「別說你的觀點，直接告訴我這個遊戲好不好。」這是一條出現在一篇評測下面的評論，我希望這是我編出來的，或者說這句話的人是在反諷，但除非他演技超絕，不然這估計就是他的真心話了，而他顯然不明白 —— 根據定義，所有的評測本質上都是觀點。這其實並不是一個罕見的誤解：很多人覺得，當他們和評測者看法不一致的時候，這肯定是因為評測者「不客觀」，他們認為，評測的時候不能帶著感情，不能被個人喜好影響 —— 而人類是必然無法做到這一點的，因為任何形式的藝術都是為了調動情感而存在的。
如果有可能「客觀」地評價藝術，只談事實，不加任何人類感情，那麼 AI 就是終極的評論家了：它完全不知道什麼叫期待或者失望；它對遊戲類型沒有偏好，沒有品牌忠實度，不會因為某個開發者開車撞了它的狗而心懷怨念，不會因為這些事情而影響看法；它沒法刻意特立獨行唱反調；它也沒法被收買。
但有一個問題：雖然 AI 肯定能學會玩遊戲（我們一直都在遊戲中對抗某種形式的 AI），但它不會用跟你一樣的辦法玩，因為它沒有好玩還是不好玩的概念。它只會用最高效的方式完成目標，它從來不會射歪，永遠都能躲開可以閃躲的攻擊。它沒法告訴你武器設計是否有創意，沒法告訴你某個敵人打起來難受不難受。它不知道整理背包是否令人煩悶，不知道玩家獲得的強化是否有意義，是否能帶來滿足感。除了列出解析度和幀率之外，它無法辨別畫面好壞，也不能告訴你音樂是否令人陶醉。電影和電視劇也同樣如此——它可以分析螢幕上的數據，甚至可以識別人物和物體，但它不明白什麼是好的劇本或者好的演技。
作為實驗，我讓 ChatGPT 告訴我《Forspoken》是不是一個好遊戲。它思考了一會兒，然後回答道：「這道題有幾種不同解法，其中一種方法是用勾股定理來求未知邊長……」然後就滔滔不絕地教起了勾股定理。
不過這是個意外，不具有代表性。於是我又問它《捍衛戰士 2》是不是一部好電影，這次它看懂了，給出了恰當的回答：「我是一個 AI 語言模型，不具備形成觀點或提供個人建議的能力。但是，電影的優劣是一個主觀問題，不同的人對《捍衛戰士 2》的看法可能會有所不同。如果想了解這部電影是否符合你的喜好，最好的方法是閱讀影評或觀看預告片。」這是個很好的建議，我也很欣賞它的誠實以及它對自身局限性的了解。
之後我讓它寫一篇《捍衛戰士 2》的影評，雖然它似乎不太情願，但它還是照做了。
寫得一般，但我見過真人寫的更糟糕的影評。但是等一等，你剛才不是說你不具備形成觀點的能力嗎？那這是怎麼寫的？
換句話說，AI 無法回答一部遊戲或者電影好還是不好，無法回答它為什麼這麼認為，因為它沒有感覺。無論是歡樂、悲傷、憤怒、對美的驚嘆或者其他任何情感，它都不具備親身體驗它們的能力。由於它無法體驗這些東西，在你問它一個東西好不好的時候，它就只能查找資料庫和網際網路，然後複述人類的意見——和一個資訊聚合軟體沒有本質區別。
這意味著 AI 確實對職業評論家構成一定威脅，因為它可以高效地收集和總結評論家們的看法，而不支付他們任何報酬（這個問題會影響所有類型的內容創作者，需要儘快出台配套法規），但 AI 並不能替代評論家。如果沒有評論家在一部作品正式推出之前遊玩或者觀看，在人們問這些問題的時候，AI 將沒有任何東西可以借鑑，只有等到電影上映或者遊戲正式發售之後，人們開始在社交媒體上討論了，AI 才能有參考的對象。
對很多人來說，這可能也問題不大，但根據谷歌趨勢，人們對評測最感興趣的時候，就是發售日，在那之後，需求就會大幅下降。因此在人們對遊戲質量最感到好奇的時候，AI 還無法回答這個問題。
實際上，還是這樣比較好：AI 可以判斷電影和遊戲質量的那一天，也將是 AI 對「人類是否值得存在下去」這個問題有了答案的那一天，而我們都知道那個時候有可能會發生什麼事情。事實上，IGN 可以為你推薦幾部這個題材的好電影。
