這陣子在研究機票時，剛好看到幾個月前的新聞內容提到，達美航空已在部分國內航班中導入生成式 AI 的輔助，且這樣的應用比例，未來預計會提升到約五分之一的業務量。
從科技產業的角度來看，這樣的發展其實並不令人意外。
AI 能快速且精準地分析大量即時與歷史數據，協助航空公司判斷不同航線、時段與產品組合的需求變化，並在測試階段中，動態調整票價與各種方案的呈現方式。
直觀來說，這不僅讓調整更有效率，也讓市場反應的測試速度，大大高於人工分析所能做到的程度，理論上有助於整體收益和效率的提升。
但換個身分站在消費者角度，我其實會對這類「由演算法主導的動態調整」抱持一些複雜的情緒。
即便因為行銷背景，完全能理解這套邏輯在商業上的合理性，但對多數消費者而言，真正令人不安的，往往不是價格會不會變，而是價格為什麼會變。
當同一個航班在短時間內，價格或方案組合出現差異，卻缺乏清楚的說明與來龍去脈，很難不讓人感到疑惑，甚至產生被算計的負面情緒。
可能也是因為類似這樣的考量吧，美國航空的 CEO 才會公開表態，AA 不會使用 AI 直接參與票價的調整。
這樣的立場其實默默說明，AI 對航空產業帶來的衝擊，並不只是技術能不能用的問題，而是牽涉到定價權是否有演算法介入，以及品牌是否願意承擔衍生的溝通與信任風險。
攤開來看，AI 所造成的價格變動，其實只是表象。
真正的核心問題也不是「要不要導入 AI」，而是價格決策這個命脈的驅動來源。這個環節是否由系統主導，對品牌定位以及顧客關係的意義完全不同。
所謂導入 AI，不需要直接粗暴地改動價格數字，而是可以從不同層面切入，用支援而非取代關鍵決策。
從更廣一點的產業視角來看，航空業對 AI 動態定價的測試，很可能只是更整個大環境趨勢的起點。
有文章指出，隨著 AI 能即時分析需求、庫存與市場反應，這類以「動態測試」為核心的定價與方案調整機制，未來可能擴散到旅宿、租車，甚至更多日常消費領域。
這樣的變化，未必代表企業已經走向一對一的個人化價格，而是意味著市場價格形成的速度與複雜度正在被大幅放大。
換句話說，這已經不只是個別公司的選擇，而是整個商業模式正在發生我們無法想像的根基變化。
也因此，真正的挑戰不只在於技術能做到什麼，而在於品牌是否能為這些即時變動，提供合理、可理解的敘事呈現與背後邏輯。
AI 技術本身確實有價值，但它的應用方式很多。
對航空公司這類高度依賴信任的服務業而言，除了收益效率，更必須考量消費者對品牌的理解與長期關係。
與其讓 AI 成為製造不確定性與不透明感的來源，不如思考如何讓它在產品與服務流程中，協助優化選項設計與市場反應測試，而不是讓顧客感覺價格在看不見的地方被改動。
尤其在當前環境下，市場對價格歧視、消費者權益與演算法透明度都極為敏感。
航空業屬於高單價、低替代性的服務，購買當下的心理成本本來就不低，若價格或方案的變動邏輯無法被理解，即便變動本身符合市場機制，也很容易被解讀為「趁火打劫」。
消費者不安的核心，一直都不在於價格本身，而在於變動背後的邏輯是否透明、是否可解釋。一旦無法理解，就容易被誤解為對個人權益的侵犯。
從這個角度來看，美國航空「寧願少賺一點，也不讓市場覺得價格在對你下手」，與達美航空「在合法與既有市場機制下，嘗試用 AI 測試不同供給與需求反應」這兩種立場，其實並沒有對錯之分。
差別只在於，各自對品牌風險、顧客感知與收益效率的取捨不同。
若要在兩者之間取得平衡，一個相對可能更容易被市場接受的做法，是避開真正的一對一個人化票價，並將 AI 的應用場景與顧客可直接感知的層面分開。
例如，在後台營運和處理流程中，利用 AI 預測不同航線與時段的需求變化，或測試不同加值服務與套裝組合的市場接受度，而在顧客端，則保留清楚、可理解的選項與選擇權。
在這樣的設計下，顧客感受到的是「我做了不同選擇，所以結果不同」，而不是「價格在我看不到的地方被改動」。
品牌端則能透過 AI，加速市場測試與方案優化，在不破壞信任的前提下，提高整體營運效率與收益結構。
我覺得好的策略，應該是讓 AI 最大化「怎麼賣、怎麼測試市場反應」，而不是直接主導「賣多少」這個最容易引發誤解與爭議的數字。
AI 驅動的動態定價機制未來擴散到更廣泛的消費情境，使得「價格如何形成」這件事，不再只是航空業才需要面對的問題。
科技公司與各種服務業正逐步探索，如何在即時市場條件下運用 AI 調整價格或推薦方案，同時找到更能被社會接受的公平性與透明度作法。
這條界線，正是科技理性與服務業信任之間的邊界，也決定了技術是否能在讓世界運轉得更有效率的同時，仍然保有人性。
不過話說回來，當我真的要買機票時，看到低價機票，還是會下意識驚呼「快買」，看到高價機票或複雜的組合方案，也依然是一邊哀號，一邊含淚按下購買確認鍵。
再怎麼理性地討論制度與人性，該做的事情，最後還是會做的啊。
