華爾街日報刊出 AI 寫的評論文章，投稿人是知名投資人 Stanley Druckenmiller，他公開承認說「我不覺得丟臉」，而欄位主編則認為文章的內容才是重點，這在媒體界掀起大風浪：人們其實不在意內容是不是 AI 寫的？
（前情提要：被 AI 裁員的記者，發現公司還用自己名字發文章）
（背景補充：紐時董事長演講：媒體在AI時代該如何生存？我勸業界站起來反抗）
重點摘要
- AI 偵測工具 Pangram 判定 Druckenmiller 的華爾街日報評論 100% 由 AI 生成
- 社論版主編 Paul Gigot 反問「要揭露什麼」，不打算管外部投稿者用 AI
- 馬里蘭大學研究指 AI 寫的文章更不易提出新穎論點，稱為「論點崩塌」
作者已死了，如果你是文組學生，那應該對羅蘭·巴特（Roland Barthes）不陌生。他在 1967 年一篇很短的文章裡說了「作者已死」，他的意思不是寫文章的人不存在了，而是我們太習慣拿作者的生平、意圖與身分去解釋作者的產出，好像文字是那個人分泌出來的體液。
他說把作者請出房間，讀者才誕生。一但作品誕生，就與作者脫離了。
我這週讀到億萬富翁投資人 Stanley Druckenmiller 在華爾街日報發表評論文章〈Let the Bond Market Speak〉，批評他以前的門生，現在的美國財政部長 Scott Bessent 擴大公債回購。文章刊出後，讀者開始認出那個 AI 味，然後丟去 AI 偵測工具 Pangram 判定，那篇文章 100% 由 AI 生成。
接下來發生的事讓媒體圈很吃驚，過去被指控用 AI 代筆公開發表的人，通常道歉或否認，Druckenmiller 兩者都沒選，他很平靜的說「我當然用了 AI，」他對美國政治媒體 NOTUS 說，「我不覺得丟臉啊，我現在寫每樣東西都用 AI，理由跟我算數學的時候會用計算機一樣。」
華爾街日報社論版主編 Paul Gigot 沒有責備他，反而寫了一篇專欄，嘲諷那些對 AI 寫作搖頭的「媒體天龍人」。Gigot 說，自己報社內部的社論作者仍然必須自己動筆，但他不打算去管外部投稿者。
「很多投稿者，尤其是知名政治人物或執行長，本來就雇用講稿寫手，或者外包給華府的寫作工作室。用 AI 讓一篇文章更順，跟那有什麼不同？」
實話總是難聽，在四個月前，也是華爾街日報的社論特稿編輯 James Taranto 才寫過一篇專欄，把 Pangram 這類 AI 文章偵測工具形容成「誹謗機器」，並且寫說「我們這些把寫作當專業手藝的人，有倫理上的義務，有時候還有合約上的義務，確保作品是原創的。」
然後 Stanley Druckenmiller 的事情爆發了，James Taranto 依然堅持那篇文章的立場「作品要是原創的」，並認為主編 Gigot 的說法跟他寫的一致。（我讀了兩遍，看不出來哪裡一致）
AI 不是計算機，是推理機
Druckenmiller 那個計算機的比喻聽起來很有說服力，但和 AI 比起來，性質不能算是一樣。計算機不會決定你要算什麼答案，它算的是答案的過程，你只是不想用手算，或是不想算錯。
寫文章不是算數學，寫一篇評論，有一半的時間是決定要說什麼，而那件事往往要寫到一半才會浮現。你以為自己要論證 A，寫到第三段發現 A 站不住，但讀起來真正有意思的是 B。如果用 AI 進行這個過程，可能 A 很貧弱，然後 B 沒有出現。
馬里蘭大學有一群研究者正在追這件事，他們給取了個名字叫「論點崩塌」（argument collapse）。在一份尚未通過同儕審查的論文裡，他們發現 AI 寫的文章，比全部由人來寫的文章更不容易提出新穎的論點。
研究報紙 AI 寫作的博士生 Jenna Russell 說得更直接，「這些大型語言模型會開始影響我們的意識形態，而我們不會意識到這件事正在發生。」
好吧，是就是吧，除了囉唆又沒東西能寫的媒體以外，你聽過誰在抱怨 IG 和抖音在影響我們的意識形態，而我們沒有意識到這件事正在發生？
你也是一台推理機
不過我不是反對 AI 文章，我有什麼好反對的？
每個人能寫出跟別人不一樣的東西，不是因為人類有靈魂，是因為每個人有獨立的資料庫。你讀過的書、你在童年被傷害過、你在大熊市虧掉多少錢、你對前女友過敏…這些是你的訓練資料。
你判斷什麼重要、什麼不重要的慣性，是你的權重。
每個人都是一台推論機器，只是我們的語料庫沒有公開，而且自己也讀不到全部內存。
從這個角度看，AI 不是外來物種。它是模仿人類的一種知識結構，被拿到體外重新設計了。
而這正好解釋了為什麼「有沒有用 AI」這個問題會越來越難回答。你改變輸入，輸出就會變。你讀了一本新書再去寫同個主題，寫出來的東西會不一樣。你餵給模型不同的提示、不同的草稿、不同的資料，出來的東西也會不一樣。
AI 的痕跡總會消失
Pangram 能抓到 Druckenmiller 那篇文章是 AI 寫的，是因為今天的通用模型有習慣語法，那些被讀者認出來的語感，是公共語料庫留下的痕跡，是幾億份文本的平均值。
個人化 AI 要處理的正是這件事，往後模型的語料庫變成你個人的語料庫，你的舊稿、你的筆記、你的信件、你 tag 過的每個社群貼文，輸出的口音就是你的口音，往後文字的偵測器往往會失效，不是單單模型變聰明，還因為訓練資料是私有的。
那天到來之時，「這是不是他親手寫的」不再有實務經驗上的判斷答案。
巴特在 1967 年要求我們別再問作者是誰。將近六十年後，我們可能會被迫接受這個要求，而且不是出於哲學上的說服。
常見問題
羅蘭·巴特的「作者之死」在講什麼？
1967 年巴特主張，用作者的生平與意圖解釋文本會限制閱讀，他要把詮釋權從作者交給讀者。這篇文章常被誤記成「作品之死」，方向剛好相反，巴特要保護的正是作品。
華爾街日報允許投稿者用 AI 寫評論文章嗎？
社論版主編 Paul Gigot 表示，報社內部社論作者仍須自己動筆，但他不打算管外部投稿者使用 AI，也不要求揭露。他把這件事類比為政治人物與執行長雇用講稿寫手。
