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首頁 > 科技新知專欄 > 充斥AI垃圾的時代,我們如何找回創作帶來的感動
2025.10.29

充斥AI垃圾的時代,我們如何找回創作帶來的感動

曾幾何時,垃圾只是現代生活的副作用:廢紙、塑膠袋、快餐盒,那些我們用手扔掉的東西......
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充斥AI垃圾的時代,我們如何找回創作帶來的感動

李長潔 淡江大學大眾傳播學系助理教授

 

曾幾何時,垃圾只是現代生活的副作用:廢紙、塑膠袋、快餐盒,那些我們用手扔掉的東西。然而後來,網際網路使我們誕生了新的垃圾形態:數位垃圾(digital waste),這些是塞滿硬碟的重複照片、從未打開的PDF、以及在論壇上無人回應的留言。到了今天,我們又迎來第三代廢棄物—AI垃圾(AI slop)。它不是堆在街角充滿惡臭的塑膠袋,而是堆滿雲端的廢話。不是難聞,而是難讀。

如同Madsen與Puyt(2025b)所指出,AI垃圾是一種「生成性廢棄物」(generative waste),其具有七大特徵:產量巨大(volume)、生成迅速(velocity)、形式繁多(variety)、價值流失(value)、真偽難辨(verification)、高度可見(visibility)、與病毒式傳播(virality)。在這個七重漩渦中,文化不再被創造,而是被「倒出」;平台不再篩選,而是「灌食」。

 

在過去,我們為塑膠島感到憂慮;如今,我們或許該為「語言的垃圾帶(garbage gyre of text)」感到焦慮。Chakrabarty等人(2025)在其研究中指出,低品質AI文本的氾濫正如二十年前的垃圾郵件(spam)再世,充滿陳腔濫調與模板化句式,缺乏語氣、節奏與靈魂。這些文字看似正確,卻毫無必要;它們像語言的塑膠袋,輕盈、可擠壓、難以分解(Shaib et al., 2025)。知識體系面臨認識污染(epistemic pollution)的危機,當假訊息與空洞資訊混雜在一起,人類將失去判斷真假的能力。AI垃圾正是這種污染的最新形態。

在這個語言充斥的時代,我們不再害怕沉默,而是害怕說話空洞。演算法像垃圾車一樣,把語句打包、粉碎、再回收成另一篇「原創」內容。文化變成了一種循環廢料(cultural slurry),正如Madsen與Puyt(2025a)在〈當AI 把文化變成垃圾〉(When AI turns culture into slop)中辛辣地形容:「今日的文化,不再是大眾文化,而是豬飼料文化(hog feed culture)」。

 

當我們進入一個所有內容都能自動生成的時代,創造不再是一種稀缺的能力,而變成一種隨手可得的功能鍵。打開一個應用程式,輸入幾個關鍵字,詩歌、畫作、小說、論文便如流水般湧現。表面上看,這是創意的普及;但實際上,它也是創意的「通貨膨脹」。當人人都能「創作」,創作本身就失去了它原本的重量與驚喜。稀缺性的消失,帶來的不只是數量的氾濫,更是一種價值感的崩解,就像古代的金幣變成了無限列印的紙鈔,卻再也買不到真正的情感。

於是,「創造」漸漸退化為「再混合」。AI不是在靈感中誕生,而是在資料中心中拼貼;它不會「感受」,只會「模仿感受」。每一首詩都像前一首詩的回音,每一幅畫都像資料庫的回收再製。這樣的作品或許看似完美,卻少了那種樸實無華,人類創作中那種不確定、笨拙、甚至帶著點小小裂縫的美感。AI的語言是光滑的、無縫的、可預測的;而真正的藝術,恰恰誕生於裂縫之中。

 

當語言被不斷複製與稀釋,我們的文化也開始出現一種新的污染,語意污染(semantic pollution)。它不像塑膠那樣可見,卻更具滲透力:充斥的不是垃圾,而是空洞;污染的不是環境,而是意義。每一句話都「像什麼」,卻沒有真正「是什麼」。於是,文化進入一種「去感動化」的狀態,我們閱讀、觀看、點讚、分享,但很少再被觸動。所有內容都長得一樣,所有情緒都可替換。創作成了一種循環的幻象,創意變成可被複製的格式。

 

那麼,我們該如何與AI垃圾共處?或許答案不在「禁止」,而在「編輯」。正如Chakrabarty等人(2025)提出的「寫作質量獎勵模式」(Writing Quality Reward Model,縮寫為WQRM),AI文本的品質能透過人類回饋與專家修訂而提升。這意味著,人類從創作者變成了生態系的維護者,一種語言的回收員。人類的任務不再是產出更多內容,而是學會選擇、過濾、再利用。這是一種新的文化環保主義,或者我們可以稱作「語言的永續」(linguistic sustainability)。

或許數百年後,考古學家不再從陶器或骨骸了解我們,而是從廢棄的伺服器中發現上億篇無人閱讀的AI文章。那將是他們眼中最奇特的文物,一個會自動產生文化垃圾的文明。這並非悲觀的預言,而是對數位文化的自省。畢竟,當人類學會製造AI垃圾之時,也就提醒我們,真正的創造,從來都在拒絕輕易生成的那一刻誕生。

 

 

 

參考文獻

    1. Shaib, C., Chakrabarty, T., Garcia-Olano, D., & Wallace, B. C. (2025). Measuring AI" Slop" in Text. arXiv preprint arXiv:2509.19163.
    2. Madsen, D. Ø., & Puyt, R. W. (2025a). When AI turns culture into slop. AI & SOCIETY, 1-2.
    3. Madsen, D. Ø., & Puyt, R. W. (2025b). The 7Vs of AI Slop: A Typology of Generative Waste. Available at SSRN 5558018.
    4. Chakrabarty, T., Laban, P., & Wu, C. S. (2025). Ai-slop to ai-polish? aligning language models through edit-based writing rewards and test-time computation. arXiv preprint arXiv:2504.07532.

 

 

 

 

作者:李長潔
李長潔博士現任淡江大學大眾傳播學系助理教授。 專業領域涵蓋未來學研究、科學傳播、數位語藝、組織傳播、文化研究與社會學。在教學方面,李博士教授行銷傳播概論、傳播理論、傳播作品精選、文創專案設計與行銷、多元文化與傳播等課程。
在學術研究上,李博士曾發表多篇論文,主題涉及數位環境中粉絲群體的形成對文化創意產業的推動性、未來意識教育的遊戲設計與實踐、新媒體的移動鑲嵌等。
李博士亦關注文化觀察,創辦了「偽學術」文化研究專頁,並主持相關Podcast節目,深入探討日常文化現象。多元身份與豐富經歷,展現了其在傳播學術與實務領域的活潑。
 
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