【觀點】AI寫作會害你變得「超級平庸」?別以為自己在進步,小心落入致命缺點
【觀點】AI寫作會害你變得「超級平庸」?別以為自己在進步,小心落入致命缺點
2024.11.08 | AI與大數據

開啟 AI、打幾個字,幾秒鐘後就有整篇文章能貼了,真爽。

但當你深度探究 AI 內容就會發現, 它是讓你加速平庸的內容 。不寫作,你至少還知道自己沒在練、不會期待進步;用 AI 寫作你會誤導自己,以為有創作、有練習,會進步,實際卻是相反。

內容專家會告訴你,AI 內容的科技來自「大型語言模型 LLM」,它的核心原理是「拼湊」:


禮物不需挑最貴 只要 __?
• 心意 6.25%
• 適合 4.67%
• 香榭 0.00%

禮物不需挑最貴 只要香榭 __?
• 大道 80%
• 氣質 10%
• 的落葉 0.00%

這,就是大型語言模型的運作原理。

根據現有資訊,吐出下個出現機率最高的字,然後,再湊下一個。本質上 AI 就是個技術精湛的接龍高手,創作能力拙劣的低級寫手。

而這樣的內容,就是創作者長期接觸、持續受影響的素材。

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讓AI代替寫作,是超級下策。
圖/ shutterstock

AI 內容,就是平庸的定義

語言模型的接龍能力怎麼來? 從公開知識來的

開發者們把數位知識整坨打包起來,灌進模型裡反覆訓練。AI 在「猜字」的時候,會揉合這些教材,填寫出現機率最高的下一個字。

從科學角度看,AI 內容就是機率,就是公開知識的「綜合平均」。

你說,還有什麼概念比這更平庸?

如果你的創作能力是 0,恭喜,這時候的 CP 值最高了。就像考試完全不準備,但「保底」及格:0 → 60。

但哪怕你有點上進心,被拖到及格線上都是慘劇。明明能拿高分,命運卻和沒準備的人一樣 :90 → 60。

任職權威內容公司 Ahrefs 的總監 Ryan Law 說:「 AI 內容,注定失敗 」。

AI 內容,存著致命缺陷

用 AI 產文,就像和演技高超的機器人互動。表面上它的動作自然、語言優雅,但聊久了就會出現致命缺陷。

因為技術限制,大型語言模型存在天生障礙:

• 缺乏真實世界經驗
• 推論能力差:最簡單的推理也會搞錯
• 幻覺。發明不存在的事實,無法被信賴

這些,都是 OpenAI 對自家大型語言模型的親自說明。

在淺層,這些缺陷還不容易顯現出來。但只要深究,這些障礙就像無底黑洞,永遠補不好。

上一秒,你以為自己在和人類互動,下一秒就會瞬間明白,它只是個能把人類騙得比較久的 NPC(非玩家角色)。

虛擬世界的 NPC 哪怕再真實,終究不是人。AI 內容哪怕看起來再好,終究不會「有料」。

AI 的最爛用途:寫作

我的職業是經營內容顧問公司。

我招募大量寫手,每年支付上百萬的寫手稿費。我也持續接觸 AI 產文,已經有 2 年了。

我能用經驗告訴你,AI 內容在商用寫作存在各式各樣的致命缺點:

中文爛

大型語言模型的訓練材料,主體是英文。

研究文獻指出:AI 面對英文以外的弱勢語言,能力還會再變差。

所以比起標準的 AI,中文內容注定會是「永久弱化版」。

口音難聽

在我的教學經驗裡,只要受過訓練,創作者都能輕易看出 AI 痕跡。

到了近期,就連讀者也都紛紛分享自己看得出「AI 口音」了。

這種突兀感就像你走進酒吧,有個好看的人走過來對你說:

「嗨,首先,我正走向您;其次,您看起來像個健談的人;總的來說,我們來聊天吧。」

這種超尬的內容不能吸引人,無法建立信任。它能做的,就只是把字堆起來。

AI 內容的諷刺性

為什麼品牌要產內容?因為能吸引互動、建立信任、說服成交。

但事實是: 大家都想用 AI 產文,卻沒人想閱讀 AI 產的文

那忙這一大圈,為的是什麼?

AI 有很多用途。寫作,是其中最爛的一種。 」— Britney Muller,AI 顧問、SEO 專家

AI 寫手:耍小聰明,埋大隱憂

在國際內容研討會裡,我偶爾會聽到講者問:「有誰因為 AI 失業的?舉手。」

沒人。

很顯然,AI 內容根本取代不了有能力的創作者。

但這有個大盲點: 創作者沒被 AI 淘汰,但會因為「偷用 AI」自取滅亡

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AI 內容在商用寫作存在各式各樣的致命缺點。
圖/ shutterstock

很多人在應徵試題裡,靠 AI 作答 ——
他抹煞自己出眾的機會。用平庸答案虛假交差,只為僥倖錄取。

很多人在繳交的稿件裡,混入 AI 內容 ——
他抹煞將來進步的巨大潛力,只為了騙取眼前的稿費。

AI 除了瞎掰、拼湊錯誤資訊,更有剽竊侵權等風險。

他們以為正在創作、賺正當的錢, 實際卻是污染自己的語感、親手把邁向優秀的路給斬斷了

他們以為賺到稿費。但違約的法律風險,根本不會因為結案消失。

就為了一點錢,親手埋下無窮的隱患。

AI 內容是短期套利的僥倖行為,不是長期有效的策略。 」— Ryan Law,Ahrefs 內容行銷總監

品牌價值的巨大減損

創作內容的價值,是什麼?

是品牌研究受眾痛點、用內容滿足需求,然後建立起信任感。

當品牌圍繞需求建立一系列內容,就能像投資一樣長期獲取利益。

有些網紅提供娛樂價值,所以享有人氣、能接業配;有的 KOL 提供情緒價值,所以有忠實粉絲、能開團購;許多 YouTuber 提供知識價值,所以能賺錢,甚至開公司。

這些人和大家一樣,有個很公平的共通點:「創作」。哪怕他們身價再高,都得花心思、精力,持續輸出內容。

但一鍵輸出的 AI 內容,卻會污染品牌價值,是自欺欺人的交差。

那麼這種 AI 生成的平庸內容,能為品牌帶來什麼價值呢?

你沒辦法用 AI 內容建立品牌。 」— Ryan Law,Ahrefs 內容行銷總監

省小錢,吃大虧

AI 內容是品牌的負債和累贅: 它稀釋掉內容佈局的價值;它抹煞了品牌建起內容護城河的潛力;它把邁向頂尖的創作者,大力往平庸的方向拖。

要命的是,這些負擔是隱性的。

既然都用 AI 產內容,當然就不會回去手動創作。既然都用 AI 內容卡位了,當然就不會考慮更高成本的創作策略。

所以,當 AI 興起,優秀的創作者只會變稀有,身價變更高。

至於被平庸化的創作者?

就像 AI 內容一樣:越來越氾濫,越來越容易被「一鍵取代」。

本文授權轉載自:Jemmy Ko,原標題為《【AI 內容:讓你走向平庸的超級下策】── 停滯就算了。更慘的是隱性退步》

關鍵字: #AI
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

方睿科技
方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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