本篇文章更新時間：2026/02/20
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微軟 15 年後「AI 洗稿」經典 Git 分支圖：這不是靈感，而是粗糙複製
編輯前言：這篇文章來自作者對微軟在其 Learn 平台上「AI 生成」一張疑似抄襲的 Git 分支圖的回應。表面上像是一起網路笑話，但其實折射出更深層的內容生產生態問題。
來源：15+ years later, Microsoft morged my diagram
核心觀點 (Key Takeaways)
- 微軟的 Learn 平台出現一張「AI 模糊化」過的 Git 分支圖，明顯源自作者 2010 年的原創作品。
- 問題不在於圖被引用，而是在於過程中的「缺乏尊重與缺乏審查」——這是一種把作品丟進 AI 裡洗一遍就上線的態度。
- 事件突顯 AI 內容生產時代的一大風險：越來越多「洗稿式生成內容」難以辨認，侵蝕原創者的價值與信任感。
深入解析
作者在 2010 年發表〈A successful Git branching model〉，其中附上的視覺化圖表成為經典，廣泛被使用、引用與再製。重點是：作者從不介意別人使用，他甚至公開源檔，就是希望能讓更多人受惠。
真正引發不滿的，是微軟做了以下幾件事：
- 把原圖丟給 AI，產出一張「變形、變醜也變錯」的版本
- 沒有標註來源、沒有連結原文、沒有任何致意
- 甚至讓錯字如「continvoucly morged」這種 AI 成品直接上線
作者在文中直接指出：
"This isn't a case of being inspired by something and building on it. It's taking something that worked and making it worse."
這段話很能代表他的心情。問題不是「你用了我的圖」，而是「你把它洗得更爛卻掛上官方名義」。
缺乏流程與審查
文章反覆強調的另一個重點是：這件事反映了微軟內容審核流程的崩壞。Learn 是許多工程師仰賴的學習平台，理論上應該具備一定品質，但連 AI 生成內容的基本校對都沒有做到。這才是讓作者心寒的原因。
更令人擔心的是「以後都會更難辨識」
作者提醒大家：這次能被抓出來，是因為原圖太有名、AI 痕跡太明顯。但未來更多 AI 生成內容會越來越接近原作、越來越難辨識，到時候原創者可能無從維權。
筆者心得與啟發
讀完這篇文章，我最有感的其實不是「微軟抄圖」，而是作者提到的那種「被粗暴消費的感覺」。原本用心打造、希望幫助更多人的內容，被機器輾過一次、抽掉細節、留下醜陋的殘影，卻還以官方名義發布——這當然讓人不舒服。
這讓我重新思考一個問題：在 AI 大量協助創作的時代，我們需要的不是停止使用 AI，而是建立更嚴謹的「引用倫理」與「內容審查制度」。尤其是像微軟這樣的巨頭，更應該為產業做表率，而不是強化「AI 洗稿無所謂」的錯誤風氣。
在實際應用上，我會建議所有使用 AI 生成內容的人——不論是工程師、寫作者、設計師或企業——至少做到：
- 保留原創者的 credit
- 認真檢查 AI 成品，而不是交給它自己決定品質
- 理解「生成內容 ≠ 自己創作」
這事件雖小，但透露出一個重要訊息：AI 時代的創作倫理，比過去更需要被重視。