我過去指導過文案寫作的一家企業，行銷窗口傳了個訊息來給我，上面是這樣說的（經過我編修）：
老師，我在公司做的工作叫做「我是工人智慧」，就是代替AI作為真人去看marcom用AI翻譯出來的文案，然後給些feedback。
很困擾我的是，我常會看到marcom給我的東西就是AI餵給他們的，我自己也會寫幾個標語或是文字去問AI看法；而通常AI提出的幾個選項，就是它們餵給marcom的。
這通常會給出一些虛幻的「共識感」：大家（就是所有人都問AI得出的答案）都這麼說了，所以這樣寫更好或最好，這真的是很奇怪的一件事情。
虛幻的共識
在我看來，這段話的重點有兩個：
偷懶與認知改變：一些行銷人員開始用AI「偷懶」，做自己原本該做的事。除了對自己的能力沒有信心，也可能因為老闆就是如此認知。
集體卸責：將「AI寫的東西最好」當作一種共識。從另外一個角度來說，就是「集體卸責」給AI：「AI都這樣寫了／這樣寫都沒用了，我還能怎麼辦？」
先舉一個簡單一點的例子：如果以上兩點發生在藥品研發、或是自動駕駛之類可能性命攸關的事情上，你覺得可以成立嗎？
先講我的認知前提：我並不否認，有一天某些領域可能會全部被機器人或AI取代，技術有一天應該會成熟到這個地步，但前提是「大家都這樣用」、而且「沒有不受控的人性因素介入」。
例如自動駕駛，如果路上的每一輛車都是彼此連結的AI控制，道路系統的設計以這一點為基礎、也有一定的容錯設計，那或許就沒有問題；但如果有人突然騎著腳踏車闖進來，還是可能會出狀況。關於這一點的討論，請參閱我寫的〈自動駕駛汽車真的有「道德困境」嗎？〉一文。其實即使不談AI，光是「偷懶與認知改變」和「集體卸責」這兩件事，就可能是管理和企業內部運作的危機。
工具的使用規範
聰明如你，如果有些管理經驗，應該也想得到在引進新的技術和工作典範（paradigm），像是影印機、門禁卡、內部伺服器、或是AI之前，應該先做些什麼事。例如：
解釋說明：向同仁說明為什麼要引進這個、有什麼好處，並且解答疑慮和反對意見；
建立規範：根據工具性質和長官對工具的正確理解（重要！），告訴大家什麼時候該用、該怎麼用、不可以怎麼用；
教育訓練：給予同仁訓練，訂定流程相同、口徑相同的使用方法；
追蹤成效：看看大家用得如何、有什麼錯誤案例、是否達到預期效果、是否需要檢討並修正使用方法。
但在我看來，將AI視為這種工具的組織並不多，往往是部分人先玩、再自由發揮，而且大家的用法和標準都不一樣；甚至「最好不要讓上面知道我是用AI做的，以免被以為我都不用做事」。
如果你連公司裝ERP系統都會走上面這個流程了，憑什麼AI不用？
AI來幫忙？
回到傳來前面的訊息。以這個案例來說，後來用AI輔助生成（因為我沒介入，所以不知道比例如何）的文案作品並不理想。並不是文法不好之類的，內容也還行，但最大的問題一言蔽之，就是「平庸」。
在行銷的領域中，「不出錯」和「平庸」往往是同義詞；至於這樣是「高標」還是「低標」，就看團隊和老闆的風格了。
根據訊息內容，大概可以歸納出他們目前的做事方式（不是也沒關係，只是舉例）：
A同仁發指令要AI寫文案（write）；
A要求B同仁檢查AI寫出來的內容（check），看看AI有沒有說什麼鬼話，必要時改寫修正；
A再把B改好的東西丟給AI，看有沒有拼字或文法錯誤（check）；
AI「總的來說」沒問題之後，丟給C長官核准定案（approve）。
看起來還好，對吧？
不怎麼好。除了上述的「偷懶」和「卸責」之外，這個流程最大的問題就是「沒有人在認真想」。基本上後面三個流程都是「check」；經過三層檢查的東西或許不會有太大問題，但如果沒人認真想，出來的東西最多就是「平庸」。
（你以為AI會懂你的產品嗎？你以為AI現在就能寫出令人擊節讚賞的文字嗎？還沒啦。）
我的版本
如果以上面的流程來修正，我會這樣做：
先由行銷、業務、PM進行密集的真人討論，找出產品真正的FFAB和USP。這個部分可以有AI幫忙，但人不能偷懶（analysis）；
由人根據討論結果來思考訴求點（這跟USP不一樣，例如「從家庭角度切入賣汽車」），根據訴求點生出細節，再寫出基本文案大綱（think）；
將這些訴求點、細節、大綱丟給AI，讓它擴大內容、檢查初稿（expand/check）；
AI生出來的東西再丟給人檢查，並且根據AI提供的延伸思考再修正或撰寫；重點是要切合前面的訴求點，以免被AI歪樓。這不僅僅是檢查，也是更進一步的品質確認（QA）。
最後還是要長官定案（approve）；重點是，到長官之前的最後一站必須是「人」。
也就是說，AI在這個流程中扮演著輔助、省力、幫忙想的角色，但重點是：有活人在思考分析、確保方向、並且做出品質出眾的作品（至少到目前是如此）。
這裡也有PDCA
如果我們把上面兩個版本的圖合起來看，就會發現也能用PDCA理論來觀察：
在這個案例中，最後一站在「Act」（使用、投放、後續活動）之前，也必須經過「Approve」（定案）。
對照起來看，你會明顯發現，我的版本在前面的「Plan」（計畫）、「Do」（執行）、「Check」（檢查）這三站中，「人」和「AI」的位置都剛好相反。我的理由前面已經說明過，就不再重複；而反過來該怎麼做、有什麼不同，你應該也能夠領悟了。
除了「相反」之外，用PDCA來對照還可以發現兩件事：
其中最重要的是「Plan」階段（在我的版本中是兩個步驟）。如果前面沒有紮實的分析和思考，後面一切都是事倍功半。
因為是PDCA循環，所以裡面也可能有毒，造成整個循環都被污染，無法達到應有的成效。這個「毒」也可能是「AI最棒的虛幻共識感」、或是「老闆說用AI就對了」。
關於第2點的詳細討論，請參閱〈PDCA與「封閉校正系統」的潛在問題 〉一文。
結語
當然，天底下沒有唯一正確的工作方法，用不用AI都是一樣。其實以這個案例來說，「用AI幫忙寫文案」無論寫得好不好都是小事；但影響比較大的會是整個部門的工作流程、長期的行銷觀念和產出風格、以及管理階層最終對團隊的看法。
（講得直白誇張一點，就是哪天說不定長官就因為覺得AI不錯，而把整個行銷團隊裁掉，然後該公司的行銷就爛掉了。）
相較之下，特定產品的成敗、或是網站內容是否平庸，似乎也就不那麼重要了。
我認為，是我們要餵東西給AI做事，而不是AI餵東西給我們做事。身為行銷人的你，又是怎麼想的呢？
