2023 年後 AI 仍蓬勃發展，我的嘗試也還在持續，但我突然覺得在這完結也不賴(？) 回顧過去近五十篇文章，儘管每篇都提的主題是 AI ，其實底下鋪陳著我如何思索創作形式的暗線。舊作消失後持續追蹤新技術進展，產出比以前多的圖以彌補無法重現的過往。然而即便突破重重挑戰，大量產圖的現實與不認為自己在畫圖的心理，導致無可避免的失調感受，產生過於追求創作主旨的執念。
一切因舊筆電損壞而起，在用 Wombo AI 拼湊拙劣的圖說故事時啟發對新技術的憧憬；一切因新筆電塞爆而止，在用分鏡 LoRA 拼湊拙劣的分頁漫畫時收穫對新技術的調適。 如此看來，結構圓滿了嘛，續寫豈不是狗尾續貂？但紀錄片Life After People 推出第三季情懷滿滿啊，就算狗尾續貂也要多寫一篇補記啊，實際上本系列的產生，回頭想想也和天外飛來那篇補記一樣，是隨性與實驗的集合體。
當初為何想寫這系列？
2024 年 5 月，產圖膩了不太想藉此進軍美術設計的我，開始思考不和別人一樣把 AI 生成研究轉化成實際收益，那我過往投入究竟獲得了什麼。此時 AI 生成蓬勃發展，從個別的 AI 產圖、AI 產文、AI 產影像發展到多模態並統稱為生成式 AI，如此日新月異且繽紛綻放的新技術，自然有許多推陳出新的產品、導致人們跟不上進展，產生眾多在網路上分享交流 AI 新知的學習需求。
但歷經 2022-2023 AI 圖像生成發展潮流，我疑惑於既然人工智慧技術發展那麼快，將基礎發展為應用的工具、以及傳授工具如何操作的教學，迭代速度豈不是快上加快？
要是產品生命週期短暫，由其衍生出的教學文章價值能存續多久，令人深感懷疑。我盤算著如果要把過去嘗試經驗寫成文章，該在哪發布、該怎麼訂標題、別人又是如何寫作 AI 主題......
最簡單的作法，就是直接爬蟲統計啦~
2024 年 9 月初，選定方格子作為發文平台的我，爬取關鍵字「AI」的所有搜尋結果。
這樣太危險飛太遠，總搜尋結果筆數破萬，導致依靠捲動頁面讓新資料彈出的動態爬蟲方式，無論從最新文章開始、還是從最早文章開始，中間三分之一的資料根本撈不到，因為在旁監控的我先累趴了。
僅觀察 2022-2024，由左而右是 1~12 月 :
會發現 2023/6 - 2024/2 資料筆數異常少，這是因為按照時間排序來爬耗時過久來不及，只好又嘗試依照愛心數/瀏覽數/留言數等其他排序方式，反覆撈幾遍(當然也是撈不完)，剃除重複項目得到的結果。
這體現了方格子平台提及「AI」兩字的文章成長趨勢，若將一萬二千多篇的文章總數（統計至 2024/9），按發表時序排列三等分：
- 2002 - 2023/5 是頭三分之一
- 2023/6 - 2024/2 是我不管從頭撈從尾撈都撈不完整的中間三分之一
- 2024/3 - 2024/9 (第一週)是後三分之一
千言萬語不如一張圖表：
方格子歷年AI關鍵字搜尋結果篇數（而且圖中 2023/6-2024/2 資料有漏抓）
如此分析遠談不上專業，但已足夠讓我想像未來連載的處境：方格子上面聊 AI 的創作數量在 2024 年春明顯增加，代表下半年才要在這主題上做文章，已錯過引人注目的時機。誠如我在 2023 年底對 Pixiv 網站 AI/綜合(=非AI)排行榜的一點小研究心得，當生成式 AI 加速各類創作模式，以為是一隻手機/電腦就能產出內容無本賺取影響力的新藍海？笑死，觀眾的注意力會更加集中在少數。
那我該怎麼寫這主題啊？
所以這個聊 AI 的系列經營極其懶散不積極，第一篇文發在 9/27、我接觸 Stable Diffusion 兩週年紀念，體現了自我實現需求遠大於吸引客群。既然文章被埋沒機率極高，反過來說演算法與我何干，畢竟自媒體吸引人的因素之一，在於創作者個人經驗或許更有價值，用戶的疑惑與需求，有時未必能從標準答案獲得解答？
生成式 AI 確實創造更多問號供自媒體解答，從兩個角度來說：
- 技術迭代快，每天都有新時事能寫報導
- 線上工具多，每天輪流用可以大量嘗試
但介紹文案基本上處於基礎研究-模型優化-工具開發-市場應用之後，使用者出現了才存在教學需求。若源頭本身就發展迅速，整條產業鏈被帶動，這時還追求建立資訊最即時、教學最實用的 AI 主題專欄，得隨時保持關注、迅速完稿，才能降低處於產業鏈末端上本就存在的時差，一開始就百米衝刺怎麼跑完馬拉松全程？乾脆打造自動化工作流讓人工智慧一手攬下新聞蒐集、歸類、抓重點、寫稿、多平台發布好了。
那只是跳進另一個坑啊，自媒體總要你別再思考馬上動筆，怎麼反而研究起筆怎麼寫字去了？流程自動化終究是輔助產出的工具，但回到 AI Agent 才剛被提出的 2024 年，這項值得關注的「發展趨勢」，已經抵達一般用戶能安心使用的程度了嗎？即便不考慮產出品質，自動化工作流的搭建、運作與維護，已是一筆資源與時間與精力的額外成本。偏偏我沒打算搞基礎建設、只是想在方格子上寫點什麼，於是這系列反其道而行：
AI 越快，這裡則慢。
不介紹最新的 AI 時事、不寫綱要清楚的列點式說明文帶你操作 AI 工具，回到 2022 下半年起重新梳理當時發生的事件，順便繞到 ChatGPT 與 Stable Diffusion 登場前，回味那些古早 AI 的歲月，寫我無可取代的個人經驗。
或許我曾雄心壯志地想透過這系列，書寫自媒體往往聚焦 AI 新工具教學而忽略了的生成式 AI 發展紀錄，然而本系列首篇文章公開前兩三週，以色列學者 Yuval Harari 發表了新作《連結：從石器時代到AI紀元》，直接從石器時代寫到智械未來啦，那我還能寫什麼？
太好了有學者代勞，現在只要輕鬆寫就好(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)
所以選擇什麼題目？
沒仰望宏大史觀敘事，一個人依舊能書寫自己的歷史。實際上我把方格子至少累積 30 篇文章的門檻當成一種有趣的挑戰，如何在沒啥墨水的情況下湊滿這麼多篇文章呢？總該有個架構，好釐清寫過的題目與沒寫過的選項。
因此當時我回顧個人使用經驗，先列出適合寫成文章的關鍵字，再請 ChatGPT 補充值得一提、但我沒想到的方向，整理出自己這系列該談到的主題大綱。然後開寫，偶爾從這魚骨似的框架、從幾項大主題的空隙中，繼續尋找能挑出來拓展成文章的小題目。
雖然本身沒接觸過訂閱制 AI 圖像生成工具如 Midjourney，也沒打算細講 Stable Diffusion 操作方式，因為方格子上早已有將 SD 怎麼用講解精細而完整、令我獲益良多的教學文章，而 AI 產圖若少了繪製過程與個人發想的故事性，便是圖放出來一翻兩瞪眼，那我靠 4GB VRAM 硬擠的 SD 生成圖像，論精美與細節哪比得過訂閱制服務呢?
如此抉擇多少限制住我的選題空間，但當時莽撞帶來了獨特花樣：Talk to Transform, Artbreeder, HoloAI, DAAM......這些方格子平台上很少被提到，恐怕以後更難有機會被寫到的事物，這裡寫過了。
所以寫作方向其實無限寬廣，即使是 AI 這種好像得衝向明天才有前途的主題。
這系列文章最合適的閱讀方式，我想應該是從第一篇〈AI越快，這裡則慢〉開始，看完點擊下一篇，再下一篇......如閱讀書籍一般來到本篇（雖然沙龍頁面尷尬地以最新發佈優先作為預設）。
主題順序排列也能呈現作者個人思考脈絡，我認為如果按照這套脈絡從頭順順看下去，體驗過社群團結力量大......量太大了、故事接龍遊戲的樂趣......樂趣沒了，就能理解到底歷經怎樣的心路歷程，才會持續嘗試 AI ，又每週在這發文抱怨 AI，自虐喔？
因為見證它的發展速度、使用時帶來的高效，如此把辦事的深廣推展極致的體驗，導致面對當今某些市場趨勢：看影片前有數十秒不能跳過廣告的、把一段文字能清晰解釋的內容拍成短影音稀釋的、把過去發過的舊文重新改寫成內容差不多的新文章來更新的......諸如此類浪費我時間的商業手段，我的耐性是很差的。
偏偏後兩者 AI 也貢獻了一份力。
可見如何寫文章很重要......
所以本系列的寫作過程，嘗試了個人自認理想的資訊呈現方式。我希望想寫的主題都有一篇文章討論到，並且要談就一篇文章好好講完整，別分好幾篇來龍去脈都給斬斷了。
要如此俐落下刀，將所寫領域切成單篇講完的主題，意味著文章必須專注於歷史的片刻，即使多年後我們皆已具有後見之明，寫作時依然得回歸第一次接觸的心境，只有重新感受那股對於未來的衝擊與期待，才能還原那些 AI 發展之於個體的、未必為大眾所知的關鍵時刻。
這無疑導致每次寫文章都覺得卡卡的，明知道這個主題可以延伸更多討論，但具體事例都是時序上還沒發生的事情，我只好裝傻來寫下去並且同時被 2025 年的 AI 發展打臉(?)
反正 AI 發展那麼快，何必每當有 AI 話題出現就驚為天人、特地撰文介紹或吹捧成取代專業人士的黑科技呢。經過那段時間的練習後我終於能體會了，為了要寫成文章嘛。
結果這篇回顧文章寫於 2026 年，距離這系列文章連載也間隔差不多快滿一年了......
一年過去的我，看待 AI 這個主題又有什麼心態變化呢?
