文: SEAbizs> Center of Growth> 品牌科技行銷專家> 劉潤成 (花導)

生成式AI正在大幅降低內容製作的門檻。

從資料整理、腳本草稿、分鏡、圖片、配音、字幕、多語翻譯到短影音剪輯，許多過去需要多人協作的工作，現在都能由AI協助完成。

對科技製造與品牌業者而言，這當然是一個重要機會。企業可以更快速、更低成本地建立內容，並將一支影片延伸為不同語言、長度與通路版本。

但也因為AI變得如此方便，新的問題正在出現：

當每一家企業都使用相似的提示語、相似的模型與相似的生成流程，最後做出來的故事，會不會也愈來愈相似？

更重要的是，如果從市場問題、故事定位、人物選擇到成效評估，全部都交給AI決定，企業可能會獲得大量內容，卻沒有得到真正的溝通成果。

全部交給AI，最容易產生五個問題

AI很適合協助內容生產，但不應該獨自決定品牌要說什麼故事。

一、AI知道很多資料，卻不一定理解現場

AI可以閱讀產品規格、研究報告與訪談逐字稿，卻沒有真正走進醫院、工廠、學校或使用者的生活。

它不一定知道護理人員操作設備時，真正擔心的是哪一個步驟；也不會自然發現視障者在搭公車時，最沒有安全感的那幾分鐘。

而真正有力量的故事，往往就藏在這些文件裡沒有寫下來的細節。

二、AI容易產生合理內容，卻不等於真實內容

生成式AI很擅長補足空白，也因此可能把推測寫成事實，或將尚未被證實的效果，描述成已經完成的成果。

對科技產品而言，這不只是文案問題。

如果影片出現錯誤操作、不合理使用情境、未經驗證的效益，甚至錯誤呈現法規、醫療或安全資訊，都可能影響品牌信任。

三、AI容易複製常見的故事公式

許多AI腳本都有類似結構：先描述痛點、接著介紹創新技術，最後以「打造更美好的未來」收尾。

這樣的內容不一定錯，卻很容易缺乏品牌獨特性。

當每個品牌都在談創新、智慧、永續與以人為本，觀眾最後記得的可能只是一種模糊的科技感，而不是這家企業真正不同的地方。

四、AI不會自然處理不同利害關係人的衝突

一項科技產品背後，通常存在多種不同期待：

出資者在意投入價值；
研發團隊在意技術是否被正確表達；
使用單位在意產品能不能進入現場流程；
受惠者在意自己的感受與尊嚴；
業務人員在意內容能不能協助成交；
而觀眾只在意——這件事跟我有什麼關係？

這些期待並不完全相同，有時甚至彼此衝突。

AI可以整理每一方的需求，卻很難替品牌承擔取捨的責任。

五、AI容易追求內容產量，卻忽略商業目的

如果沒有先定義目標，AI可以快速產生很多影片、貼文與短影音，但企業很難回答：

這些內容究竟是為了建立認知、說明產品、取得信任、協助業務，還是帶來詢問與成交？

沒有目的的內容自動化，很容易變成更有效率地製造沒有成效的內容。

好的故事導演，創造的不只是漂亮畫面

「會拍，是技術；懂得在不同立場之間找到平衡，最後還能感動觀眾，才是專業。」

我很擅長的一件事，就是站在目標觀眾的角度說故事。

但真正困難的，從來不只是把故事說好。

好的導演首先要理解企業為什麼拍攝、觀眾是誰，以及影片看完之後，希望對方產生什麼改變。

接著，導演需要進入場域、觀察使用情境、訪談不同角色，找出規格書裡沒有寫出來的問題。

最後才是選擇人物、安排敘事、設計畫面，讓技術證據與人的感受在同一個故事中成立。

因此，導演創造的差異可以歸納為五件事：

1.找到真正值得被說的市場問題。

2.選出最能代表改變的人物與場景。

3.在技術正確、商業目的與使用者感受之間取得平衡。

4.將抽象規格轉化成觀眾看得見的改變。

5.在拍攝之前，就先定義影片要產生的成果。

AI可以協助導演更快整理資料、比較敘事方向、產生分鏡、處理字幕及延伸內容；但真正的故事判斷，仍然來自人對人、場域與市場的理解。

AI可以生成一個畫面，卻無法替品牌承擔鏡頭與被拍攝者之間的關係。