▲林聖修與我們相約啟明出版社辦公室，辦公桌上放置「以程式設計師理想的鍵位布局」為概念而製作的鍵盤HHKB，手邊原文書是在美念書時，學習人工智慧的課本。
圖文／鏡週刊
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AI迅速滲入日常與工作，也伴隨監控、依賴與判斷力流失風險。有人急著斷開連結，有人展開親密對話，有人細細調校界線，也有人建立了自己的AI團隊。在人機交會的邊界，工程師、總編輯、學者與小說家，各自打開了AI，也重新檢視自己：我們還能保留多少選擇？我的大腦，還能為自己做主嗎？
讓AI只做該做的事 幫助人類好好做事
啟明出版社總編輯 林聖修
37歲的林聖修近日第一次使用ChatGPT，然後他就後悔了，火速刪掉月費20美元的帳號（當然，他無法收回上傳的內容，月費也已付出去了）。
啟用與停用ChatGPT都在同一天，使用契機是一宗合約爭議，「我寫信給合作方，附上合約和我的主張，寫完我問同事覺得我寫得怎麼樣？同事們沒有直接回答，叫我去問AI。」
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「AI其實滿厲害啦，說我寫得很好，但這封信有點凶，怕引起更多爭執，建議我不要用情緒性用字。」所以，你寫信真的很凶？他平淡答：「呃，有點凶吧，但寫信就是要表達立場啊，所以我沒理AI建議，把信寄出去了。」「寄出信之後，我有點警戒…那…我的合約內容，AI不就全部看到了？它會把我的合約拿去做什麼？」他立刻刪帳號，至今沒再打開ChatGPT。
在台灣，林聖修最為人熟知的身分，是啟明出版社的發行人兼總編輯。較罕為人知的，是他的工程師背景—他國小就在家裡架伺服器、租伺服器給別人賺取零用錢，自架網站、當小駭客、接案寫程式。在那個還沒有Google Meet和Skype視訊軟體的年代，有人力仲介公司發案給林聖修，希望透過視訊面試外籍移工，他接案賺了數萬元。等一下，你家長知情嗎？「知道啊，我爸還尾隨我去星巴克收費。對方是個叔叔，請我喝咖啡。那是我人生第一杯咖啡。」
訓練模型 讀英國文學
林聖修大學在美國里海大學（Lehigh University）主修數學，隨後取得電腦科學、能源系統工程雙碩士，研究領域是軟體分析、模式識別與搜尋引擎。「我數學系畢業，2011年開啟明出版社，發現開出版社不賺錢，擔心走投無路怎麼辦？只好拿出自己最厲害的本領，去學computer science（電腦科學），反正如果出版社倒了，我就去寫程式。」出版社沒有倒，2014年，林聖修在美就讀碩士期間，結合對文學的熱愛，自訂研究主題，在模型識別課設計AI模型，從開源的古騰堡計畫（Project Gutenberg）取得150本公版的英國文學小說，進行語料處理後，篩選出每本書中最具代表性的300個單字作為語料特徵，嘗試以不同演算法訓練模型。成果令人驚豔，他訓練出的模型正確辨識文字作品年代的平均正確率達80％，最佳情況準確率高達84％。
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有嘗試把這款AI商業化嗎？林聖修搖頭，「我這個研究，當時很純學術，目前也應該沒什麼用處吧。」「我的研究結論就是：這個模型很準啦！只要丟給它任何一本英國文學作品的語料，它都能告訴你：這是什麼年代產生的。」
走進工程師林聖修的世界觀，使用AI的前提，在於「人類有需求」且「可以信任」。「以前我設計單一用途的AI，數據是我給的，我知道機器學習的過程；可是現在，我對General purpose AI（通用人工智慧）的信任度很低，我不知道它的資料庫是誰給的？準確度如何？如果你不知道它的脈絡和思路，那如何接受它給的答案？」「我可以請它寫程式設計遊戲，但假如這遊戲玩一玩就卡住，要去問誰？」
人工智慧 可信度難評
「我沒辦法把AI當人看待。我抗拒的是把AI當朋友，還讓它解決你各種問題。」他不少同學在美國Google、Meta或Amazon擔任軟體工程師，許多朋友的生活離不開生成式AI，但他常思考：「如果今天有一個人，他沒有人格，你不知道他會不會出賣你，（資料）來源有時正確、有時錯誤，你還會跟他說你的祕密嗎？你還會想問他任何問題嗎？」
擔心出版業編輯、美術等工作被AI取代嗎？林聖修搖頭，「如果它可以做得和真人一樣好，單一功能取向的AI，比如我把稿子給它，它就幫我排好版，那我很樂意。但我不覺得AI有這麼厲害。」「最近才在聽做廣告的朋友說：一眼就看出，某些案子『AI感很強』。」
「所謂人類美好未來，應該是讓AI做瑣碎、反覆的『人不喜歡做的工作』，人類（騰出時間）可以好好做事。」採訪終了，工程師敲起心愛的HHKB（Happy Hacking Keyboard）寫程式專用鍵盤，手指起落間迸出靈感。「好好利用AI，應該能幫出版社做滿多工具…我打算來試試，做出符合出版業需求的工具。」你只要幾天時間就能寫出這些工具？「沒有啦，那個要做很久。」
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