當 AI 遇見傳播人：在政大 EMA 講座，我們一起重新定義人機協作的邊界
TL;DR：在政大傳播學院 EMA 講座分享 AI 實戰經驗。臺灣 2025 年下半年 AI 採用率 28.4% 高於美日，但「用過」與「用好」之間存在巨大鴻溝。核心框架：三層 AI 素養（工具 → 流程 → 系統）、70/30 內容創作法則、語音覆盤工作流。結論——AI 是放大器不是取代者，而你的專業知識才是真正的護城河。延伸：寫作系統、個人品牌。
一個問題，讓整間教室安靜下來
這是一個典型的臺北午後，陽光斜斜地穿透政大傳播學院李瞻講堂的窗，灑在一張張認真聽講的臉上。臺下坐的，是一群正在攻讀碩士學位的傳播人——有媒體老手、有公關主管、有品牌行銷人，也有剛剛踏入職場不久的新銳。感謝他們撥冗前來參加這場傳播沙龍，聽我暢談有關 AI 的二三事。
▲ 政大 EMA 傳播沙龍現場
我事先準備了兩百張投影片，預備在中午和大家分享自己的經驗談。但在那之前，我問了一個看似簡單的問題。
「你今天用了哪些 AI 工具？」
舉手的人不少。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot——幾乎每個人的日常裡，都已經有了 AI 的身影。這個數字並不意外，畢竟根據微軟研究團隊的最新報告，臺灣 2025 年上半年的 AI 採用率為 26.4%，下半年增至 28.4%，比起美國和日本都來得高。
顯然 AI 已經不再是科幻小說裡的遠方，它就活在我們每天打開的那個瀏覽器分頁裡。
然而，當我接著問：「你覺得自己『會用』AI 嗎？」
整間教室，瞬間安靜了。
「用過」和「用好」之間，存在著一道不小的鴻溝。很多人停留在偶爾問問 ChatGPT 的階段，卻從未真正思考：AI 能如何改變我工作的方式？改變我思考的方式？
AI 是放大器，不是取代者
在正式分享之前，我先說了一個我相信的核心命題——
AI 是放大器，不是取代者。
▲ AI 是放大器，不是取代者
這句話聽起來像是安慰，但我相信它有著更深刻的含義。放大器這個比喻意味著什麼？它意味著：你帶進來的東西，決定了它能放大什麼。如果你帶進的是深厚的領域知識，AI 會讓你的洞察傳播得更遠；如果你帶進的是獨特的觀點，AI 會讓你的聲音被更多人聽見。反過來說，如果你帶進的是空洞的問題，AI 也只能給你空洞的答案。
不是 AI 在決定你的天花板，而是你。
當然，這並不代表沒有任何工作會受到衝擊。現實是：會用 AI 的人，會取代不用 AI 的人。 傳播產業已經在快速轉變——73% 的內容行銷人正在使用 AI 輔助創作，生產效率提升幅度達到三到五倍。這不是趨勢，這是已經發生的現在式。
問題不是「AI 會不會影響我」，而是「我準備好了嗎」。
三個層次，你在哪裡？
要理解 AI 素養，我喜歡用一個三層框架來描述：
▲ AI 素養的三個層次：使用者、整合者、創造者
第一層是使用者。 這個層次的人知道怎麼和 AI 對話，可以用它翻譯、摘要、回答問題。這是大多數人目前所在的位置，也是入門的起點。
第二層是整合者。 這個層次的人能夠建立屬於自己的 AI 工作流，把多種工具串接起來，讓 AI 真正嵌入日常工作的每個環節。他們不只是在使用 AI，而是在指揮 AI。
第三層是創造者。 這個層次的人用 AI 打造全新的產品和服務，設計 AI 驅動的商業模式。他們不只是工具的使用者，更是工具的設計者。
這場講座的目標，是幫助在場的每一位朋友，從使用者進化到整合者。而那之後的路，就交給大家自己去走。
每天晚上，我用語音和 AI 對話
接下來，我跟大家聊的是生活中的 AI 夥伴，這也是我最喜歡分享的部分，因為那些都是真實的日常。
▲ 語音覆盤工作流：從說話到結構化的每日反思
每天晚上，在一天將要結束之前，我會用語音輸入的方式錄下這一天的反思。不需要打字，就只是對著電腦說話。說今天遇到了什麼挑戰、做了什麼決定、有什麼靈感、又有什麼沒做好的地方？然後，我讓 Claude 幫我把這段語音整理成結構化的覆盤日記，再透過 MCP 協定，自動存入我的 Anytype 知識庫。
這個習慣，我已經持續了好一陣子。
老實說，剛開始的時候，我也懷疑：「這樣做真的有用嗎？感覺只是在自言自語而已。」但當我某一天翻回去看之前的日記，突然發現：那時候讓我卡關的問題，現在已經解決了；那時候的一個小靈感，後來真的變成了一篇文章，甚至一門課程。
那種感覺很踏實。不是 AI 有多厲害，而是你清楚地看見了自己在成長。
語音覆盤的門檻極低，我想特別說這一點。你不需要成為文字工作者，不需要有寫日記的習慣，甚至不需要打字。只要在睡前用說的，AI 幫你整理。那個被記錄下來的自己，會在未來的某一天，給你一個意想不到的回報。
職場裡的 AI：不是偷懶，而是精準分工
在工作場景的討論中，我提出了一個我反覆實踐的原則：70/30 法則。
七成人工，三成 AI。
▲ AI 內容創作的 70/30 法則
核心觀點必須來自你——那是你的領域經驗、你的判斷力和你對讀者的理解。AI 處理的，是研究素材的整理、格式的優化、段落的潤色以及標題的提案。這樣的分工，不是在偷懶，而是把你最寶貴的認知資源，集中在真正需要人類判斷的地方。
想從 AI 使用者進化為整合者？ 在「用 AI 建你的個人指揮中心」這門課中，我會手把手帶你建立屬於自己的 AI 工作流——從語音覆盤、知識管理到內容產出，打造一套真正為你量身定制的個人指揮系統。現在就開始，讓 AI 成為你的超級放大器。
▲ 用 AI 建你的個人指揮中心，打造屬於你的 AI 工作流
Vibe Coding：用自然語言打造工具
談到 AI 應用，我也花了不少時間聊 Vibe Coding——這是一件讓我非常興奮的事情。簡單說，就是用自然語言描述你想要的功能，AI 就能幫你寫出程式。
▲ Vibe Coding：用自然語言打造工具
最近，我用這個方法做了一個文案健檢工具，也做了一個 Vibe Coding Guide 的網站和活動報名系統。整個過程中，我沒有寫一行傳統程式碼。
這對傳播人來說意味著什麼？它意味著，技術不再是你和想法之間的那道牆。你現在可以把腦子裡的概念，直接轉化成可以運行的工具。這是非常深刻的改變。
我也介紹了 Claude Code 的五種核心應用：批次文件處理、數據分析、內容管理、自動化工作流，以及研究助手。這些能力，不只是工程師的專利，知識工作者一樣能大幅受益。
論文寫作：AI 是你的研究助理，不是槍手
對目前以在職身份就讀碩士班的同學們來說，這可能是整場講座最有立即價值的部分。
▲ AI 輔助學術研究工作流
我介紹了 Publish or Perish，一個完全免費的學術文獻搜尋工具，可以快速找到特定主題的相關研究，並以多種排序方式整理文獻清單。搭配 AI，一個完整的文獻研究流程可以大幅提速：先用 PoP 搜尋相關文獻，匯出清單後交給 AI 做摘要分析，讓 AI 幫你找出研究缺口，再協助起草文獻回顧的段落架構。
但我要特別說的是：這個流程有一條清楚的倫理邊界。
AI 是你的研究助理，不是論文槍手。每一條引用，必須由你人工驗證原文；每一個學術判斷，必須由你自己做出；每一個觀點，必須是原創的思考。
AI 可以幫你整理已知的知識，但那個新的、屬於你的貢獻，必須真實地來自你的研究和思考。學術誠信是不可妥協的底線，AI 的存在無法改變這一點。
找到那個讓你「哇！」的時刻
最後，我跟大家分享如何打造屬於自己的個人 AI 工作流。
許多人在學 AI 工具的時候，習慣去追最新的功能、最熱門的工具，卻忘了問自己一個最根本的問題：「我日常中最耗時、最重複的任務是什麼？」
那個任務，就是你的入口。找到它，解決它，你就會體驗到第一個「哇！」的瞬間。而那個瞬間，會讓你真正開始。
對於剛接觸 AI 的朋友，我的建議很簡單：不需要一次學會所有工具，不需要追上每一個新的大型語言模型，更不需要把自己弄得緊張兮兮。不妨從一個讓你驚喜的用法開始，慢慢擴展，慢慢累積，慢慢變成你自己獨特的工作方式。
三件我最想傳達的事
▲ 這場講座的三個核心訊息
整理這場講座的核心，我想說三件事：
其一，先用起來，再慢慢變好。 AI 工具的學習曲線，比你想像的低很多。10 分鐘的親身嘗試，遠勝過 10 小時的觀望。完美主義是行動的最大敵人，尤其在面對新工具的時候。
其二，你的專業知識加上 AI，等於無可取代的競爭力。 AI 很強，但它沒有你的領域經驗，沒有你對業界脈絡的理解，沒有你建立多年的人際網絡，也沒有你在第一線觀察到的細節。那些，才是你真正的護城河。AI 讓你的護城河更寬，不是替你挖一條新的。
其三，現在就開始。 種一棵樹，最好的時間是二十年前，其次是現在。學習 AI 的道理完全一樣。
先用起來，再慢慢變好。10 分鐘的親身嘗試，遠勝過 10 小時的觀望。
尾聲：AI 會讓我們變笨嗎？
講座結束後，有位同學問我：「老師，透過 AI 寫作很方便，但是要如何才能寫出自己的味道？」
▲ 當 AI 遇見傳播人
我想了一下，如果只是依賴 AI 工具，的確可能寫出 AI 感很重的文章。AI 誠然是一個放大器，它會放大你的效率，放大你的能力邊界，也放大你的聲音。但最終，你放大的，必須是真實存在的東西。你的判斷、你的觀點、你的創意以及你的經驗——那些東西，AI 無法幫你生產，只能幫你傳遞。
所以，我鼓勵大家要多聽、多看、多寫、多思考。AI 賦能的時代已經來臨。並不是每個人都需要成為 AI 專家，而是成為善用 AI 的人。
這個時代，最重要的不是你會用什麼工具，而是你知道自己是誰、你在為誰說話、你想傳遞什麼價值。在那個基礎上，AI 才能成為真正意義上的放大器。
▲ AI 賦能的時代已經來臨
讓我們帶著自己的專業，帶著獨特的觀點，走進 AI 的時代。
我確信，那裡，有屬於你我的位置。
