李怡志：有了生成式 AI，大多數人都可以表達自我

李怡志是政大新聞系助理教授，有 25 年的網路內容相關經歷，曾任 Yahoo!奇摩內容企畫總監，目前也擔任中央社董事。在 AIGC （生成式人工智慧）的社群上，可以一直看到李怡志每天持續不斷在「練習」各種圖片生成，而新聞媒體又是受到生成式 AI 衝擊最嚴重的產業之一。《商益》採訪李怡志，請他分享自己的研究與創作過程，以及如何思考 AIGC 對產業的影響？

雖然在社群上分享了許多相當讓人驚艷的作品，李怡志謙虛地說，不覺得自己有什麼功力，而是把 AIGC 當成娛樂。自己不是設計師，所以格外明顯的感受到，

生成藝術的一開始，是在學英文與藝術

李怡志表示，社群上能看到的圖都是經過自己挑選之後的就果，100 張圖挑出 1 張真正好的，所以判斷力很重要。此外，非設計背景的人在使用 Midjourney 的時候，一開始基本上都在學英文、學各種藝術跟設計的情境、風格、情緒，以及各種對於細節的描述、顏色的描述。

李怡志就分享，經過一段時間之後，看到藝術品，就會發現自己用英文描述藝術作品的能力變好了，因為你學會了這個東西是什麼。

所以學習的過程就是先理解各種的藝術描述，然後想辦法下 Prompt （指令）去生成想要的畫面，你會同時看到很多人在做這件事情，大家也都會貼出自己認為好的作品，你就可以不斷看到別人認為好的是什麼？

過去只有去美術館才能看到大量作品，但現在每個人都在嘗試做自己的藝術，一邊看別人的產出，一邊自己也在生成，鑑賞能力就會進步。

李怡志認為，這樣的生成工具在教育上很有幫助，比起過去可能教科書上用三到五個例子，試著讓學生知道什麼是文藝復興，但總是有距離，現在甚至可以讓學生用文藝復興的風格去生成跟自己有連結的畫面，這麼一來，原本複雜的概念就變清晰了。

說到教學，李怡志在資訊圖表的領域有很深的研究，特別是精密的新聞用 Infographics，如今也漸漸調整教學，過去要求學生用 Excel 做練習，會有大量的手工調整、測試和判斷，但這學期改用 Power BI，讓 AI 去做判斷，主要的目的是學生會用這樣的工具，並且有敘事能力，然後開始接受 AI 一起做事。目前看下來，學生作業的水準比以前要整齊，

AIGC 會怎麼影響新聞產業？

身為新聞系的教授，李怡志認為 AI 有個很大的好處，就是可以無窮無盡的生成，以前也有自動化工具，但受限於指令，如果一篇稿件要改成十種方式，就得寫十種複雜的指令。

但是現在可以讓媒體針對不同的受眾，內容的資訊不變，但把一篇稿件改成不同的風格，讓讀者以自己喜歡的方式接收資訊，真正做到個人化，畢竟不同讀者有不同的生活型態、教育背景。

第二個影響則是過去媒體要寫出完整的文件，一個一小時的採訪，逐字稿可能有一萬多字，但最後只刊出精挑細選寫出來的一千字，剩下的全部丟掉。

但現在任何東西都可以丟進資料庫，無論是完整採訪錄音、甚至一開始的訪綱、找資料過程中的參考文件、片段的資訊，然後讓 AI 生成你可能從來沒有想像過的作品出來。

簡單來說，以前媒體最小的檔案單位就是一篇稿件，現在最小單位可能就是一句話。不過這樣的改變，會出現在媒體企業的系統端。

至於記者個人，李怡志認為新聞系的訓練對於活用 ChatGPT 很有幫助，像是「內容分析」的技術，以往拿到一篇稿子，例如總統府的新聞稿，要去分析情緒是什麼？意圖是什麼？最常用的關鍵字有哪些？

過去這些都要花很大的力氣去做分析，但現在 ChatGPT 就可以做了，甚至可以進一步做分類、分群，只是目前工具的發展太快，今天教的可能明天就過時，但大家的共識就是盡快讓學生知道怎麼用。

ChatGPT、Midjourney 都可以應用傳播理論

李怡志舉例，ChatGPT 既然是一個大型語言模型，而在傳播理論上有很多不同的語言模型，最簡單的像是 SMCR 模型，S 代表資訊源（source），M 代表訊息（message）， C 代表管道（channel），R 代表接受者（receiver）。

那麼當一個受過正規訓練的人，把 ChatGPT 當一位助理溝通的時候，能不能把這樣的模型當架構？例如你要它幫你寫稿，你要提供哪些資訊源給它？你打算怎麼控制它生成什麼樣態、帶有什麼情緒的內容？而分發管道不同，像是法律文件和推特發文就不一樣，最後則是接受者又是誰？

在「溝通」這件事情上，李怡志認為原本學界的理解已經相當完整而成熟了，有著太多模型存在，像是你可以請 ChatGPT 分析一個問題背後的問題，這就是一種專業而成熟的問法。此外，你也可以問問 ChatGPT 某件事情的平行概念是什麼？上層概念又是什麼？透過它去擴展認知與理解：我知道這兩個概念，你能不能再跟我多講一點相關的概念？

李怡志已經寫了一百多個 Prompt 的教學範例，認為接下來應該是讓學生知道如何下 Prompt 去讓 ChatGPT 寫 HTML、CSS 或 Javascript，就像標準差、IRR 都可以用電腦算，而不是手算。

ChatGPT 可以有理論依據，那麼 Midjourney 呢？李怡志也分享，在開放了「/describe」來做圖片的逆向工程後，可以丟一張圖給 Midjourney，會生成四組 Prompt，而那四組 Prompt 可以丟到 ChatGPT 去做簡單的內容分析，像是把裡面最常出現的字找出來，或是找出相關的字，甚至請 ChatGPT 把四組 Prompt 濃縮成一組新的 Prompt，這在學術理論上叫做高熵值的創意亂數。

有了生成式 AI，大多數人都可以表達自我

李怡志認為現在的創作門檻大幅降低，以前學繪畫可能兩年掌握一種技巧或風格，一輩子掌握了二十種，就結束了。但是現在可以一天掌握一種風格，這讓許多人過去沒辦法透過創作這些藝術來表達自己的情感，但是現在可以了。

你有想法，也有工具，可以幫你表達情緒、進行溝通，甚至以前畫一幅畫要兩個月，現在可能只要兩秒鐘。如果沒有明確目的，就算有工具有不會去用，但只要你有想法要表達，過去沒能力呈現，現在可以開始創作了，這些工具非常有用。

不過李怡志也坦言很多專業可能會消失，例如寫書法，現在可以印刷，寫字就會變成陶冶、休閒，很多人年紀到了，抄寫心經不是當工作或職業，而是他就喜歡、也想做這個。李怡志說，自己用 Midjourney 生成各種作品，也是這樣的心態。

李怡志是即將於 5/6-5/7 舉行的「2023 Generative AI年會」講者。他將分享人工智慧的技術如何變成創意的輔助工具，過去很多創意視覺化的想像做不出來，但是現在門檻降低很多了，所以經歷過將近一年許多行動研究的結果，李怡志會分析生成技術在創作上跟傳統創作本質上的差異。

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核稿編輯：陳涵書

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