文｜李怡志 國立政治大學新聞系助理教授

隨著科技的快速發展，人工智慧（AI）已逐漸從科幻作品中的幻想，變成我們工作中的重要工具。從醫療到金融，從製造業到娛樂產業，AI的應用範圍不斷擴大，徹底改變了許多行業的運作模式和效率。在這場技術革命中，廣告行銷傳播產業亦不例外，經歷著前所未有的變革，有機會也有風險。

特別是生成式人工智慧（Generative AI，簡稱Gen AI）的崛起，使得行銷傳播業界得以用全新的方式來接觸消費者、創造內容並提升品牌價值。Gen AI能夠在極短的時間內生成高品質的文本、圖像甚至影片，這不僅降低了創意開發的成本，還提高了效率和效果。然而，這種技術的廣泛應用也引發了一些新的挑戰，例如對創意流程的衝擊、人類創意的角色重新定位等問題。

本文將從人工智慧創意與自動化兩個角度，深入探討Gen AI在行銷傳播產業中的影響與機會，以及未來可能的發展方向與能力改變，希望讓讀者在面對 Gen AI時，可以用更高角度來思考。

GenAI的學習與限制

生成式人工智慧是一種能夠利用提示與少量資訊而創造新內容的人工智慧技術，它依賴深度學習模型，特別是生成對抗網絡（GANs）這類技術，透過大量的資料訓練，學習資料的分布與結構後，可以模擬人類創造出全新的內容。

以 GPT（Generative Pre-trained Transformer）這樣的技術為例，它是一種基於Transformer 架構的語言模型，能夠生成類似人類的文字內容，除了OpenAI的ChatGPT，微軟也有自己的Gemini、Meta 的Llama 等等，在2024年已經是一個成熟、普騙的技術。而圖像生成技術如 Dall.e、Midjourney等等，則可以生成圖片甚至影片，品質也越來越好。

與幾十年前由科學家設計模型後再產生內容不同，現在的Gen AI技術透過自我監督學習的方式來模仿數據背後的模式。模型會接收到一組訓練數據，例如數千萬篇文章或數百萬張圖片，並在過程中學習這些數據之間的關聯性。科學家經過反覆調整參數，模型生成新數據的能力越來越好。例如，GPT 透過預測文本中的下一個單詞來生成連貫的句子，而DALL·E 則透過理解和轉譯文本描述來生成圖像。

隨著技術的發展，生成模型的規模與複雜性不斷增長，逐漸影響過往只有人類可以參與的創造性領域，例如寫文章、理解內容、創意開發等等，而且品質越來越好。

廣告的影響

在行銷與廣告領域，Gen AI在2024年已經大量被使用。透過生成文本、生成圖片甚至影片等內容，這些技術不僅能夠加速創意開發流程，還可以協助細膩的個人化，提高品牌與消費者之間的互動。例如，在電子郵件行銷中，Gen AI可以在固定的資料下，針對不同受眾生成完全不同的廣告文案與圖像，提升行銷活動的效率和效果。

視覺內容的生成也是Gen AI在廣告中的一個重要應用。DALL·E 這類Gen AI工具讓設計師能夠根據提示以及視覺參照來生成精美的圖片，這不僅大大縮短了設計流程，還使得創意更加多樣化。例如，品牌可以透過Gen AI生成不同版本的廣告海報，並迅速生成不同地區和文化的需求的版本，這在以前是很難達到的。

人工智慧與創意

在探討創意與人工智慧的關係時，就必須介紹Margaret A. Boden的重要概念。作為創造力與AI研究領域的先驅，Boden 在《The Creative Mind: Myths and Mechanisms》一書中深入探討了創造力的本質，並首次將人工智慧引入這一領域，預告了 AI 在模擬和促進創造力方面的潛力。Boden 將創造力分為三種形式——組合型創造力、探索型創造力與轉化型創造力——這些概念不僅解釋了人類如何生成新穎且有價值的創意，還幫助我們理解 AI 如何成為創意過程中的有力夥伴。透過運用 Boden 的理論框架，我們可以思考Gen AI 如何在長遠的未來，影響創意產業。

Boden在他的人工智慧創意理論中，提到了概念空間（conceptual space）這個想法，指的是在特定思維模式下創作的結構化框架。這些空間是從過往的創意經驗、文化背景、以及專業知識中學習而來。Boden 認為創造力通常不是靈光乍現，而是透過組合、探索過去人類已知的概念而來。當我們在既有的 概念空間中創作時，Gen AI 能夠從大量過去的資料中，幫我們在已知的框架內探索出新的可能性，並協助我們思考框架的範圍，進而徹底改變這些框架，開創出前所未有的創意。

Boden 將創造力分為三種類型，並將它們與概念空間緊密結合。首先，組合型創造力（combinational creativity）涉及將概念空間中兩個或多個既有的概念組合成一個新的想法，例如將不同領域的元素結合成一個全新的廣告概念。這樣的組合式創意依賴於 AI 的強大計算能力，能夠從大量數據中識別出潛在的組合，並生成新的廣告點子。雖然過往人類也都經常使用這種方式來發展創意，可是Gen AI強大的地方在於它已經學習了一個很大的概念空間，並且還可以隨我們的訓練而增強特定領域。

第二種是探索型創造力（exploratory creativity），在既有的概念空間內探索過往還沒有被發現的新可能，例如創意人員通常在某一既定的品牌形象或風格框架內進行創作，而 AI可以透過分析過去成功的廣告策略，幫助創意團隊發現這個概念空間中尚未被發掘的潛力。今天你是一個奢侈品品牌，可以利用Gen AI 探索過往廣告中的設計元素，然後找出符合品牌規範、形象，但過去還沒有使用過的配色或視覺風格。這樣的探索型創造力可以協助設計師在不偏離核心價值的前提下，提出新的創意。

第三種是轉化型創造力（transformational creativity），這種創造力涉及對概念空間的徹底改變，創造出原本在該空間中不可思議的想法，例如，一個原本專注於傳統媒體廣告的品牌，透過 AI 的幫助，可以將原本A概念空間（傳統媒體）的想法，轉換至B概念空間，而開發出全新的沉浸式體驗廣告，這種廣告結合了虛擬實境技術。

雖然 Gen AI在創造力上有巨大潛力，但是還需要人類的審美標準和文化價值觀來判斷。因此，創意人員雖然可以將Gen AI 當成強大的輔助工具，但絕對不是創意的最終決策者，要隨時掌握人在迴圈（Human-in-the-loop）的準則。

創意的自動化

Gen AI進入廣告產業後，如同所有數位化的領域，初期都會遇到三種層次的自動化：Automatic、Automated 與 Autonomous，而這三個概念在自動化技術中各有不同的應用層級與自主程度，在規劃 Gen AI應用時，應該思考這些層級的自動化，並且善加利用。Automatic（自動化）通常指系統或設備能夠自動執行預定的任務，這些任務通常是簡單、重複性的，並且按照既定的提示執行，不需要人為干預。例如，自動門根據感應到的訊號自動開關，這就是一種典型的自動化應用。Automated（自動運行）層級則更進一步，強調系統能夠在執行過程中做出基於規則或邏輯的決策。Autonomous（自主運行）代表了最高等級的自動化，系統能夠在沒有或幾乎不需要人類干預的情況下，完全自主地完成任務和做出決策。Autonomous 系統通常能夠自我學習、適應環境變化，並在複雜且動態的情境中自主行動。

自動化層級的應用

在自動化（Automatic）層級，Gen AI的應用仍然需要部分手動操作和人工輸入，AI 主要用於執行一些固定且單調的流程自動化工作，更多是輔助性質（Assisted），依賴人類提供的提示來創作。例如，行銷團隊可能會手動輸入廣告的主題、目標受眾和關鍵詞，然後AI根據這些提示生成一系列廣告文案或視覺素材初稿。這些內容往往是基於預設提示生成，來應對大量重複性、低創意要求的任務，減少手動操作的工作量，雖然可以提高生產效率，但依然需要人類來設置初始的提示，以及最終的審核和調整。

自動運行層級的應用

在自動運行（Automated）層級，Gen AI展現出更強的能力，可以自動生成具有更高個性化的內容。在這個層級，AI 不僅能生成基本的文案和圖像，還能根據串接的市場數據和受眾行為自動調整和優化內容。例如，AI 可以根據特定目標受眾的偏好，自動生成個性化的廣告文案，這些文案會根據不同的語境和平台微調，提高與使用者的互動。此外，AI 還可以在創意過程中生成符合品牌風格的圖片或視覺內容，這些圖像可以根據外部即時數據調整，例如根據季節或節日自動更新主題色調或圖案。這一層級的AI 讓廣告內容更具動態性和相關性，並能夠在短時間內生成多樣化的創意選項，以滿足不同市場的需求。

自主運行的應用

在自主運行（Autonomous）層級，Gen AI的能力達到了頂峰，能夠完全自主地進行廣告創意，從最初的概念到最終的執行幾乎不需要人類干預。在這個層級上，Gen AI 不僅能夠自主生成文本和圖像，還能夠創造出全新的廣告理念。這種 AI 能夠根據大數據分析預測短期市場趨勢和消費者情感，並基於這些分析結果創造出高度個性化且具創意的廣告內容。例如 Gen AI 可以自動生成針對特定消費群體的品牌故事與創意作品，這些作品可能包括動態圖像或沉浸式影片，完全依照消費者的偏好與反應來調整內容。在更高層次的 Autonomous層級，或者說真正的「智慧層級」，系統還可以自我學習，從以往的廣告活動素材與績效之間中吸取經驗，抓取競爭對手的素材，來優化未來的創意策略，並且在即時的市場變動中迅速反應，推出新的廣告活動（聽起來很像目前平台商一直推的方案）。這一層級的 Gen AI雖然提供了更強大的機會，也帶來了倫理和管理上的挑戰，因為人類在創意過程中的控制力變得更加有限，所謂的「黑盒子」更深更大，很可能因為獎勵偏誤（Reward Bias）而經過一段時間變得走火入魔。 

在廣告行銷過程中，為了有效地引入自動化技術，首要步驟是拆解整個工作流程，將其分為不同的階段，如市場調查、創意開發、內容製作、投放管理和效果評估等。拆解流程後，能夠更清晰地識別出哪些步驟適合納入自動化技術。例如，在市場調查階段，可以引入自動化的數據分析工具，快速處理和分析大量的市場數據，發現消費者行為趨勢。在創意開發階段，則可以利用生成式人工智慧（Gen AI）自動生成初步的廣告文案和設計稿，讓創意團隊有更多時間進行創意優化。在投放管理階段，可以使用自動化的廣告投放平台，根據實時數據動態調整廣告的受眾定位和投放策略，確保廣告的效果最大化。不同階段導入的創意模式、自動化方式，都應該有所不同，並隨技術的成熟而調整。

組織變化

任何技術被發明之後，都會改變產業生態與結構，這樣的改變通常不會立刻發生，可是發展的方向卻都很類似。許多工作職務都會被調整，在原有的核心能力上，逐漸轉變執行的方式與邏輯。例如試算表被發明後，許多公司的財務計算工作從紙張移轉到電腦，雖然單據還是紙本、報銷工作依然痛苦（對吧？），可是會計師事務所拿到的資料都已經電子化了。在試算表被發明之後，公司內部的財務工作漸漸在試算表上運行，並且被試算表賦予了更多分析的能力。人工智慧技術也會逐漸改變廣告與行銷的場景，並且未來造成巨大改變。

組合型創造力的能力

在組合型創造力（Combinational Creativity）中，創意人員需要利用Gen AI的強大計算能力，將不同領域的元素組合成新的概念，以往在鑽石型的創意流程中，想法的數量會受到時間與人的限制，但現在透過Gen AI的協助，創意工作者可以更開放自己的想法，學會如何設置適當的提示來驅動AI進行有效的組合。與自動化的概念組合後，在自動化層級（Automatic），創意人員可以使用AI自動組合基本元素，進行快速的概念生成、篩選。隨著自動運行（Automated）層級的引入，AI能夠根據市場數據進行更精細的組合，生成針對特定受眾的創意，創意工作者要能夠知道組合什麼東西，並串接資訊。在自主運行（Autonomous）層級，Gei AI能夠自主組合出全新的創意概念，創意人員則需扮演審核者與最終決策者的角色。

探索型創造力與自動化

在探索型創造力（Exploratory Creativity）中，創意人員應該學會如何利用AI來發掘現有概念空間中的未開發潛力。這意味著創意人員需要具備分析既有資料的能力，並能夠設置AI探索的方向與範圍，以找出新穎且符合品牌的創意點子。在自動化層級，AI能夠根據提示，進行基本的資料分析，協助創意人員找到潛在的方向。在自動運行層級，AI可以自動分析廣告活動的成效，並提出新的探索方向。在自主運行層級，AI能夠自主發掘並提出創意概念，創意人員則需確保這些創意符合品牌價值，並進行必要的調整與優化。

轉化型創造力與自動化

在轉化型創造力（Transformational Creativity）中，創意人員應該專注於如何利用AI徹底改變既有的創意框架。這種工作法對創意工作者、Gen AI都是比較大的挑戰，創意人員在廣告領域中，要不斷找尋「破格」的概念，這些破格概念並非看似不相關即可，需要有能力探究底層本質或典範的不同，扮演科學家或哲學家的角色。

隨著Boden的三種創造力與三種自動化層級的結合，創意人員需要花更多時間了解人工智慧與創意的結合方式，讓 Gen AI探索更自動化地探索不同創意可能，並應用在廣告行銷之中。

倫理與社會影響

AI技術為廣告行銷領域帶來了前所未有的機會，也引發了許多倫理問題，尤其是本文前述的各種自主運行層級中更為突出。在行銷傳播領域，AI生成的內容與決策可能直接影響消費者的隱私、透明性和公平性。例如，當AI根據個人數據生成高度個性化的廣告時，這些數據的收集與使用是否經過了消費者的知情同意？AI是否會因為算法偏見而產生不公平的決策，導致某些群體被排除或不公正地對待？這些問題都挑戰了企業在推動技術應用時的倫理責任。

此外，AI技術的黑箱特性使得其決策過程變得不透明，企業如何確保AI自動化運行過程中的透明性，讓消費者能夠理解並信任這些技術的應用，也是需要認真思考的問題。尤其是在行銷與廣告活動中，過度依賴AI可能導致品牌形象變形，甚至引發公眾對企業的不信任感。

因此，在廣告與行銷領域使用AI技術時，必須謹慎考量技術效益與倫理間的平衡。一方面，企業在行銷上應制定明確的AI政策，確保合法使用數據，加入數據治理精神，並定期進行檢查生成結果，避免對消費者造成不公，例如「殺熟」。另一方面，應加強與消費者的溝通，透明地展示AI技術的應用方式與目的，讓消費者能夠對其個人數據的使用有更大的掌控權。

生成式人工智慧納入行銷廣告產業後，可以加快組合式創意、探索式創意的時間，擴大創意的構想範圍，並且融合各種自動化的程序，廣告產業從業人員應該配合當前技術發展，隨時在工作流程中，調整自動化的層級、創意的方式，獲得過往單純靠人類無法達到的效果。

 （資料來源：台北市廣告代理商業同業公會 廣告年鑑第36輯）