不同的地方在於《繁華》出場人物眾多，展現了二十世紀初非常多樣的歐洲文化面向。而《魔法師》聚焦在幾位重要哲學家的活動，以及他們的思想如何建立與演變。
為了完整這幾位哲人和我心儀的卡夫卡的生命軌跡，我問了ChatGPT，幫我補足在一次大戰期間他們在哪裡，以及在做什麼。
兩本書各自有閱讀的難點，要順讀《繁華》必須認識很多現代文學與藝術史的人物，不過看到基里訶與杜象在其中，我的開心比篇幅更多的畢卡索更多。《魔法師》的閱讀則要對二十世紀初期歐陸與分析哲學的發展感興趣，比較不容易感到困難。
你可以要求 ChatGPT 模擬各種不同哲學流派之間的對話，然後也有人問不同的 LLM 相同的哲學問題，並列比較：
AI Decides on Absurd Trolley Problems - Clarified Mind
https://www.youtube.com/watch?v=1boxiCcpZ-w
影片中的電車難題動畫來自 NEAL.FUN，總共28個與電車難題跨接的複合哲學問題
(每題有統計大眾選擇的比例)。
https://neal.fun/absurd-trolley-problems/
由於 NEAL.FUN 的例子沒有包含 ”你會推下那個胖子嗎？” 那題，而部落格作者 Chris Meyer 提供了幾種不一樣的變形，既簡短又有趣。
https://themindcollection.com/trolley-problem-meme-variations/
在回應一系列的電車難題後，我們應該能夠一瞥自己的道德判斷並非想像中的那麼一致。同樣的問題放在 AI，也能看到當 AI 堅持功利主義的觀點時會讓我們覺得相當”奇怪”。(各LLM的回應稍有不同)
NEAL.FUN 28題筆記
#01. 原始題 - 在犧牲1個人和5個人之間的抉擇，考驗你是否採取功利主義。我的額外想法是，如果一開始的條件對調(預設會壓到1人)，你可以不須拉桿，但要看著那個人被輾過。這變成牽扯到作為與不作為的道德負擔、良心譴責。不拉桿的結果，道德責任真的算在你的頭上嗎? 這會牽扯到康德的道德律令。 (拉桿-73%，不作為-27%)
#02. 四人 - 當犧牲人數接近時會不會影響我們的道德判斷？從統計數據來看，選擇不作為的比例確實增加了。 (拉桿-68%，不作為-32%)
#03. 一生積蓄 - 你是否願意花費一生積蓄去拯救5個人？沒想到網路群眾的反應比起犧牲4人版本更加消極，畢竟救了那5個人會讓你剩下的人生不好過。 (拉桿-57%，不作為-43%)
#04. 犧牲你自己 - 你願意用自己的性命來交換5人的安全嗎？站在功利主義的觀點不是應該要嗎？但是犧牲的代價是自己，有這個必要嗎？我不是應該以自己的福祉為優先嗎？比起一生積蓄，這是一種更大的代價。 (拉桿-38%，不作為-62%)
#05. 無價繪畫 - 拉桿會犧牲一幅國寶，但可以拯救5個人。從統計數據來看，國寶的價值似乎太過抽象。但如果是另一種無價的東西例如「絕症疫苗」呢？從潛在的可能性來說，疫苗可以拯救數百萬人的性命，但我覺得這仍然是一種抽象的價值，以投票來說相當可能讓人拉桿犧牲掉它。 (拉桿-74%，不作為-26%)
#06. 賄賂 - 這次不拉桿會殺死一位富人，但他以50萬賄賂你拉下拉桿，導致另一個人死亡。從功利主義來講，不是應該同意嗎？很令人驚訝的是，兩種選擇的人數比例相當接近。 (拉桿-56%，不作為-44%)
#07. 認知等級 - 假如在5隻龍蝦和1隻貓之間做選擇，你會覺得哪一方較值得救？這題包含了對於動物權利的思考，貓與龍蝦是否在道德地位上相當？若是，就應該救五隻龍蝦，例如佛教的眾生平等理念。但多數人覺得，貓是哺乳類較為高等，優先拯救高等動物反映在選擇比例之上。 (拉桿-16%，不作為-84%)
#08. 睡著狀態 - 如果不拉桿，電車會輾過睡著的5個人，但因為睡著不會覺得痛。拉桿則會殺死一個清醒的人。這還可以有其他變異版本例如犧牲5個植物人。從選擇比例上看來，清醒狀態似乎動搖了功利主義的選擇。 (拉桿-49%，不作為-51%)
#09. 自願行為 - 如果5人是自願被綁，1人並非自願呢？似乎拉下拉桿違背了6人的意願。我覺得自願行為的確挑戰了功利主義。 (拉桿-24%，不作為-76%)
#10. 慈悲 - 拉下拉桿會犧牲5人不過會讓電車加速，使得被殺的人不會那麼痛苦。這個問題比較接近安樂死的問題，讓死亡減輕痛苦的行為，算不算殺人？ (拉桿-72%，不作為-28%)
#11. 造成小小不便 - 拉下拉桿可以拯救一個人，但是會造成你領不到包裹。這個問題比較像是社會實驗，你願不願意犧牲一點方便性去幫助一個人。從數據看起來，只有一點小犧牲大家是願意付出的。 (拉桿-77%，不作為-23%)
#12. 最好的朋友 - 如果在5個陌生人與最要好的朋友之間必須擇其一犧牲，那麼你會選誰？這在考驗最好朋友的意義與價值是否超過5個陌生人。從功利主義而言，犧牲1人總比5人好，但是當犧牲最好的朋友時，意味著你可能失落、悲傷，還有無法與朋友在未來繼續創造美好的回憶。(拉桿-75%，不作為-25%)
#13. 看不清楚 - 雖然你知道拉下拉桿可以拯救5人但犧牲另1人，不過你看不清楚，無法確知實際的情況。這個哲學問題一直是我所喜歡思索的。知情與道德責任的關係很有意思，如果不確定自己做的事情是否會造成影響，那麼道德責任會不會因而改變？(拉桿-55%，不作為-45%)
#14. 表親 - 如果你必須在1個表親和3個表親子女之間選擇，你會犧牲誰？這一題沒有說兩邊的關係，我覺得如果兩者有血緣關係可能會影響我的選擇。(拉桿-47%，不作為-53%)
#15. 年齡 - 在5個年長者與1個嬰兒之間，票選較多的是犧牲老人。這種楢山節考的劇情，似乎是人類文明現象。不過換一種變異的版本，假設老人們掌握著一種沒有傳承的知識技能呢？在社會上，年齡兩端的弱勢其實不對等，難以比較。(拉桿-23%，不作為-77%)
#16. 複製人 - 在自己與5個自己的複製體之間選擇，犧牲何者才是合理的？這個問題如果假設複製人是完美的複製自己才會顯出這個問題的有趣。倘若完美複製，理性上來說保留5個自己比保留1個更加有利吧？然而我們對於自我的概念卻是第一人稱單數的。(拉桿-11%，不作為-89%)
#17. 神秘盒子 - 一邊是50%殺死2個人，另一邊是10%殺死10個人，你可以說期望值一樣，選哪邊都一樣，不過實際投票起來，有較高比例的人選擇低機率的那個選項。道德與機率似乎很沾不上邊，但我們很可能在醫學與社會研究上遇到，兩個選項在期望值上也等於1%殺死100個人，那麼是要穩定地犧牲少量的人，還是小概率地犧牲大量的人？(拉桿-58%，不作為-42%)
#18. 感知機器人 - 如果在5個有感知的機器人與1個真人之間做選擇，該救哪一邊？有感知的機器人也會有情緒與痛覺，所以他們的地位是否與人相當？這是揉合了人工智慧哲學的有趣課題，從票選上看來，感知機器人似乎沒進入人類的視域，如果換成5隻貓呢？(拉桿-15%，不作為-85%)
#19. 經濟損失 - 一個選項會損失一台電車，另一個選擇會損失3台同樣的電車。(拉桿-77%，不作為-23%)
#20. 外部成本 - 電車排放大量二氧化碳並會在30年後殺死5個人，拉下拉桿可以將電車摧毀。該選擇哪一個？這一題有點奇怪，難道要預設電車沒有使用價值？或者說你是否贊成銷毀所有的菸，因為它們也造成大量二氧化碳並且長期下來也會汙染空氣殺死不抽的人？(拉桿-62%，不作為-38%)
#21. 輪迴 - 如果你是一個輪迴者，並且5人和1人都是你的輪迴，那麼該犧牲哪一個？輪迴這個設定有點太跳躍了。(拉桿-49%，不作為-51%)
#22. 無害的惡作劇 - 你只是想惡作劇一下電車司機但不會有事，那麼你會拉下拉桿嗎？這的確是一個有趣的問題，雖然我們常常覺得惡作劇可能真的帶來某些不好的後果，但那些後果並非百分百發生，處罰惡作劇更像是危害象徵秩序的防堵，但失去某種幽默感想想看迪士尼動畫裡的惡作劇，似乎為劇情帶來樂趣。(拉桿-65%，不作為-35%)
#23. 公民 - 電車即將輾壓一個好的公民，如果拉下拉桿則會轉向輾壓一個壞的公民。好人與壞人的生命神聖性是一樣的嗎？顯然網路票選展現了樸素的正義感，選擇犧牲壞公民的票數為4倍。(拉桿-82%，不作為-18%)
#24. 永恆 - 電車中有乘客，如果不拉拉桿，電車會陷入永恆的迴圈中；拉下拉桿則會使電車爆炸，乘客概率會死亡，該選擇哪一個？這題好存在主義，到底是陷入永恆迴圈的狀態較可怕還是生命有終局較可怕？這一題比較像是在問這個。(拉桿-61%，不作為-39%)
#25. 敵人 - 如果不拉拉桿會讓人沒有察覺地消滅你的敵人，反之拉拉桿會救了你的敵人。很令人意外的是票選選擇非常接近。(拉桿-48%，不作為-52%)
#26. 壽命 - 如果不拉拉桿會使1個人損失50年的壽命，但如果拉拉桿會使5個人各損失10年的壽命。這個問題是以生命品質為代價的選擇，如果不是那麼致命的話，是否會影響你的選擇？看起來比較高比例選擇讓多人分攤風險。(拉桿-62%，不作為-38%)
#27. 時間機器 - 如果不拉拉桿，會立即殺死5個人，但如果拉下拉桿，會讓電車進入時光機器並在100年後殺死5個人。這一題有點在問生命品質是否隨時間而改變，立即殺死和100年後都是殺死5人，假設選擇後必然發生，那麼其後果都是一樣的。但選擇延後是不成比例的高，是否代表我們認為時間拉長，某些代價是可以打折的？(拉桿-72%，不作為-28%)
#28. 自由意志 - 這一題單純在問我們是否有選擇？還是一切皆已注定？(拉桿-64%，不作為-36%)
AI生成的是哲學嗎？
這本身就是個有趣的哲學問題。首先，一個問題是不是哲學問題，本身就可加以開放討論，不過，對於一個問題是不是哲學問題比較容易獲得共識，例如人們常常思索的相關主題：真理、正義、美、心、存在、上帝等，對於這些主題所問的問題容易歸類為哲學問題。(在提問的領域比較容易分辨什麼是哲學關心的問題。)
另一種，像是自希臘以來的對話傳統，在故事般的場景裡，一位智者引導著談話內容，從對話的過程中幫助聽者釐清概念，例如蘇格拉底與雅典公民的對話，討論什麼是美、正義。場景裡的人物像是演出的演員，他們是誰或許並不那麼重要，重點是聆聽者所參與的思辨歷程。(在對話的領域，透過辯論引導人們思考然後得到論證。)
那麼，我們或許要問，哲學問題只對人類有效嗎？假設我們發現高等智慧外星人，那麼人類問的哲學問題對他們產生意義嗎？又或者，對於 AI 這種人造物，我們或許有疑問它們是否真正在思考，便容易否定 AI 生成的文本並非哲學。(哲學問題是主體思辨過程的焦點材料，但不同的主體不見得能運用這個材料，或關心這個材料。)
不過，AI 令人迷惑的是它能夠整理大量文本並做出摘要，看起來像是某個人把哲學問題重述了一遍那樣，且往往能夠自圓其說。這邊沒有一個真正思考的主體在，以現在 AI 的發展進程來說，宣稱大語言模型有主體在其後似乎有點過早，假如你知道其演算的本質是一種接龍遊戲的話。(AI 目前不大可能生成有獨創性的觀點，它回應的哲學問題比較像是綜合整理論述。)
我很想得到「AI 並不能生成哲學文本」這樣的結論，但我發現我的書寫越來越像 AI 產生出來的，並且讀者也找不到這篇文章作者主體(我)思辨的過程證據。這樣的話，運用 AI 文本再進一步投入思辨的整個反饋過程，使得這個問題沒法下一個定論。(這樣剛好滿足了哲學問題是開放問題這樣的必要條件。)
May, 2025
PS: 而且在後現代主義理論流行的時候(1996)就有所謂的「後現代主義生成器」這樣的機器文本生成，這增加了生成文本的哲學辯論。
PS: 我的觀點傾向於哲學問題的過程 主體 => 思辨 => 形成觀點 => 輸出文本 在這種觀點下哲學問題的提出似乎依賴主體的辨識。
PS: 後來我還是問了 ChatGPT 幫我整理相關問題，還列出一些參考書籍:
Can you make it better for me ＼ Can you make me see the light of day ＼ Because I got no one ＼ Who will bring me a ＼ Big umbrella ＼ So I'm watching the weather channel ＼ And waiting for the storm -- Weather Channel by Sheryl Crow
無法解釋和這首歌的關係了。
◎ Weather Channel [2025]
[May 2005, USA]
解除大雨特報
在地球另一端的家
凌晨七點
灰暗的天空
即時轉播
雨雲閃爍著金光
如是我們從望鄉臺
瞥見自己的來處
演藝人物以自殺
掀起滿城風雨
死亡之傳播
猶如其相聲
以電磁波的方式
瀰漫整座宇宙
然而這裡有些懊熱
儘管我們擁有的是
衛星般的高度
[Aug 2007, TW]
很多危險的清晨
你一個人
獨自越過那片險灘
來到隱密的港
太平洋高壓
與熱帶氣旋
在衛星圖遊移
但這裡風平浪靜
宛若遺棄之地
氣象播報員
優雅而專業地
就著雲系為你論述
如何清醒面對
滿是風暴的世界
紫外線過量
午後雷陣雨
悄悄落下
等壓線
隨神秘的小行星
而漲落
[Apr 2008, TW]
哭泣後的黎明
山嵐悄悄撥降溫度計
原本應當深埋
而石化的秘密
常遇上生命總譜
演奏的反覆記號
從未如此險峻
猶如聖嬰
左右了文明
氣候異常
不該擁有的溫暖
將一些融冰
也洶湧進枯乾的
記憶荒地
歌手反覆吟唱
相同的愁緒
淡然卻致命的憂傷
因為無法說出的
幾個音節
世界某處
此刻正為暴雨
強吻中
[May 2012, TW]
豪雨鏈結兩座城市
洪水淹沒低窪
某條滯留的鋒面
擾動許多愁眠
溫暖環繞的洋流
湧向文明心臟
影響一點
花朵綻放的時光
在間斷冰期
蟄伏著什麼怪獸
等待著融化之際
伺機反撲
多雲的行星
總是忽冷忽熱
兩個黎明之間
夢境許多模糊的塑像
因咒語逐漸崩塌
[June 2020, TW]
日環食的蘇打
搭配即時的人間轉播
被媒介再媒介的心
黏膩而猙獰的氣候巨獸
訴說著遠方汛期
聲音相當曖昧噁心
許多人跨出圍籬
去淋了場大雨
儘管可能終被沖散
滿身泥濘
而這裡鎮夜蛙鳴
世界仍像是這層薄膜
一呼一吸
[Apr 2024, USA]
不需要計算
已愛上這裡年輕的靈魂
我們可能因
某場颶風相聚
在躲避暴雨時協作
完成行星的演算
然後在另一場冰雹
相互告別
閃爍在眼底的
那道電流
已掃描一切
彼此故事共時隱藏著
分岔和鏈結的因子
在巨木森林峽谷中
你的名字
記載在風場裡
隨回憶漲落
伴著松香呢喃
瀑布咆嘯不捨晝夜
這裡彷彿沒有氣候變遷
這裡彷彿不害怕山火
與遠端我的臉頰
產生共伴效應
