我記得第一次聽說ChatGPT的時候；我錯誤地以為這只是又一股潮流，會隨著時間的流逝而消逝。也許我太天真了。計算機怎么可能取代真正的創造力呢？

幾個月后，我第一次真正接觸到生成式人工智能。當時，我和一位親近的家庭成員聊天，他問我是否嘗試過這項技術，并學習如何將其融入到我的工作中——那是在 2023 年。當時現在基本上仍然如此，我對 ChatGPT 試圖取代我作為一名作家幾十年來磨練技藝的努力感到非常不滿。

這位家庭成員從事科技工作，他花了很多時間學習如何將人工智能融入到他的工作中，因為他的行業和環境需要他這樣做。他似乎對我忽視人工智能對我的工作可能產生的影響感到受傷。

“你不明白，”他激動地說道，也許這只是我的想象，但我記得他說話時語氣中帶著一絲絕望，“ Buzzfeed 已經裁掉了一部分員工，用人工智能取而代之。情況很嚴重。”

他所表達的觀點是顯而易見的。

如果我不小心，那么無論我寫作水平有多高，無論我花了多少年時間磨練我的技藝，無論我寫了多少篇文章并重寫，無論我參與了多少個項目，這些都不重要，因為歸根結底，ChatGPT 比雇用我更便宜，而且可以完成我的工作（這是有爭議的，我們稍后會討論這個問題）。

當時，我勉強同意嘗試用人工智能來檢驗大型語言模型（LLM）能做什么。它們真的有可能取代作家和創意人員嗎？這個問題很重要，因為我們如何定義藝術家和創意人員，以及如何定義我們的工作都至關重要：我將在本文后面再次討論這一點。

不用說，當時我對此并不感冒，坦白說，我的感覺至今仍未改變。如果說有什么不同的話，那就是在花了更多時間研究 ChatGPT 的成果之后，我比以往任何時候都更加確信，人工智能現在不會，也永遠不會取代真正的人類，無法充分發揮他們的創造力并進行創作。

為什么我現在要分享我的觀點，尤其是當這個話題已經被討論透徹了的時候？

兩年來，我一直在琢磨這個話題，不斷形成和完善我的觀點。自從第一次談論 ChatGPT 以來——出于對家人的愛，當然，也出于對自己未來的擔憂——我決定加入其中，看看人工智能能帶來什么。

我讓AI根據提示生成文章。我讓它生成圖片。我給了它我的工作描述和簡歷，并讓它生成求職信。（它編造了我的簡歷中找不到的計算機科學經驗，因為工作描述需要。）我還讓它幫我構思論文和文章的標題。我還讓它以潛在讀者或客戶的身份來評論我的文章。

每當我提出一些想法并征求它的意見時，它總是非常樂于助人。它會讓我思考某個想法是否足夠犀利，價值主張是否清晰，以及我是否徹底回答了我想要提出的問題。此外，當它提供標題創意時，它的目標成功率更高。然而，我必須與軟件進行長時間的對話，不斷地輸入信息，將不同的詞語匹配在一起，將一個想法與另一個想法結合起來，并且通常以它的建議作為切入點。

我還開始了一段旅程，與來自不同背景的人們——技術人員、藝術家、退休軟件專業人員、學生等等——討論使用人工智能的利弊。

這種分歧從一開始就很明顯。技術人員普遍非常支持人工智能，因為它是下一個大趨勢，正在改變整個行業；而藝術家（通常更確切地說是作家）則需要克服這種分歧，學習如何在自己的作品中使用人工智能。

藝術家和作家，也就是創意人士——無論專業與否——顯然都反對人工智能。我們所有人都覺得，哪怕只是想想人工智能能夠取代人類的創造力，都是荒謬的。對于我們所有以更具創造力的視角看待世界的人來說，對于我們所有認識到創造力并非二元技能的人來說，計算機無法模仿創意天賦的本質，這幾乎是不言而喻的。

從這些對話中，我了解到一個顯而易見的事實：如果你沒有足夠的資本來支持你的觀點，那么你的觀點根本就無關緊要。風險投資家和投資者關心的是人工智能，如果這意味著你丟掉工作，那你根本就“不夠好”。

我承認，自從人工智能開始取代程序員以來，一些技術人員對此的看法似乎發生了變化，討論的基調和基調也開始轉變。然而，值得注意的是，只有當某事與自己相關時，人們才會關心它，這種人性因素仍然存在。

值得注意的是，隨著人工智能生成內容的涌入，谷歌等公司開始重新設計算法，優先考慮真人生成的內容。但這些公司隨后也推出了自己的人工智能工具，對這些內容進行篩選，為用戶提供經過整理、易于理解的信息——想想每次谷歌搜索結果頂部的人工智能廣告詞就知道了。

最近，谷歌還推出了更先進的人工智能搜索，并邀請一些用戶參與測試。測試中，谷歌會針對用戶的初始搜索設置引導性后續問題，潛移默化地引導他們如何處理問題。這不僅危險，因為它會不斷潛移默化地影響我們對某個話題重要性的判斷，還會強化一些無形的決定因素，例如誰是真正的權威。

在領英上，我每天都能看到一些帖子，說真正的作家被指責使用人工智能撰寫文章，因為這些文章看起來像是“人工智能生成的”。就我提到的這個問題而言，樓主使用了破折號，由于破折號并不常用，所以招聘委員會認定這位作家一定是用人工智能撰寫了文章。

如果這一切還不夠的話，ChatGPT 最近創作吉卜力工作室肖像畫的“創新”也引發了大量關于人工智能及其“創造力”的討論，尤其是在宮崎駿明確表達了他對人工智能的看法之后。社交媒體上許多創作者都積極分享他們對此的看法和觀點，當然，絕大多數人都過度使用了這項功能，以至于OpenAI 的 GPU 都“崩潰”了，Sam Altman 在 X 上呼吁大家停止使用它，因為“我們的團隊需要休息”。

我第一次接觸這些肖像時覺得很有趣，因為我甚至沒有意識到自己正在見證這一趨勢的開始。

一位家人分享了一張我們用吉卜力工作室工具“重制”的照片，并把它分享到了群聊里。我記得當時覺得它很可愛，也評論了很多。另一位家人也興奮地加入進來，分享了很多她也用這個工具錄入的可愛照片。

但在當時，它們除了是熟悉照片的動畫版本之外，并沒有什么特別之處。

值得注意的是，雖然我并非吉卜力電影的鑒賞家，但我看過的作品足以讓我在一定程度上辨認出其藝術風格。然而，我所獲得的靈感，卻只是模糊地取材于流行的動畫藝術流派。隨著動畫藝術的日益流行，從動畫中尋找靈感也就不足為奇了。

直到一天之后，當世界震驚之時，我才意識到這其實是照片的“吉卜林化”。

帶著這樣的背景，我回頭看了看同樣的照片，說實話？它們看起來空洞無物。它們完全沒有吉卜力藝術風格的精髓。我不僅沒有發現宮崎駿的藝術風格和 ChatGPT 的作品之間有任何本質聯系，而且我完全無法理解這怎么會被認為是吉卜力藝術的翻版。

宮崎駿的藝術充滿生命力，蘊含著他對所做之事的熱愛和激情。每一筆揮動，每一次肌肉痙攣，每一次他完成一幅畫作時平靜的微笑——都蘊含在他作品的定格畫面中。他作品背后的創造力，交織在我們在屏幕上看到的每一幅畫作之中。

ChatGPT 輸出的只是 0 和 1。

對于那些可能將ChatGPT的行為稱為致敬的人，我不認同這種想法，因為致敬是“公開表達的特殊榮譽或敬意”，而要做到這一點，就需要反過來考慮藝術家的哲學、作品和理想。宮崎駿對人工智能的看法自2016年以來就已被記錄在案，這不僅被完全忽視，而且宮崎駿甚至稱人工智能生成的動畫是“對生命本身的侮辱”。

從我后來在網上看到的內容來看，宮崎駿本人對自己藝術的看法與世界上大多數人肯定無關。事實上，有些人甚至開始評論“日本創作者現在肯定很沮喪”，并分享（大概是）他們自己用 ChatGPT 生成的照片。

我在 Instagram 上看到一條評論，有人分享了這個工具，讓他們有機會用 ChatGPT 創作吉卜力風格的卡通畫，記錄他們生活中的某個特殊時刻。不過，這一點我不敢茍同。

AI 沒有創造任何東西。使用 AI 制作這些照片的人也沒有創造任何東西。AI 不是“創造者”。而且，無論軟件和代碼給用戶帶來怎樣的創造和創造力的幻覺，用戶都無法用它創造任何東西——就這個詞的真正含義而言。

現在，我聽到了你的聲音：“好吧，普里揚卡，這是你的觀點，但你也沒有說什么新東西。”我聽到了，如果你再忍耐一會兒，我可能會成功地以一種你以前從未聽過的方式提出你已經聽過的論點。

（或者，也許我不會。但如果至少先讀一下我的文章，ChatGPT 將無法生成到達那里的旅程:)）

讓我們暫時回顧一下書面文字。

像 ChatGPT 這樣的人工智能項目需要大型語言模型學位。這意味著什么？

語言學習模型（LLM）是一種人工智能程序，可以“識別和生成文本等”。該程序能夠讀取海量數據——幾乎涵蓋整個互聯網，數百萬GB的信息——并且基于機器學習構建。具體來說，LLM使用“深度學習”——一種機器學習技術，來學習單詞、句子、語法以及其他元素如何協同運作。之后，它們可以與你對話、撰寫求職信、生成圖像。

現在，我們來思考一下什么是“深度學習”。深度學習是機器學習的一個子集，旨在識別復雜模式并像人類一樣建立聯系。普通的計算機程序需要精確的輸入才能提供相關的輸出，而深度學習理論上甚至可以處理不精確的數據，并仍然與用戶分享相關的輸出。

但是我們今天是如何討論機器學習和深度學習的呢？

人工智能的故事可以追溯到一位非常著名的數學家和計算機科學家——艾倫·圖靈。20世紀50年代，圖靈在其論文《計算機器與智能》中首次提出了“機器能思考嗎？”的問題。他根據維多利亞時代的室內游戲改編了圖靈測試（或模仿游戲），以判斷機器是否具有思考能力。

在室內游戲中，兩名參與者（一男一女）與詢問者隔離，詢問者必須根據參與者對問題的回答來確定哪個參與者是男人，哪個參與者是女人。

圖靈對此進行了修改，用計算機程序代替了一名參與者，看看審訊者能否識別出哪個是計算機，哪個是人類。他的論點是，如果審訊者無法區分機器和人類，那么機器就可以被認為具有“思考”能力，或者說擁有人工智能。

多年來，這個問題的定義和探索也發生了變化，從一種非此即彼的二元論，演變為一種思維譜系。這意味著，后來的研究人員和科學家對機器“思考”與否的觀點提出了質疑。他們更傾向于認為，計算機當然可以進行一些“思考”，但這種思考能力能否得到改進？能否得到進一步的推動和發展？

最終，這一進程不斷發展，機器學習和深度學習領域成為計算機科學和編程的一部分，每個領域都在推動計算機的能力，并測試它們能夠模仿和產生多少人類的思維范圍。

然而，值得注意的是，在每一個節點上，我們都在尋找人類如何定義計算機思維的跡象。“計算機”一詞的字面含義是：它“計算”。它生成。而且它能以驚人的速度進行計算。

然而，即使我們選擇采用非二元方法來提問，計算機本身在其構造上仍然是二元的。而創造——這遠遠超出了我們所能理解的范圍，對于一臺天生就具有二元性的機器來說，根本無法實現。

創造是什么意思？

字典中“創造”的定義是“使（某物）存在”。

人工智能可以把已經創作出來的東西——人類已經創造的東西——重新包裝，使其煥然一新。正因如此，許多公司為了省錢，開始替換作家、藝術家和創意人員。

從表面上看，人工智能確實給人一種創造的幻覺。然而，如果你深入挖掘——這是我們每個人都迫切需要做的——人工智能實際上所做的只是將不同版本的已創建片段拼湊在一起，呈現出一個“新”的輸出。它回收利用已經存在的東西，從而營造出創造的幻覺。

現在，我得先承認，我也開始使用 ChatGPT 了。它幫我節省了大量時間，而且作為一個在家辦公的作家，它還能讓我從別人那里獲得對我所寫內容或想法的評價。

事實上，我現在要完全坦白的是，ChatGPT 建議用“講故事者的藍圖”這個名字，而且我很喜歡這個混合的隱喻。（藍圖給我的感覺更科學，而我們通常不會把講故事等同于科學。）所以我很感激它能成為一個很好的頭腦風暴伙伴，甚至很感激它的想法。

為了寫這篇文章，我做了另一個實驗。我讓 ChatGPT 想出一個詞。

答復如下：

我內心熱愛科技的那一部分會想：“哇，這太酷了！”它創造了一個新詞。我想，從某種程度上來說，它確實創造了一個新詞。但根據字典里“創造”的定義，我現在自相矛盾了。

但是，讓我們深入探討一下。為此，我們需要學習一些語言學和語言發展方面的知識。

如果你在詞典里（在線詞典或其他方式）查一個詞的意思，你就會找到它的詞源。一個詞的詞源是什么？

詞源學是“研究詞語的起源及其含義在歷史過程中的變化方式的學科”。

這很重要，因為詞語很少是“被創造”出來的。我有時會開玩笑地把說話比作用嘴發出聲音，而我們一致認為這些聲音指的是某個特定的概念或物體。誠然，這種說法過于簡化了，尤其是在人類復雜的語言系統下。

語言可以被設計，可以被構建，可以擁有使用規則（語法），但無法完全被創造。語言是表達和交流的工具。就ChatGPT或任何生成式人工智能的巨大成功而言，它們做到了所有技術一直以來都在做的事情——學會了如何使用工具，并且比任何人類都更快地使用它。

我一位英語專業的好朋友曾經說過，沒有兩個詞的意思完全相同。它們可能非常接近，但永遠不會完全相同。這種特殊性和細微差別在當下至關重要，因為雖然我們大多數人會互換使用這些詞，但它們的詞源、來源和歷史都會影響它們的效果。

為了寫這篇文章，我甚至詢問了 ChatGPT 它能夠創造什么。

這里的詞語運用很重要——ChatGPT 將“創造”和“生成”用作同義詞。但創造和生成本質上是不同的。在“lumesce”的例子中，ChatGPT確實生成了一個新詞，但實際上并沒有創造一個詞。

“創造”（create）一詞源于拉丁語詞根 creā?t- 或 creā?re。根據牛津大學出版社的解釋，其拉丁語原文有以下含義：“生育，（指男性）孕育，（指女性）誕生，（指上帝、自然等）使之存在，生產，促成，導致，指定。”

將拉丁語詞根與其他羅曼語進行比較，牛津英語詞典與盎格魯-諾曼語中的creer , crier有共同之處，即無中生有、生產、制造。

這個詞也出現在古法語、加泰羅尼亞語、西班牙語和意大利語中。其含義為“神圣的存在或自然力量”。其及物動詞形式為“使之存在，使之產生；尤其是在之前不存在的地方產生”。

相比之下，“生成”則是一個更具數學或計算性的術語，在英語中用作“創建”的同義詞。在其原始語境中，它被定義為“通過對初始集合執行指定的數學或邏輯運算來生成（一組或一系列項目）。”

當我們注意到這兩個詞之間的細微差別時，ChatGPT 的功能就更容易理解了。ChatGPT 的功能是生成文本和圖像。另一方面，它不負責創建它們。

ChatGPT 雖然承認自己無法像人類一樣進行創作，但它聲稱自己能夠生成文本，因此擁有“創作能力”。但這其實是一個漫不經心的回答，而且也算是一種敷衍了事的回答。（諷刺的是：這機器怎么能像人類一樣呢？）

ChatGPT 指出它可以創造，然后進一步詳細說明它所做的一切都與創造行為無關。創造、創造力和創造的根本在于從無到有。人類在進行創造性活動時，實際上是深入自身，將潛能轉化為具體形態。

這種為了廉價的重復而拒絕創造力和需要大量練習和投入的獨特技能的做法，實在令人擔憂。更糟糕的是，人們竟然傲慢無知地將兩者等同起來。

在藝術領域（甚至是像市場營銷和平面設計這樣的企業領域）取得成功，就像我們如今所取得的成功一樣，或許是近來才出現的現象。但這些工作的出現，是為了回應人們對創造性表達人類體驗的需求。如今，作為一個社會，我們的行為表明，我們寧愿讓計算機告訴我們作為人的意義，也不愿付給某人一份足以維持生計的薪水，讓他自己去實現這一點。

如果你現在還在聽我解釋，請允許我花點時間澄清一下：我并不認為自己是“反人工智能”人士，而且我真心看到了它的潛力。（盡管我已經聽到了那些只看到我沮喪情緒的人的嘲笑。）我現在的問題不是，也從來不是人工智能的本質是什么。我的問題在于，人們寧愿追求自身的便利，也不愿實踐可持續發展人類社會的模式。

我不認為人類創造的工具比使用這些工具的人對結果負有更大的責任。我以前對社交媒體也說過同樣的話。一個物體本身通常是中性的。它的使用方式決定了人類對它做出的定性判斷。我們需要捫心自問，我們如何使用人工智能，以及我們究竟是在利用它實現真正的進步，還是在以進步的名義自我放縱。

我經常聽到關于人工智能為何如此普及的說法是“它節省了我們的時間和金錢”。因此，它更“劃算”。但我們必須捫心自問：事實真是如此嗎？

生成式人工智能對環境的影響已屢見不鮮，但當代經濟體系似乎并未考慮修復這一環境影響所需的成本，更遑論未來。我們總是被動應對自身造成的問題，而不是在問題出現之前主動考慮所有相關因素。

在《麻省理工學院新聞》的這篇文章中，材料科學與工程系教授、麻省理工學院新氣候項目脫碳任務負責人艾爾莎·A·奧利維蒂 (Elsa A. Olivetti ) 分享道：“我們需要一種更具情境性的方式來系統、全面地理解該領域新發展的影響。由于進步速度太快，我們還沒有機會跟上衡量和理解利弊的能力。”

然而，“新開發項目”的定義再次顯得過于方便。如果規則規定，新開發項目若未充分了解其對環境的影響，且開發商未考慮采取措施來抵消其影響，就不能被視為完整，那么從這個角度來看，根本就不存在任何新開發項目。

我想到的一個比喻是，一個人突然意識到自己可以以每小時150英里的速度開車，但他不知道發動機的實際性能，不知道要經過哪些地形，甚至沒有考慮是否會穿過居民區。他們只知道自己可以以每小時150英里的速度行駛，老天爺啊，我們最好看著他們開。

這些公司都說“人工智能更便宜”，實際上他們是在說“人工智能讓我的生活更輕松，而且我不需要承擔其負面影響的成本”。

人工智能在未來可能產生的成本，即忽視軟件整體影響的真正成本（即使目前看不見），使成千上萬的人失業，使他們的思想閑置（不要與進行冥想和沉思的人混淆），最終導致人們收入捉襟見肘，阻礙了不同背景的人們進入創意領域，阻礙了藝術家響應內心的創作召喚，這是最終必須承擔的。

此外，扭轉環境負面影響所需的成本也必須在未來承擔。風笛手總會來敲門。

我并不是說我們需要停止人工智能技術的所有發展，而是建議我們以更負責任的態度看待它的設計和推動人類前進的過程。

我聽到的另一個論點是：“嗯，事情就是這樣的。” 這話挺有道理的。然而，這種論證的結論性語氣很容易讓人聯想到“上帝創造了世界”這種宗教思想。

值得記住的是，人為設計的系統與神圣的（對于那些相信神靈存在的人來說）之間存在差異。社會結構并非神授的準則（與許多人的論點相反），它們表面上是由我們自己設計的，并且是為我們自己設計的。

這種將神圣意志與人類結構混為一談的做法十分危險，因為它會滋生懶惰。它會導致人們對自身工作所影響的人們漠不關心。它會導致人們忽視科技帶來的那些雖然看不見卻又迫在眉睫的成本，而這些成本最終都將由我們自己或我們的子孫后代來承擔。

“我感覺我們正接近世界的末日。我們人類正在對自己失去信心。”這是宮崎駿的評論，他對人工智能生成的動畫表達了極度的厭惡。

視覺藝術、寫作、動畫都是人類體驗的表達，它們以最佳形式展現了人性中最好和最壞的一面。宮崎駿關于人類失去自我信心的論點看似極端，但卻有理有據。

我們寧愿讓電腦告訴我們該如何感受，也不愿冒險將自己置于弱勢地位，與另一個人（以及他們的判斷力、偏見和經驗）談論我們的想法。我們寧愿接受電腦給出的“足夠好”的評價——或者坦白說，在很多情況下，是平庸的評價——當我們本應接受其他人給出的評價時，尤其是在職場上，大多數人都會猶豫不決，不愿強迫自己超越。

那么現在怎么辦？

也許你比我更擅長 ChatGPT 的提示寫作，可以讓軟件像我一樣寫出整篇文章。但是，ChatGPT 可以嘗試模仿我的風格，卻無法復制我走到今天這一步的歷程。

它不能讓我有這樣的經歷：被告知我可能會失業，并且被告知有錢人的想法（即使不是專業知識）比我自己的生活經歷更重要時，我感到很受傷和沮喪。

它無法每天去找我父親一次，談論人類的傲慢，傾聽他的觀點并修正自己的觀點。它無法體會我每次談話時的感受，也無法讓這種情感和感受影響我走過的這段旅程。

盡管有些人可能會爭辯說“對話并不能激發創造力”，而 ChatGPT 每天要處理數百萬次對話，但我還是要敦促他們不要混淆形式和本質。對話的形式很容易被誤解。但對話不僅僅是兩個人用嘴發出我們賦予其意義的聲音。它是兩個人試圖通過一種溝通方式來理解彼此，并理解周圍的世界。

我見過也讀過一些關于人工智能“意識”的爭論。我不想深入探討這個問題。但即使是生成式人工智能最堅定的捍衛者也不得不承認，無論人工智能是什么，它永遠不可能像人類一樣。如果你認為ChatGPT挑戰創意人員“更好”，很遺憾，我不得不反對。通過以新的排列組合重新加工過去的數據和故事，它不斷地以新的方式重塑過去。

用人工智能取代創意人員的風險在于，我們最終可能會阻止藝術家們將他們的一生奉獻給他們的藝術創作宮崎駿指出，創作過程中經歷的痛苦很重要。為什么？

將痛苦轉化為美的能力在歷史上屢見不鮮。更重要的是，每一次的迭代都至關重要。每一次痛苦，無論是身體上的還是精神上的，都會帶來影響。

說到我的創作過程，當我坐下來寫作時，一個項目需要投入大量的精力，直到真正動筆，更不用說敲擊鍵盤了。我會靜靜地坐著，思考主題，讓它慢慢在腦海中扎根，滲透到我的腦海里。而對于非虛構類寫作，我需要整理思緒，進行研究，并與專業人士和專家交流，最終創作出一篇扎實的作品。

進行創意寫作時，我常常需要開始寫一篇，然后慢慢推進，每次寫50到100個字，直到水壩決堤，文字奔涌而出。說實話，文字是自己選擇的。它們并不總是會自己出現，然后我就會打開詞典。對我來說，人物是自己塑造的。我不會給我故事里的人物賦予特質，而是他們告訴我他們是誰，以及他們所處的環境造就了他們。

這對很多人來說可能聽起來很奇怪，但我認識的大多數作家都會表達類似的方法和過程。創作就是將潛能釋放出來。你無法“控制”它，當然也無法規定它的局限性（例如，只允許它基于過去的數據運作）。它存在于過去、未來和現實的領域中。

如果我們擾亂這一進程，只關注其中某個要素，那么我們就會破壞創造力的本質。事實證明，人工智能在其中某個方面很有幫助。

技術對于進步至關重要。但藝術和文化也同樣重要，即使它并不總是得到應有的重視。如果我們需要找到下一個達芬奇、拉賈·拉維·維爾馬、勒奎恩或宮崎駿，我們就需要提供一個讓這些思想能夠蓬勃發展的環境。

我真心相信人工智能的出現是為了滿足某種需求。人類正在探索星空，正在探索深海。我們正在制造納米芯片，開發處理能力更強的計算機。人工智能在幫助人類突破極限的同時，也嚴重影響著我們獨立思考的能力，以及挖掘人類超越二元論的面向的能力，而創造性元素就是其中一種體現。

我們必須謹慎，切勿只見樹木不見森林。ChatGPT 或許是下一個激動人心的事物，它能為那些因種種原因無法通過自身努力滿足創造力需求的人帶來創造力的幻覺。然而，生成式人工智能帶來的即時滿足感，遠不及激發創造力所帶來的痛苦、付出的努力和藝術。

人工智能無疑具有實用性，我相信它支撐了人類更宏大的抱負——但它服務于誰？它如何服務？我們必須小心，不要淪為將一個物體變成超越其用途的東西的犧牲品。