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?