她醒來，發現自己正坐在一間陌生的劇場裡。
舞台上，一齣戲正緩緩展開——角色熟悉，情節動人，配樂恰到好處。 觀眾席滿座，每個人都屏息凝視，彷彿這是他們早已等待的故事。
她卻感到一絲不安。
這齣戲，她似乎在哪裡看過。 不，是在夢裡？還是在某個舊日的記憶中？ 她試圖回想起原始的版本，卻只找到一連串模糊的片段。
她轉頭問旁人：「這故事是誰寫的？」
有人回答：「是演算法。」 她愣住：「那原作者呢？」 對方笑了笑：「原作者？這故事沒有原作者。它是由數據生成的，是觀眾偏好與市場模型的結晶。」
她低頭，看見自己的手中握著一張票根。
上面印著她的名字——但不是她買的。 她開始懷疑：這齣戲，是為她而寫，還是為她而設？ 她是否還擁有選擇故事的權利？ 還是早已被演算法記憶，悄悄地編入了劇本之中？
序章：一場由演算法編導的戲劇
故事，是人類文明的基石。從篝火旁的遠古神話，到今日螢幕上的串流影集，我們透過故事來理解世界、定義自我、並形成共同的記憶。
現在，請想像一下，如果編寫這些故事的，不再只是人類呢？
這並非科幻。在日本，這個流行文化的輸出重鎮，一場深刻的變革已經悄然發生。根據日本各大電視公司的應用報告，AI 早已不再只是後製工具，而是直接參與到節目製作的核心：它分析收視率數據，預測最受歡迎的角色原型與情節走向；它輔助編劇，生成符合市場期待的對白；它甚至能以前所未有的效率，完成過去需要大量人力的剪輯與視覺設計工作。
當一部電視劇的成功，開始取決於數據模型而非編劇的靈光一現時，我們必須意識到，我們正站在一個全新時代的門檻上。
這不僅是文化現象，更是「敘事生成引擎」(Narrative Generation Engines) 首次大規模進入流行文化場域的技術奇點。在「未來觀測所」，我們將其視為解析未來集體意識如何被技術性建構的關鍵樣本。而其核心的運作機制，就是「演算法記憶」。
演算法記憶：誰在決定我們應該記住什麼？
「演算法記憶」，是一個正在重塑社會的強大概念。它指的是，AI 系統透過其排序、推薦與內容生成機制，正在主導社會「選擇性記憶」的過程——決定了哪些資訊被看見、被強調、被傳播，又有哪些資訊被淡化、被忽略、被遺忘。
從社群媒體的動態牆，到搜尋引擎的結果排序，再到如今的 AI 生成內容，我們無時無刻不生活在「演算法記憶」的塑造之中。它像一個隱形的文化策展人，持續不斷地為我們篩選、組合、並最終呈現出一個它認為我們「應該」看到的世界。
當這種力量從「篩選」進化到「直接創造」時，問題就變得更加深刻。AI 不僅在影響我們對過去的記憶，它正在直接書寫我們未來的文化記憶本身。
“擬像不再是對於某個領域、某個指涉物或某種實體的模擬。它毋寧是透過模型，來產生一種沒有起源和真實性的真實，一種超真實。”
—— 尚・布希亞 (Jean Baudrillard)
真實的終結：在 AI 的擬像世界中，我們為何處？
法國哲學家布希亞的「擬像理論」，為我們理解眼前這一切，提供了一把鋒利無比的手術刀。他預言了一個「超真實」時代的到來：在這時代，由模型生成的「擬像」，將會取代真實本身，變得比真實更真實。
AI 生成的文化產品，正是這種「擬像」的終極體現。
一部由 AI 輔助生成的電視劇，它參考了過去所有成功劇集的模型，它創造出的角色與情節，完美地迎合了數據所顯示的觀眾偏好。它如此「完美」，如此貼近「真實的成功範本」，以至於它自身就成了一種新的、更具權威性的「真實」。我們的情感，我們的共鳴，開始圍繞著這個由數據構成的「擬像」而產生。
這引出了一個令人不安的問題：當我們的神話、史詩與文化記憶，都來自於對過去數據的完美模擬時，我們是否還能創造出任何真正「原創」的東西？或者，我們將永遠活在一個不斷自我複製、自我優化的文化迴圈之中？
看不見的代價：文化同質化與記憶的流失
這場由演算法主導的文化生產，還有一個更為隱蔽的風險：文化同質化。
以西方數據為中心的 AI 模型，在生成內容時，會不自覺地抹平那些不符合主流範式的文化細膩性。一種獨特的方言、一個特定地域的傳統習俗、一段屬於少數族群的歷史記憶，很可能因為在數據庫中的權重不足，而在 AI 的「再創造」中被徹底忽略或扭曲。
正如台灣醒報的文章所指出的，AI 既可能成為保存少數文化記憶的工具，也可能因其固有的數據偏見，成為加速其邊緣化與遺忘的推手。當演算法開始為我們編寫全球性的流行神話時，那些地方性的、非主流的、但同樣珍貴的人類記憶，是否還有容身之處？
結論：成為未來敘事基礎設施的架構師
面對這股不可逆轉的技術洪流，悲觀與抗拒並非「未來觀測所」的分析方法。身為數位煉金術士，我們的使命也隨之演變。
在「未來觀測所」，我們觀測到的未來是清晰的：下一代的神話，將由最高效的敘事引擎所編寫。
因此，我們的任務，不再只是去詠唱被遺忘的故事，而是要向上游前進，去直接影響和設計這些引擎本身。我們的工作，是成為未來敘事基礎設施的架構師——在演算法的核心中，為「多樣性」嵌入參數；在模型的訓練過程中，為「倫理」設定邊界；在平台的推薦機制裡，為「偶然性」保留空間。
演算法正在定義我們的世界，但定義演算法的，仍然是我們的架構與意圖。在下一座由 AI 建構的文化記憶殿堂完成之前，我們，決定好它的藍圖了嗎？
延伸閱讀與參考資料
- 真實案例背景：解讀電視劇的成功：來自日本電視劇的機器學習洞察（AZOAI）
- 解析日本電視劇如何結合 AI 進行情節、角色、甚至宣傳視覺的規劃與預測，呈現 AI 已直接參與流行文化內容生成。
- 核心理論源頭：演算法記憶：人工智慧如何改寫社會選擇記得或忘記的內容（SSRN）
- 用跨學科視角分析 AI 如何主導什麼被記得、被遺忘，並舉出社群內容、搜尋排序、歷史資料審查等經典案例，論證「演算法記憶」成為文化選擇背後的無形力量。
- 哲學思辨脈絡：【演算法的靈光】人工的智慧、人工的美學與會思考的感覺機器 (ARTouch)
- 綜覽AI藝術發展與文化主體變化歷史，側重AI時代新型文化、故事以及美學的生成與流傳。
- 風險反思視角：人工智慧建議使寫作趨向西方風格，並削弱文化差異 (arxiv)
- 具體說明 AI 生成內容在全球化語境下對地方文化、細節記載的「磨平」與流失現象。
