記者 謝慶怡、張明揚、楊仕光／採訪報導
近年來，自媒體創作者借助生成式AI快速產出內容的例子屢見不鮮。在國際舞台上，一支僅耗時兩天、完全由AI製作、並在NBA總冠軍賽黃金時段播出的30秒廣告，反映出廣告產業正在發生根本性的轉變。這則由AI工具在極短時間內完成的廣告，不僅成功降低了金錢成本，也引發市場對「創意、執行、投放」流程如何被AI徹底重新定義的討論。
輔助判斷而非徹底取代
這股AI浪潮也迅速反映在台灣廣告業界的實務應用上。聖洋數位行銷資深專案經理張絡迪指出，AI的影響可以從多個層面來分析，但最大的改變是「內容生成」上的變化，與過去的工作流程差異巨大。潮網科技董事合夥人張景翔也認為，AI最直觀的貢獻是大幅降低提案與簡報製作門檻，並協助創意與影像的快速生成。從Midjourney、Veo等影像生成工具，再到文案草稿，AI都能在極短時間內提供大量可供篩選的素材。
智威廣告創意部文案黃靖凱進一步說明，AI對文案設計師而言，更多時候像是「啟發性的參考」，幫助創意人快速擴散想法的可能性，尤其在初階的視覺製作上，能節省大量的時間。他提到，「過去提一個腳本，美術設計師需要手繪或自製。現在內部提案或跟客戶溝通時，多半可以接受先用AI生成視覺去理解畫面大致的想像。」然而，黃靖凱也強調，「AI就像是一個定位的雷達，帶團隊到可能達到最大效益的地方，但最後要不要做、要怎麼說話，決定權還是在創意人手上。」指出業界當下將AI視為輔助判斷的工具，而非取代核心判斷。張景翔也認同，AI是工具，關鍵仍在於人的判斷與引導，AI提升的是效率，而不是取代角色。
輔仁大學廣告系助理教授陳巧捷從學術角度佐證了這一轉變。她認為，AI對創意工作是一種升級，幫助創意人擺脫過去大量重複、低價值的執行工作，如文案撰寫。廣告人的核心能力，已從親手完成內容轉變為指導AI完成。張絡迪則將人與AI的分工界線定義為人機協作，即AI可以輔助創作，但所有決策與責任仍需由人承擔。
然而，AI的應用也帶來了無法迴避的倫理和法律挑戰。克萊數位公司工程師陳建榮直言，由於訓練大型AI模型成本極高，一般公司難以從源頭數據改變。因此，在目前階段，人工審查與模型選擇是關鍵對策。任何影像或文字生成完後，一定要人工檢查內容是不是有侵權的疑慮。
陳巧捷則點出，在AI大規模低成本生產內容，導致訊息泡沫化，廣告公信力正受到挑戰。AI生成的內容可能有誤導或失真，一旦錯誤發生，將會傷害品牌公信力。她認為，廣告業若為追求效率而減少嚴謹的人工審核，會讓公眾產生不信任感。陳巧捷建議，媒體人應承擔社會責任，提升大眾對資訊的識讀能力。張絡迪也引用研究結論，指出只要品牌主動揭露素材為AI生成，多數消費者並不反感，甚至會提升信任感，因為品牌展現了透明與誠實。所以，廣告主更應採取透明揭露方式，向閱聽眾解釋廣告內容是否有參考AI、以及使用AI產製的程度，作為重建公信力的一種方式。
動態數據分群 精準行銷
如果把廣告流程拆成「洞察」、「構思」、「生產」、「測試與投放」四個階段，AI的介入並非只停留在生產端，而是逐步滲入洞察與投放優化。陳巧捷認為，AI對廣告業最大的改變在於「廣告決策」。張景翔也強調，廣告行銷的核心是理解人的行為，因此需透過大量數據來洞察受眾，這正是數據驅動的意義。
陳巧捷解釋，過去傳統廣告主要依賴靜態的市場研究和粗略的分群劃分。但AI實現了兩個關鍵重點，徹底改變了傳統。第一是即時動態的受眾分群：AI透過學習模型，可以根據消費者最即時的行為、情緒或情境，持續動態地幫受眾做分類。這取代了過去耗費大量資源的市場研究，並將媒體浪費降到最低，讓投放可以高度聚焦在「個人化」。第二是更理想的預測式行銷：AI不僅是基於過去數據分析，還可以深度預測顧客的生命週期與潛在流失率等，這改變了廣告預算分配的邏輯，使企業能將資源投向最有商業潛力的一群用戶。
陳建榮則從技術層面補充了AI在分析上的進化。他區分了傳統AI與生成式AI在「數據驅動」上的差異。傳統AI著重於統計與預測數字，而生成式AI除了預測外，還可以根據這些預測數據提供人沒有想到的建議。此外，它能將傳統AI的「分群」進一步細化到「個人化」。
AI的出現讓數據驅動的精準度與深度都大幅提升。張絡迪強調，數據驅動是廣告業的核心競爭力，而現在受眾行為變得更難預測，使得「大量、快速」的數據成為必要，而AI正好能支撐這種模式。黃靖凱也認同，公司會很高比例相信數據給出的結論，因為數據是客觀的。但他同時強調，數據帶領我們找到目標受眾後，「如何跟目標受眾溝通，還是會由這些創意人去做判斷的。」
量化商業價值 改變成本結構
這種從「生成」延伸到「優化」的趨勢，有三個可量化的商業價值面向，也帶來成本結構的重塑。
首先是策略自動化與效率提升：AI最大的效益在於策略上的影響。它可以持續自動化進行廣告投放測試，並根據即時流量資料自動分配預算，提升廣告轉換率。此外，AI還能即時分析結果，調整廣告預算，確保每一分錢都花在最有效益的地方。
第二是效率與規模化：陳建榮強調，AI讓時間成本顯著下降。他觀察到，「以前可能要多人做一個專案，現在變成一個人負責多個專案。」這不僅是時間縮減，更是量能的放大，利用AI讓學習曲線變短、能接的業務量也變大。他舉例，像是零售鞋業已能透過AI，實現從新品的攝影、去背、生成商品圖、背景替換到介紹影片的「一條龍」自動化生產線，快速且高效地將產品上架並投放廣告給目標受眾。
此外，影音內容是最能從AI中受益的類型。張景翔指出，原本成本要十萬元的影片，現在可降到五萬元以下，並大量產出，這讓媒體端可產出更多影片，客戶端則能以較低成本取得更多影音素材。張景翔表示，在這資訊爆炸的時代，與其製作一支長廣告，不如用多支短影片反覆傳遞同一訊息，這已成為新的行銷策略。
第三是商業模式革新：由於AI極大程度降低了時間成本，傳統收費方式變得不合理。陳建榮提到，廣告業正出現新的商業模式，是利用成效來計算收費。收費是基於「達到多少的曝光數」或「行銷後的利潤抽成」。這種模式的改變是AI導入帶來的經濟效益。
然而，AI的普及也帶來結構性挑戰。黃靖凱談到，客戶因為AI可以快速提供大量素材，反而對創意產出提出更多版本與更高期待。他認為這是一種受益也是受害的狀態。黃靖凱指出，「客戶會預期我們的創意發想、腳本、企劃，成本變得很低，所以也會反過來壓預算。」他觀察到，現在客戶對於畫面、影片的預算預期正在不斷下降，甚至會質疑「AI可以生這樣的東西了，那為什麼我們還要真的找人去拍。」
陳巧捷也表達了類似的擔憂，她認為AI的普及會讓企業主認為創意工作很便宜或很簡單，因而低估專業創意人的價值。他們可能會忽略廣告人從業經驗、人文素養和策略思維的價值，認為隨便找個兼職的人就可以完成圖文設計，使這些專業價值被忽略或不被重視。
AI能生成視覺風格、模仿特定美學，卻難以替代品牌長期累積的概念與價值。若廣告被定義為幫品牌賺取收益與建立關係，那麼「定義問題」與「傳播策略」仍然需要人類的商業直覺與文化敏感。
在未來幾年，廣告公司能否將AI轉換成可量化的生產力與競爭力，將取決於三件事：一是公司是否建立自有資料與模型，使生成內容更貼合品牌基因；二是是否把教育訓練放在如何與AI協作而非與AI競爭；三是是否保有足夠的判斷力去管控倫理與版權風險。AI不是終點，而是一場讓「人」重新定位的長期變革。
重塑流程 加速生成提升效率
AI技術進入廣告業，最直接的效益是速度與規模，這徹底重塑了廣告的生成與投放流程。
輔仁大學廣告傳播學系助理教授陳巧捷強調，AI對廣告業最大的價值體現在策略層面。在提案與內部溝通階段，AI能迅速生成視覺、文字草稿與影片，讓客戶在短時間內看到多個方向，減少來回修改與外包製作等待時間。張絡迪則指出，內容生成速度可提升到過去的三到五倍，一般工作流程效率也可提升三到五成。
AI在投放階段的效益是過去無法比擬的。傳統測試只能改變少量因素，但AI可以同時測試多種廣告文案、視覺佈局或時間組合，並根據即時流量自動預算分配，找到最佳組合，提升轉換率。此外，AI能即時分析不同媒體管道的表現，動態調整廣告預算，確保企業的每分錢都能投向當下最有商業潛力的用戶。AI結合數據採集、分析到執行三個步驟，讓整個行銷漏斗的執行更加流暢。
潮網科技董事合夥人張景翔從實務上證實了效率的飛躍。他觀察到，AI的使用使公司整體效率至少提升了三到四成，這使得廣告公司能承接的業務量顯著增加，極大地提高了生產效率。張景翔特別提到，AI讓影音內容的製作成本大幅降低，不僅能快速大量產出，還能帶來巨量曝光。這種優勢，正是各品牌願意嘗試AI廣告的驅動力。
面對產業快速變動，政府介入提供了穩固支持，降低企業轉型摩擦。陳巧捷曾從事政策幕僚工作，她提到政府近年推出多項AI人才培育與產業應用計畫，目的在於建立機制，協助企業導入AI，傳授AI應用方式，更要讓企業釐清AI風險與降低導入障礙。
這些政策提高企業採用AI的可能性，也針對中小企業導入AI時所面臨的痛點提供協助。例如，針對企業主對API「用量計費」模式帶來的預算不確定性感到不安，政策輔導可以幫助他們釐清風險、建立預算警示，降低轉型的障礙。政府的角色在於提供顧問服務，幫助企業找到導入AI能解決的實際問題，並幫助他們在低風險下進行轉型，最終達到「產業出題、人才解題」的良性循環。
AI若被企業視為「生產力加速器」，則良好治理、資料權屬管理與人才培育策略，是催化正向效益、避免市場惡性競爭的關鍵。
策略思維 領導人機協作新生態
AI技術的普及，對廣告人才結構帶來直接衝擊，職務功能正在重組。初階執行工作，如基礎視覺製作、模板化文案等，正加速面臨自動化風險。然而，這也凸顯了人類特有且難以被取代的核心能力。
智威廣告創意部文案黃靖凱指出，未來人才的競爭力已發生根本變化思考品質會更勝於實際品質。他解釋，過去比方說文案的好壞考驗的是修辭與精煉程度，現在AI可以快速生成文字。在人人都能使用AI生成素材的時代，純粹的執行力門檻大幅降低。黃靖凱認為，現在更重視在解題能力。廣告人必須具備精準地去答題、精準地跟AI溝通、下指令的能力。陳巧捷也將創意人定位為「指導AI」的角色，能夠將抽象的品牌策略精準地「編碼」成AI能理解的指令。除此之外，AI生成出大量素材，最終能不能打動人心、能不能轉化成消費行為，取決於創意人後續的品味篩選與把關。黃靖凱說，「你如何有品味有判斷篩掉不好的成品，那會是創意人之後要去提升的自我價值與活下去的重要因素。」
陳建榮則從技術面觀察到，AI實際上已經取代了初級工程師的業務。在創意和技術環節，AI承擔了基礎的執行工作，這使得中高階職位必須將重心從「動手做」轉移到「動腦想」。潮網科技董事合夥人張景翔也認為，AI 不會取代完整的工作，反而讓從業人員有更多時間專注於與客戶的溝通與策略思考。
AI的進步也讓人們意識到職業會被機器取代的可能性，但陳巧捷並不這麼認為。雖然AI能處理數據與生成內容，但人類特有的人文經驗與策略思維，仍是AI難以取代的核心素養。首先是洞察力，AI可以找到數據的相關性，但無法理解這些數據背後的文化意義、社會脈動或人文情緒。真正的洞察需要廣告人基於經驗，才能做出哲學或策略性的判斷。再來是情感共鳴，在訊息泡沫化時代，AI即便能模仿人類語言，但缺乏共情的能力。人類在建立有溫度的品牌形象，或與客戶建立深層連結時，仍是不可替代的。最後是定義問題的能力，AI的價值取決於下指令的人，以及他們對商業議題是否清楚、對問題理解是否透徹。AI能提供解決方案，但定義問題和提出能解決問題的傳播策略，仍然需要人類的商業直覺。未來不是被 AI 取代，而是被更懂得使用 AI 的人取代。
面對AI時代，教育與訓練的重點因此要轉向。輔仁大學廣告傳播學系助理教授陳巧捷指出，相關課程已積極納入AI協作或提示詞工程等基礎訓練。然而，她強調教學的重點仍在「理論」，如消費者行為、傳播心理與行銷策略漏斗，這些理論是永恆的，而工具則會演變或被淘汰。因此，教育的目標是鼓勵學生從記憶、查詢轉向「批判性的思維」和「倫理的理解」，讓他們在有基礎判斷力的前提下使用AI。
另外，版權與倫理意識也必須謹慎。黃靖凱與陳建榮皆強調，從業者在使用AI時必須保有高度的版權敏感度。由於模型訓練資料可能存在爭議，因此創意人必須有判斷力去篩選和避免生成類似於已知版權作品的素材。
AI帶來的是職務功能的重組，而非單純的消失。它迫使廣告人將價值從「執行」轉移到「思考」與「判斷」，掌握這些能力的專業人士，將在新生態中成為更稀缺也更受重視的資產。
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