AI 已經進入獎項送件流程。真正需要討論的不是「可不可以用」，而是用在哪裡、資料能不能交給工具、誰負責核實，以及最後的文字是否仍然代表真實作品。2025 年的獎項產業研究顯示，評審與主辦方估計約三分之一的申請看起來大量使用 AI；多數評審接受把 AI 用於轉錄與資料處理，但對讓生成式 AI 主導最終稿的態度明顯更保留。
AI 最適合處理的四種工作
- 轉錄與整理：把訪談、會議紀錄與技術文件整理成可查找的主題。
- 規則比對：將官方問題、字數、資格與現有資料做初步對照。
- 缺口提示：指出哪些主張沒有基準、來源、日期或核准人。
- 版本協助：在事實已鎖定後，協助壓縮字數、產生標題候選與檢查一致性。
四件不能外包給 AI 的事
- 作品是否值得投：這是品牌目標、競爭與預算判斷。
- 數據能不能說：需要資料所有者、客戶、法務或管理者核准。
- 因果是否成立：模型能把句子寫得順，卻可能把相關性寫成設計造成的結果。
- 最終責任：報名者仍須對真實性、權利與規則遵循負責。
最大的風險不是文筆，而是「把弱邏輯寫得很像真的」
AI 常把缺少證據的素材補成完整敘事，例如自行推測百分比、把團隊意圖改寫為已達成成果，或把不同專案的資訊混在一起。句子越流暢，錯誤越不容易被內部讀者發現。因此每個重要主張都應能追溯到文件、數據負責人或核准紀錄；找不到來源，就刪除或改寫為有限度的描述。
資料安全先於便利
未公開產品、客戶數據、財務成果、專利資訊與個人資料，不應直接貼進未知資料處理條款的公開工具。團隊至少要確認：服務是否用輸入內容訓練模型、資料保存多久、能否刪除、誰能存取，以及公司是否允許使用。必要時先匿名化或只輸入結構，不輸入敏感內容。
建議的「人負責、AI 協助」流程
| 階段 | AI 可協助 | 人必須負責 |
|---|---|---|
| 研究 | 整理規則與候選類別 | 回官方頁核實與決策 |
| 取材 | 轉錄、分群、列缺口 | 訪談、補資料、確認授權 |
| 寫作 | 初步結構、字數壓縮 | 主張、語氣、因果與取捨 |
| QA | 檢查矛盾、漏答與格式 | 逐項事實簽核與最終提交 |
讓文字保留真實聲音
評審會同時閱讀許多申請，制式的「革命性、無縫、重新定義」很容易失去辨識度。最有效的方法不是要求 AI「更像人」，而是回到訪談中的具體決策、限制、失敗與取捨。只有專案團隊知道哪一個妥協最困難、哪一項證據最有份量，這些才是作品的聲音。
AI 可以縮短整理時間，但不能縮短對真實性的責任。把它放在可追溯、可審核的流程裡，才能同時得到效率與可信度，而不是只得到一篇看起來很完整的文字。
參考資料
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