歐比路藥草魔法實驗室

最近有學員問我：「AI在魔法學習裡可以扮演什麼角色？」。這是一個非常有趣的問題，也剛好觸碰到我身為工程背景出身、又長期投入魔法實作的雙重視角。

為什麼我不稱AI為「人工智慧」？

我不太喜歡把AI稱作「人工智慧」，因為這名稱容易讓人誤以為它是個全知全能的魔法專家。但實際上，AI更像是一種機器學習工具：「透過資料挖掘與比對，幫助我們整理出潛在資訊，供人們搭配自身知識和經驗做出決策判斷。」

AI擅長處理的問題，多數屬於這四種類型：

1.模式識別：從大量資料中歸納規則，例如：分析製造數據與良率的關係。

2.預測分析：利用歷史資料預測未來行為或結果，例如：消費者購買行為。

3.分群分析：根據樣本相似度進行分群，例如：外觀瑕疵檢測。

4.關聯分析：挖掘同時發生的事件，例如：發現某群會員每週五固定購買雞胸肉。

以上這些，都建立在一個前提上：資料完整且具有4V特性，也就是數量龐大(Volume)、變化快速(Velocity)、形式多元(Variety)、真實可信(Veracity)。若資料缺乏這些特性，經過處理後的資訊價值往往有限，遑論後續的知識與決策。

AI能處理魔法嗎？可能，但品質不穩定

反觀魔法，這是一個見解多於公式、實作重於理論的領域。我們不像資料工程師、商業數據分析師那樣有穩定可重複的資料庫與分析工具。魔法實務常常建立在個人實作經驗、能量觀察、象徵意義與文化脈絡上，而且這些經驗未必會被完整公開。由於某些魔法知識因不公開或受限於特定圈子，導致資料來源偏向某些領域。或許是你會認為魔法一場知識的「軍備競賽」，我承認！。但這反映了資本主義社會的現實以及魔法難以量化的本質。因此，AI能抓到的內容，不但分布不均，來源也常難以驗證。

有用過AI的人可能會懂我的感受：

魔法資料的來源常難以追溯明確出處。當模型被追問時，回答往往是「間接推導而來」。這是因為機器學習大多依賴公開的網路資料，例如：爬蟲蒐集的內容，而這些資料的品質參差不齊。導致「強大」、「能量」、「靈性」這類詞彙重複又模糊，顯示資料的單一性與局限性。追問下去，往往只能回答你『這是符號推導的』、『這是從多處資料融合而來』。它說得出方法，但實作起來的品質有待驗證。或許有人會提到說，機器學習在建立模型時，不也可以餵養資料供以訓練嗎？這就回到一開始的問題，這些資料從何而來？是否滿足我們提及到4V特性？足以讓模型加以學習呢？

AI不是魔法師的對手，而是合作的工具

那AI對魔法師來說就一文不值嗎？我倒不這麼認為。實際上，我在工作中會使用AI，只是我會明確界定它的角色定位。

1.AI可作為「資料協助者」

當我進行藥草魔法研究，遇到資料瓶頸時，我會輸入一串學名或關鍵字，請AI幫我快速比對出可能的用途或文化脈絡，或將文本整理成邏輯清晰、易於比較的格式，幫助我找到新思路。雖然偶爾會出錯(例如：把藥水蘇當成紫蘇)，但作為初步蒐集與對照的起點，它是個很好用的幫手。

2.AI作為「語義編輯者」

AI在潤飾文章時表現出色。若我的文字過於生硬或段落邏輯零散，AI能優化用詞、增強連貫性，甚至建議補充段落或調整結構。我也常問AI：「這篇文章還需增加什麼？會吸引哪些受眾？哪些受眾可能不感興趣？」這些建議有助於我調整寫作方式。此外，當靈感枯竭時，AI能提供文章標題或寫作方向作為參考。

AI無法取代的，是身體與主觀

AI並非「全知全能」的巫術專家，也無法提供「保證正確」的魔法答案。它缺乏身體與主觀意識，無法進行真正的魔法實作或能量觀察。其知識來自訓練資料(公開資料、網站、論壇等..)，可能存在時效性問題或文化偏見。魔法涉及象徵、信仰、文化背景與個人核心價值，難以用標準答案定義。因此，AI的建議應視為「一種推論、可能的思考框架或實驗起點」，而非絕對正確的結論。

結語：魔法師與AI，是競合也是對話

魔法師與AI既競爭又合作。AI擅長資料處理與語義編輯，魔法師則在實作與能量觀察上具獨特優勢。兩者結合，能讓魔法師更有效率地整理資料、優化表達，並專注於實務探索。AI無法取代魔法師的直覺與經驗，但作為輔助工具，無疑能為魔法學習與實踐增添價值。最後想問大家的是， 你用過AI輔助魔法學習嗎？你認為AI哪一點最讓你驚艷？哪一點讓你無法信任它？ 

(圖片來源：網路)