即便預期進度已抵達，時間依然向前。
更強的 AI 工具持續推出，在 2023 年，應用 Stable Diffusion 生成圖片已經不再純靠運氣，靠 LoRA 選擇人物、靠 ControlNet 框定構圖、靠 IC-light 決定光影......更多工具使得 AI 產出更加可預測，「巧合」不再是重點，使用者需要更加「符合」的成品。少了柳暗花明又一村的驚喜，興致或許悄然耗盡。
確認 4GB VRAM 的筆電跑 SDXL，一張 512x768 圖像要跑 5 分鐘且越跑越卡後，我對 AI 圖像生成興趣降低，轉而利用殘留的肌肉記憶，通過 Google Cloud Study Jams、生成式 AI 美術能力認證、AWS Certified AI Practitioner 這類能用短期準備通過的認證活動，證明那幾個月的嘗試並未徒勞。
還有 iPAS AI 應用規劃師，要不要考呢?
我一邊思索一邊準備 AWS 認證，因為科技變化太快了，還記得生成式 AI 美術能力認證有兩年時效，當我拿到證書時第一個感想竟是 :
好像有點久?
2022 年 9 月 Stable Diffusion 推出三年後，猜猜 AI 圖像生成領域出現了什麼?
2025 年 8 月， Nano Banana 上線。
2024 年如何以 Stable Diffusion 完成這張圖?
2025，Nano Banana : 同人圖不是出張嘴就能畫了嗎
新產品推出便是新的應用方式與思維，考 AWS 說到底比起認證含金量，我更想透過考題來理解現在的平台商、這類做基礎設施的人如何設計自家產品，認為用戶需要什麼服務、解決什麼痛點。前往考場、離開考場，直到上午考完 AWS 都在想需不需要 AI 應用規劃師這頭銜。
當晚卻見 AWS 服務大當機的新聞，我上午才考欸?
總有人說 AI 現在做不到的，反正未來也能做到，但問題總得當下解決啊哪等你模型迭代，倘若真去考了、真樹起了 AI 應用規劃師的招牌，是否代表某元件供貨延宕、某資料中心出問題、某模型崩潰導致末端服務出問題......得想辦法在應用端善後?
2025 年的 AI 比起神祇更像是工具
工具不用承擔責任，用它的人才要背鍋。
真把算力當成基礎建設，總該有些隨手關燈關水龍頭的節約能源標語口號，但面對更耗能的運算，卻沒見過有誰呼籲節制用量了，不正代表人工智慧產品還在成長期、尚未成熟嗎? AI 基建還沒落地、供應商緊縮客戶用量、企業追逐 token 用量同時發生，彷彿把沙漠地當威尼斯，大興土木造噴水池，還允諾每小時表演水舞秀一樣魔幻.....我為啥要為別人浪費水導致缺水負責啊？
至此心無罣礙、大澈大悟，不考 iPAS 了。
（等等在 #AI工具 主題徵文這樣寫真的行嗎？）
不考不代表不碰，既然人工智慧已除魅成工具，我的考量已非如何測試 AI 表現，而是如何限定投入時間、資源，像專案一樣先確立可達成的目標，再回頭看要搭配哪家 AI， 2025 年用過 Claude 3 寫視覺化筆記小工具、ChatGPT 寫小說、Gemini 做漫畫、Suno 做歌曲......我想實驗的東西都實驗了，儘管那些嘗試不足為外人道也。
為何?因為世道總輪迴。
藝術家抱怨風格被學習、AI 用戶抱怨提示詞被挪用、開發者抱怨 vibe coding 點子被別人做成 APP……發生過的事總會換個圈子，在社群上反覆發生。
然後總有人跳出來讚揚 AI 取代專業、總有人跳出來抗議 AI 排擠專業，那些都是 2022 年就吵過的東西，藉此發表長篇大論究竟屬於緊跟時事，還是後知後覺、或冷飯熱炒的行為呢?
當然新聞若鑽研依然能挖掘深微之處，歷史不會重演但會押韻，但看多了就像 Pixiv 上模型畫風差不多、僅細節有差的 AI 當季動漫女角色量產圖一樣單調，還要上社群跟旁人討論這種話題實在令人消耗。
最終還是回到好好生活。
工具本就為了需求而創造，人的需求必然先存在才有引入工具的價值，因此生活經驗愈豐富、越能從中覺察不足、產生想變更好的渴望的話，才有更精進運用人工智慧的動機。只怕有了鎚子就把任何東西看成釘子，精進是精進了，但供應商要是限流或換模型，奠基此上的整套生活模式豈不就被推翻?
所以進入 2026 年， Threads 上大家紛紛靠 Claude Code 生成記帳 APP 之類的小應用，我反而慵懶繼續沿用 Google Sheet。當生成式 AI 從 2022 年的「神祇」走入凡間，成為 2026 年人人可付費訂閱、被供應鏈或電力問題影響精準度的「工具」時，缺乏具體目標要它達成的話，我也沒啥動力在日常生活中勞煩 AI。
如果只為了自己看著爽，靠 AI 生成的結果餵食即可，若不滿足於人工智慧對觀點浮泛的理解、對文句的平庸慣用，或者有什麼想法必須抒發於大眾......或許人為參與應該應用在更高層次的目標才對，
儘管現在的我一切隨緣。
那種對於產出結果未知而期盼、因為產出不穩想挑戰的心情，徜徉於AI 越快這裡則慢系列文章的實驗精神，早就消逝了。
但如果，AI 不只是工具......?
