懷舊的人工智慧：當未來的報酬比過去還少時，改善
當大科技公司花費數十億美元，讓我們相信人工智慧將改變一切時，一群新創公司卻發現了一個令人不安的事實：消費者為了改善過去而付出的代價，遠高於對未來的想像。而這一切的發生，正值流行文化經歷另一個復甦週期--這次是 1980 和 1990 年代--社會學稱之為 20 年懷舊週期（20-Year Nostalgia Cycle）。
家譜平台 MyHeritage 最近的成長主要是建立在 Deep Nostalgia 上，這是一個能將家庭老照片動畫化的工具。FaceApp 透過將自拍變成老化或年輕化版本，持續創造可觀的營收。ReminiAI 能夠增強過去照片的紋理。同時，OpenAI 和 Anthropic 仍在為其革命性技術尋找可持續的商業模式。
這並非個別案例。這是根本性戰略轉型的跡象：人造懷舊的經濟價值超越了激進創新的經濟價值。而這正是 Stranger Things 主導 Netflix、Y2K 時尚入侵 TikTok、80 年代合成器重回排行榜的時刻。
文化懷舊遵循可預測的週期。在 1990 年代，60 和 70 年代成為時尚（Austin Powers、迪斯可復興、喇叭褲）。到了 2000 年，70 和 80 年代又回來了（That '70s Show、龐克搖滾復興）。今天，在 2025 年，我們正處於 90 年代至 2000 年代的復興期。
加州大學戴維斯分校的社會學家 Fred Davis 在他的研究「Yearning for Yesterday」中記錄了集體懷舊如何遵循約 20-30 年的週期性模式，也就是一代人達到購買力與懷念年輕時所需的時間。烏普薩拉大學的 Konstantin Sedov 透過分析 1960 年至 2020 年的文化趨勢，將這個現象量化，證實了 20 年的模式。
人工智慧的懷舊並沒有創造出這個循環，它只是利用前所未見的工具將它金錢化。這是有史以來第一次，我們可以真正地「強化」過去的回憶，而不只是重溫。
根據 Grand View Research 的報告，2024 年應用於照片和視訊的「電腦視覺 AI」市場價值為 174 億美元，到 2030 年將成長至 504 億美元。越來越多的應用來自懷舊應用：照片增強、歷史影像動畫、視訊還原。
但數字只能說明一半的問題。真正的革命在於消費者的行為。
Clay Routledge 在《消費者研究期刊》上發表的研究顯示，懷舊內容所產生的付費意願明顯高於「前瞻性」內容。這不是感性，而是神經科學：懷舊能啟動多巴胺獎勵系統，減少對未來的焦慮，並產生 Routledge 所謂的「存在舒適感」。
FaceApp 以實證的方式證明了這一原則：儘管技術現在已經成為商品（通過 GAN 進行臉部處理的技術已經廣泛應用），數百萬的用戶仍繼續為能引發情感反應的變身付費--看到自己變老、變得年輕、髮型不同。這不是實用性，而是對個人時間身份的情感遊戲。
懷舊的公司已發展出一套與矽谷「10 倍創新」哲學相反的策略方法：它們並非探索新的使用個案，而是精緻既有使用個案的情感體驗。
Prisma Labs 與 Lensa AI 就是最完美的例子。它並未與 Midjourney 或 DALL-E 競爭生成功能，而是專注於特定的工作流程：將自拍照轉換成令人回想起懷舊美學（90 年代動漫、文藝復興時期肖像、80 年代魅力照片）的「魔法化身」。
策略是刻意限制的：它不嘗試解決新的問題，也不教育市場未開發的可能性，而是專注於經由當下流行文化放大的現有慾望。它是 1x 的情感，10x 的執行。
Topaz Labs 販售可將低解析度影像轉換為高解析度的相片增強軟體 - 正符合那些擁有 1990-2000 年代滿是 640x480 像素相片的數位相簿的人的需求。這個市場之所以存在，是因為我們是擁有大量數位檔案但品質過時的第一代人。
最有趣的見解與時間窗口有關。懷舊的公司正在利用歷史上一個獨特的時刻：我們正處於這個時刻：
再過 20 年，當所有東西都已經是原生的 8K HDR 時，這個特定的市場就會消失。各家公司都知道這一點，並積極地趁機收割。但這樣的循環還會繼續：2045 年，有人會出售 AI，將 2025 年的 TikTok 影片「改良」至未來的標準。
Stranger Things》的成功絕非偶然 - 它正好在千禧世代 (1981-1996 年出生) 年齡達到 30-40 歲、擁有可支配收入並懷念童年時出現。Netflix 利用了可預見的社會學週期。
Nostalgia AI 也有同樣的功能，不過是在個人而非敘事層面上。與其觀賞 1980 年代的連續劇，您可以將 1990 年代的 YOUR 圖片轉換成可引發相同情感反應的強化版本。
TikTok 上以 Z 世代為目標的 Y2K 時尚（低腰牛仔褲、緊身上衣、布蘭妮-斯皮爾斯的美學）尤其有趣：他們購買的是對於他們未曾經歷過的時代的懷舊，並透過社交過濾的美學進行中介。AI 懷舊讓千禧世代能夠反其道而行：真實地重溫他們經過技術改良的過去。
文化復興與 AI 懷舊這兩種現象都是同一個時代週期的表徵。正如 Simon Reynolds 在《Retromania: Pop Culture's Addiction to Its Own Past》一書中所寫的，我們生活在一個「檔案狂熱」的時代，在這個時代裡，過去不斷被提供、重製、改良。
但這其中隱藏著結構性問題。如果文化與科技創新不斷優化懷舊，誰會投資於真正的創新？
Mark Fisher在他的《Ghosts of My Life》中記錄了西方文化自2000年以來如何進入一個持續復興的循環，卻沒有產生真正的新美學。2020 年代沒有自己的視覺身分--他們是 1980 年代、1990 年代、Y2K 的拼貼參考。
懷舊人工智能可以加速這個過程。正如 Mansoury 等人 (2020) 發表於 arXiv 的關於推薦系統回饋迴圈的研究所示，根據懷舊偏好訓練的推薦演算法往往會在隨後的週期中放大保守偏見。
在工業規模上，這意味著基礎研究的獎勵減少、人才從長期專案流失到短期專案，以及激進創新的能力逐漸削弱。
我們有可能為了獲利但有限的局部最大值而優化人工智能，卻犧牲了未來的全局最大值。我們正在建造越來越精密的機器，以向後看而不是向前看。
最極端的案例是 HereAfter AI，該公司銷售模擬與已故親人對話的聊天機器人。技術很簡單（在謄本上自訂語言模型），但定位卻是革命性的：從「聊天 AI」到「數位不朽」。
客戶錄下與年邁父母數小時的對話，系統會學習語言模式和記憶，在他們死後可以「繼續」與他們對話。價格：約 100 美元設定費 + 每月訂閱。
這不是科幻小說，而是極端懷舊。它之所以奏效，是因為它啟動了人類深層的需求：對死亡的拒絕、保存連結的渴望、對被遺忘的恐懼。就像埃及金字塔或文藝復興時期的肖像畫，不過是以 GPT 為媒介，而不是石頭或繪畫。
循環結束：最先進的科技被用於人類最古老的目的 - 保護過去，抵擋時間的侵蝕。
AI 懷舊並非過眼雲煙，而是不斷重複的文化週期的最新迭代，現在更被可直接操控記憶的科技放大。
1950 年代，Kodachrome 的存在是為了保存彩色的回憶。1980 年代，家庭錄影帶。2000 年代，數位攝影。今天，AI 可增強、動畫、保存這一切。
再過 20 年，我們會在 2025 年開始懷舊-很可能會有更先進的人工智慧，讓目前的懷舊變得可笑。這樣的循環將會持續下去，因為懷舊並非人類心理的錯誤，而是一種進化特徵：它能幫助我們建立身分認同、維繫關係、賦予逝去的時間意義。
但是，如果企業只是順著這個週期走，而沒有進一步的創新，那就是在玩時間遊戲。真正的競爭優勢將落在那些能夠將過去的情感慰藉金錢化，同時又不失發明真正新的美學、敘事和技術能力的公司身上。
因為如果 2045 年只是 2025 年的改良版，而 2025 年又是 20 世紀 90 年代的改良版，那麼我們就會創造出完美的機器，在一個不再向前邁進的世界中向後看。
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