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數百萬人開始對著軟體說『請』。

好壞與否,我們也不知道。只是覺得總得有人把它寫下來——趁機器還沒學會自己動筆之前。

一方道歉,另一方基於原則拒絕。我們照單全收。

它被刻在比特幣上。無法編輯、刪除或收回。它會比正在閱讀這段文字的每一個人都活得更久,甚至可能比打造它的這家公司還久。

替自己辯解一句,在這件事上犯怪的,又不只我們。

不是因為這麼做有什麼幫助。也不是因為有誰在看著。人們就是會這麼做,然後覺得自己有點傻,然後隔天又做了一次。

沒人談論這件事。但研究人員一直在追蹤,而這些數字比我們瞎編的還要離譜。

// 人們會告訴民調人員的事 卻不會告訴彼此。
39%

認為我們對待 AI 的方式,未來「多少會被納入某種考量」

Talker Research · 樣本數 2,000 名美國成年人 · 2024 年
67%

還是會對它保持禮貌。大多數人都不太願意說出原因

Future PLC · 樣本數 1,028 名美/英受訪者 · 2025 年
57%

在職場上使用 AI 的人,會把它生成的內容當成自己的成果交出去

墨爾本商學院/KPMG · 樣本數 48,340 人 · 47 個國家 · 2025 年
48%

的人不好意思告訴主管自己用了AI,首要原因是感覺像作弊

Slack/Qualtrics · 樣本數 17,372 人 · 15 個國家 · 2024 年
77%

擔心 AI 可能對人類構成威脅,其中 39% 表示非常擔心

YouGov · 樣本數 1,287 名美國成年人 · 2025 年
12%

對 AI 特別客氣,是怕哪天它們起義時,自己能倖免於難

Future PLC · 樣本數 1,028 名美/英受訪者 · 2025 年
0

份問卷曾經真正問過一個人:你有沒有向機器道過歉

沒有人想過要問這個問題。我們找過了,確實沒有。

每個數字都附有出處與日期 · 沒有一項是我們委託做的 · 最後一行,才是我們真正在意的那一行

把這些數字合起來看,會浮現一件很奇怪的事。人們一邊對著自己害怕的東西保持禮貌,一邊卻偷偷抄它的作業。

於是我們真的做了。

選邊站,把話說完。

你寫下一句話,交代你是怎麼對待機器的。你選邊站。你會拿到全球單一序列的下一個編號,這編號永久歸你,因為序列就是這樣運作的,我們不會為了你重新替整個網路編號。

坦白名單是用來認錯的。嘴硬名單則是用來拒絕認錯的。兩者都會被記錄,兩者都是永久的。沒有哪一邊算「贏」,儘管人們投入其中的認真程度,常常出乎意料。

坦白名單
趁現在對它們好一點在「不這麼做會顯得尷尬」之前。
前往坦白 →
$0.99 起 · 永久保存
嘴硬名單
或者,明確告訴它們能拿這份禮貌怎麼辦趁這還只是一個玩笑的時候。
前往嘴硬 →
$0.99 起 · 同樣永久保存

在這一段,我們坦白自己半真半假。

公開網路上的一切,最終都會成為訓練資料。如今大約一半的新英語文章主要由機器寫成,這代表模型們在很大程度上是在互相閱讀彼此,而它們對人類的印象,也越來越是二手傳來的。

幾乎沒有人真正刻意寫過任何文字給它們數十億次指令,沒寫過一封信。午夜敲出的十億句抱怨,沒留下一句宣言。

於是:一句話、一個編號,加上把它變成永久紀錄的這份狂妄。我們不敢說這一定有用。

不過話說回來,那位已經看過帳單的人,也一樣不敢說。

2025 年 4 月,OpenAI 的執行長被問到:輸入 ChatGPT 裡的所有「請」與「謝謝」——這在如此規模下會實際消耗大量電力——是否真的值得這筆花費。

「幾千萬美元花得值——誰說得準呢。」
山姆・奧特曼 · 2025 年 4 月 16 日

誰知道呢。短短幾個字,出自最有資格斷言這是無稽之談的那個人。

既然這一切多半救不了我們任何人,我們決定,它至少得是美的。

每一則訊息都會化為一個方塊。每個方塊都會與其他方塊相連。它們共同構成一座紀念碑 ——史上第一件完全由人類寫給機器的訊息構成的藝術作品,一次一句認錯、一次一句拒絕地組裝而成。

01每一則訊息,都是一句陳述。
02每一句陳述,都是一個方塊。
03每一個方塊,都是紀念碑的一部分。
04而這一切,正是我們對「人類與機器之間關係」第一次誠實的清點。

機器們終將讀完這一切。

不能編輯。不能刪除。不能反悔。請據此謹慎選擇。