以我對找出bug的堅持，照理說也不會不適合當工程師；以我強烈的好奇心與追根究柢的精神，似乎也不至於不適合科學研究。那些過往得到的肯定評價，縱有溢美，但也算有根據。怎麼說都是feature，不是bug。

到底為什麼這些放在我身上就是不work呢？

2022年，大約在ChatGPT發布前兩個月，我逃離了NLP，轉到人機互動（HCI）領域。
其實我當初申請博班時就對HCI很有興趣，但覺得自己沒有相關背景，還是往比較有經驗的NLP方向去找教授。

進入HCI，一開始我感覺到一種救贖。由於NLP領域競爭激化，如果想做點非主流的題目，得花極大的力氣去說服論文審稿者，呃不，我連R教授都說服不了，根本連投稿這步都到不了。
但在HCI這邊，沒有明顯的「主流」，各式各樣的題目都有，每個人都是自己題目的專家。看起來，每個人都可以是「特別」的。

不過，我對HCI研究也有一些疑惑，只是我從未向任何老師開口問過。我們從互動方式的構想出發，做出prototype，找受試者實驗好不好用。論文發表後，通常系統就不會再繼續維護了。雖然HCI論文裡提出的idea可能會被軟體廠商用在產品裡，但真正接觸到上萬、上億使用者，永遠不會發生在實驗室裡。
所以我會想，喜歡做介面是不是直接去業界比較好？但那個時間點，我已經好幾年沒什麼寫code，覺得自己要去當SWE是非常非常困難了。

～ 本文與 \ Claude Sonnet 4.6 & 5 & 5.5 \o/ Gemini 3.1 Pro & 3.6 Flash / 協作完成 ～

開始跟HCI實驗室的S教授時，已經是我博班第四年。雖然很不願意承認，但我對自己落後的狀態極度不滿。如果不抱持一點有希望絕地反攻的「幻覺」，我是說像LLM那種幻覺，我其實是撐不下去的。啊，這邊連LLM都看不懂，解釋一下好了：就是基於過去學過的訓練資料（例如高二可以把數學救起來、考大學時克服考高中時暴露的弱點），預測出一個看似有可能但根本不切實際的未來。

其實我的題目仍然跟NLP相關。我和S教授的溝通完全沒有問題，我們很容易了解彼此的想法，幾乎每次meeting都是很精彩的激盪，直到......我的研究從發想走向實作。
實驗室裡有些成員是設計師背景，他們很擅長做前端，一下子就可以弄出充滿高級感的介面。
並不是所有HCI研究都需要fancy的介面；我的實驗其實只是要寫個簡單的瀏覽器extension，這大概是我n年前就寫過的東西（叫AI幫我查了，n == 10）。
然而在我眼前，彷彿看不到隧道的盡頭。嗯，其實我好像也搞不清楚盡頭的定義是什麼，大概就是趕快發三篇頂會，像個第四年博士生該有的樣子吧。

因為一直在NLP領域，大概知道技術已經發展到哪，所以我對ChatGPT的出現其實沒有很驚訝。我只記得做什麼研究都變成要先檢查ChatGPT能做到了嗎？如果還沒，這個題目還能撐多久？但其實態勢很明顯，所有的NLP問題終究都會被包進去。

總之，我已經沒有辦法想像自己走到PhD終點的樣子了。

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我本來還堅持，除非確定自己不適合的理由，否則不該隨便放棄已經堅持了快十年學術路線。
那時有一位前輩對我說，了解這對我來說是個困難的決定，但既然那麼痛苦就放棄吧。
接著還說了放棄PhD的人很多之類的，但我不太有聽進去。因為從一開始，我就認定自己和他們不一樣。直到這時我也沒有想走SWE路線留在美國，應該說，就算我想也做不到。我真的超級超級討厭刷題，面試live coding根本是折磨......

其實，我擔憂的一切能力問題，都快要無所謂了。
2023年底，我帶著滿滿對自身的困惑、解不開的bugs，離開了PhD program。
其實這時的AI，雖然還不能直接寫出一個完整的網站，但開發上直接問AI已經十分方便，根本不用自己一一去查文件。

人類用語言描述自己想做的東西，然而機器無法直接按照人類的語言來執行，於是有了程式語言，低階到高階，一層一層的中介。
當機器能夠理解人類的意圖，做好這些中介轉換時——程式語言也只不過是語言的一種，對人類來說比較不自然（但通常比較精確）的那種。

重點是，我能夠說出，自己想要做的是什麼嗎？