AI垃圾：為什麼哲學期刊應拒絕AI寫作

近日，一篇題為《AI垃圾：為什麼哲學期刊應拒絕AI寫作》的部落格文章在學術界引發熱議。作者施維茨從元認識論的角度切入，指出哲學交流——無論是個人郵件還是學術論文——都應拒絕使用AI生成的文本。他的核心論點並非簡單的效率或道德問題，而是基於“元證據”（即關於證據質量的證據）。

作者開宗明義：人類專家的措辭選擇，即便微妙，也體現了他們對議題的深層敏感性和直覺把握。而大型語言模型（LLM）的輸出只是模糊的近似。當讀者面對一段文本時，知道它出自人類專家之手，就是相信其論證值得認真對待的重要證據。這種信任類似於對頂級期刊的信任——文章經過嚴謹同行評審才獲得發表。

作者透過一個具體案例來說明這一點。他從自己最近的一封郵件中選取了關於《克拉拉與太陽》中機器人克拉拉的句子：“這種自尊的缺乏manifested在她願意consider being killed以略微改善喬西的生活，以及她無法發展自己獨立於喬西的慾望和興趣，正如被manifested的那樣，一旦她對喬西的用處結束，她滿足於在垃圾場腐爛。”他將這句話交給ChatGPT“高”模式要求改寫，得到的結果是：“這種自尊的缺乏evident在她願意contemplate her own destruction以換得喬西生活的適度改善，以及她未能發展獨立於喬西的慾望或興趣——正如她一旦對喬西不再有用就滿足於在垃圾場decay所顯示的。”

表面上，改寫後的句子更流暢自然。但仔細分析，哲學上卻變差了。原文的“manifested”是本體論的，強調自尊缺乏與具體思考之間的構成關係；而AI的“evident”是認識論的，側重這些思考作為證據。原文的“consider being killed”表明克拉拉在嚴肅權衡他人結束自己生命的抉擇；而“contemplate her own destruction”不僅模糊了動作主體，還弱化了道德和情感衝擊。這些細微差別在快速閱讀時容易被忽略，但正是它們構成了論證的精確性。

作者強調，被動點頭同意AI產出的內容，與自己主動構思措辭存在巨大認知差異。一旦文字呈現在頁面上，我們很容易滿足於近似的措辭，而不再深究是否真正傳達了自己的意圖。此外，人類專家往往並不清楚自己所有微妙的措辭考量，而LLM的介入會模糊這些敏感性。

然而，作者並非完全否定LLM在學術寫作中的價值。他建議將LLM用於語法糾錯，或作為“認知增載”編輯助手——費力地逐句斟酌替代方案，從多個模型獲取建議並手動輸入修改，這樣才能保留而非磨平個人表達特色。他提出三條原則：只做微小語法修正；以費力的方式進行，例如必須手動鍵入調整而非簡單批准，以及從多個LLM獲取建議；確保修改保留或增強個人獨特表達風格。

這一論點可能隨著AI能力的提升而改變，但目前而言，人類專家在措辭上的敏銳度仍是哲學文本質量的重要保證。因此，哲學期刊應要求人類寫作而非AI寫作，即使後者事後得到專家認可。