Nilay Patel: ‘Beware Software Brain’
9 億用戶卻人人厭惡:Patel 用「軟體腦」解釋 AI 反彈的真正病因
- Gen Z 是 AI 最重度用戶,但對 AI 抱希望者只剩 18%,感憤怒者升至 31%,越用越厭
- 軟體腦把世界看成資料庫,AI 本質上是要求人配合軟體,這是普通人抗拒的根源
- OpenAI 花兩億做廣告是診斷錯誤——問題不是不了解 AI,而是用過了不喜歡
ChatGPT 現有 9 億週活用戶,但超過八成美國人對 AI 感到擔憂,Gen Z 對 AI 抱有希望的比例更跌到只剩 18%。The Verge 總編輯 Nilay Patel 認為這不是行銷問題,而是科技業患了一種叫「軟體腦」的思維病——它正在讓整個業界看不見普通人真正的感受。
ChatGPT 9 億用戶,Gen Z 只有 18% 抱有希望
Patel 開篇就列出一組讓科技業難堪的民調數字。Quinnipiac 發現超過半數美國人認為 AI 弊大於利;超過 80% 受訪者對 AI「非常擔憂」或「有些擔憂」;只有 35% 的人對 AI 感到興奮。NBC 新聞的調查更顯示,AI 的好感度甚至比移民執法局(ICE)還差,只略高於伊朗戰爭和民主黨整體評價。
最弔詭的是 Gen Z 的數據。Gallup 調查顯示,Z 世代對 AI 抱有希望的比例從去年的 27% 跌到只剩 18%,同期憤怒的比例則從 22% 升至 31%。而這個世代,正是 AI 工具最重度的使用者。換言之,用得越多,越不開心——而不是越用越愛。暴力也開始出現:政治人物因支持資料中心建設遭到槍擊,Sam Altman 的住所被丟汽油彈。
使用最多的世代,越來越不開心
「軟體腦」:把 Zillow 到 DOGE 都看成資料庫
所謂「軟體腦」,Patel 的定義是:把整個世界看成一組可以用結構化程式碼控制的資料庫。這種思維方式確實孕育了許多偉大公司——Zillow(房屋搜尋平台)是房屋資料庫,Uber 是司機與乘客的資料庫,YouTube 是影片資料庫。Marc Andreessen(矽谷著名創投人)早在 2011 年就在《華爾街日報》宣告「軟體正在吞噬世界」,如今被 AI 進一步放大。
但軟體腦有其邊界。Patel 舉了 Elon Musk 和 DOGE(Department of Government Efficiency,政府效率部)的案例:他們進入政府後第一件事就是接管大量資料庫,卻撞上了一個無法迴避的現實——資料庫不等於現實,政府也不是軟體。這次行動以顯著的失敗告終,說明人不是電腦,人的生活無法被整齊封裝進可自動化的迴圈裡。
Sam Altman 花兩億打廣告:AI 沒有行銷問題
面對排山倒海的負面民調,科技業的診斷是:這是個行銷問題。OpenAI 斥資兩億美元贊助 TBPN podcast,希望改善 AI 的公眾形象。Sam Altman 甚至公開說,如果 AI 是政治候選人,它將是「史上最不受歡迎的候選人」,他認為只要行銷夠好就能解決。Anthropic 執行長 Dario Amodei 則在公開場合坦言,他擔心 AI 將先「擴大」、再「取代」金融、諮詢、科技等領域的入門白領工作,可能引發嚴重的就業危機。
Patel 直接反駁:「AI 沒有行銷問題。」ChatGPT 有 9 億週活用戶,每個人都在 Google 搜尋裡看過 AI Overview,也在社群動態裡見識過大量 AI 生成的垃圾內容(slop)。廣告無法說服人不相信自己的親身體驗——人們已充分感受過 AI,他們就是不喜歡。這正是軟體腦的根本認知盲點:科技業以為人們只是不了解 AI,但問題根本不在那裡。
| 調查機構 | 指標 | 數值 |
|---|---|---|
| Quinnipiac | 認為 AI 弊大於利 | 超過 50% |
| Quinnipiac | 非常或有些擔憂 AI | 超過 80% |
| Quinnipiac | 對 AI 感到興奮 | 35% |
| Gallup | Gen Z 對 AI 抱有希望 | 18%(去年 27%) |
| Gallup | Gen Z 對 AI 感到憤怒 | 31%(去年 22%) |
| OpenAI | ChatGPT 週活用戶 | 9 億,趨近 10 億 |
資料來源:NBC News、Quinnipiac、Gallup
法律腦與軟體腦的神似:模糊性才是兩者的核心
Patel 本人曾是律師,妻子至今仍是律師,他提出了一個精彩的類比:律師腦與軟體腦驚人地相似。兩者都依賴大量先例——法律有判例法,工程師有程式碼函式庫;兩者都試圖用結構化語言(法律條文 vs. 程式碼)引導複雜系統走向可預測的結果。Larry Lessig 在 2000 年出版的《Code and Other Laws of Cyberspace》已點出這層關係。
然而法律的核心恰恰是模糊性——這是讓律師存在的理由,也是讓人厭惡律師的原因,因為任何案件都可以從另一個角度辯論,灰色地帶永遠存在。密西根州最高法院前首席大法官 Bridget McCormack 曾在 Decoder 節目上提倡全自動 AI 仲裁系統,理由是人們覺得傳統法律太不公平,寧可接受 AI 給出的「較差但感覺公平」的結果——Patel 認為,這本身就是軟體腦的教科書案例:試圖讓真實世界像電腦一樣運作。
「人們不渴望被扁平化」:AI 真正的阻力所在
現代商業世界確實大量依賴「收集資料→分析→重複迴圈」的模式,AI 在這裡有真實的商業價值。Anthropic 聚焦企業客戶、OpenAI 轉向商業應用,都是因為企業擁有自己的資料、能要求所有系統整合。廣告與行銷的最前線已是 AI 自動化,不再是創意人才。
但「不是所有事都是生意,不是所有事都是迴圈」。Patel 引用 Ezra Klein 的矽谷觀察:科技業人士為了讓 AI 更有用,正瘋狂地把郵件、行事曆、訊息、文件全部接上 AI,試圖讓自己「對 AI 更易讀(legible)」。Patel 認為這是反人性的邏輯:電腦應該適應人,不是讓人配合電腦、把自己變成資料庫。Apple、Google 和 Amazon 花超過十年試圖讓普通人在乎智慧家居自動化,始終失敗。「人們就是不在乎」,AI 也改變不了這一點。對有軟體腦的人而言,AI 是令人興奮的工具;對其他所有人而言,它只是一個「要求很多的爛泥怪獸(slop monster)」——一種威脅,而非機會。
人們討厭 AI 不是因為不了解它,而是因為用過它——廣告解決不了真實體驗造成的排斥。