2025 之後，
AI 互動長什麼樣？

輸入是生物指標（熱感應 aura）+ 風格偏好；輸出是「你的內在美學」的視覺化作品集， 不是你的臉。 這擴張了 self-portrait 的定義—— 你帶走的不是肖像，是「你品味的肖像」。 多模態輸入是模板做不到的事。

輸入是 selfie；輸出是「以你的臉為主視覺的個人歌單封面」。 不是套模板濾鏡——AI 必須保留使用者的臉， 同時重繪整個世界觀。 這個 artifact 是「這份歌單真的是我的」的可攜證據。 從一個內建功能演化成 Cannes 級實體活動。

輸入是口述故事 + 選擇 + 身分；輸出是把訪客當作主角的插畫肖像 + 客製化 haiku。 Chatbot 給不出視覺 artifact，模板booth 讀不到故事弧線。 「你是英雄」這個承諾， 由 AI 在博物館空間裡兌現。 非英美語系（瑞士德語）× 文化機構， 證明 self-portrait 不是廣告才有的工具。

輸入是 LinkedIn profile + 攝影機前的你；輸出是prompt 從你的職業 DNA 生成的個人化影片。 跟普通提詞器 booth 的差別：prompt 本身來自你的個人資料， 換一個人就完全不適用。 把 self-portrait 機制延伸到 B2B 內容生產。

輸入是自然語言口味規則 + 多輪修正；輸出是會自我刷新的歌單 + 選擇邏輯解釋。 跟 2024 的 AI Playlist 差在： Prompted Playlist 是「跟演算法的長期關係」， 不是「把這首生出來」。 Söderström 的話：「不再是控制與便利之間的取捨」—— 多輪修正才是核心價值， 不是裝飾。

輸入是美容問題、照片、追問；輸出是診斷 + routine + AR 試妝 + 商品建議。 一次性推薦做不到真實諮詢——「我有酒糟肌怎麼辦」「換成無香版本」「給我白天版」。 這些迭代是核心。 跨次記憶差掉就退回 2024 的水準。 Agentic 是關鍵字，2025 才開始落地。

輸入是限制條件、偏好、追問、視覺參考；輸出是商品清單 + Veo 動態 lookbook + 分期方案。 Klarna 自家數據： 對話用戶轉換率 + 速度都高於 app 流。 Shopping 本來就是「看到才知道想要什麼」的偏好探索， 多輪對話遠超一次性查詢。 fintech × LLM × 動態 video 的三方混血。

輸入是身體的真實動作；輸出是即時生成的冰雪視覺投影到雪球面上。 上傳檔案無法替代——「驚奇」這個情緒就建立在「我動了，它跟著反應」 的 0 延遲迴圈上。 奧運級活動 × 中國雲服務商 × 中世紀城堡建築 × 即時 AI， 是 2026 年最具規模的 embodied case。

輸入是聆聽歷史；輸出是從幾十種候選故事類型選 5 個給你的敘事報告。 1.4 B 報告 × 350 M 用戶——組合爆炸絕對撐不過模板。 「敘事 DNA」從你資料中浮現，不是設計師寫的分支樹。 從「你的 top artist」進化到「為你寫一本書」。

輸入是文字選擇 + 自由動作；輸出是分支故事 + 兌換碼。 一次性 prompt 撐不到月長活動或 deal-laddering 機制—— 故事每回合重生才是回頭率的核心。 把 gamification 餐券發放與 AI 文字冒險直接綁起來， 是這一年 QSR × AI 最直白的玩法。

輸入是語言描述抽象的情緒/場景；輸出是具體的實體商品推薦—— 跨模態翻譯：語言 → 嗅覺。 不適合 self-portrait（不是描繪自己）也不適合 co-creation（沒有反覆共創）。 LLM 當嗅覺翻譯引擎， 是 AI 通常碰不到的感官。 luxury 品牌用 LLM 補回「面對面顧問」的稀缺性。

輸入是跨感官偏好（味、嗅、聽、景）；輸出是個人化幻想地景 + 對應真實旅行推薦 + 紙本紀念。 不是 self-portrait（output 不是訪客本人）也不是 co-creation（沒有反覆迭代）。 「聯覺 as a service」：AI 把多感官偏好轉成幻想地景， 再錨定到真實旅行 pitch。 把 AI 當慾望地圖繪製器， 不是創意工具。

輸入是影片音訊（被動「使用者輸入」透過播放）；輸出是每個瞬間獨特排版的視覺化字幕。 不是 self-portrait 也不是 branching narrative。 category-bending：把字幕當成 generative medium， 由 AI 場景理解驅動。 評審指出它已超越無障礙範疇， 是視訊溝通的新基準。

輸入是環境感測器迴圈（看你的臉、聽你的聲音、感觸碰）；輸出是持續累積的關係行為， 不是內容。 不是 self-portrait 也不是 embodied mirror（它是另一個生物，不是你的鏡像）。 wildcard 機制： LLM 驅動的情緒寵物， 「output」是不停演化的相處模式。 產品本身就是 AI 角色， 沒有 app 或螢幕介面。