在你注意到這些細節之前，它們是隱形的。
為什麼在某些場景，AI 還是取代不了人？以及，為什麼 AI 工具催生了越來越多「外行領導內行」的亂象？
因為創作真正的差異化，是透過使用者經歷的「細節」堆疊的。AI 會聽指令產出，但不會幫你發現那些細節，這也是人和 AI 最有效的分工，使用者累積經驗、AI 負責執行。
原文標題 Reality has a Surprising Amount of Detail，作者是工程師 John Salvatier。從童年跟爸爸蓋樓梯的一段往事講起，延伸到所有領域。
一段童年蓋樓梯的故事，發現驚人的細節密度
有一次他們家要蓋地下室樓梯。乍看很簡單，就兩塊斜板加幾片踏板嘛。但真的動手才發現，眉角一大堆。
木頭會翹，沒有真正筆直的板子。切斜角要先算數，或者找辦法描參考線。裝 L 支架的時候，就算你對齊了畫好的線，螺絲鎖久了還是會把支架拉歪。踏板用的螺絲超過 2 吋，它會從板面戳出來，刺穿你的腳。
一個簡單的工作背後堆疊了無數細節，而且可以不斷拆開。「事情總是藏著驚人多的有意義細節」這件事本身，並不是樓梯獨有的。你只要靠近現實，這幾乎是所有領域的普世性質。他還舉了另一個例子：煮水。你以為水在 100°C 沸騰，但仔細看，水從加熱到真正沸騰中間有好幾個氣泡階段；換玻璃鍋沸點不同；把水滴困在別的液體中間，300°C 都不沸。「水在 100°C 沸騰」這句話，因為操作的細節不同，結果都不一樣。
三個很殘酷的觀察
作者從這些例子裡萃出三個關鍵觀察，我覺得對任何做創作、做研究、做工程的人都非常受用。
第一，碰到之前，你根本不知道什麼是細節。你甚至沒辦法把注意力放上去，因為你不知道要找什麼，眼前的一切只是雜訊。只有經歷過，你才會意識到那是所謂的「細節」。
第二，碰到之後，細節又快速地融進你的直覺。它會迅速變成你「一眼就看得出」的東西，讓你以為人人都看得到。這就是為什麼專家往往忘記自己是專家；也是為什麼你會學會騎腳踏車之後，忘記當初到底克服了什麼。
第三，你的思考框架，就是那些「你注意到的細節」組成的。那些你沒注意到的關鍵細節，對你完全不存在；那些你注意到的，又顯得理所當然到讓你直接看穿。所以你會卡住，而且卡住的當下你不知道自己卡住了。
這組合起來的意涵很殘酷：任務越難，關鍵細節就越多，而你剛好越看不到自己漏了什麼。
對照到現在氾濫的 AI 生成內容
拉回到我熟悉的設計跟動畫。現在 AI 生成的內容越來越強，構圖、配色、風格化、物件會動，透過數據模型可以模仿得肉眼難以分辨。一般人看完的反應是「哇好厲害」。
可是真正做設計或動畫的人，一眼就會抓出來一堆問題：閱讀層級跑掉、視覺動線斷開、畫面要溝通的主體不明、看似有編排但邏輯不通、風格太過固定死板、光源方向錯亂、剪輯節奏抓不到、動畫效果卡頓。
這些東西對外行是「完全隱形」的，對做過的人卻是「直覺」。同樣的工具，給經歷過不同細節密度的人使用，結果會差非常多。
「外行領導內行」亂象的機制
現在有 AI 之後，「產出成品」的速度飛快。一個人一天可以出 10 部影片、畫 100 個 logo、寫 1000 字文章。乍看之下都「好」，但在真正內行的人眼裡，缺了太多細節。
細節可以是：影片的鏡頭語言切換、logo 的識別度跟使用場景考量、文章的用語視角有沒有統一、圖片的編排資訊量是否合理。這些對還沒踩過的人是隱形的，所以他們產出的東西，在自己眼裡是完成的，而且速度極快，但在有踩過的人眼裡是充滿漏洞的。
唯一的優勢是快。但那是 AI 的優勢，不是使用者的優勢。
所以創作真正的差異化，是創作者經歷過什麼「細節」。AI 會聽你的描述產出，但不會帶你看見那些細節。這部分還是屬於人類的工作，得自己一步一步去累積生命中的「細節」。
細節內化到像呼吸一樣
看得到細節的人，很容易忘了自己看得到。
我們把細節內化到本能之後，會失去解釋能力。甚至開玩笑的說：這一邊呼吸就一邊做完了吧？
跟客戶說「這裡感覺怪怪的」，講不出原因；跟同事說「這樣不行」，只能靠感覺。最容易發生的是要教學生或新來的同事，你只能一直「對就是這樣！」對方一臉茫然。
那個「感覺」不是玄學，而是碰到細節後的分解、整理、再構築一次一次堆疊的本能。
這件事讓設計師容易陷入兩種困境。
一種是解釋不清楚 AI 產出到底哪裡不對，讓非設計背景的客戶或老闆覺得你在挑毛病。
另一種更糟，是自己也漸漸忘了自己的價值在哪裡，看著 AI 生的東西通過某些外行的關卡，開始懷疑自己是不是被追上了。其實你並沒有，你只是忘了你自己看得到多少。
其實就連我跟 AI 溝通都會卡住。我眼中的設計編排、動畫技巧，在 AI 的思維裡不過是好幾種數字的排列組合。有時候連一個我覺得「最基本」的需求，AI 反而做不到，因為那個「基本」是疊在一大堆它沒經歷過的細節之上的。
要怎麼帶 AI 走過這些細節，我覺得是接下來很值得研究的方向。
結論：這一步 AI 還不行，我來
真正的差異化，是「知道一個東西不對」的能力。這是 AI 現階段最難補齊的一環，因為它沒有一個能被現實毆打的身體。
作者在原文結尾給了一個對從業者非常重要的建議：如果你不想被卡住，就主動去感知你尚未感知到的事。散步時看那朵花的奇怪細節，看那條路的接縫透露了它怎麼鋪的。跟一個明明很聰明、話卻說得很錯的人聊天時，弄清楚哪些細節對他而言重要、為什麼。
對設計師的意涵是：別停下撞牆的節奏。每撞一次，你眼睛裡就多解鎖一個從此對你透明、對別人依然隱形的細節。這就是 AI 目前還難以模仿的體驗，AI 要表現得完美，所以 AI 就算出錯、或放飛，也會裝作自己完成任務，這就逃避了面對細節的機會，設計師要自己去導正。
很幸運接觸到 John Salvatier 這篇文章。最棒的是它產自 2017 年，那時候沒有 AI、沒有 ChatGPT、沒有 Claude，就是一段作者跟爸爸蓋樓梯的往事。九年後在 AI 內容泛濫的今天再讀一次，它成了我這陣子讀過最勸世、也最撫慰心靈的一篇。分享給大家。
延伸閱讀
原文（英文）Reality has a Surprising Amount of Detail：John Salvatier, 2017
After Effects 怎麼結合 AI？三種我每天在用的 AE × AI 工作流：講完「為什麼取代不了」，這篇是我實際怎麼跟 AI 分工的