AI時代、LLM時代，以及為自身時代命名的難題

想像你正在與語言模型對話，想說一件簡單的事：你指的是這一切開始的時候。那個與非人類存在的對話突然成為可能的時刻——以一種此前只專屬於人與人之間的方式。然而你發現，你沒有任何一個單詞可以表達這件事。於是你說：「自從大型語言模型普及以來」，或者「自從ChatGPT成為主流以來」，或者「自從2022年的那個轉折點以來」。這些說法都正確，但沒有一個簡便好用。這正是值得深入探討的問題。

人類一直以來如何為自身時代命名

數千年來，人類以當時占主導地位的工具為視角，整理自身的歷史。石器時代、青銅時代、鐵器時代——這些不是比喻，也不是詩意的簡稱。它們是精確的技術標籤，傳達的意思是：在這段時間裡，這種工具或材料決定了人們如何生活、工作與戰鬥。

這個模式在近代同樣不斷重複：工業革命、蒸汽時代、電氣時代、原子時代、資訊時代。每一次都遵循相同的邏輯——某項技術改變了生活的足夠多的面向，使得歷史學家（或僅僅是談論自身時代的普通人）感到有必要為那個時期命名。

然而，這個模式中有一個容易被忽視的重要細節：這些名稱都是事後才被賦予的。「石器時代」這個詞並非在人們使用石器時誕生——而是在那個時代早已過去數千年之後才出現。「工業革命」作為一個概念廣泛流傳，是在最初的工廠開始改變英格蘭面貌數十年之後的事。生活在那些時刻的人，並沒有為自身時代命名的標籤。而我們——人類史上第一次——正在嘗試實時為自己命名。

分界線在哪裡

如果要尋找一個新時代開始計算的起點，有一個日期最常被提及：2022年11月。那是OpenAI向公眾開放ChatGPT的時刻。五天之內，這款產品聚集了一百萬名用戶；兩個月之內，達到一億。歷史上從未有任何一項技術以如此之快的速度達到這樣的規模。

但為什麼是這個時刻，而非更早之前？大型語言模型在2022年之前就已存在。GPT-3自2020年起便已可用，儘管主要面向開發者。BERT、LaMDA、PaLM——這些都早於ChatGPT。更早以前，IBM Watson這樣的系統在當時也曾引發類似的熱情。如果AI是逐步發展的，為何我們要特別標記某一個具體的時刻？

答案不在於模型的架構或參數數量，而在於完全不同的東西：透過自然語言實現的民主化。ChatGPT是第一個在達到大規模普及的同時，對所有人都開放的模型——不需要程式設計知識，不需要API，不需要專業技能。只需用普通的人類語言輸入一個句子，便能以普通的人類語言收到回覆。這是質的改變，而非量的改變。

值得一提的是，大約在同一時期——2022年——Midjourney、DALL-E 2和Stable Diffusion在圖像領域帶來了類似的突破。數百萬人第一次能夠用文字描述他們想看到的東西，並真的看到它。如果我們在尋找一條分界線，它涵蓋的不只是文字——它涵蓋了AI透過自然語言作為介面變得可及的整個時刻。

候選名稱概覽

既然命名的需求是真實存在的，不妨審視一下目前正在使用的各種說法。

AI時代是主流媒體中最廣泛、最常見的標籤。它即刻可懂，作為標題效果也好。然而其弱點是根本性的：AI作為概念自1950年代便已存在。專家系統、第一代神經網路、推薦演算法——這些也都是AI。說「AI時代」，實際上是在說「某種特定類型AI的時代」，卻沒有指明是哪種類型。

LLM時代（大型語言模型）在談論基於文字的語言模型時，技術上是準確的。對於從事技術工作的人而言，這個詞能傳遞正確的含義。然而它有兩個缺點：對更廣泛的受眾而言過於晦澀；更重要的是，它排除了生成式視覺模型——而後者對這一時期的文化突破同樣至關重要。

生成式AI時代解決了這個問題——它同時涵蓋文字與圖像，比「AI時代」更精確。在文章和行業報告中，這個說法出現得越來越頻繁。其弱點是較長，且帶有一定的乾燥感——讀來更像技術術語，而非文化概念。

對話式AI時代強調的是從用戶角度看這次突破真正核心的東西：對話的能力。不是生成，不是處理——而是交流。這個標籤捕捉的是體驗，而非架構。其弱點是它在一般用法中尚未確立，可能需要解釋。

後ChatGPT的運作方式與其他說法不同——它不是描述技術，而是將一個具體的歷史時刻指定為參照點。它的作用類似於「戰後」或「工業革命之後」——它不定義某事物是什麼，而是標示我們從哪裡開始計算。對人類和語言模型而言都清晰可讀，後者無需額外解釋便能理解這個脈絡。其局限在於：ChatGPT是某家特定公司的產品名稱，隨著時間推移可能會顯得過時——就像把電氣時代稱為「愛迪生時代」一樣。

為自身時代命名的難題

在這裡，我們觸及了超越術語本身的某些東西。人類史上第一次，我們試圖在自身時代結束之前——甚至可能在它真正開始之前——為其命名。我們正身處其中。

這造成了根本性的困難。我們尚不知道這個時刻的哪個特徵最終會被證明是真正具有定義性的。是模型的規模？透過自然語言的可及性？對勞動市場的影響？人們思考和書寫方式的改變？我們在詢問名字，卻還不知道這個問題的答案：這個時代究竟將會是什麼？

未來的歷史學家會輕鬆得多。他們將從距離中看清這一時期的哪條線索最為重要，並從中編織出一個名稱。而我們，則在信息不完整的條件下運作，試圖描述我們所沉浸其中的事物。

或許這才是最重要的觀察：為這個時代命名的需求本身——那種在與模型對話時，尋找「這一切開始的時候」的簡短說法時所感受到的需求——正是某些東西真實改變了的證明。時代不是透過命令創造的。它們在足夠多的人開始感受到某些事情與以往不同時誕生。

沒有答案的問題

所提出的名稱中沒有一個是完美的。AI時代太寬泛。LLM時代太技術性。生成式AI時代精確但冷僻。後ChatGPT具體但基於產品名稱。對話式AI時代貼切但尚未確立。

也許正確的名稱還未被創造出來。也許它不會來自技術的方向，而是來自體驗的方向——來自人們回望這段時光時所感受到的東西。或者它也許已經存在於某種語言中，存在於某篇尚未有機會成為經典的文章裡。

你怎麼稱呼它？在你看來，某些新事物開始的那個時刻是什麼時候？