真實性悖論:一位執行長對於我們尋求將缺點設計成完美 AI 的看法

TTL;DR: 二十年來,我們利用科技 - 濾鏡、Photoshop、整容手術 - 不斷追求最佳化、完美無瑕的現實。現在,當我們面對人工智慧(AI)時,它預設會產生完美的效果,我們正經歷深刻的文化顛覆。我們正積極地將不盡完美的元素重新融入我們的創作中。這不僅是一種美學趨勢,對於每一位企業領導者而言,更是一個重要的市場訊號。它揭示了人工智能時代的終極貨幣不是完美,而是可驗證的信任和真實性。最有生命力的品牌將是那些擁抱自己獨特的、人類的「缺陷」作為其最有防禦能力的護城河的品牌。

Mercury Technology Solutions 首席執行官 James here。

今早走過中環,我被一個熟悉的對比所打動。一邊是巨大的數位廣告牌,展示著一個奢侈品牌完美無瑕的廣告。另一邊則是充滿活力、雜亂無章、美麗不完美的香港街道現實。多年來,我們一直利用科技,試圖讓後者看起來更像前者。

現在,在一個深刻且極具諷刺意味的轉折中,我們正使用最先進的科技來做完全相反的事。

我們這一代人使用濾鏡來平滑肌膚,使用 Photoshop 來打造完美形象,使用醫療程序來追逐理想化的美感。我們無情地將完美融入數位生活。今天,我們面臨的新一代人工智能 (Generative AI) 預設會提供這種完美,而我們的集體反應卻是令人著迷的反彈。我們現在正拼命試圖將不完美重新設計回來。

最佳化現實時代及其意外後果

過去二十年可以用追求「最佳化的現實」來定義。Instagram 上的濾鏡、每張行銷圖片中微妙(或不太微妙)的編輯,以及有影響力的文化所策劃的完美,都促成了一種數位外衣,磨去了生活中粗糙的邊緣。我們訓練自己和我們的觀眾,讓他們重視完美無瑕的美學。

這創造了一個巨大的理想化影像資料集。當我們開始建立人工智能生成模型時,我們就把這個經過編輯的現實餵給它們。結果是不可避免的。

完美預設的到來

AI 影像產生器並非人類意義上的藝術家,而是精湛的資料合成器。它們從數百萬張專業拍攝、完美照明、精心編輯的照片中學習。它們對於意外、手抖或稍縱即逝的不完美瞬間毫無概念。

他們的預設狀態是他們所見過的 「最佳 」圖片的統計平均值。皮膚沒有毛孔、光線永遠是黃金時段、構圖是數學上的平衡。AI 所提供的是我們花了多年時間訓練出來的數位世界所重視的完美。

而現在我們擁有了它,卻發現它讓人覺得無生氣、不可思議,而且根本不可信。

大逆轉:將真實性融入機器

現今最先進的 AI 影像提示器不僅在描述場景,還扮演導演的角色,刻意注入象徵真實性的「瑕疵」。先進的提示語言是一種不完美的語言:

  • 「她臉上的一條亂髮
  • 「微妙、不對稱的微笑」
  • 「她轉頭時有輕微的動作模糊
  • 「新增逼真的 電影紋理和微妙的 鏡頭炫光
  • 塵埃在陽光下清晰可見」

實際上,我們試圖讓機器了解錯誤的美。我們在設計真實性。這不只是創意的怪癖,而是每個領導者都必須了解的深刻市場訊號。

策略性的「為什麼」:這對您的企業意味著什麼

這種對完美的集體後退是對未來品牌塑造和客戶信任的有力洞察。它揭示了人工智能時代的兩個關鍵真理:

1.完美是商品;品格是護城河。2. AI 可以在幾秒鐘內生成技術上完美的產品圖片、完美無瑕的企業頭像或美麗的圖庫照片。完美已成為一種商品,任何擁有 API 金鑰的人都可以使用。因此,完美已不再是一個可以捍衛的競爭優勢。人工智能無法複製的是您的品牌獨特的個性 - 它的歷史、它特定的觀點、它的人性「缺點」,以及它真實的故事。您的不完美正在成為您最寶貴、最獨特的資產。

2.信任是建立在可驗證的現實上,而非精雕細琢的虛構。 為什麼「一縷髮絲」會讓 AI 圖像更具吸引力?因為它代表著與真實、未經編寫的世界的聯繫。這讓人覺得更值得信任。這是 支柱 3:信任層的精髓所在。在這個充斥著「AI 泔水」的世界中,您的客戶開始變得非常擅長識別合成內容。他們急切地尋找真正的、可驗證的、以人為導向的專業知識信號。您的品牌投射這種真實性的能力不再是「軟性」行銷目標,而是生存的硬性策略要求。

總結:從完美無瑕到值得信賴

人工智能創造完美的最大諷刺是,它揭示了我們真正重視的東西:真實、可親和、可驗證的真實。品牌塑造的未來不在於創造一個完美無瑕的合成虛構。而是利用這些強大的新工具,以前所未有的共鳴,來訴說我們獨特、人性、有時甚至不完美的故事。

在 Mercury,這是我們的核心理念。我們不使用 AI 為客戶的品牌披上完美的外衣。我們使用我們的策略架構,例如 SEVO 來識別一個品牌的獨特性、"圍繞它。我們建立的權威不僅是經過精雕細琢的,更是經過驗證的。

因為到最後,您的客戶不會向最完美的品牌購買。他們會向他們最信任的品牌購買。

水星科技解決方案:加速數位化。

真實性悖論:一位執行長對於我們尋求將缺點設計成完美 AI 的看法
James Huang 2025年11月21日
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