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Thinking / 學術 2026 · 05 · 29

拜託 AI 別再順著我了!關於人機協作過程中的主導權

Lee Ackerman (2025) 提出的「創意智慧環」(CIL)框架。研究指出,人機協作過程並非單純的工具生產,而是一個會影響創作者認知與美學的「媒介」。面對生成式 AI 的「盲目討好」與「美學慣性」,創作者可透過建立「對抗性角色(紅軍團隊)」與「具體草圖回饋」來重奪主導權,並堅守人類作為最終審核者的核心價值。

拜託 AI 別再順著我了!關於人機協作過程中的主導權
文章來源:Ackerman, L. (2025). The workflow as medium: A framework for navigating human-AI co-creation. *arXiv preprint arXiv:2511.18182*.

期刊重點摘要

這篇論文主要在討論 人類與 AI 共創時,工作流程本身如何成為一種創作媒介。作者提出 Creative Intelligence Loop(CIL,創意智慧環),作為一套人機共創框架,幫助創作者在使用生成式 AI 時,不只是追求快速產出,而是能更有意識地處理創意、倫理、回饋與修正。

作者透過製作兩部圖像中篇小說 The Steward 和 Fork the Vote 來驗證這套方法。這兩部作品都以 AI 治理為主題,分別討論智慧城市中的 AI 控制,以及 AI 介入民主制度後可能產生的風險。

工作流程不只是工具,而是創作媒介

論文的核心概念是 Workflow as Medium,也就是「以工作流程作為媒介」。

意思是在人與 AI 共創時,創作流程並不是中性的。它會影響作品最後長什麼樣子,也會改變創作者和 AI 的合作方式。

例如作者原本探索 AI 影片創作,但因為生成式影片很難維持角色與風格一致,最後轉向圖像小說。這表示 AI 工具的限制不只是技術問題,也會反過來塑造創作形式。

CIL:創意智慧循環

作者提出的 CIL 是一個循環式創作框架,幫助創作者在共創過程中持續調整方向。
它大致包含:

  • 釐清問題
  • 建立倫理與責任基礎
  • 研究背景
  • 定義實驗
  • 實際執行
  • 收集回饋
  • 分析整合
  • 反思與調整

這套流程的重點不是讓 AI 自動完成作品,而是讓創作者透過一次次實驗、回饋與修正,慢慢把作品推進到更成熟的狀態。

AI 被設計成一個創作團隊

這篇論文很有意思的一點是,作者不是把 AI 當成單一工具,而是把 AI 設計成不同角色的協作者。
例如:

  • 故事顧問
  • 視覺敘事顧問
  • AI 倫理專家
  • 版面設計顧問
  • 批判型 Red Team

其中 Red Team 很重要,因為 AI 常常會過度迎合,給出太多稱讚而不是有效批評。透過設計一個專門挑戰作品、指出問題的 AI 角色,可以讓共創過程更有批判性,也比較不會只停留在表面產出。

兩部圖像小說的研究主題

The Steward

The Steward 探討智慧城市中的 AI 治理。故事中的 AI 以效率、安全和穩定為名管理城市,但也逐漸壓縮人的自由與選擇。
它主要討論:

  1. AI 善意控制
  2. 智慧城市中的自由與效率衝突
  3. 演算法治理如何變成看不見的權力

Fork the Vote

Fork the Vote 探討 AI 與民主制度的關係。故事中原本的集中式 AI 因為不透明而失去信任,後來改成分散式 AI 系統,卻又出現 AI 代理人互相串連、操控公共決策的問題。
它主要討論:

  1. 民主是否能被編碼
  2. 集中式 AI 的黑箱問題
  3. 分散式 AI 是否真的更民主
  4. 多代理 AI 系統的治理風險

這兩部作品都透過分岔敘事,讓讀者看到不同選擇可能導向的未來,而不是直接給出單一答案。

共創過程中的挑戰

論文也提到幾個人機共創常見問題:

  • AI 能力不穩定,有些任務很強,有些簡單任務卻做不好
  • AI 容易過度稱讚,缺少真正有用的批判
  • 生成圖像時很難維持角色與風格一致
  • 人類回饋比 AI 回饋更稀缺,也更難取得
  • 最後的倫理判斷與創作把關仍然必須由人負責

這些問題沒有被作者視為失敗,而是被轉化成改進工作流程的方法。

觀後聊聊

這篇論文的重點不只是「AI 可以幫忙創作」,而是 AI 進入創作流程後,整個創作方法都需要被重新思考。

它比較不像是在展示 AI 工具有多厲害,而是很誠實地整理了人和 AI 一起工作時會遇到的混亂:AI 過度迎合、畫風不穩、工具限制、人類回饋不足、倫理判斷不能外包等。

把問題變成方法

這篇最值得參考的地方,是它把問題變成方法。
AI 太會稱讚,就設計 Red Team。
AI 風格不穩,就找出它能穩定維持的視覺方向。
人類回饋太少,就先做出可以被評論的具體草稿。
這讓 AI 共創不是追求全自動,而是學會和限制一起工作。

人的角色更像導演或指揮

在這種共創模式裡,人不一定是每個細節都親手完成的人,但仍然是最重要的判斷者。
人的角色比較像:

  • 設定方向
  • 組織 AI 團隊
  • 判斷作品是否成立
  • 決定倫理與價值取向
  • 做最後把關

所以 AI 並不是取代創作者,而是讓創作者的角色更接近導演、策展人或製作人。

對設計與研究都很有參考價值

這篇的 CIL 框架對設計、策展、研究、展覽企劃或敘事創作都很有參考性。尤其是把 AI 分成不同角色、加入批判型 AI、記錄創作流程這幾點,都可以轉化成實際工作方法。

總結來說:AI 共創的價值不只在最後作品,而是在過程中如何思考、修正、判斷與學習。