AI，未完成

訂閱codex之後，除了設計工作流，還有我最想做的是整理我那一堆電子書。和Ai溝通的過程，愈整理愈覺得有趣。有趣的不是 AI 幫我省下多少時間，而是它讓我發現，原來我以為最麻煩的事情，根本不是最麻煩的事情。

我其實一直害怕整理電子書。不是因為數量少，而是因為數量太多。書愈收愈廣，硬碟愈買愈大，資料夾愈開愈深，最後連自己都不知道究竟收藏了多少東西。我嘗試著自己整理，但是我在眾多的分類和檔案中卡住了，整理到我自己都不知道我的起心動念在幹什麼？

有些書明明買過，又下載了一次；有些論文明明讀過，卻忘了放在哪裡；還有一些檔案，當年如獲至寶，如今連檔名都想不起來。每次想到要整理，腦中便浮現一個浩大的工程：檔名要統一，作者要校正，出版社資訊要補齊，繁體簡體要轉換，重複檔案要篩選，資料夾層級要重新規畫。光是想到這些步驟，往往還沒開始，便先感到疲憊。

直到最近開始大量使用 AI，我才發現事情和我想像的不太一樣。那些原本最耗費時間的工作，竟然是最容易處理的部分。只要規則訂得清楚，檔名統一、格式轉換、資料整理、重複比對，很快就能完成。我原本以為最大的敵人是數量，後來才知道，數量只是表象，真正困難的事情其實藏在後面。手動分類反而是最容易的事情。

因為當檔案整理得差不多之後，問題才真正開始。一本研究《莊子》的書，究竟該放在道家思想、中國哲學、中國文學，還是博士論文資料區？一本談魏晉玄學的書，究竟應該歸入思想史、哲學史，還是文學史？有時候我看著螢幕發呆很久，因為發現每一種分類都對，也都不對。

後來想想，問題或許根本不在分類方法，而在知識本身從來不願意接受分類。真正重要的書往往跨越許多領域，真正有生命力的思想也總是在邊界遊走。我們希望替它找到一個固定的位置，它卻總是從那個位置溢出來。

我想到讀《莊子》的感受。在反覆拆解人所建立的界線，此與彼、有與無、是與非，看似分得清清楚楚，最後卻又彼此流動，到一個看起來又不和諧卻統一的地方。以前讀到這些，總覺得那是哲學家的遊戲；如今面對自己的電子書庫，竟然有種奇怪的共鳴。我只是想替一本書找個位置，卻發現自己碰到的其實是人類理解世界的老問題。

繁簡轉換也是大問題。我以為那只是技術問題，按個按鈕就完成了。真正開始處理大量文獻後，才知道事情遠沒有那麼簡單。現代出版品或許問題不大，但一旦涉及古籍、校勘、版本差異，就開始出現各種意料之外的狀況。有些異體字消失了，有些版本訊息模糊了，有些字雖然轉換成功，味道卻不太一樣。

一首古琴曲被改編成鋼琴曲，旋律還在，卻總覺得少了什麼。身為研究者，我當然知道文字從來不只是工具。每一個字形背後都藏著漫長的文化記憶，也藏著不同時代的痕跡，原來我自以為在處理繁簡轉換，實際上碰觸的卻是文獻如何被保存、文化如何被理解。

最有趣的是，AI 並沒有替我解決這些問題。它只是把那些重複而機械的工作處理掉而已。然而也正因如此，那些真正重要的問題反而全部浮現出來。以前花八成時間整理檔案，只剩兩成時間思考；如今許多整理工作可以快速完成，於是剩下的時間不得不面對那些無法逃避的問題。同一本書究竟要保留幾個版本？閱讀用和研究用是否應該分開？自己明明知道一輩子讀不完，為什麼還是不斷收藏？有時候整理到深夜，看著硬碟裡數以萬計的檔案，甚至會生出一種近乎荒謬的感覺。人窮盡一生能讀的書其實有限，但我們蒐集知識的慾望卻像無底洞一樣不斷擴張。彷彿只要把書收進硬碟，就離智慧近了一步。

冷靜下來又知道，收藏從來不是閱讀，閱讀也未必等於理解。有些書我看過，有些書我知道它重要，有些書我理解它有用，有些書沒有營養但是我就是想留著。

我忽然覺得，自己是在整理與知識相處的方式。年輕時總以為學問是一座山，只要不斷往上爬，總有一天能看見全貌。後來才發現，學問更像一片森林，走得愈深，愈知道自己不知道的事情有多少。

AI 的出現並沒有縮小這片森林，它只是替我清除了入口處的雜草，讓我終於有機會把時間花在真正值得思考的問題上。而那些問題，說到底也不只是電子書的問題，不只是分類的概念，甚至不只是研究的麻煩。它們是在提醒我：人究竟該如何面對這個愈來愈龐大的知識世界，又該如何在無數資訊之中，替自己保留一條通往理解的道路。

或許這才是我最近最大的感受。我原本以為 AI 帶來的是效率，後來才發現，它讓那些真正重要的問題終於顯現出來。而當我願意花時間凝視那些問題時，無論最後有沒有答案，思考本身便已經是一種收穫了。所以啊，如果早一點有Ai跟我對話，教我思考，我就不用苦苦的等別人給論文的修改方向，也不會找不到人幫我讀自己嘔心瀝血的文章啊!

可是現在一點都不晚，只要開始就可以離想完成的事情更近，現在只是未完成，我還在路上。