四個還沒有答案的問題
——寫在去顧老師課堂之前
顧老師邀我去她的「記憶政治」課堂上聊聊。我答應了，但一直不確定自己要講什麼。
我不是非虛構作家。我沒有出過報導文學的書。我的日常是翻譯理論、帶讀書會、跟 AI 一起整理逐字稿。如果要說我有什麼「作品」，大概就是一個經營了十五年的部落格、一個兩百多人的線上讀書會社群，以及散落在 Google Drive 裡的各種半成品 PDF。
但也許正因為我不是作家，我反而可以帶一些不一樣的問題過去。不是「怎麼寫得好」的問題，而是更前面一步的——在這個 AI 已經可以幫你寫完初稿的時代，「寫」這個動作本身，到底還意味著什麼？
以下是我準備帶去課堂上的四個問題。它們都還沒有答案。我把思考過程攤開來，看看能不能引發一些對話。
1 你怎麼決定翻譯什麼？
我在部落格上翻了十幾年的東西。Butler 導讀德希達、Sara Ahmed 談「掃興者」、食物人類學的百科詞條、一篇關於 TikTok 與佔有式能動性的論文。種類很雜，但如果退後一步看，會發現裡面有一條不太明顯的線：我翻的東西，幾乎都是我覺得「臺灣現在缺這個聲音」的文本。
翻譯是一種選擇。選什麼來翻，就是在決定哪些聲音要被帶進這個語境裡。這個「選」的動作，本身就已經是記憶政治了——你在說：「這個人講的話，值得被聽見；那些被主流忽略的觀點，值得被帶到臺灣讀者面前。」
但這裡有一個不舒服的地方。我是一個社會學者，不是翻譯家。我的翻譯大量依賴 AI——先用 Claude 或 Gemini 跑出初稿，然後我逐段校對、改寫、加註。最後呈現在部落格上的文字，大概有六成是機器先寫的，四成是我改的。
問題來了：這樣的翻譯，算翻譯嗎？
如果我們把翻譯理解為「一個人痛苦地在兩種語言之間搏鬥，最後擠出一個不完美但充滿體溫的版本」，那我做的事顯然不算。但如果我們把翻譯理解為「判斷什麼值得被帶進來、用什麼框架讓它在新的語境裡有意義」，那翻譯的核心工作——選擇與框定——仍然是我在做的，AI 只是讓「語言轉換」這一段變快了。
我不確定哪一種理解比較對。但我確定的是，如果只看最後的成品，你分不出來哪些段落是我寫的、哪些是機器寫的。這件事本身，就值得被拿出來談。
給創作者的問題：你在寫作時，有沒有哪些環節是可以被「外包」的？如果有，外包之後，那篇作品還是「你的」嗎？你判斷的標準是什麼——是勞動量、還是判斷力？
2 讀書會紀錄算不算一種寫作？
從 2023 年 9 月開始，我在 LINE 上經營一個開放式讀書會社群。兩年半下來讀了四十多本書，每次討論我都錄影、整理成文字紀錄，然後公開在部落格上。
整理的流程是這樣的：先用 Audacity 把影片的聲音軌抽出來，丟進 Good Tape 轉逐字稿，然後把逐字稿分段餵給 ChatGPT 整理，最後用另一個模型把整理過的段落重組成一篇有結構的討論紀錄。
聽起來很機械對不對？但這裡面有一個我越來越在意的問題：紀錄不是逐字稿。從逐字稿到紀錄的過程中，有大量的「選擇」在發生——哪些話留下來、哪些被刪掉、用什麼順序呈現、哪個人的發言被放在開頭當引子。這些選擇，即使是 AI 在執行，也是我在下指令、我在審稿、我在決定最終版本。
這讓我想到非虛構寫作裡一個很基本的問題：訪談的逐字稿和最後發表的報導之間，隔著一整個「選材」的深淵。記者選擇引用哪一句話，就是在建構一個版本的「事實」。
我的讀書會紀錄也是。每一篇紀錄，都是我（加上 AI）對那場兩小時討論的一次「再建構」。它不是中立的記錄，它是有觀點的重述。
有一次，一位成員讀完我整理的紀錄，跟我說：「欸，我記得我講的不是這個意思。」那一刻我楞了一下。他說的是對的——逐字稿裡他的原話確實更模糊、更猶豫，但 AI 在整理的時候把它「收束」成了一個比較乾淨的論點，而我在審稿時沒有發現這個收束改變了語氣。
這是一個很小的事件，但它讓我開始想：當 AI 參與了「整理」的工作，整理本身就不再是中性的。機器有一種傾向——它喜歡讓東西變得清晰、有結構、可歸類。但人的思考本來就是模糊的、猶豫的、自相矛盾的。當 AI 幫你把模糊變清晰，它可能同時也把某些重要的模糊給消滅了。
給創作者的問題：你在整理訪談素材、田野筆記的時候，「清晰化」的過程中丟掉了什麼？那些被丟掉的東西——猶豫、沉默、自相矛盾——有沒有可能才是最值得寫的部分？
3 AI 介入之後，「作者」是誰？
我在部落格上有一個自己定下的規矩：所有 AI 輔助的文章都標明使用了哪個工具。翻譯標原文出處與譯者身分，摘要標頁碼，讀書會紀錄標 AI 整理的流程與步驟。
這個規矩聽起來很簡單，做起來卻一直讓我不舒服。
不舒服的原因是：一旦你標了，讀者的眼光就變了。同樣一段寫得不錯的分析，如果標了「Claude 協助生成」，讀者會開始懷疑：這段到底是你想的，還是機器想的？你的判斷在哪裡介入？你只是按了一個按鈕嗎？
但如果不標，我又覺得不對。因為那等於是在假裝所有文字都是我一個人從頭到尾用手寫出來的，而事實不是這樣。
我後來想通了一件事：標註的重點不是「承認我偷懶了」，而是讓讀者能夠判斷——當你看到一段文字，你知道它的生產過程是什麼樣子的，你就能自己決定要信任到什麼程度。標註不是自我貶低，它是對讀者的尊重。
但這裡有一個更深的問題，是目前學術界還沒有真正處理好的。
在傳統的學術寫作裡，「作者」這個身分承擔的是「責任」——你掛名，代表你為這篇文章的每一個論點負責。如果有錯，算你的。如果有抄襲，算你的。但當 AI 參與了寫作，這個責任歸屬就開始模糊了。AI 可能在你沒注意到的情況下，塞進了一個它編造的引用、一個不存在的作者名、一個聽起來很有說服力但完全是幻覺的「事實」。你沒有發現，因為它寫得太通順了，通順到你失去了懷疑的本能。
最後出了事，責任是誰的？答案很明確：是你的。你是作者，你掛名，你負全責。但這個「全責」在 AI 時代意味著什麼？它意味著你除了要寫好文章之外，還要多做一件以前不需要做的事：逐字逐句地懷疑你自己寫出來的東西。
這是一種新的寫作倫理，我還在摸索。
給創作者的問題：如果你用 AI 幫你整理訪談逐字稿、草擬報導的結構，最後的作品掛你的名字——你覺得這需要被說明嗎？說明的方式應該是什麼？「本文使用 AI 輔助」這句話夠嗎，還是需要更細的交代？
4 把過程公開，是勇敢還是天真？
我做了一個在學術界不太常見的事：我把幾乎所有的工作過程都公開了。
部落格上放的不是「完成品」，而是翻譯的草稿、讀書會的討論紀錄、AI 實驗的過程記錄、甚至是我讀到某個段落時寫下的困惑。YouTube 上放的是讀書會的完整錄影——包括我講錯的地方、被成員糾正的地方、大家一起卡住不知道怎麼理解某個概念的地方。
我做這件事的原因很簡單：我希望別人看得到怎麼做、可以接著做、也可以說哪裡做錯了。
但這裡面有一個張力。學術界的遊戲規則，是你呈現「完成品」——一篇經過同儕審查的論文、一本出版的專書。完成品越漂亮、越無懈可擊，你的學術聲望就越高。這個遊戲裡，過程是被隱藏的。你不會讓人看到你的初稿有多爛、你改了幾十版、你曾經被審查人罵得體無完膚。
而我做的事是反過來的：我讓人看到的幾乎全部都是過程，完成品反而很少。
這到底是一種什麼樣的實踐？
我想起 Richard Sennett 在《匠人》裡說的——真正的技藝不是在成品裡，而是在製作的過程中。一個工匠的手，在反覆的操作中長出了某種「默會知識」（tacit knowledge），那種知識是沒辦法被寫在說明書裡的，你必須看到他怎麼做、甚至跟著他一起做，才有可能學會。
我覺得學術工作也是這樣。一篇好的論文，它的價值不只在結論裡，更在它的「做法」裡——怎麼選題、怎麼讀文獻、怎麼從一堆混亂的資料裡理出一條線索。但這些做法，在傳統的學術發表裡是看不見的。
AI 的出現讓這個問題更尖銳了。因為現在任何人都可以用 AI 在十分鐘內生成一篇格式完美、引用齊全的「完成品」。如果完成品可以被機器量產，那完成品本身的價值就在急速貶值。這時候，真正有價值的東西，反而是那些機器做不出來的——選擇、判斷、困惑、卡住、改方向、再試一次——這些過程。
把過程公開，也許就是在說：在一個完成品可以被無限複製的時代，過程才是無法被複製的。
但我也不確定這是不是太天真了。因為公開過程也意味著公開你的弱點、你的錯誤、你的不確定。在一個競爭激烈的學術環境裡，這麼做是要付代價的。
給創作者的問題：你願意讓讀者看到你的初稿嗎？你的刪除痕跡、你放棄的段落、你寫了三千字然後全部砍掉重來的那個晚上？如果記憶政治的核心是「誰的版本被記住」，那「怎麼做出來的」這個過程本身，是不是也應該被記住？
以上四個問題，我還沒有答案。但我覺得它們值得被帶到顧老師的課堂上，跟那些正在學習「怎麼寫真實的人與事」的學生們，一起想。
也許他們會告訴我一些我沒想到的事。也許他們會說：「老師，你想太多了，寫就是寫，管你用什麼工具。」也許他們會問我一個我回答不了的問題，然後那個問題會跟著我很久很久。
那就好。去了再說。
本文寫作過程：作者提出四個問題的方向與核心關懷，Claude（Opus 4.6）協助進行結構組織與語句展開，最終文字由作者審定。部落格寫作風格參照「日常生活實作筆記」十五年來的筆耕慣例。
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