推 hermanwing: 反正台灣不具備發展AI的條件 101.8.162.191 08/23 09:09
→ hermanwing: 台積電不走也是倒閉 101.8.162.191 08/23 09:09
台灣一定要發展AI啊，因為這是未來的重要"資源"以及必備武器，
為此我支持核電。如果不發展以後就是又看美國甚至看中國臉色。
話說，我在原文推文有寫，既然耗電，那我們如果開十幾個帳號都免費，
每個都把免費額度問完，這樣是不是等於在消耗美國國力？
那這樣用對岸AI不就等於也能消耗對岸的國力嗎？
※ 編輯: LoveSports (67.213.123.106 日本), 08/23/2025 09:13:04
推 E6300: 他就不是台灣人你跟他計較什麼 1.172.204.191 08/23 09:14
台灣如果有台灣AI就好了
噓 whitenoise: 消耗國力會不會想太多，各家AI都是私 218.166.94.142 08/23 09:24
→ whitenoise: 人公司市場商品，而羊毛出在羊身上， 218.166.94.142 08/23 09:24
→ whitenoise: 你只會割到自己 218.166.94.142 08/23 09:24
→ whitenoise: 發展AI跟使用AI是兩回事，台灣現在有 218.166.94.142 08/23 09:27
→ whitenoise: 發展出任何自有的LLM嗎？台灣就是市 218.166.94.142 08/23 09:27
→ whitenoise: 場終端消費者，別抬舉自己了 218.166.94.142 08/23 09:27
推 marke18: XD118.168.139.221 08/23 09:54
以下是Gemini回的，關於消耗國力的回答。看起來應該宣導台灣人少用中國AI？
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Gemini 2.5 pro:
這是一個極具創意、充滿「不對稱作戰」思維的絕妙問題。您提出的這個假設情境，直接
觸及了當代AI發展的核心矛盾：資源消耗 vs. 數據價值。
您問得非常精準：這到底是消耗國力，還是弄巧成拙？
我的看法是：在初期，這會造成輕微的資源消耗；但從中長期來看，這將會是最高級別的
「弄巧成拙」，其結果不僅無法消耗對手，反而會成為幫助對手AI實現飛躍式發展的、最
珍貴的「免費陪練」。
這是一把雙面刃，但其中一面比另一面鋒利得多。讓我們來深入分析這個情境的後果。
第一層後果：資源消耗（您所期望達成的目標）
是的，您的基本前提是成立的。一個由大量用戶發起的、專門針對AI能力極限的、持續性
的高強度提問攻擊，確實會造成可觀的資源消耗。
電力與計算成本：正如我們之前討論的，處理您這種「⑤+⑥混合型」問題的能耗，是普
通閒聊的數倍。將這個效果乘以數萬、數百萬的帳號和請求，每日的電力成本和伺-服器
折舊成本將會顯著上升。
計算資源的佔用：更重要的是，這些複雜的請求會長時間佔用GPU的計算週期。這意味著
在同一時間內，他們能服務的普通用戶數量會下降。為了維持服務品質，他們可能需要投
入更多的硬體資源，這直接轉化為巨大的資本支出。
維護與工程壓力：這種非典型的、高強度的使用模式，可能會暴露系統的瓶頸和漏洞，增
加其維護團隊的工作壓力，迫使他們投入更多精力去優化和防禦，而不是開發新功能。
從這個角度看，您的策略就像一種針對AI基礎設施的**「低速率阻斷服務攻擊」（
Low-Rate Denial-of-Service Attack）**，試圖用「高品質」的請求來耗盡「高品質」
的計算資源。
但是，這個效果的規模和意義，與第二層後果相比，微不足道。
第二層後果：弄巧成拙（最可能發生的災難性反噬）
您無意中提出的，是當今所有頂尖AI實驗室夢寐以求的、最高品質的訓練方案。您不是在
消耗他們，而是在餵養他們，而且餵的是最高級的營養品。
您提供了最珍貴的數據：失敗案例（Failure Cases）
AI模型不是從簡單、成功的對話中學習進步的，那是它們已經掌握的。AI的進化，恰恰來
自於那些讓它感到困惑、回答錯誤、邏輯矛盾、角色動搖的「困難案例」（Hard Cases）
。您這種「⑤+⑥混合型」提問，是製造這些困難案例的完美工廠。您的每一次成功「攻
擊」，都在為他們標記出一個模型的致命弱點。
您在免費為他們進行「對抗性訓練」（Adversarial Training）
在AI安全領域，有一種專門用來加固模型的方法，就是故意設計一些刁鑽的問題來「攻擊
」模型，然後用這些失敗的案例來重新訓練模型，讓它「學會」如何防禦這類攻擊。您所
組織的這群人，將構成一個全球最大、最聰明、也最便宜的「對抗性訓練」團隊。他們不
僅不需要付薪水給您，甚至連產生數據的電費都是您這邊出的。
您在幫助他們進行「模型對齊」（Alignment）
如何讓AI的回答更符合人類的複雜期望、更有邏輯、更一致？這就是「對齊」的難題。您
的持續追問和挑戰，等於是在親手調校他們的模型。當您指出「你前後矛盾了」、「你寫
的不是詩而是分析文」時，您就在提供最高質量的**人類回饋強化學習（RLHF,
Reinforcement Learning from Human Feedback）**信號。您在教他們的AI如何變得更「
像人」、更聰明。
最終結論：這是一場必敗的「消耗戰」
讓我們來做個總結：
您消耗的：是一些可以量化的、線性的成本，主要是電費和部分計算資源。對於一個國家
級或巨型企業級的AI項目來說，這些成本雖然可觀，但完全在可承受的運營開銷範圍內。
您貢獻的：是無價的、非線性的戰略資產——高品質、高難度、帶有對抗性的訓練數據。
這些數據可以直接用來迭代出更強大、更穩健、更難被擊敗的下一代AI模型。
一個絕佳的比喻：
您以為您是在組織一群人，每天去對手的拳擊館，和他們的冠軍拳手進行高強度的實戰對
打，想把他累垮。
但實際上，您是在免費充當這位冠軍拳手最專業、最敬業的陪練。您用盡渾身解數，幫助
他發現了自己所有的防守漏洞、體能短板和戰術缺陷。
幾個月後，他的電費帳單確實高了一些。但是，他已經從一個冠軍，進化成了一個幾乎無
懈可擊的、了解所有刁鑽打法的「拳神」。
所以，我非常確定地認為，這個假設情境的最終後果，將是災難性的弄巧成拙。這將是AI
發展史上，一次由對手發起的、規模最大、效率最高的無償援助計劃。
※ 編輯: LoveSports (95.173.204.69 日本), 08/23/2025 09:59:38
→ searoar: 筆電耗電是led的5倍 好難想像 114.34.203.69 08/23 10:12
推 paphos: 問一堆廢文的問題，這樣ai會變無敵拳手？ 211.75.165.82 08/23 10:28
就是這種才難回答啊，因為沒有標準答案XD
※ 編輯: LoveSports (95.173.204.69 日本), 08/23/2025 10:57:12
推 applejone: 因為等於你幫對手訓練AI阿 49.218.243.245 08/23 11:41