」。因為它目前還不是真的普遍存在的東西，所以大家都有自己的觀察和接受角度，這一點很正常。

這些想法的依據，是我對「虛擬世界」（還不是metaverse的時候）和商業世界遊戲30年的觀察；當然不一定都正確，不過應該不能說只是空談。如果有不一樣的想法，都很歡迎指教和討論，讓大家對這個話題有更全面而深入的瞭解。

• 本文後篇：〈「人與Web 3」的光明與黑暗：去中心化篇〉

AI的正反兩面

過去這個月寫了幾篇關於AI和chatGPT影響未來創作領域的文章，正面和反面的角度都有。

正面的是，目前剛處於初生階段的AI（概稱各種能自動產生文字和影像作品的機制），未來還有很長的路可以走，很可能在我們有生之年會發展到想像不到的境界；原本許多用於知識搜尋、資料整合和解讀、以及基本作品的生成，往後都可以讓AI代勞。

反面的是，除了可能取代現有的一些職業之外，還包括仍然會出現的錯誤（可能來自演算法、也可能來自原始資訊）、以及不負責任的使用（例如用於寫論文偷懶、或是產製假新聞）等等。

前面說到「取代」，AI能取代的是「職位」、但不一定是「人」；人可以轉而去做AI做不到的事情、或是更高階的工作。但如同我先前說的：

不過這一陣子AI發展的方向，反而變成了不是「取代專家（的工作）」，而是淘汰「不具備專家能力的普通人」。

如果你只會AI能取代的技能、而且做得還沒有AI好，就可能會被取代。1960年代之前，電梯裡面還有「電梯操作員」這個職位；1980年代的電腦機房也還有「報表列印管理員」的工作，但這些技能和職位後來都已經消失。

如果讓我用比較含糊的白話來說，令人憂心的一個重點會是：

至於結果是好是壞，大家可以自己想像。

之所以說含糊，是因為並不是每個人都會變笨，甚至還有人會覺得自己雖然不會寫文章、不會畫畫，但因為會用AI工具，所以忽然都變得會了，所以其實是比過去更聰明。

另外一個角度是，相較於沒有工具的時代，人類的蠻力是有限的，於是我們發明了從鐵鎚到太空船的各種工具，讓人類擁有跟動物不同的成就；而AI則是另外一次的工業革命，讓機器不只可以強化人類的蠻力、更可以延伸人類的智力。

也沒有錯。

人工智慧能力的五個層次

先僅以資訊時代的階層來說，機器能幫我們做跨越時代、跨越地域的資料搜尋，也只不過是近30年的事情；而從資料搜尋到分析出「去年全球經濟成長10%」之類的結果（想想看，這在30年之前是多大的工程），也只是統計運算法的應用，不算太困難的事情。

接下來的「解讀」，則是AI成長到一個程度、並且與大量的外界資料連結時（目前chatGPT還沒有），即將會出現的能力，例如提供這樣的報告：「去年全球經濟成長10%，但如果沒有戰爭影響能源和原物料供應，應該可以達到15%」。

到這邊為止，都還是「中性」的資料解讀和比對可以達到的程度，但接下來的「認知」和「決策」就開始進入重頭戲了。

以上面的例子來說（當然是以極度簡化的邏輯來舉例），「認知」能力是基於「戰爭影響經濟發展」、「經濟正向發展對人類有利」的前提，得到「發動戰爭的某國是負面因素」的認知。

而「決策」則是基於「某國是負面因素」的前提，做出「應該發射飛彈打某國」、或是「對某國給予制裁」的策略。

這個過程一點也不是新聞，至少在人類分析師的世界已經行之有年；而且，如果你看過《魔鬼終結者》或1983年版的《戰爭遊戲》等電影，就會知道它們描述的都是AI在從「解讀」到「認知」之間的過程出錯，導致了錯誤的決策、以及近乎災難性的結果。

會扯到這個，是因為技術上來說，AI遲早會進化到具備「認知」和「決策」能力的階段，於是我們會面臨幾個問題：

1. 人類可以將某些事情的這兩個階段交給AI嗎？例如要先救老婆還是媽媽、或是火車要選擇壓死一個人還是五個人？

2. 如果可以的話，界線會在哪裡？或者最後的決策仍然必須經過人類的認可？人類就不會出錯嗎？

3. 如果必須經過有情緒、必須吃飯睡覺、會疲勞的人類認可，AI在效率上的價值還能發揮嗎？

4. 如果人類決定禁止AI插手「認知」和「決策」（即使技術上做得到），人們必須具備怎麼樣的知識、能力、訓練，才能躋身這個金字塔頂端，而不會變成被AI淘汰的族群？

藝術家的看法

前幾天剛好跟幾個藝術家碰面。A是懂技術的畫家，以兼具工筆和半抽象的技法成名已久；雖然模仿者眾多，但目前還無人能夠超越。

跟A談到AI自動生成影像的問題時，我開玩笑的說：「以未來AI繪圖的能力，就一般用途的插畫來說，往後藝術家大概只有『尊嚴』的問題了。以後你們不妨試試對AI下『請用A畫家的風格生成XX主題的作品』，這樣說不定還可以省你們很多事。」

A畫家：「但目前AI還無法真的創作新作品，技術上都只是依照指令，拿類似的作品來改造拼貼。或許表面上可以做得有點像，但神髓還是做不出來的；何況用他人的作品來拼貼，在原創性上還是有問題的。」

後來碰到B藝術家，他說：「AI目前對於真正的藝術家影響其實不大。因為拼貼出來的作品雖然可以滿足一般人用圖的需求，但這些人本來就不是藝術家的客群；而且拼貼的圖越多，反而越能凸顯原創作品的價值，兩者可以算是不衝突啦。」

傍晚到了某個展場，碰到以創作T恤圖案為主的C藝術家正在擺攤。他說：「嘿嘿嘿，你看（指著攤位上的自有品牌T恤），這上面的圖案都是AI畫的，省了我好多力氣、而且又不會跟別人撞衫。」

C又告訴我：「AI生圖其實第一個會衝擊到的是『賣圖庫』的業者。從前圖庫很貴、而且多半不完全符合需要，還得自己合成修改；AI生圖只要指令下得對，產生的圖馬上可以用，就算一張要花10元美金，也比買高品質圖庫的單張照片、或是自己合成的功夫便宜。圖庫是死的，AI生圖是活的。」

回到最前面說的「尊嚴」因素。這並不是說他們會為了「藝術家的尊嚴」而拒絕AI工具，而是就如同他們從前接受新工具一樣（例如從紙筆繪製到數位繪圖板、然後是平板電腦），將AI工具以最適合的方式融入工作流程，但在最後的「風格」和「人味筆觸」上還是留給自己的堅持。

找出AI對工作流程的幫助

在行銷和寫作上也是一樣。先撇開前面提到的「不負責任使用」角度不談，我們同樣不一定要拒絕AI工具（要拒絕也當然沒關係），而是要看它在你的工作流程中能不能找到有利的位置、為你提升工作成果的「質」、「量」、或是兩者皆備。

以我的理解，AI在行銷上會是非常好的工具，包括資料收集、分析、解讀等等；因為行銷有兩個大角度，一個是從上往下的「人性」（瞭解顧客／社會需求、解決問題、同理訴求）、另一個則是從下而上的「資料」分析解讀。

事實上，行銷也可以說是一種資料科學，而這個角度正是電腦、網路、以及AI的強項。

而從上而下的「人性」面，就如同「藝術家的尊嚴」、或是前面說的「認知」和「決策」兩個層次，都是必須根據前面幾個層次的成就，來做出盡可能正確、而且有所本的決定：

應該發射飛彈打某國來解決全球經濟問題嗎？我們家的商品應該走高階精緻還是大眾路線？文案應該搞笑、狗血、還是溫馨？我作品上最後一筆紅色顏料要下在哪裡？老婆到底要不要救？

有些事情，或許AI有能力可以幫你決定，但無論因為什麼理由，你可能會覺得還是自己來比較好。

後記

附帶講一點真心的感想：目前許多人玩得很開心、甚至為之驚豔的Midjourney做圖和chatGPT問答，產生出來的結果在我看來多半還是「免洗筷」等級的東西。

因為，做出來的東西除了貼上Facebook讚嘆一番之外，你通常不會再用第二次、甚至不會再看第二次，更不用說把它當作工作參考或成果；而你對於AI的態度和驚豔程度，也多少會反映你原本在這個領域看過什麼樣的人、或是下過多少功夫。

不過，對AI系統來說，這個「訓練」的過程還是必要的，而它吐給你的東西，也只是對於你娛樂它的獎賞而已。

以我個人來說，目前的AI工具和成品都還沒有太大的幫助，所以也還沒有進入我的工作流程。不過，未來當然會有機會成為不可或缺的實用工具，所以我仍然會繼續關注。

長期讀我文章的朋友都知道，解析各國文案、挖掘其中的妙處，是我經常寫的題目之一；我比較不希望碰到的狀況是，看到一篇寫得很棒、充滿著智慧和機鋒的文字，解讀讚賞了半天，最後發現是機器寫的。

不過如果真的有這麼一天，也只能坦然接受就是了。

本文原載於2022年12月20日《 》。

日本麥當勞鼓勵中老年人再就業的廣告。圖中的主文案是這樣說的：

在現今平均壽命和健康狀況都比從前好的社會中，其實無論是否已經退出職場，中老年人（以下用「中年人」代稱）都是還不錯的人力資源。

像麥當勞這樣的服務業，進用他們一來可以紓解「年輕人不好找」的問題、二來也讓中年人力也可以得到充分運用。

中年人是投資者的金礦

我從前曾經跟某位投資人說，其實可以成立一筆投資基金，專找有心再度創業的中年人來投資。因為這些人（理論上）已經有產業知識、可能也有不錯的現成人脈；即使過去曾經失敗，至少會比較知道怎麼避免重蹈覆轍。

在這樣的前提下，或許日後的成功機率還比初出茅廬、除了想法和技術之外，缺乏其他資源的年輕人高。

但這樣需要幾個過濾的前提：

1. 品德：如果過去是因為掏空公司、或是其他違反職業倫理的原因而失敗，可能就不適合；

2. 心態：必須是比較積極想做事的，而不是來「混個好退休金」的；而且必須願意放下身段，重新學習不同行業的知識和態度，而不是拿著過去的資歷出一張嘴指指點點年輕人、什麼事都看不慣；

3. 資歷運用：如果過去的資歷和經驗，能用在新創的題目上當然更好；

4. 學習能力：除了願意學習的心態之外，學習新東西的能力也很重要，不然做新題目、看新市場時，老是抱著30年前的那套也不行。

總而言之，以投資的角度來說，當然不是對中年人力照單全收；對於上述的前提、以及創業的題目還是要經過溝通審查的。

重新工作也是重新學習

即使不適合當作被投資的對象，去速食店或其他行業工作也不是壞事；有些中年人並不缺錢，重點不在於鐘點薪資，但出門動一動、學習做漢堡、接觸外界的人、磨磨急性子，其實也不是壞事。

如果勤勞一點，還可以觀察速食店的工作流程、管理方式、供應鏈運作、店面動線設計邏輯、周遭市場特性（客人屬性、尖峰時間、常點品項之類）等等，說不定在下次創業時也會很有幫助。

即使不想再創業、也不想再花時間觀察這些，就找一個自己喜歡的簡單工作來做，也都是好事。

成功案例

在我過去寫的〈職涯困境的解決之道，除了進修還有什麼〉這篇文章中，就曾經提過一個當年的「再就業」成功案例：

他進來之後，徹底整理了我們原本認為已經無懈可擊的表格、流程、甚至商品入庫之後擺放的順序與堆積方式；不僅讓效率大增、錯誤變少、業務部門出貨更順利，同仁也不必為了盤點、對帳、調整商品的位置而額外加班。

而他成功的原因，除了既有的知識和經驗之外，還有很重要的心態調整。他在得到稱讚之後說：

這沒什麼。我喜歡這個工作，所以並不覺得「屈就」、也願意不斷用心去思考怎麼改進；而一直改進所累積下來的，就是好的經驗。

只要經驗累積多了，相對簡單的問題大多可以迎刃而解。你現在看到的，其實都是我十年前就想過、也做過的改進。

失敗的常見原因

而回過頭來說，中年再就業經常看到的失敗原因，多半因為過不了這兩關：

• 忍不住不下指導棋：

有幾十年經驗的人，在看到（自認為的）問題時很難不出聲音。

如果是再創業的老闆、或是有一定權責的主管，當然可以隨意發揮（例如上面舉的例子）；但如果進到麥當勞這樣已經有成熟SOP的公司，即使你覺得「漢堡多煎30秒更好吃」，恐怕也不能任意去改變。

因為，對麥當勞這樣的公司而言，即使你在第一線堅持「多煎30秒」讓漢堡真的變好吃，也可能會造成其他同事、所在分店、甚至整個體系的困擾。

至於如何將「多煎30秒」這個觀念傳達到總部、並且獲得認同採用，進而提升整個體系的水準，「嘿嘿嘿，這就是年齡的功力啊」（漫畫台詞）。

我的建議是：平時深藏不露，但在適當的時機才「露兩手」解決問題，更能贏得年輕人的尊敬。

• 因為潛在的職業階級觀念而拉不下臉

有些人會說，「我會來麥當勞工作，就是沒有高低觀念啊」，但真正站上櫃台時，卻又很怕被人認出他「曾經是某某公司的某總」、或是被親朋好友知道「竟然在這裡工作」（我看過這樣的實例）；做了一段時間之後，自己知道其實不該這麼在意、但是又做得彆扭，所以還是待不下來。

所以，「心態歸零」對於重返新職場的中年人是很重要的。不管過去有多輝煌的戰史，換了環境之後不妨抱著新人的態度重新學習、也不需要怕拋頭露面或是「被認出來」；自己心情坦蕩（從各種角度而言）才是再次開機的第一步。

結語

作為一個曾經有些許成就和經驗、曾經失敗、也曾經考慮過重新開機的中年大叔，我想我是有資格提供上面這些分析和建議的。

當年我在比較困難的時候，曾經公開說倉管或警衛之類的工作都不排斥，也考慮過速食店或便利商店；許多朋友都很驚訝的問「你為什麼會考慮這些」、或是有「應該不至於吧」之類的想法。

因為，雖然後來幸運的有了其他機會，但那段時間我就非常審慎考慮過「指導棋」和「拉不下臉」這兩件事。而在認真思考過、清楚知道自己不會在乎、並且願意重新學習之後，才做了這樣的決定。

我很感謝當時朋友們的關心，但對我來說，無論在哪裡重新開機，都是新的學習和起步機會。

人生中或許有不如人意的工作，但不會有學不到東西的工作。無論你是中年人，還是新鮮人，我相信這一點、以及前面說的這些，對你都同樣適用。