去年 5 月，美国编剧工会和演员工会罢工，呼吁提高薪资，拒绝给AI打工，超过 1 万名从业者上街参与活动，持续了近 100 天，对美国娱乐业造成了巨大的经济损失，而这次罢工也是人类抵抗AI威胁的首次集体行动。
人类历史的发展进程遍布着颠覆性技术，每一次变革都会造成新一轮的恐慌，我们把它暂且称为“换代的阵痛”。
如同珍妮机被发明之后，大量纺织工人面对被替代的恐慌，集结在夜晚想要毁掉这个能解放人类生产力的工具。
他们抗拒，却抵抗不了技术的车轮滚滚向前。
同样的故事，在AI时代再次发生。 7 月以来，番茄小说的AI训练补充协议受到关注，引起不少作者发文抵制AI训练，而后，番茄小说又上线了解除相关条款的功能入口，以回应创作者诉求。
事实上，自从ChatGPT出圈以后，人们对于AI的焦虑和恐惧就从未停止过。今年，生成式AI加速渗透各行各业，这种焦虑也越来越具体，画手、电影人、网文作者、出租车司机都以群体之名发出了信号。
在当下，或许我们更应该讨论，身处于时代的缝隙中的人们应该如何更好地走过这段过渡期？技术方、平台方又应该如何帮助人们借助AI成为真正的“超级个体”？
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AI写作：能“打辅助”，但当不了“输出”
在此次AI训练争议中，有一个颇为有趣的插曲：一位网友发现，阅读平台上惊现作者 3 个月写了 200 余本小说，非人的速度极有可能是AI创作内容，但是一看阅读量，几乎没有一本有正常阅读。
随意翻看这一本本模板化的标题和设定，被AI写作取代的焦虑似乎一下子减轻了。毕竟，没有人类灵魂的AI写作，简直就像是一个爱“水字数”的摸鱼狂人，完全没有解放人类双手、自觉替人打工赚钱的能力。
不过，AI做不了好代笔，不意味着不能成一个好辅助，那些用AI辅助写作的人，已经赢麻了。
去年 10 月，一篇“100%由AI创作”的名为《机忆之地》的小说，获得了江苏青年科普科幻作品大赛的二等奖，据了解，这篇小说是清华大学新闻学教授沈阳通过对话形式，逐步提示AI创作而成的。他指定了卡夫卡风格，经过 66 次对话，输出约 43061 个字符，从中复制出 5915 个字符，最终完成了《机忆之地》的参赛版本。
无独有偶，今年 1 月， 33 岁日本作家Rie Kudan凭借自撰的小说《东京共鸣塔》，赢得了日本顶级文学奖「芥川奖」，她提到获奖作品中有5%是AI直接生成的，并提到自己在创作之外，也经常与AI交流，倾诉那些她“无法与任何其他人谈论”的内心想法。
获得中国科幻小说界最高奖项“银河奖”的中国作家协会科幻文学委员会副主任陈楸帆也提到，目前在使用AI帮助创作，把AI看成是 24 小时都可以与之讨论创作的“助手”，大大提高了写作效率。
从题材来看，科幻小说以虚构为主，如果说人类作者更容易受限于物理世界的束缚，那么AI天马行空甚至偶尔前言不搭后语的组合，反而能带给作者一些突破常规的灵感。
不过，相比科幻，AI更擅长的可能是推理、网文、短剧这类相对结构化的内容。
以推理小说为例，作者可以通过提示词确定核心的故事线、悬疑点、人设和冲突，就像在白板上钉下了一个个关键节点，至于节点间如何串联、具体的场景和气氛如何渲染，可以交给AI来完成。
同理，网文小说也是如此。玄幻、仙侠、重生等题材相对固定，且不同于文学创作，网文的商业属性强，作者通过付费阅读、打赏等方式获得收入，因此内容创作也更容易迎合读者和市场的需求，从而导致网文的题材、结构、世界观具有流行化、模板化的特点。
而AI的介入，恰恰能够帮助创作者处理这些模板化的内容。
例如番茄AI写作工具中的“AI起名”，在作者构思小说人物和物品时，能够帮助作者起名。一位剧本编剧曾对硅星人提到，在日常工作中，起名是一件很头痛的事，但现在只要把人物角色设定喂给AI，AI几秒就能取出十个名字，任君挑选。
与人名类似的，还有玄幻小说中的功法、门派、宝物、妖魔的具体设定，让作者一个个构思，可能翻遍整个《山海经》，琢磨到头秃，也不一定能想到和其他小说差异化的表达，而现在，可以交给AI来生成，作者只负责把关即可。
除此之外，在写作的前期，作者的资料收集工作也很繁琐。当主角是医生、警察、教授等专业型职业时，由于作者本身缺少相关知识，容易导致创作脱离实际、出现漏洞。而AI的知识储备和搜索功能，可以帮助作者扫掉知识盲区。
在这个过程中，之所以AI只是辅助，而不是替代，从技术角度来看，主要是因为AI生成的内容是基于已有数据的概率分布，而不是真正的创造。
按照已经习得的概率分布，根据已生成的文本序列（即前文），来预测下一个最可能的单词或短语，这个过程中，AI模型只是在现有的知识框架内进行组合和扩展。
但创造全新的概念或思想，恰恰是文学创作最重要的一点。正如那 200 本无人问津的图书一样，这意味着没有人类的prompt，没有灵魂的纯AI写作可能寸步难行。
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如何度过AI阵痛期？
不过，即使是辅助作用，当下创作者们的焦虑也是难以避免的，甚至每一轮新技术的扩散，都依赖时间的推进，来降低人们的抵触感。
1962 年，Rogers教授在《创新扩散》一书中总结出创新事物在一个社会系统中扩散的基本规律，并提出了创新扩散S曲线理论。
曲线图显示，新技术在发展初期由于各种原因导致接受程度低，随着渗透率提升，一旦突破某个临界点，渗透率提升的速度就会加快，当渗透率超过40%~50%的时候，提升的速度又会逐步放缓。
这一规律在智能手机、ERP系统、移动银行和中小企业电子商务等场景中反复被印证。而AI作为一种颠覆性的新技术也是如此，按照曲线图来看，考虑到当下的技术仍未成熟，甚至还不算真正进入扩散阶段。
目前，番茄小说不是国内唯一开设AIGC工具的网文平台，平台方们都陆续加入了推动AI写作的队列。
早在去年 7 月，阅文集团上线了行业首个大模型“阅文妙笔”及作家助手妙笔版;七猫平台也与百度的“文心一言”合作，为作者提供“AI助理”等相关辅助写作功能......
对于平台来说，AI可能会重构写作与阅读关系，也被网文平台视作是通向下一个时代的船票。因此，如何帮助创作者们更快更好地使用AI，成了各大平台和技术方需要思考的问题。
而让AI继续深入产业化改革被卡住的一大原因，就是作者们对于AI创作的抵触。
正如创新扩散中早期的接受者往往是与该技术更为接近的人群一样。颇为有趣的一点是，科幻领域的作者最先接受AI辅助创作。因此，在推进AI写作的过程中，平台可以根据不同人群对新技术的接纳程度不同，从科幻类目、头部作家开始试点推进。
其次，则是AI工具是有使用门槛的，个人使用效果会影响AI的被接纳程度。一般而言，个人储备越丰富，思考越完整，就会觉得AI越好用，毕竟，AI是无法凭空捏造的，当创作者的prompt不清晰时，AI只是一个庞大的信息库，无法从海量的信息里抽取出一个个字符、补丁，制作成精巧的小说、画作。这就需要平台与创作者协作，不断提升工具易用性，让创作者真正感受到AI带来的生产力解放。
除此之外，此次番茄的协议的事件，也将AIGC立法、AI数据规范等问题摆到了最前端。
尽管大部分人的视线集中在网文平台本身，但实际上，在各大网文平台之外，由于盗版书本身十分泛滥，大多数创作内容都是可以被技术爬取到的，这是在网文平台之外，创作者们所面临着的水下的危机。
在大量文章作品未受保护的背景下，如何界定AI生成和AI抄袭，以及AI创作者和普通创作者的著作权如何保护等问题，都需要相关规则给出解决答案。
从数据价值和商业模式的角度来看，AI采用凝结了创作者劳动结晶的作品进行训练，是否需要支付费用，或者置换为内测使用AI创作工具的权益，抑或是限定可用于训练AI的数据范畴......这些问题都需要平台和创作者达成共识。
在国外，Reddit等平台已经开始向使用其API训练AI的公司收取数据使用费。例如，Reddit宣布将向包括微软、谷歌和OpenAI在内的公司收取数据使用费。
在推动AI改革行业的过程中，作者、平台、规则缺一不可。毕竟，技术只是达到目的的一种手段，而人决定着目的地通往何方，以及如何让手段本身保持适当性。
