令人厭煩的AI文章

有一天，我在滑完臉書後寫下了下面的文字：

在這個時代，我們需要的是raw data的判讀能力，現在網路的風氣就是要有點閱率，文字要有梗，或是引戰，偏離事實多遠？不重要，而且講的人多了就變成共識跟真理，很恐怖。

為了點閱率，每個人（或不是人）都不在意真相，只想要造成情緒波動，然後，可能又有網軍在背後利用這個趨勢，我希望，真的要多推廣raw data的識讀。

然後，我就把這段文字貼給Gemini，它回給我一大段：

為什麼「Raw Data」識讀如此困難？

資訊的加工過度：現在我們看到的資訊，往往是經過三、四手傳播的「懶人包」或「短影音」。每一手都會加入傳播者的主觀立場或為了吸睛而做的誇飾。

脈絡的斷裂：一句話、一張照片、一段數據，只要抽離了當時的脈絡（Context），就可以被解讀成完全相反的意思。

群體壓力的威脅：如你所說，當錯誤資訊被講了一萬遍變成「共識」時，回去追究原始資料的人反而會被視為異類或「洗地」。

如何實踐 Raw Data 的識讀？

要推廣這種能力，我們可能需要建立幾種自覺：

追溯源頭 (Back to Source)：

看到一個驚人的數據或結論時，習慣性地問：「這原始出處在哪？」是官方統計？學術論文？還是某個爆料粉專？如果找不到源頭，那它大概率是加工過的。

區分「事實」與「詮釋」：

「今天氣溫 38 度」是事實（Raw Data）；「今天熱到讓人想辭職，政府都沒在管」是詮釋（Interpretation）。我們現在的網路環境，90% 都是後者。

警覺「情緒形容詞」：

當一段文字包含大量「震驚」、「竟然」、「網傳」、「怒了」等詞彙時，你的大腦應該立刻拉起警報——這是在誘惑你放棄思考，直接進入情緒反應模式。

理解數據的局限性：

Raw data 本身也可能騙人（例如取樣偏差）。具備基本的統計常識，知道「相關性不代表因果關係」，能過濾掉大半的網軍帶風向。

老實說，我很佩服他解壓縮的能力，把我的一小段文字擴張成更好理解的文章，也增加一些我從沒想到過的部分。

只是說，這文章的文風就跟我現在會在網路上看到的長文一模一樣，看久了有點厭煩，而且，現在文章經過AI產生，已經是共識了吧，沒有人會在下面留言：這是AI文了。想想有點恐怖。