AI 也許有一天會成為解方，但不是今天！
AI是一把錘子，問題不會自己解決
放空了好一陣子，讓自己沈浸在"黑神話：悟空"和"戰神4：諸神黃昏"的世界，看著 DeepSeek 被吹捧、o3 mini 和 Gemini 2.0 flash 相繼推出...
抽離以第三者的角度來看，少了無謂的資訊焦慮，也慢慢地在想，到底該扮演什麼樣的角色。
實在是還沒有答案，但還想持續的喃喃自語，分享體悟和觀點。
看著先行者爭相測試新模型，但 AI 產生真正有價內容仍有限，更加確定——AI 真的不是解方，它只是個工具。
▋你以為的 AI，其實不是 AI
「AI 這麼強，能不能幫我搞定所有事？」
不能！因為你對 AI 有誤解！
現在大家說的 AI，其實是 AIGC（生成式人工智慧），例如 ChatGPT、Midjourney……這類工具透過「隨機接龍」來產生文字或圖片，但這不等於會思考的 AGI（通用人工智慧）。
但很多人搞不清這兩者的差異，導致了一堆迷思：
- 「AI 幫我寫的報告應該是正確的吧？」（錯，它可能只是一本精心編造的小說。）
- 「AI 這麼厲害，我是不是不用學新技能了？」（然後等著被 AI 取代？）
- 「AI 會不會變成我的人生導師？」（它連「人生」這概念都沒有。）
AIGC 不會思考，也不理解你的需求，它只是依據上下文在拼湊你想聽的話，不懂因果邏輯，更不會思考。
把 AIGC 當成 AGI 來用，就像你期待計算機幫你報稅，結果按出來的答案都沒驗證，直接交給國稅局
——這樣的操作，能不翻車嗎？
▋AI 的真正價值：幫你開外掛，而不是替你過關
AI 可以讓你變強，但它不是你的替身。
行銷人最常遇到的問題就是：
「我沒靈感，讓 AI 幫我想一個爆款貼文！」
結果它丟給你的東西爛得不像話，然後你又抱怨 AI 沒用，那其實問題不在 AI，而是你的問題太爛。
🛑 Garbage in, Garbage out（垃圾進，垃圾出） 🛑
好的 AI 結果，來自好的提問。
如果你只是丟一句：「幫我寫 Facebook 貼文」，AI 會給你千篇一律的廣告文。
但如果你這樣使用 AI：
✅ 產出 10 個文案方向，挑選最好的進一步優化
✅ 根據市場趨勢讓 AI 幫你整理數據，再由你來判斷
✅ 讓 AI 幫你改寫不同語氣、不同受眾的版本，進行 A/B 測試
那麼，AI 就成為你的加速器，而不是你的替身！
行銷決策，還是得靠你自己！
▋AI 最適合的應用場景
AI 適合做機器擅長的事情，而人類要負責機器做不到的事情。
📍適合 AI 做的事情：
✔ 重複性高、規則明確的工作（數據整理、翻譯、文案產生）
✔ 產生大量內容初稿（廣告標語、社群貼文）
✔ 數據分析與歸納（SEO 關鍵字分析、廣告投放數據整理）
✔ 創意發想輔助（從資料庫中提取案例，幫助靈感激發）
🚫 不適合 AI 做的事情：
❌ 真正的創意與創新（AI 只會拼湊，無法真正創造）
❌ 做出價值判斷（AI 無法分辨「對的」和「你想聽的」）
❌ 品牌定位與策略制定（AI 不知道你的品牌 DNA，只有你知道）
❌ 社群互動與情感共鳴（AI 無法真正理解「人」的需求）
與其害怕 AI 取代你，不如學會如何讓 AI 來提升你的能力，這才是正確的使用方式。
▋AI 不是偷懶的捷徑，它只是你的加速器
很多人期待 AI 幫他們「找到最省力的變現方式」，但這其實是個誤區。
記得「懶人運動機」嗎？
號稱只要綁在肚子上，每天坐在沙發上，它幫你震動，你就能變成六塊肌？
結果買了的人，最後還是繼續胖。
「線上課程」最近這幾年賣得很火！
結果買課的人都變強了嗎？
完課率超過30%就很了不起了，代表至少有70%以上人，買了仍沒有看。
AI 也是一樣的道理：
- 你不懂行銷，AI 幫你寫的文案再厲害，你也不懂怎麼用。
- 你不會設計，AI 生成的圖片再好看，你也不知道怎麼改。
- 你沒寫作能力，AI 幫你產生文章，你也不會判斷內容對不對。
這就像給一個不會開車的人一輛超跑，他還是只能坐在座位上，動也不動。
AI 不能讓你變聰明，它只能讓「聰明的人變得更強」。
▋總結：與 AI 協作，而不是依賴它
AI 也許有一天會變成解方，但不是今天。
今天它還只是一個文字接龍、簡單用pythen的數據整理工具、什麼都會的學霸實習生。
- 如果你是專家，AI 能讓你更強。
- 如果你是新手，AI 能幫你更快入門。
- 但如果什麼都不會，AI 也幫不了你。
正確的態度應該是：
✅ 別期待 AI 幫你「解決」所有問題，而是用它來提升你的能力。
✅ 與其花時間懷疑 AI，還不如學會怎麼讓 AI 幫你加速工作。
✅ 想變強，還是得靠自己，AI 只是幫你開外掛。
期待以後不用再回答「AI 到底能做什麼？」這個問題了！ 🚀💡
你呢？開始和 AI 協作了嗎？
留言告訴我，你使用 AI 面臨的困境。
#ep01
#行銷工作者的專屬外掛
#本文由AI協作產生
