最近一個月，我把很多內容的製作交給 AI：查資料、寫稿、配音、剪輯、上字幕，到發到 YouTube、Facebook、IG 和網站。原本一週才擠得出一支影片，現在一天可以做兩三支。
但我心裡一直有個疑問，很多學員也問過我：「老師，AI 做的內容，平台不會打壓嗎？大家都用 AI，那我們還有什麼競爭力？」
這篇把我這個月實際做下來的答案，老實整理給你。
一、平台打壓的不是 AI，是「沒料」的東西
先講結論：YouTube、Facebook、Google 都沒有因為「這是 AI 做的」就限流。
YouTube 的規定是，寫實的 AI 內容要誠實揭露，上傳時勾選「變造或合成內容」。例如用 AI 複製的聲音配旁白，或是看起來很真實、但其實是生成的畫面。勾了以後，說明欄會多一行小字，告訴觀眾內容有合成成分，但不會因此被限流。
Google 搜尋的官方立場也很清楚：它看的是內容有沒有幫助，不看是人寫的還是 AI 寫的。
那平台到底在打壓什麼？是「大量、換湯不換藥、沒有價值」的內容。一天狂發幾百篇模板文章、把別人的文章改寫一遍就上架、冒充真人騙點閱，這種東西不管是人做的還是 AI 做的，都會被降排名。
所以問題從來不在 AI，而在內容本身有沒有料。
二、什麼叫「有料」？我的檢查方法
我給自己定了一個很簡單的檢查方法：
把文章裡跟新聞重複的部分全部刪掉，剩下的內容還夠撐起一篇，才算有料。
拆開來看，有料的內容通常有這五樣東西：
- 自己的結論：不只說「某支股票一週跌了 25%」，還要說你怎麼看、為什麼這樣看。觀點可以錯，但一定要有。
- 真實的經驗：我在日本買過房子，也實際拿台北西門町一間 31 年的老套房，跟 0050 比過 20 年的報酬。把修繕和折舊算進去後，結論是純投資放 0050 明顯比較好。這種親身算過、親身走過的東西，AI 寫不出來。
- 自己算過的數字：不是照抄新聞的數字，而是換算成讀者聽得懂的話。例如「利息吃掉了四分之一的營收」，比一長串財報數字更有感。
- 看完能做什麼：最後給讀者具體的行動，例如下週該盯哪兩份財報、要分幾批進場、哪種公司先避開。
- 回答真正的疑問：讀者心裡的問題，就是最好的題目。像這篇，就是從學員問我的問題長出來的。
三、AI 會出錯，所以要層層把關
我不想假裝 AI 很完美。這一個月我就踩過不少坑。
第一個坑是聲音。AI 配音偶爾會突然冒出廣東話，聽起來很怪。後來發現是繁體字讓語音引擎誤判，改成先轉換再配音，再加一道自動檢查，問題才解決。
第二個坑更嚴重，是數字。有一篇分析文章引用的二手資料，跟公司公布的原始財報對不上，有四個數字是錯的。如果沒有回頭查證就直接上線，等於把錯誤資訊教給學員。
所以我現在的流程裡有兩條鐵律：
– 每一個數字都要回頭對照原始資料，像是公司財報、10-Q、官方新聞稿，二手來源跟原始資料不一樣時，以原始資料為準。
– 影片上傳前逐句聽寫比對，確認唸出來的跟稿子一樣。
AI 負責把苦工做快，但把關的責任，永遠在人身上。
四、平台工具也會出包，重要的通路要自己掌握
還有一個意外的心得：不只 AI 會出錯，發文工具也會。
我原本用排程工具一次發到各平台，結果 YouTube 常常卡住或上傳失敗，原因是那類工具共用 YouTube 的上傳額度，很容易一早就被用光。後來我把最重要的 YouTube 改成用自己的帳號直接上傳，每支傳完都確認真的上線，才算完成。
這給我一個提醒：越重要的通路，越要掌握在自己手上，不能全靠第三方工具。
五、真人和 AI，怎麼分工最好？
很多人問：「如果我真人出鏡，只用 AI 幫忙，還要標示嗎？」
我的理解是這樣：
– 真人出鏡、用自己的聲音講，AI 只是幫忙寫稿、剪片、上字幕、做字卡，不需要標示，這跟用剪輯軟體沒什麼兩樣。
– 只要用到 AI 複製的聲音、AI 修改你說的話，或是很逼真的生成畫面，就要誠實標示。
判斷標準只有一個：觀眾會不會把假的當成真的。
我目前的想法是：重點內容用真人講，日常更新交給 AI。 觀眾買單的是你的觀點和經驗，至於影片是誰剪的，他們其實不在乎。
給想用 AI 做內容的你
有學員問我：「如果 AI 做的東西都不能上架或推廣，那 AI 的存在有什麼意義？」
其實它可以上架，也可以被推廣。AI 最大的價值，是把你從重複的勞動裡解放出來，讓你把時間花在只有你能做的事情上：思考、判斷，還有陪伴你的學員。
工具會一直變，平台規則也會變，但「有料」這件事，永遠不會過時。
本文為個人經驗分享，非投資建議。
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