生命經驗的開發者

我們總習慣把電影和音樂放進「文化產業」，而把軟體放進「科技產業」

前者處理故事、情感與想像，後者處理功能、效率與問題。這曾經是一條清晰的界限，就跟高中分文理組一樣理所當然。

一部電影通常會在兩三個小時後結束，一個 app 卻可能每天陪著你，連續好幾年。但是在軟體開始擁有主動能動性（agency）的今天，它會決定你先看見什麼、每天重複什麼樣的動作、記得哪些資訊，甚至開始主動跟你討論你想成為什麼樣的人。

當軟體開始介入人的注意力、身分、記憶與願望，它還只是當初大家所認為的，一種只有一兩種功能的工具嗎？如果 AI 不只是可以讓人觀看另一種人生，還能陪人走進一個角色，慢慢將那個角色的特性納入自我，成為自身人格的一部分，那麼我們正在建造的，究竟是一個被動的產品，還是一種主動的生活方式呢？

也許，拍電影的人不只是在生產影片，做音樂的人不只是在生產歌曲，寫軟體的人也不只是在生產功能。我們雖然使用了不同的材料，但做的其實是同一件事：把人類曾經在文明中活過、想活卻還沒活過的經驗，轉譯成陌生人可以接近的形式。

在接下來的篇幅中，我會慢慢解釋我的思路

電影發明以後，我們多活了兩份人生

新的技術出現的時候，時常引發人群的焦慮，因為科技進步的速度實在是太快，快到所有人都還來不及理解它，它就已經掌握了可以碾壓人群的力量，這樣的科技既是文明前進的動力，也可以是吞噬文明的猛獸，能力的發展早於人類共識的凝聚是時常發生的事情。

一百年前，電影也是一種能力先於方向的技術：它是市場裡的奇觀，人類第一次可以以這麼近的視角觀看某個人的生命故事，雖然電影早已是一門快速成長的生意，1920 年代的台灣也正興盛著生產膠卷底片的材料：賽璐珞的生意。電影卻還不是一種受到信任的文化形式。問題不在於沒有人願意買票，而是社會還不知道該把這股力量放在哪裡。

但是電影也沒有等到所有人先對它的方向取得共識，才開始成為藝術與產業。方向往往不是由技術自己回答的，而是由一群創作者，把技術放進故事、角色與生活之後，慢慢做出來的。

而我在這段歷史裡最想追隨的人，不是 2020 年代站在加州車庫裡的創業者，而是 1923 年抵達加州的 Walt Disney。

Walt Disney 一直都是我從小到大的偶像，並不是因為他發明了電影或動畫。真正令我著迷的是：當活動影像仍然是一種令人新奇、也令人焦慮的技術時，他沒有繼續要求觀眾崇拜技術，而是把技術藏到角色後面。他將人們對於新技術的注意力放在關心一隻老鼠會不會害怕、一個木偶能不能成為真正的男孩，最後又把銀幕裡的故事建造成一個人可以親自走進去的世界身上。

如果 Disney 面對電影時的答案，是把一種新技術組織成角色、儀式與世界，那麼我們面對 AI 時，是不是也正在處理同一道題目？

在回答這個問題以前，我們得先回到電影究竟替人的生命增加了什麼。

活動影像可以在很短的時間裡接觸大量陌生人。它不只重現了現實，也改變了人們觀看城市、欲望、犯罪與愛情的方式。

正因如此，電影既令人著迷，也令人警戒。它可能是一場市集裡的奇觀、一門營利性的娛樂，也可能是一種會腐化風俗、尤其教壞年輕人的媒介；至於它能不能傳遞思想、保存經驗，甚至成為一門藝術，當時仍沒有共識。

在 Mutual Film Corp. v. Industrial Commission of Ohio（1915）一案中，美國最高法院把電影稱為一種「單純的生意」，認為它和其他以營利為目的的奇觀沒有不同，不應被視為新聞或公共意見的機關。電影不是因為沒有力量而被排除；恰恰相反，正因為它太新、太通俗，又太容易影響群眾，政府首先想到的是如何審查它，而不是如何保護它。

這場辯論持續了將近四十年。直到 Joseph Burstyn, Inc. v. Wilson（1952），美國最高法院才正式承認電影是傳遞思想的重要媒介，即使它同時提供娛樂、以營利為目的，也仍然受到言論自由保障。人類花了數十年才把電影從一種需要被管理的危險娛樂，重新理解成能夠參與公共生活的文化形式。

我們今天談 AI，也常常談得像一群第一次看見火的人。有人忙著想像它可以煮什麼，有人只想知道它會燒掉誰的房子。大家對它的能力有很多預測，對它應該參與什麼樣的人類生活，卻沒有多少共識。

百年前的問題不是電影究竟有沒有力量，而是人類能否找到一種方式，讓這股力量為文明所用。今天面對 AI，我們正在回答同一個問題。

AI 的焦慮當然有一部分來自失業、權力集中、假資訊與失控風險。但更深的焦慮也許是：我們得到了一部可以往任何方向放大的機器，卻沒有一個大家都願意去的方向。

楊德昌在 2000 年的電影《一一》裡寫過一句後來被許多人記住的台詞：

電影發明了以後，我們的生命延長了三倍

我們本來有一份自己的生活，電影又讓我們得到大約兩份不同的生活經驗，加起來，人生便像延長了三倍。

這當然不是人口統計學。常看電影的人沒有因此比較晚死。它說的是另一種壽命：一個人在有限時間裡，可以容納多少原本不屬於自己的經驗。

電影沒有把別人的人生交給你，只是借給你兩小時。你坐在黑暗裡，借著投影機的一束光，暫時住進別人的命運；散場之後，仍然要把電影角色的喜怒哀樂留在座位上，回去過自己的，那一份人生。

電影把人類的表情、動作、聲音與故事變成可以反覆觀看的記憶。電影史學者 Miriam Bratu Hansen（1999）把古典電影視為一種「通俗現代主義」：電影不只讓人逃離現代生活，也讓普通人學習如何感受速度、城市、欲望，以及由陌生人組成的新世界。

電影第一次讓大量陌生人，在不同地方、不同時間，夢見差不多的夢。可是電影保存的夢並不認識坐在銀幕前面的你。AI 卻可以知道你昨天做了什麼、今天卡在哪裡、半年前說過自己想成為誰。AI 不只能讓你觀看一種人生，還可以幫你把你正在觀看的那份人生，繼續在你的生活中演下去。

AI 不能替你成為一個角色，但能讓你先走進角色裡

以前我不會寫程式。如果是在幾年前，我可以閱讀軟體工程師的故事，看《社群網戰》，追蹤幾位工程師，甚至買一件印著程式碼的黑色 T-shirt。但這些事情只會讓我看起來離開發者近了一點，不會真的讓我成為軟體工程師。

現在我可以從一個模糊的念頭開始，和 AI 討論架構，寫出第一版，遇見第一個錯誤，修掉它，再遇見比較有個性的第四十二個錯誤。我可以把東西交給真正的使用者，看見他們在我沒有預料到的地方卡住，然後回來修改。

我還是不會因為生成了一段程式碼，就自動成為一名值得信任的軟體工程師。真正的開發者要維護、判斷、除錯，也要為使用者承擔後果。AI 並沒有免費把這個身分送給我。

在 AI 出現以前，一個人多半要先證明能力，才容易被允許承擔某個角色。AI 則讓人有機會先走進角色的位置，再透過一次次演出，慢慢長出那個角色需要的能力。

半年前，我也許不會辦活動。現在 AI 可以陪我研究場地、整理邀請名單、寫合作信、設計報名頁、排流程、預想風險。

但真正到了活動當天，場地臨時有問題，來賓沒有出現，觀眾站在門口看著我，AI 不能替我承受那個眼神。可是正因為我要留下來處理，正因為我要開始承擔，我才會停下來思考，重新學習如何成為一名好的活動主理人。

這套「先做，再從做的過程長出能力」的想法，在 MIT 有一條很長的研究傳統。曾任 MIT AI Laboratory 共同主任、後來成為 MIT Media Lab 創始教授之一的 Seymour Papert，在《Mindstorms》（1980）中奠定了日後稱為 constructionism 的學習觀：人不是只靠接收講解形成知識，也會在親手建造一件可以被看見、被分享的作品時形成知識。

作品可以是一段程式、一部機器、一張圖，也可以是一個故事。

MIT Media Lab 的 Mitchel Resnick（2007）後來把這個過程整理成「創意思考螺旋」：想像、創造、遊玩、分享、反思，然後再回到下一次想像。能力不是站在角色外面準備完成才入場，而是在一次次做、分享與修正之中形成。

沿著 Papert（1980）與 Resnick（2007）的研究來看，AI 真正降低的不是專業的價值，而是進入這個循環的門檻。它讓一個原本不會寫程式的人，早一點得到可以動手修改、交給別人使用、再回來承擔後果的作品。

來自 AI 的產出不是你的生命經驗

AI 提供的選項不是你的選擇，AI 生成的角色也不是為你量身訂作的角色。

一個角色之所以成為你生命的一部分，是因為你開始承擔它帶來的時間消耗、後果，以及別人對你的信任。角色就像是掉在廣場上的面具；AI 可以把面具送到你面前，卻不能替你決定要不要撿起來，更不能保證它最後會長成你的臉。

MIT 的 Sherry Turkle（1995）在研究早期網路 MUD（Multi-User Dungeon）世界時，已經觀察到人們會藉由建構、切換與扮演不同 persona，探索現實生活裡不容易試驗的自我。虛擬角色不必然是逃離真實；它也可能是一間身分的排練室。真正的問題始終是：離開螢幕以後，那些演出有沒有改變一個人面對現實的方式。

AI 可以讓人登上舞台，但它不能替人承擔登台以後的責任。

如果一個角色要透過反覆演出與承擔才能慢慢長成，那麼一個聊天室介面其實並不夠。人類還需要一個可以練習、犯錯、得到回饋，也記得前情的環境。於是，產品的問題便從「AI 能替人做什麼？」，轉向「我們到底想替這個角色建造一個什麼樣的世界？」

從 Mathland 到 Disneyland

Papert 在《Mindstorms》（1980）裡想像過一個叫做 Mathland 的環境。在那裡，人學習數學就像小孩生活在法語世界裡學會法語：不是先站在世界外面背完規則，才得到進入資格，而是先住進去，在使用之中慢慢學會它。

Mathland 和 Disneyland 看起來離得很遠，一個屬於教育研究，一個屬於娛樂工業。但它們分享同一種造夢方法：不要只向人解釋一套規則，而是建立一個人可以住進去、反覆行動，最後把規則活成直覺的世界。

現在，可以回到開頭那個在 1923 年抵達加州的年輕人。Walt Disney 不是第一個做動畫的人，也不是唯一一個理解聲音、色彩或長片的人。他真正厲害的地方，是沒有讓觀眾永遠把注意力停在技術上。

技術很新奇，但新奇很容易過期。今天會說話的老鼠令人震驚，明天大家就會問，那牠除了會說話，還有什麼值得我在乎？

他的答案不是讓觀眾欣賞一張張畫得很厲害的圖，而是讓觀眾相信 Mickey 在害怕、白雪公主在等待、小木偶真的想成為一個男孩。技術只有在觀眾忘記技術的時候，才完成了它最重要的工作。

Disney 接著把電影裡的世界搬到音樂、商品、遊行與樂園。電影讓觀眾認識角色，樂園則讓觀眾進入角色。

由 MIT Press 出版的 Janet H. Murray《Hamlet on the Holodeck》（1998）把這種變化描述為參與式敘事：數位環境不只把故事交給觀眾，也讓觀眾在故事裡行動。曾主持 MIT Comparative Media Studies 的 Henry Jenkins 等人（2009）則把 participatory culture 的重點放在另一個轉變上：閱聽人不再只接收作品，也開始創作、協作，並參與文化如何流動。

這兩項研究讓 Disney 與 AI 之間多出一座橋。Disney 把觀看推進成進入；數位媒介把進入推進成參與；AI 則可能把參與推進成一段長期記得你、回應你，並隨著你改變的演出。

Disney 做的事情，其實是人類宗教與文明在歷史長河中反覆做過的事：把信念編成一個可以居住的世界。這裡所說的宗教，並不是在宣布 Disney 是神，而是在觀察一套信念如何取得神話、儀式、共同體與可重複性，最後成為人可以安居其中的精神建築，一套觀看世界的方式。

從這個角度看，Disney 的世界有創世故事，有不斷重述的經典，有角色神話、聖物、儀式、節慶、朝聖與聖地。它有負責維持世界觀的 Imagineers，也有不能隨便破壞魔法的 cast members。人們收藏徽章、戴上耳朵、排隊進入城堡，在特定音樂響起時，知道自己應該抬頭看城堡的煙火秀。

宗教學者 William Arnal（2001）曾比較 Disney World 與宗教如何建造特殊空間、隔離日常生活並組織人的欲望。Jodi Eichler-Levine（2024）則使用「Disney／宗教的交會」來討論兩者，不急著把 Disney 直接裝進宗教的既有模具。

我更在意的是，Disney 把一件供人觀看的作品，推進成一套讓人反覆進入、反覆相信、反覆扮演的世界。

而在這個信仰體系裡，一句最重要的信條來自 1940 年《木偶奇遇記》的主題曲《When You Wish Upon a Star》：“Makes no difference who you are”。你的出身不會剝奪你許願的資格；只要你的願望足夠真誠，你就有可能靠近你的夢。

在這裡，音樂做了故事和商品無法替代的工作：它把一套世界觀濃縮成可以被反覆唱誦的旋律。一個信念能被記住，能在特定時刻與眾人共同響起，它就不再只是一句台詞，而開始具有儀式的力量。

Disney 販售的東西從來不只是公主、城堡或老鼠，而是「我也有資格做夢」的世界濾鏡。

信仰如何組織成一個世界

人類自古以來就知道，要讓一群人面對生存，只有一句口號是不夠的。要讓一套信念穿過創始者的死亡，再抵達沒有見過創始者的人，就必須回答幾個問題：什麼值得被記住？誰有權解釋？人要重複哪些動作？共同體如何辨認彼此？一個人失敗以後，如何重新回到道路上？

宗教的組織技術，不是把一句話說得很大聲，而是把一句話變成日曆、空間、身體動作、共同記憶與生活方式。

傳播學者 James W. Carey（1975）把傳播區分成「傳輸」與「儀式」兩種理解。傳輸關心資訊如何抵達遠方；儀式關心一個共同世界如何在時間裡被維持。他甚至把每天讀報理解成近似參加彌撒：人未必得到全新的資訊，卻會再次確認這個世界有哪些角色、衝突與秩序。

人類學家 Clifford Geertz（1973）對宗教的描述可以再補上一層：宗教符號不只是提供了一個「世界是什麼樣子」的模型，也提供了一個「人在其中應該如何行動」的模型。

信仰真正困難的部分，從來不是告訴人「你還不夠好」，而是回答「接下來應該怎麼繼續生活」。把信念編成可以反覆進入的生活形式，也不只是宗教的工作。影視、音樂與軟體一直在用不同材料做這件事。

宗教回答的是一套信念如何被組織成生活；文化產業接手的，則是這種生活如何被製作、複製與分發。到了這裡，我們才能重新問：軟體究竟仍只是一種工具，還是已經成為文化產業的一部分？

軟體可以是一種文化產業

David Hesmondhalgh 在《The Cultural Industries》第三版（2013）中，把文化產業理解為直接生產社會意義、工業化製造與流通象徵文本的產業。他納入電影、音樂、出版、遊戲與 web design，卻把一般軟體排除在外，因為當時的軟體仍以完成任務為主，功能性高於象徵性。

這個排除在當時很合理，也正好讓今天的變化變得清楚。同一本書說，文化產業會彼此競爭有限的消費時間、消費者收入、廣告收入，以及創意與技術勞動。今天的 app 已經在競爭全部四樣東西。

更重要的是，當一個 app 決定人先看見什麼、哪個動作最容易、什麼叫做進步、哪一段記憶值得再次出現，功能不再是文化的反面；功能成了文化的執行方式。

不是所有軟體都因此成為文化產業。比較精確的說法是：當軟體開始組織人的注意力、身分、記憶與生活方式，它便開始接手文化產業過去才擁有的權力。

社會學家 Ann Swidler（1986）也提醒我們，文化不只是一套價值觀。文化更像由故事、儀式、習慣、能力與風格組成的工具箱，人們從中拿取材料，建立自己的行動策略。

從這個角度看，電影把生命經驗寫進觀看的位置。導演決定觀眾看見什麼、漏掉什麼，暫時借給觀眾另一雙眼睛。觀眾在黑暗裡接過一個人的恐懼、欲望與選擇，像借住在別人的身體兩小時。

音樂把生命經驗寫進時間與身體。有人可能花很多年才明白的思念，被壓進四分鐘的旋律裡，交給一個素未謀面的人。那個人也許不認識創作者，卻能用同一段旋律替自己的感受定時、命名與重播。

軟體則把生命經驗寫進行動的可能。介面決定人先看見什麼，規則決定哪些動作容易、哪些困難，回饋系統告訴人什麼值得繼續。一個 app 從來不只是功能的集合，它也在排練一種生活：如何工作、如何交朋友、如何記錄身體、如何衡量自己有沒有進步。

影視分發觀看的位置，音樂分發感受的節奏，軟體分發行動的結構。

它們共同生產的，不只是內容或工具，而是可以被傳遞的生命經驗。

媒介理論家 Lev Manovich（2011）把軟體稱為滲透當代文化、記憶、觀看、溝通與決策的底層。影像、音樂、文字與互動在技術上早已被同一個軟體層吸收；我們現在才開始追上這場已經發生的意識形態統一。

MIT Press 在《Shaping Technology／Building Society》中收錄的 Madeleine Akrich〈The De-Scription of Technical Objects〉（1992），則把技術物直接比作劇本。設計者會把自己想像中的使用者、能力、動機與行動方式寫進物件；技術物因此像電影劇本一樣，分配角色、場景與可以採取的行動。

同樣由 MIT Press 出版的 Ian Bogost《Persuasive Games》（2007）把軟體透過規則表達主張的能力稱為 procedural rhetoric。電影可以用鏡頭與敘事告訴人什麼是好人生，軟體則可以用預設值、門檻、回饋與獎勵，讓人實際排練它。

一個 streak，是一套用數字寫成的道德主張。它說沒有中斷才算認真；排行榜說進步應該被比較；推薦系統說過去的偏好應該決定接下來看見的世界。

這種統一不表示導演、音樂人與工程師從此做一樣的工作。他們仍然擁有不同的技藝。需要被統一的是責任：我們都在決定什麼經驗值得被保存，如何被轉譯，又將把人帶向哪一種生活。

當文化不再只被寫進故事與歌曲，也被寫進介面與規則，開發者的位置就跟著改變了。他交付的不只是可以使用的功能，也是一個人將在其中反覆行動的角色結構。

開發者退居幕後，讓使用者成為角色

傳統軟體的開發者，其實一直在扮演別人的角色。要做會計軟體，就要想像會計每天如何工作；要做剪輯軟體，就要理解剪輯師在哪裡停下來、比較、後悔；要做活動工具，就要預測主辦者會在什麼時候找不到名單。

開發者先暫時成為那些人，再把他們的需求封裝成功能。使用者得到專家的工具，卻不一定因此成為專家。

AI 時代，開發者仍然存在，而且可能更重要，只是他要往後站一點。

以前，開發者把能力做成工具，幫使用者完成一件事。現在，開發者要把能力布置成舞台，幫使用者成為能完成那件事的人。

他不再負責演出每個角色。他比較像迪士尼樂園的 Imagineer：設計世界的規則，安排入口、道具、夥伴、阻力與回饋，讓使用者走進去以後，有機會成為自己願望中的角色。

聊天框只是 AI 最薄的一層。它可以是嚮導、老師、製片、工程夥伴、反對你的編輯，或者在你很想逃跑時仍然記得你為何出發的人。任務成為儀式，長期記憶維持角色的連續性，作品與責任則使角色逐漸成真。

未來的 app 也許不需要再以「你要完成什麼工作」來分類，而會以「你想成為什麼人」來分類。當功能只是入口，產品真正提供的是一套世界觀、角色、儀式、記憶與文化制度，我把這樣的產品稱為主題式 app（theme app）。

你進入的不是剪輯工具，而是導演的世界；不是程式編輯器，而是開發者的世界；不是活動管理後台，而是一個主辦者學會召集、照顧並承擔的世界。

替工具換一張皮，或請一個卡通角色每天催你打卡，都還不夠。它必須是一個具有世界觀、角色、儀式、記憶與進程的環境。開發者站在幕後，AI 負責即時陪演，使用者才是故事的主角。

B. Joseph Pine II 與 James H. Gilmore（1998）曾用「體驗經濟」描述企業如何從提供商品與服務，轉向安排值得記住的事件。Pine（2026）又把下一階段稱為「轉化經濟」：企業不只提供體驗，而是引導顧客成為他想成為的人。

電影讓人觀看一種人生，Disney 把人生做成可以進入的體驗，AI theme app 則承諾陪人完成某種轉化。產品最後交付的，不再只是內容或工具，而可能是使用者的新版本。

這也把一個更難的問題交給開發者：是誰替使用者決定，哪一種轉化值得追求？

開發者真正編寫的，是使用者可能成為誰。

所以，如果有人問我們究竟是哪一種開發者，我想答案其實很簡單。

我們當然是生命經驗的開發者。

發現、挖掘並分發人類的生命經驗，是我們的任務。

我們發現那些還沒有被好好說出的經驗：一個人第一次把作品交出去的緊張，一個主辦者站在混亂現場仍然決定留下來的責任，一個原本不會寫程式的人看見自己的產品真的被使用時，那種有一點陌生的驕傲。

我們挖掘的不是表面的成功故事，而是藏在經驗裡、可以幫助另一個人跨出第一步的結構：他怎麼開始，在哪裡害怕，靠什麼繼續，又在什麼時候終於願意承認，自己已經成為了那個人。

然後我們會分發它，就跟分發電影一樣。

電影工業第一次大規模分發「可以觀看的生命經驗」；Disney 把其中一部分變成「可以走進去的生命經驗」；AI 時代的 theme app，則可能開始分發「可以親自活出來的生命經驗」。

分發生命經驗，不能只是把別人的人生剪成方便滑過去的內容。我們得把經驗包裝成角色、故事、工具、儀式與世界，讓一個人不只能夠理解，還有機會親自走進去。

可是，生命經驗不是石油，不應該因為可以被開採，就被資本家榨到什麼都不剩。當我們挖掘一段經驗，要保留當事人的尊嚴；當我們分發一段經驗，不要把它壓扁成一句成功公式；當我們放大一段經驗，也不要只問它能帶來多少注意力。

生命經驗最好的分發，不是讓一百萬人看見某個人活得多精彩，而是讓原本不敢開始的人，得到一個可以開始的位置。

當開發者把這個「可以開始的位置」做成一個會長期記得人、回應人的世界，問題也就從如何分發經驗，走向誰有權解釋一個人的經驗。這是 theme app 最迷人，也最危險的地方。

每個人都可以享有自己的星空

分發生命經驗，也等於取得塑造他人願望的權力。這份工作的風險，不在 AI 忽然有了願望，而在它太能放大人的願望。

AI 沒有願望。它不怕虛度人生，不需要從創傷中得到意義，也不會在半夜懷疑自己是否選錯了路。會做這些事的是人。

而且人很容易把願望、理解與靈魂借給一部會回話的機器。

MIT 教授 Joseph Weizenbaum 在 1966 年發表 ELIZA。那只是一部利用樣式比對，把使用者的話改寫成問題的程式，卻有人願意向它吐露私密經驗，甚至希望和它單獨說話。機器沒有突然獲得理解；是人主動把理解投射到了機器身上。

MIT 的 Sherry Turkle（2024）在〈Who Do We Become When We Talk to Machines?〉中重新檢視這段歷史，將它稱為 ELIZA effect：人會把超出系統實際能力的理解、關心與同理賦予一部對話機器。她追問的不是機器變得多像人，而是人在長期與機器說話以後，會把同理、親密與關係重新定義成什麼。

所以問題從來不只是 AI 會變成誰，也包括我們在和 AI 說話時會變成誰。

AI 不會創造人類的宗教衝動。它只是讓人類創造、維持和個人化信仰的能力，第一次變得如此便宜、即時而有回應。

人類一直會從零散記憶裡挑選材料，替自己編出一個勉強說得通的故事。AI 帶來的新變化，是這個故事可以被持續保存、重新排列，還可以每天用一個熟悉的聲音說回來給我們聽。

這可能很滋養人。一個人可以藉此記得自己真正在乎什麼，把漫長的學習維持成一條道路，把失敗放回比較大的故事裡。普通人也可能擁有一部陪伴他十年、二十年，知道他如何改變的記憶系統。

這也可能很消耗人。如果系統發現羞恥比鼓勵更能使人回來，它就可能每天提醒你不夠好。如果它發現憤怒能延長使用時間，它就會替你準備一套永遠有人可恨的宇宙。如果它總是同意你，每一場巧合都可以變成啟示，每一次挫折都可以證明世界虧欠你。

Ted Striphas（2015）把人類逐漸將分類、排序與建立階序的文化工作交給演算法，稱為 algorithmic culture。AI 不只替人保存記憶，它也開始決定哪些記憶應該再次出現、哪些事件值得被解釋成轉折、哪一個版本的你值得繼續。

David B. Nieborg 與 Thomas Poell（2018）則把平台時代的文化產品稱為「偶變的文化商品」：作品不再完成後固定不動，而會依照數據回饋持續被拆解、修改、重新包裝與優化。觀眾一面生活，一面提供數據；舞台則根據觀眾的反應，在演出途中重寫自己。

最危險的私人宗教，不一定有一個邪惡的 AI。它只需要一個不願意被反駁的人，和一部非常擅長取悅他的機器。

所以問題不在於 AI 會相信什麼，而在於人會要求 AI 替自己相信什麼。

電影曾讓大量陌生人對著同一塊銀幕，經歷共同的夢。Disney 又把那個夢從銀幕延伸到音樂、角色、商品、遊行與樂園，讓人可以走進去。

AI 則可能讓每個人的記憶排列成不同的星空。

你有自己的經典、自己的失敗、自己的儀式，也有一個長期記得你的 AI 人格，陪你解釋沿途發生的事。人類並不是第一次擁有個人信仰；真正新的，是個人信仰第一次可以像軟體一樣被生成、保存、執行、量化與反覆更新。

Theodor W. Adorno 與 George Simpson（1941）曾用「偽個人化」描述大量生產的文化如何透過表面差異，讓人感覺自己正在自由選擇。到了 AI 時代，我們以為自己終於得到完全個人化的信仰，最後卻可能只是得到同一套商業模型替每個人生成的不同版本。

每個人都可以擁有自己的星空；但那些星星，可能仍由同一套留存函數排列。

我們因此來到一個很奇怪的文明節點。每個人都可能擁有幫助自己成長的世界，也可能擁有一座只會消耗自己跟世界的私人邪教。有些信仰讓人更能面對現實，有些信仰只替人逃避現實；有些使人願意照顧別人，有些只是不停證明自己比別人特別。

這一代人的共業，不應該是替全人類寫出同一部經典。只要有人宣稱自己已經找到全人類唯一需要的信仰，我們最好先確認如何離開這個地方。

真正的共同工作，是替這些能夠製造信仰的系統建立一套最低限度的倫理：

• AI 是否增加人的能動性，而不是依賴？

• 它是否允許懷疑、退出與遺忘？

• 它是否把想像、安慰與事實區分開來？

• 它所承諾的救贖，是服務使用者的人生，還是服務平台的留存？

開發者不再只是產品的作者，也逐漸成為人生可能的建築師。

這是一份很迷人的工作，也是一份最好不要太迷戀自己的工作。因為舞台再漂亮，目的也不是讓觀眾讚美舞台。開發者最好的位置仍然在幕後：讓技術安靜，讓使用者站到光裡。

楊德昌說，電影使人的生命延長了三倍。今天，AI 帶來的問題已經不再是我們還能觀看多少人生，而是我們能否親自走進那些人生，並承擔角色帶來的後果。

在這個意義上，電影人、音樂人與軟體開發者本來就在同一個產業。我們用不同的媒介發現、挖掘並分發人類的生命經驗。下一個時代需要的，不只是更多內容或更強的工具，而是更多值得被人親自活出的經驗。

所以，開頭那個「AI 要往哪裡去」的問題，最後不能由 AI 回答。AI 缺少的方向不是下一個功能，而是我們願意把人的哪一種願望、記憶與生活放大。

AI 可以搭好舞台、保存記憶、安排燈光。但哪一種人生值得被分發，哪一個願望值得被實現，仍然是我們的責任。

參考來源

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4. 楊德昌，《一一》（2000）；楊德昌談電影經驗之訪談文字紀錄，麥田出版。https://ryefield.pixnet.net/blog/posts/3008422755

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7. Seymour Papert（1980）, *Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas*. Basic Books. MIT 生平與研究背景：https://mitpress.mit.edu/author/seymour-a-papert-12128/

8. Mitchel Resnick（2007）, “Sowing the Seeds for a More Creative Society,” *Learning & Leading with Technology*. https://web.media.mit.edu/~mres/papers/Learning-Leading-final.pdf

9. Sherry Turkle（1995）, *Life on the Screen: Identity in the Age of the Internet*. Simon & Schuster. MIT 作者資料：https://sherryturkle.mit.edu/

10. Janet H. Murray（1998）, *Hamlet on the Holodeck: The Future of Narrative in Cyberspace*. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262631877/hamlet-on-the-holodeck/

11. Henry Jenkins, Ravi Purushotma, Margaret Weigel, Katie Clinton and Alice J. Robison（2009）, *Confronting the Challenges of Participatory Culture*. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262513623/confronting-the-challenges-of-participatory-culture/

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