什麼是內耗?
眾所皆知「內耗」這個詞源自於物理學，意指系統內部因為摩擦、材料缺陷或反覆應力作用，導致能量被消耗掉但無法有效轉化為有用的功，使系統無法維持最初預期運作效率的現象。
內耗現象普遍存在於振動和週期性運動中，例如鐘擺的運動過程，因為空氣阻力和內部摩擦，能量逐漸耗散，直到最終振幅減小、運動停止。這種能量耗散以熱的形式釋放到環境中，導致試圖以機械方式運作的第一類永動機成為空想，即使遠在數千公里高空的人造衛星，終究會因為摩擦與引力的作用，墜入大氣層 !
人類接納了這種不圓滿，轉而將內耗應用在其他領域，例如台北 101 存在世界最大顆的「調諧質量阻尼器」──如同一個放大的鐘擺──利用高樓本身 vs 阻尼器系統晃動時的反向共振，在「台北101」這個系統內製造內耗，吸收地震波能量、減少建物搖晃導致的損壞風險。
然而聊這麼多物理學特性上的「內耗」，和方格子當期主題談的「精神內耗」是兩碼事，加上本沙龍所刊載文章似乎界定在書寫自己嘗試 AI 圖像生成的紀錄，完全離題，發這篇文顯然只是想湊熱鬧蹭一波點擊率......嗎?
如果今天討論內耗的系統不是「台北101+風阻尼器」，
而是「用戶+Stable Diffusion」呢?
這也能當作系統來談內耗?
當然，只要一群有「共同目標」、「互相關聯」卻也「彼此獨立」的群體組合，就能稱之為系統了。當我用 AI 生成圖像，「我」與「電腦」彼此獨立，但行為中包含彼此相互持續地輸入/回饋，最終目標是「產出想要的圖」，顯然是一個人機交互的系統。
2022 年 10 月初 Stable Diffusion 的運行狀況一言難盡，許多用戶在生成圖像的過程中頻繁地遇到「圖像不符需求」的狀況。導致大量的計算資源、時間和精力投入在無效產出上。從這個角度看，在此系統中所產生的消耗，自然符合物理學意義上的內耗，我們可以將此行為視作一種數位「內耗」吧?
嘗試 AI 圖像生成，如果類比於物理認定的內耗 :
- 能量耗損而無法有效利用
用戶希望透過文本描述生成特定主題或風格的圖像，然而由於模型訓練數據限制或算法無法精確捕捉需求，生成的圖像往往並不符合用戶預期。消耗了有限的腦力、精神與時間成本，用戶需要休息復原，卻獲得無實際價值的結果，與物理內耗中的「能量轉化無效」有著高度相似性。
- 重複嘗試引發的內部摩擦
正如物理中的內耗發生在週期性應力變化中，生成圖像的用戶也常會多次重複調整輸入、參數和生成次數，試圖得到理想的結果。然而，這樣反覆操作往往只會增加計算負擔，帶來電力、算力資源浪費，倘若最終結果依然無法滿足需求，等於讓電腦散發了一堆廢熱。這種反覆嘗試正如物理內耗中的反覆摩擦與變形，無法產生有效功，反而耗盡系統能量。
- 徒勞無功的效果與用戶需求脫節
由於當時 Stable Diffusion 普遍存在不穩定的生成品質，用戶需要生成大量圖像，甚至尋求二次加工、外部工具的協助，才有可能獲得符合需求的結果。為了生成特定圖像，用 AI 後竟然還要增加更多步驟修飾，等於引入 AI 生成的行為「徒勞無功」。如果第一段的「內耗」是指具體消耗了什麼能量，這裡則是指流程上投入的資源規劃未能有效轉化為符合目標的產出。
詩經詠唱著「哀哀父母！生我劬勞！」，當時嘗試 AI 圖像生成的我，也感受到滿滿的「AI父母！生我內耗！」若我尚以作者自居，將產出來的圖片視為自己的孩子，則那些圖片們想到我艱辛地調整提示詞、靠試錯一步步撥清模型的迷霧，總該感嘆哀哀 AI 創作者，要生成滿意的圖片是多麼內耗 !
但對我而言，這裡的內耗是精神層面的。
回歸正題，AI創作的精神內耗？
作為小時候興趣是畫畫，只是離開校園後覺得鐵定會因為各種事沒時間便不畫了的「叛逃者(?)」，有動力完成一張圖的原因只有一個 :
我已看見那張圖的完整模樣。
既然如此，將構想中的畫面分毫不差地實現，是我著手製作的動力。
既然如此，當時 AI 圖像生成難以控制構圖，我便不可能把使用 AI 產圖視為「繪圖」。
既然如此，我不太接受自己在完全沒想法之下產出圖像，然後說 AI 是怎樣幫助我發想靈感的好工具......並非從業人員的我沒靈感根本沒必要畫好嗎?生活中除了畫圖還有其他事情能做吧 !
這樣來看，嘗試 AI 創作反而是產生內耗的來源，我設下了對當時生成式人工智慧能力而言一點也不合理的目標、過高的自我要求，導致難以實現的焦慮以及隨後的疲憊。
然而 2022/10 那陣子的 AI 發展太快了，既然不認為自己在創作，我一直用玩玩具、追星的心情去追蹤 AI 圖像生成技術的發展，反而避免了過度思考缺乏行動帶來的負面影響。必須集中注意力、積極主動、關注當下，才不至於遺漏論壇角落某個重大突破──或許一覺醒來，世界就不一樣了呢！
現在回顧起來，2022 年 9-10 月的嘗試，讓我差點陷入物理與精神雙重意義上的內耗，卻也從未讓我感覺到內耗。是幸運、抑或是人類追求滿足需求的本性所導致的必然結果？直到現在我仍不敢確定，還記得那盞明燈在恰好的時機出現，突破 AI 模型不確定性的迷霧──
──2022/10/3，NovelAI 推出圖像生成服務。
