大造詞時代：當大型語言模型碾平知識落差，我們正在見證一場語言的軍備競賽
TL;DR：當大型語言模型讓知識取得成本趨近於零，知識付費賴以存活的「資訊不對稱」空間正在崩塌。從傳播學視角看，造新詞是一場符號權力的軍備競賽——把舊概念重新包裝來維持付費壁壘。但真正有未來的內容創作者不是靠造詞，而是靠觀點、故事、判斷這些 AI 無法複製的東西。深耕個人品牌才是護城河。
今晚讀到冏冏寫的一段觀察，她提到一個很有意思的現象：那些早就存在的老概念，每隔一段時間就會被人用新名詞重新包裝，講的其實是同一套道理。她進一步推論，這種造新詞的行為在 AI 時代會變本加厲，因為大型語言模型（LLM）正在殘忍地壓扁知識付費賴以存活的資訊不對稱空間。
我讀完之後覺得這個觀察非常精準，但也值得從傳播學的角度再繼續探究，看看這件事的本質究竟是什麼？以及它對我們這些從事內容產製或當講師的人來說，意味著什麼樣的未來？
資訊不對稱：知識付費的原始燃料
要理解大造詞時代為什麼會發生，我們得先回到一個最基本的經濟學概念，也就是資訊不對稱。諾貝爾經濟學獎得主喬治・阿克洛夫（George Akerlof）在 1970 年發表的〈檸檬市場：品質不確定性和市場機制〉論文（The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanism）中，闡述了買賣雙方資訊落差如何影響市場運作。知識付費的商業模式，說穿了就是建立在這個落差之上：我懂的東西你不懂，或者你懂但不會用，這中間的差距就是你願意付費的空間。
過去二、三十年，知識型工作者可以光憑這個落差過著不錯的生活。一個行銷顧問可以靠 AARRR 海盜模型吃上好幾年的飯，一個專門教管理的講師可以把 PDCA 循環講出多種版本來開課。這不是說他們沒有真本事，而是說「解釋」這件事本身就有價值——把艱澀的理論翻譯成聽眾能理解、能操作的語言，這種翻譯能力在過去是稀缺的。
然而，大型語言模型的出現改變了遊戲規則。當任何人都可以打開 ChatGPT 問一句「什麼是 AARRR」，三十秒內就拿到結構完整的回答，甚至比許多講師講得還清楚時，解釋的價值就被大幅稀釋了。這不是說解釋能力不再重要，而是說單純的知識搬運已經不足以支撐付費市場。
當任何人都能用三十秒從 AI 那裡拿到結構完整的回答，「解釋」這件事的價值就被大幅稀釋了。單純的知識搬運，已經不足以支撐付費市場。
從傳播學看造詞：符號權力的爭奪
讓我們換一個角度，從傳播學的視野來看這件事。法國社會學家皮耶・布赫迪厄（Pierre Bourdieu）提出過一個重要概念：符號權力（symbolic power）。簡單來說，誰能定義詞彙、誰能命名現象，誰就掌握了一種隱形的權力。在學術界，這叫做話語權；在商業世界，這叫做品牌定位；而在知識付費的領域，這也就是創造新名詞的濫觴。
當一個作家、講師發明了一個新術語，比方說把同理心改叫共情力，或者把顧客旅程改叫體驗飛輪，他做的事情本質上是在建立符號壁壘。這個新詞彙就像一把鑰匙，只有跟他學過的人才知道這把鑰匙開的是哪扇門？而對於還沒學過的人來說，他們甚至不知道該用什麼關鍵字去搜尋、去提問，自然也就無法讓 AI 幫他們繞過付費牆。
嗯，這不是什麼新鮮事。其實，學術界早就在做類似的事情了！每一個學術領域都有自己的術語系統，外行人光是要理解那些詞彙就需要花費大量時間。但學術術語的存在，至少有一個正當理由：精確性。學術概念需要精確的定義來避免歧義，這是知識累積的必要成本。問題是，商業世界的造詞往往不是為了精確，而是為了製造神秘感，為了讓聽眾覺得「哇，這個東西聽起來好厲害，我一定要學」。
這讓我想起以前當記者的往事，媒體也是造詞高手呀！媒體特別喜歡將傳統概念與新興科技或現象結合，用來快速標籤化某種新興趨勢。打個比方，你聽過外送經濟、斜槓青年或雲端超商嗎？
誰能定義詞彙、誰能命名現象，誰就掌握了一種隱形的權力。造新詞的本質，是一場符號權力的爭奪戰。
議題設定與框架效應：新瓶裝舊酒的傳播邏輯
從傳播學的議題設定理論（Agenda-Setting Theory）來看，創造新名詞還有另一層功能。麥克斯威爾・麥庫姆斯（Maxwell McCombs）和唐納德・肖（Donald Shaw）在 1972 年提出的這個理論告訴我們：媒體不一定能決定人們怎麼想，但能有效地決定人們想什麼？換句話說，當你發明了一個新詞彙並且成功地讓它流行起來，你就設定了一個議題，讓大家開始討論你定義的東西，而不是別人定義的東西。
這就解釋了為什麼每隔幾年，同樣的概念就會換一個名字重新出現。不是因為概念本身進化了，而是因為注意力市場需要新的刺激。在傳播學中，這和框架效應（Framing Effect）密切相關——同樣的資訊，用不同的框架來呈現，會產生完全不同的認知效果。好比把時間管理改叫精力管理，把行銷漏斗改叫增長飛輪，講的道理差別不大，但給人的感覺卻煥然一新。人類大腦天生對新奇事物有反應，這是演化留給我們的本能，而創造新名詞這件事正是利用了這個本能。
然而，在 AI 時代，這種策略的效果正在加速衰減。因為大型語言模型本身就是一個巨大的去框架化機器——你問它任何一個新造的詞，它都會試著把它還原成最基本的概念來解釋。當精力管理被 AI 還原成時間管理加上體力和注意力的分配，那層精心包裝的神秘感就瞬間瓦解了。
▲ 大型語言模型是巨大的去框架化機器：任何新造的詞彙，都會被 AI 還原成最基本的概念
知識的商品化與去商品化循環
這讓我想到傳播政治經濟學中的一個重要觀點。文森特・莫斯可（Vincent Mosco）在探討資訊商品化時指出，資訊之所以能成為商品，是因為它被賦予了交換價值。而交換價值的前提，是稀缺性。
換言之，大型語言模型現在所做的事情，本質上是把大量知識去商品化（de-commodification）了。過去需要付費才能取得的知識解釋，現在免費就能獲得。這對知識付費產業的衝擊，就像串流平臺對唱片產業的衝擊一樣——不是內容消失了，而是內容的取得成本趨近於零，導致原本的商業模式難以維繫。
面對這種局面，知識工作者有兩條路可以走。第一條路就是冏冏觀察到的造新詞策略——透過發明新的術語來重新製造資訊不對稱，讓 AI 暫時無法直接回答。這是一種再商品化（re-commodification）的嘗試，用新的符號外衣把舊知識重新包裝成可以販售的商品。
但是，這條路有一個致命的問題：它是一場你永遠贏不了的軍備競賽。因為大型語言模型的訓練資料會不斷更新，今天你所造的新詞，三個月後可能就被 AI 收錄了。你得不斷創造更新的詞來維持領先，但這樣做的邊際成本會愈來愈高，而邊際效益會愈來愈低。更糟的是，當造詞變成一種普遍策略，消費者會逐漸意識到這個把戲，信任感會因此被侵蝕。
▲ 造詞的軍備競賽：邊際效益遞減，你永遠贏不了一個不斷更新訓練資料的大型語言模型
用造詞來對抗 AI，就像用沙包來擋洪水——短期內可能有點效果，長期來看是擋不住的。
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從知識搬運到經驗轉化
第二條路，也是我認為真正有未來的路，是把價值建立在 AI 無法輕易複製的東西上。嗯，這些東西包括什麼呢？
▲ AI 暫時無法取代的三大價值：情境化的判斷力、陪伴式的學習體驗，以及社群與連結
首先，是情境化的判斷力。AI 固然可以告訴你 AARRR 模型的五個步驟是什麼，但它無法告訴你：當你在這家公司、這個產業或這個階段，應該先把資源集中在哪個步驟上？這種因地制宜的判斷力，來自大量的實戰經驗和對特定情境的深刻理解，是目前大型語言模型還無法完全取代的。
其次，是陪伴式的學習體驗。知識的獲取和知識的內化是兩回事。你可以在三十秒內從 AI 那裡拿到 AARRR 的定義，但要真正學會怎麼運用它，你需要練習、需要回饋、需要有人在你卡關的時候點撥你一下。這種教練式的價值，顯然不是一個大型語言模型能完全取代的。這也是我在教學轉化為長期資產這篇文章中一再強調的觀點。
第三，是社群與連結。人們購買線上課程，有時候不只是為了知識本身，更是為了和同樣在學習這個主題的人建立連結。這是美國社會學家馬克・格蘭諾維特（Mark Granovetter）在 1974 年所倡議的弱連結的力量——那些在課程中認識的同學、在社群中交流的夥伴，往往會帶來意想不到的機會和資源。AI 固然可以回答你的問題，但它無法幫你建立這些人際網絡。
知識的獲取和知識的內化是兩回事。AI 能給你答案，但不能陪你走過從「知道」到「做到」的那段路。
傳播生態的典範轉移
從更宏觀的視角來看，我們正在經歷的其實是一場傳播生態的典範轉移。過去的知識傳播模式，是一對多的廣播式：一個專家站在講臺上，對著一群聽眾講解概念。這種模式的價值，在於翻譯和篩選，也就是讓專家幫你從浩瀚的資訊中篩選出重要的部分，再用你聽得懂的語言翻譯給你聽。
但現在，大型語言模型本身就是一個超級翻譯器和篩選器，而且它二十四小時不休息、不收費，更不會不耐煩。話說回來，這就意味著知識傳播的價值鏈必須重新配置。單純做翻譯和篩選的環節，會被 AI 大幅取代；但那些需要人類獨特能力的環節，諸如創造力、同理心、判斷力與人際連結，反而會變得更加珍貴。
▲ 傳播生態的典範轉移：翻譯與篩選被 AI 取代，創造力、同理心與人際連結反而更珍貴
傳播學者曼紐爾・卡斯特（Manuel Castells）在《網絡社會的崛起》中提過一個觀點：在資訊社會中，真正的權力不在於擁有資訊，而在於能夠組織和詮釋資訊。在 AI 時代，這個觀點變得更加切題。當所有人都能透過 AI 獲取相同的資訊時，差異化的關鍵就在於你如何組織這些資訊、如何將它們轉化為可行動的洞察，以及如何在特定情境中做出正確的判斷。
在資訊社會中，真正的權力不在於擁有資訊，而在於能夠組織和詮釋資訊。
對大造詞時代的臧否
回到冏冏的觀察，我覺得創造新名詞這件事本身，並不是罪過。
畢竟語言本來就是活生生的，新的詞彙反映了新的思維角度，這是語言演化的正常現象。這就好像最近常在大學校園裡，看到年輕大學生的背包上別著可愛的娃包。老實說，幾年前我壓根兒沒聽過這個名詞。後來，我才知道這原來起源於日本的痛包（痛バッグ）文化。
所以，問題在於動機和比例。如果一個新詞彙確實捕捉到了某種過去難以表達的微妙之處，那它是有價值的。但如果造詞的唯一目的是為了混淆視聽、製造付費壁壘，那就是一種對學習者的不尊重。
從傳播倫理的角度來看，知識工作者有責任讓知識更容易被理解，而不是更艱難。當造詞變成了一種防禦策略，當課程標題故意寫得讓人看不懂裝什麼東西，這其實是在把溝通的成本轉嫁給學習者。這和傳播學的基本精神——讓訊息更有效地流通——是背道而馳的。
當然，我也能理解知識工作者的焦慮。當你花了十年累積的專業知識，任何人都可以用三十秒從 AI 那裡免費獲取時，那種被掏空的感覺是很真實、很痛的。只是，用造詞來對抗 AI，就像用沙包來擋洪水——短期內可能有點效果，長期來看是擋不住的。這也是我在 AI 時代的自由工作者生存指南裡分享過的觀點——與其對抗浪潮，不如學會衝浪。
與其造新詞，不如創造不可取代的價值
誠然，大造詞時代確實正在發生，而且短期內會愈演愈烈。但在我看來，這終究是一個過渡現象。當市場上充斥著愈來愈多讓人看不懂的新詞彙時，消費者的辨識力也會隨之提高。最終能夠存活的，不會是那些最會造詞的人，而是那些真正能幫助學習者解決問題、產生改變的人。
▲ 真正的護城河：不是你懂別人不懂的理論，而是你能帶領別人走過他們獨自走不過去的路
對我自己來說，我選擇的路很明確：與其花心思造一個讓 AI 回答不了的新名詞，不如花心思設計一個讓學習者真正受益的教學體驗。與其擔心 AI 把我的知識免費放送，不如思考怎麼利用 AI 來放大我的教學效果。畢竟，AI 是工具，不是敵人。真正讓知識有價值的，從來都不是那個包裝它的名詞，而是它能不能真正改變一個人的思維和行動。
在這個 AI 碾平一切資訊落差的時代，知識工作者最重要的護城河，不是你懂別人不懂的理論，而是你能帶領別人走過他們獨自走不過去的路。而這條路，暫時還沒有任何一個大型語言模型能替你走完。
真正讓知識有價值的，從來都不是那個包裝它的名詞，而是它能不能真正改變一個人的思維和行動。
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