AI 時代的藝文新契機
今天下午，應壞鞋子舞蹈劇場 Bare Feet Dance Theatre之邀，以「AI 技術如何幫助藝文表演團體提升創作能力與工作效率」為題，跟一群藝文表演團體的夥伴們進行分享。在這場講座中，我跟大家探討了從基礎的 AI 概念到具體應用，以及如何將 AI 融入藝文工作的流程中。
作為一位出版過近 20 本書的作者，我深深體會到創作過程中的挑戰與痛苦。從最初的構思發想、資料搜集，到後期的編輯修改、行銷推廣，每一個環節都考驗著創作者的時間管理與創意能量。而AI 技術的成熟，正為我們開啟了前所未有的可能性。
在過去兩年多的時間裡，我在企業、公部門和大學進行了無數場 AI 相關的培訓與講座，也深度觀察各行各業擁抱AI的歷程。我發現，那些能夠有效運用 AI 的組織，不僅在效率上有顯著提升，在創意發想和產品品質方面也達到了新的高度。
對於藝文表演團體而言，AI 不是威脅，而是一個強大的協作夥伴。它能夠幫助我們突破傳統創作的限制，探索新的藝術表現形式，同時大幅提升工作效率，讓我們能將更多精力投注在真正需要人類情感與靈感的核心創作上。
理解生成式 AI 的本質與演進
AI 技術的歷史脈絡
很多人對 AI 的印象停留在能夠畫出類似吉卜力風格的可愛插圖，感覺好像是最近兩年才崛起的新興技術？但實際上，人工智慧的發展歷程遠比我們想像的悠久。1956 年，美國電腦科學家麥卡錫在達特茅斯會議上首次提出「人工智慧」這個概念，距今已近 70 年。
然而，為什麼我們最近才對 AI 有如此深刻的感受？關鍵在於生成式AI的誕生。2022 年 11 月，OpenAI 推出 ChatGPT，標誌著 AI 技術從專家學者的實驗室走向了普羅大眾的日常生活。這種轉變的意義在於，AI 不再是高深莫測的技術，而是人人都能使用的創作工具。
生成式 AI 的核心能力
生成式 AI 之所以說是革命性的產物，在於它能夠理解我們的自然語言提問，並創造出全新的內容。無論是文字、圖像、音樂還是影片，它都能根據我們的需求進行創意輸出。這種能力對藝文工作者來說具有特殊的意義，因為我們的工作本質就是創造內容。
根據美國麻省理工學院的研究顯示，使用 AI 輔助創作能夠大幅縮短打草稿的時間，同時在腦力激盪和編輯修改方面提供顯著幫助。這項研究證實了 AI 在創作流程中的實用價值，也為我們提供了科學的使用依據。
AI 的多模態整合能力
現代的 AI 系統已經發展出強大的多模態能力，能夠同時處理文字、圖像、音訊和影片等不同類型的資料。這種整合能力對藝文創作特別重要，因為現代的表演藝術往往需要跨媒體的協作與整合。
想像一下，當你上傳一段舞蹈影片給 AI，它不僅能夠分析動作的技巧和節奏，還可以建議配樂的選擇、燈光的設計，甚至是舞台布景的安排。這種全方位的分析和建議能力，正是 AI 多模態技術帶來的革新。
掌握與 AI 有效對話的藝術
從搜尋引擎思維到對話思維的轉換
很多朋友在初次使用 AI 時，習慣用 Google 搜尋的方式與 AI 互動，只輸入幾個關鍵字就期待得到完整的答案。這種方式雖然可行，但無法發揮 AI 的真正潛力。
與 AI 的互動，更像是與一位專業顧問的深度對話。你需要提供充分的背景資訊、明確的目標指引，以及具體的期望結果。這種對話式的互動方式，需要我們調整既有的思維模式。
有效提示詞的五大要素
經過長期的實踐和觀察，我歸納出構建有效提示詞的五大要素：
明確的目標設定：你必須清楚告訴 AI 你想要達成什麼目標。不要只說「幫我寫一篇音樂會的文案」，而要具體說明「為我們下個月的爵士音樂會撰寫一份能吸引 25-45 歲都會上班族的宣傳文案」。
詳細的背景資訊：提供充分的脈絡讓 AI 理解你的情況。包括你的團體性質、活動特色、目標觀眾、場地資訊等。背景資訊愈豐富，AI 的回應就愈精準。
清晰的風格定義：說明你期望的語言風格、情感調性和表達方式。是要正式嚴肅還是輕鬆活潑？是要文青氣息還是大眾親民？這些細節都會影響最終的輸出品質。
具體的格式要求：明確指出你需要的內容結構和格式。是要條列式的重點整理，還是要完整的段落敘述？字數限制是多少？是否需要特定的章節架構？
參考範例的提供：如果可能，提供一些你認為優秀的範例讓 AI 參考。這種小樣本學習的方式，能夠幫助 AI 更加理解你的期望標準。
進階互動技巧：思維鏈引導法
Google 研究團隊開發的「思維鏈」技術，是一種引導 AI 逐步推理的方法。與其一次性丟出複雜的問題，不如將問題拆解成幾個步驟，讓 AI 循序漸進地思考。
例如，當你要規劃一場跨領域的藝術表演時，可以這樣與 AI 互動：
首先詢問：「你對跨領域藝術表演的定義和特色有什麼了解？」
接著問：「在臺灣，目前有哪些成功的跨領域藝術表演案例？」
然後問：「基於這些案例，你認為規劃這類表演需要注意哪些要點？」
最後才提出具體需求：「請幫我規劃一場結合現代舞和電子音樂的表演企劃。」
這種逐步引導的方式，能讓 AI 提供更深入、更有價值的建議。
藝文表演團體擁抱 AI 的必要性
產業數位轉型的大趨勢
我們正處在一個數位轉型的關鍵時期。不僅是科技業、製造業需要轉型，藝文產業同樣面臨著轉型的迫切需求。全球的文創產業都在加速數位化，科技已經成為藝術創作不可或缺的輔助工具。
COVID-19 疫情的肆虐，更是加速了這個轉型過程。還記得疫情期間，線上展演、數位互動與虛實整合等新形式大量湧現，觀眾的消費習慣也發生了根本性的改變。即使疫情過去，這些新的消費模式依然延續著，成為藝文產業不可忽視的重要趨勢。
新世代觀眾的期待與挑戰
Z 世代作為數位原生世代，他們對藝文內容的期待與以往截然不同。他們習慣快節奏的資訊接收、多元互動的體驗方式，以及個人化的內容訂製。傳統的單向傳播模式已經難以滿足他們的需求。
現代觀眾的注意力也變得更加分散。即使是追劇這種娛樂活動，很多人也無法專注地看完一整集，經常需要暫停、切換或多工處理。這種變化對藝文表演提出了新的挑戰：如何在有限的時間內抓住觀眾的注意力？如何創造更具沉浸感的體驗？
AI 為藝文團體帶來的核心價值
AI 技術能為藝文團體帶來四個層面的核心價值：
創作效率的提升：AI 可以幫助創作者快速生成初稿、整理素材和進行研究，大幅縮短創作準備期。這讓創作者能將更多時間投注在靈感發想和精細打磨上。
創意邊界的擴展：AI 能夠提供人類思維之外的創意角度，幫助創作者突破既有的思維框架。它不會受到個人喜好、文化背景或既往經驗的限制，能提供更多元的創意可能。
製作成本的優化：透過 AI 輔助，許多原本需要外包或聘請專家的工作現在可以在內部完成，有效降低製作成本。同時，AI 的 24 小時工作能力也提高整體的工作效率。
觀眾參與的深化：AI 技術能夠實現個人化的觀眾體驗，透過數據分析了解觀眾喜好，創造更具針對性的內容和互動方式。
AI 在各藝術領域的深度應用
戲劇創作的 AI 協作模式
戲劇創作是一個複雜的多階段過程，從劇本構思到最終演出，每個環節都有 AI 介入的空間。
劇本創作的革新：在劇本創作階段，AI 能夠發揮多重作用。首先是故事發想，AI 能根據你提供的主題、背景和基本設定，生成多種情節發展的可能性。這種「腦力激盪夥伴」的角色，能幫助編劇突破創作瓶頸。
角色塑造：AI 能幫助建立一致的人物語言風格，確保每個角色都有獨特而穩定的聲音。想像一下金庸小說中眾多鮮明的角色，如果當年金庸大俠有 AI 的協助，是否能創造出更加豐富多元的人物世界？
多語言轉換的便利性：隨著國際交流的增加，許多表演需要多語言版本。AI 的翻譯能力已經達到相當高的水準，不僅能進行精確的語言轉換，還能保持原作的情感韻味和戲劇張力。
史料文獻的現代化改編：對於改編歷史題材或經典文學的作品，AI 能夠幫助創作者保留原始精神的同時，增強現代觀眾的接受度。它能將古典的敘事方式轉換為符合現代觀眾習慣的表達形式。
音樂創作的 AI 革命
就現階段來說，音樂領域可能是 AI 應用最為成熟的藝術領域之一。從旋律生成到編曲混音，AI 都展現出了驚人的能力。
創作靈感的無限擴展：以 Suno 為代表的 AI 音樂工具，能夠根據簡單的文字描述生成完整的音樂作品。創作者可以快速獲得大量的音樂素材，作為進一步創作的基礎。這種快速打樣的能力，讓音樂創作變得更加高效。
風格融合與創新：AI 能夠分析不同音樂風格的特徵，並創造出前所未有的風格融合。這種跨界混搭的能力，為音樂創作開啟了新的可能性。
個人化的演奏分析：現代 AI 系統能夠分析演奏者的技巧、情感表達和風格特色，提供個人化的改進建議。這種即時的回饋機制，就像擁有一位 24 小時待命的專業教師。
舞蹈與肢體表演的科技融合
舞蹈作為一種以身體為媒介的藝術形式，與 AI 的結合可以展現出獨特的魅力。
動作創新與編舞協助：AI 能夠分析舞蹈動作的數據，提供動作變化的建議和創新的可能性。對於編舞家來說，這是一個極具價值的創意夥伴。
動作捕捉與分析：結合動作捕捉技術，AI 能夠精確分析舞者的姿態、節奏和表現力，提供專業的技術指導。這種科技輔助的訓練方式，能夠加速舞者的技能提升。
虛實整合的表演創新：AI 與 AR/VR 技術的結合，為舞蹈表演創造了全新的呈現方式。觀眾可以沉浸在虛擬與現實交織的表演空間中，體驗前所未有的藝術感受。
AI 工具生態系統全解析
工具分類與選擇策略
目前市面上的 AI 工具數以千計，甚至萬計。對於藝文工作者來說，如何選擇適合的工具是一個重要課題。我將這些工具大致分為五個類別：
文本生成類工具：包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini等綜合型工具，以及 Elicit、Research Rabbit等專門用於學術研究的工具。對於需要大量文字創作的藝文工作者來說，這類工具是基礎配備。
圖像生成類工具：從入門級的 DALL-E 到專業級的 Midjourney，每種工具都有其特色。DALL-E 適合快速概念驗證，而 Midjourney 則可以產出藝術級別的高品質圖像。
音樂與聲音類工具：Suno 在音樂創作方面表現卓越，能夠生成各種風格的完整音樂作品。對於音樂相關的藝文團體來說，這是不可錯過的工具。
影像處理類工具：隨著影音內容需求的增長，AI 影像處理工具變得越來越重要。雖然目前大多數工具生成的影片時長較短，但已足以應對許多創作需求。
互動體驗類工具：這類工具主要用於創造沉浸式體驗和互動裝置，對於希望創新表演形式的團體來說特別有價值。
成本效益分析與預算規劃
AI 工具的成本結構通常採用月租費模式，大部分工具的月費在10-20美元之間。對於藝文團體來說，制定合理的 AI 工具預算策略是很重要的事情。
我建議採用階段性投入的方式：
入門階段：月預算 30-50 美元，選擇 2-3 個核心工具
發展階段：月預算 100-200 美元，擴展到 5-8 個專業工具
成熟階段：月預算 300 美元以上，建立完整的 AI 工具生態
工具整合與工作流優化
單一工具的使用只是開始，真正的效率提升來自於工具間的有效整合。例如，可以先用 ChatGPT 進行創意發想，再用 Midjourney 生成視覺素材，最後用 Canva 進行整合設計。
建立標準化的工作流程是關鍵。每個創作項目都應該有清晰的步驟規劃，明確在哪個階段使用哪個 AI 工具，以及如何將不同工具的輸出進行整合。
AI 驅動的行銷與營運革新
內容行銷的 AI 化策略
現代藝文推廣所面臨的挑戰相當大，已經從傳統的「酒香不怕巷子深」轉向「酒香也怕巷子深」。優質的內容需要配合有效的行銷策略，才能觸及目標觀眾。
視覺素材的快速生成：AI 能夠快速生成各種視覺素材，從海報設計到社群媒體圖像，大幅縮短設計週期。Canva、DALL-E 等工具的結合使用，讓非設計專業的團隊也能製作出專業水準的宣傳素材。
多元化內容策略：AI 的 A/B 測試能力讓我們能同時生成多個版本的行銷素材，針對不同的目標族群進行精準投放。這種數據驅動的行銷方式，能夠顯著提高宣傳效果。
社群媒體管理自動化：AI 能夠分析最佳發文時機、優化貼文內容，甚至進行初步的客戶服務。這種自動化管理，讓小型藝文團體也能維持活躍的社群經營。
觀眾數據分析與精準行銷
用戶畫像的精細化構建：AI 能夠分析觀眾的行為數據，建立詳細的用戶畫像。這些資訊幫助我們了解不同族群的喜好、消費習慣和參與模式。
個人化推薦系統：基於觀眾的歷史數據，AI 能夠提供個人化的節目推薦，提高觀眾的參與度和忠誠度。
預測性分析：透過歷史數據的分析，AI 能夠預測不同類型活動的受歡迎程度，協助團體做出更明智的節目安排決策。
營運效率的全面提升
行政流程自動化：從會議記錄整理到合約管理，AI 能夠處理大量的行政工作，讓團隊成員能專注於核心的創作活動。
財務規劃與預算管理：AI 能夠分析財務數據，提供預算規劃建議，協助團體做出更好的資源配置決策。
專案管理優化：AI 能夠協助制定專案時程、監控進度，甚至預警可能的風險點，確保創作專案能夠按時按質完成。
倫理考量與創作主體性
著作權與智慧財產權保護
隨著 AI 在創作中的廣泛應用，著作權問題變得日益複雜。創作者需要了解相關法規，保護自己的智慧財產權。
AI 生成內容的歸屬問題：目前各國對於 AI 生成內容的著作權歸屬，尚無統一標準。創作者需要保留創作過程的紀錄，以證明自己在創作中的主導作用。
原創性的判定標準：如何在 AI 輔助創作中保持原創性，是每位創作者都需要面對的問題。關鍵在於保持人類的創意主導地位，將 AI 作為工具而非替代品。
創作主體性的平衡
人機協作的最佳實踐：成功的 AI 輔助創作應該是人機協作的結果，而不是完全依賴 AI。創作者需要在效率提升和創意控制之間找到平衡點。
個人風格的保持：在 AI 時代，個人風格和團體特色變得更加重要。創作者需要有意識地培養和強化自己的獨特性，避免被 AI 的標準化輸出所同化。
AI 素養的建立
批判性思考能力：面對 AI 生成的內容，創作者需要具備批判性思考能力，能夠辨別、評估和改進 AI 的輸出。
技術理解與應用：基本的 AI 技術理解有助於創作者更好地運用這些工具，避免被技術限制束縛創意發揮。
實際操作指南與最佳實踐
團隊 AI 能力建設路徑
基礎認知建立：團隊成員需要對 AI 技術有基本的理解，包括其能力範圍、限制條件和應用場景。這個階段的重點是消除對AI的恐懼和誤解。
核心工具掌握：選擇 2-3 個核心的 AI 工具進行深度學習和實踐。建議從 ChatGPT 等通用型工具開始，逐步擴展到專業化工具。
專案整合應用：將 AI 工具整合到實際的創作專案中，建立標準化的工作流程。這個階段的重點是提高整體工作效率。
創新探索：在熟練掌握基礎應用後，開始探索 AI 在創新表演形式中的應用，推動藝術表現的邊界擴展。
工作流程設計的關鍵要素
需求分析與目標設定：在導入 AI 之前，需要清楚分析團隊的具體需求和期望目標。不同的需求對應不同的 AI 解決方案。
工具選擇與整合策略：根據需求分析的結果，選擇最適合的 AI 工具組合，並設計工具間的整合策略。
培訓計劃與能力建設：制定系統性的培訓計畫，確保團隊成員能夠有效使用 AI 工具。
效果評估與持續優化：建立評估機制，定期檢視 AI 應用的效果，並根據結果進行持續優化。
常見問題與解決方案
技術門檻過高的問題：現代 AI 工具的使用門檻已經大幅降低，大部分操作都可以通過自然語言完成。「Vibe Coding」和「Vibe Writing」的概念，讓人人都能成為 AI 的使用者。
成本控制的考量：建議採用階段性投入的策略，先從免費工具開始體驗，確認需求後再投資付費工具。
品質控制的挑戰：AI 輸出的內容，需要人工檢核和編輯。建議建立標準的品質檢查流程，確保最終輸出符合專業標準。
未來趨勢與發展前瞻
技術發展的預期軌跡
多模態能力的深化：未來的 AI 將能更好地整合文字、圖像、音訊和影片，實現真正的多媒體創作協作。
個人化AI助手的普及：基於個人使用習慣和創作風格的專屬 AI 助手，將成為標準配備，提供更精準的創作支援。
即時互動能力的提升：AI 將從被動的工具轉變為主動的創作夥伴，能夠即時提供建議和預測需求。
產業生態的變化
創作流程的重構：傳統的線性創作流程將被更靈活、更協作的模式所取代，AI 將深度融入每個創作環節。
技能需求的轉變：創作者的技能需求將從純技術操作轉向創意指導和品質把關，對創意思維和審美判斷的要求將更高。
商業模式的創新：AI 技術將催生新的商業模式，如 AI 輔助的客製化創作、虛擬表演者的商業應用等。
挑戰與機遇並存
技術依賴的風險：過度依賴 AI，可能導致創作能力的退化。換言之，維持人類創作能力的培養仍然重要。
同質化的威脅：AI 的標準化輸出，可能導致作品同質化。強化個人風格和團體特色，變得更加重要。
新機遇的把握：AI 技術為小型藝文團體提供了與大型機構競爭的機會，關鍵在於如何有效利用這些工具。
AI 與藝術的共生未來
站在 AI 時代的起點，我們面臨的不是選擇是否擁抱 AI 的問題，而是如何與 AI 建立最佳協作關係的課題。對於藝文表演團體來說，AI 不是威脅，而是一個強大的創作夥伴，能夠幫助我們突破傳統限制，探索新的藝術可能性。
共創時代的來臨：我們正進入一個人機共創的時代。在這個時代中，人類的創意、情感和判斷力與 AI 的計算能力、資訊整合能力相結合，能夠創造出前所未有的藝術作品。
人機互補的智慧：AI 擅長處理重複性、規律性的工作，而人類則在創意發想、情感表達和價值判斷方面具有不可替代的優勢。這種互補關係是未來創作的基礎。
保持平衡的藝術：在擁抱 AI 技術的同時，我們必須保持人文關懷和藝術本質。技術是手段，而非目的。真正偉大的藝術作品仍然需要人類的情感、體驗和洞察力。
持續學習的必要性：AI 技術發展迅速，創作者需要保持持續學習的心態。不是要成為技術專家，而是要理解如何運用這些工具來增強自己的創作能力。
社群協作的力量：在 AI 時代，單打獨鬥變得困難，社群協作變得更加重要。透過經驗分享、資源共享和集體學習，藝文團體得以更好地適應和有效利用 AI 技術。
最後，我想強調的是，AI 的真正價值不在於取代人類創作者，而在於解放我們的創意潛能。當繁瑣的工作被 AI 承擔後，我們能夠將更多精力投注在真正需要人類智慧的創意發想和情感表達上。這種解放讓我們能夠專注於藝術的本質，創造更具深度和溫度的作品。
在這個 AI 賦能的新時代，每一位藝文工作者都有機會成為創新的先鋒。關鍵在於以開放的心態擁抱變化，以智慧的方式運用工具，以堅持的態度保持初心。讓我們一起踏上這趟 AI 與藝術共舞的旅程，創造屬於我們這個時代的藝術傳奇。
