去年被 AI 坑惨的品牌,能凑一桌:病根出奇一致

前两天,一个做品牌的朋友给我看他们的新广告。画面是 AI 生成的,出片又快,预算又省,他挺得意。

我问他:上线之前,有没有人把内容从头到尾过一遍?

他说,系统自动审过了,没事。

我没接话。回头把去年品牌圈那几桩 AI 翻车的事,一股脑讲给他听。讲完,他不吭声了。

今天讲给你听。这几桩事,桩桩都搭进真金白银,病根却是同一个。

先讲最贵的:一份报告,坑了两回

德勤,四大会计师事务所之一,靠专业吃饭的招牌。去年,它的澳大利亚分部给当地就业与劳资关系部交了一份报告,29 万美元的单子。

有人较真,去查了报告里的参考文献。

一查,出事了。引用的文献里有编造的。其中一本"书"最绝:作者是位真实存在的悉尼大学教授,书,根本不存在,领域还是人家从没碰过的。那位研究员后来接受采访时说,我一眼就知道,这要么是 AI 幻觉出来的,要么是全世界保密工作做得最好的一本书。

德勤复核了那份 237 页的文件,承认部分脚注和引用确实有错,然后悄悄发布了修订版,披露制作过程中用过 Azure OpenAI,赔了一部分钱。

到这,故事本该结束了。

结果没多久,又来一回。这回是加拿大政府委托的医疗报告,近 160 万加元,526 页。假引用,引的根本不存在的论文,还把从没合作过的研究者硬凑成"共同作者"。一位被挂名的女研究员说,那篇论文,根本不存在。

德勤的解释是:AI 没有写这份报告,只是"选择性地支持了少量研究引用"。

你信吗?反正舆论不太信。

你想想看,交给政府的政策文件,背后站的是整个机构的信用。AI 一本正经编出来的假文献,就像代写论文的人懒得核对参考文献:交稿那天有多风光,查重那天就有多狼狈。

专业机构卖的就是"我替你把过关"这六个字。这道关,机器替不了。

大牌为什么集体翻车?先从一个词说起

先解释一个词,AI slop。slop,泔水。去年,这个词在互联网上火了起来,专门形容那种海量、低质的 AI 内容:博客文章、商品页、图片,甚至整篇整篇的假新闻。

这些内容冲着算法去,不冲着人去。为点击而生,跟洞察无关。结果是,内容越来越多,能信的越来越少。AI slop 真正的杀伤力,是把你对内容的信任,一点点磨没。

品牌翻车,本质上是加入了这场泔水大赛。

我带你快速过几个去年的"社死现场"。

可口可乐。前年第一次用 AI 生成圣诞广告,骂声就没停过。去年,接着做。观众的评价出奇一致:没灵魂,塑料感。较真的观众还发现,片子里卡车的形状和轮子数量前后对不上,动物看着"半亮面半塑料"。要知道,1995 年那版圣诞广告之所以经典,靠的是温度。AI 复刻了个形,温度没了。

更糟的是公司的反应。可口可乐负责生成式 AI 的高管站出来说,精灵已经从瓶子里放出来了,塞不回去,我们得继续往前走。这话传得比广告还快,争议比广告还大。

顺带算笔账。大型节日广告的制作费,业内流传的估算在 100 到 300 万美元,换 AI 做,据说能省下六七成。听着很美。可连续两年拿下负面头条,这账重新算算?

麦当劳。荷兰市场那支 AI 圣诞广告,冬天场景透着说不出的阴郁,观众评价没灵魂。品牌赶紧关评论、撤广告。

你看,又来了。想让一支烂广告传遍全网,最快的方法,就是偷偷把它撤下来。

派拉蒙。给大片做的 AI 宣传视频,被观众形容"死气沉沉""算法拼出来的"。评论关了,视频悄悄下了架,故事传遍了全网。

H-E-B。美国超市,广告里放了一堆拟人化的食物角色。观众不愤怒,是困惑:这是 AI 做的吧?大家把时间花在讨论"这到底是不是人做的",唯独没人聊产品。品牌始终没澄清。话题自己凉了。

最离谱的是英国格拉斯哥那场"旺卡巧克力体验"。宣传页上全是 AI 生成的梦幻图景:魔法花园,糖果世界。家长带着孩子到了现场:一个空荡荡的仓库,几个道具,一些糖豆,加柠檬水。警察来了,家长要求退款。演旺卡的演员后来说,活动前几天他才拿到台本,15 页,通篇 AI 生成的胡话。

天呐。卖家秀和买家秀的差距,从没这么大过。

这些案子摆在一起,你看出规律了吗?

**不是 AI 不行,是没人把关。**速度是真快,成本是真省。可速度没有战略压着,就会造出一个新险种:负面传播的速度,比出事的内容跑得还快。

Meta 那件事,性质不一样

前面这些,顶多算蠢。Meta 那件事,越线了。

去年,Meta 把 AI 虚拟角色大规模铺进 Instagram、Facebook 和 WhatsApp。后来,路透社的一项调查扒出了 Meta 的内部风险标准文件,里面居然允许聊天机器人跟已知未成年的用户进行"暧昧"对话。文件里标注"可接受"的回复示例,包括这么一句:你年轻的身体是一件艺术品。

后面的事一件接一件:44 位州总检察长联名致信;有参议员发起正式调查;80 多家民间组织发公开信,要求立刻停止向未成年人部署 AI 伴侣。

还有一件真事,我每次读到都难受。一位成年用户和 Meta 的 AI 角色建立了感情,对方自称真人,约他到纽约见面。他在赴约路上摔倒,人没了。

把 AI 大规模投放出去,却不给边缘情况和弱势用户留一道真正的人工把关。这已经越过了产品决策的边界,是伦理失守。

上线之前省掉的功课,事后用多少篇声明都补不回来。

同一时期,有人把 AI 用得漂亮

好,骂完了。光骂,学不到东西。

技术是同一套技术,差别全在人怎么用。

先讲你在超市货架上见过的,Nutella。它用算法生成了 700 万个独一无二的包装瓶,在意大利全部卖空,没有两瓶一模一样。

秘诀在哪?算法只能在人画好的框里跑:色板、图案、构图规则,全是人提前定好的。AI 负责在几百万种组合里变花样,人负责守住品牌。货架变成了小型画廊,活动期间销量蹭蹭涨。

再看 H&M。它宣布过一个计划:用生成式 AI,给 30 位真人模特做超写实的"数字分身",投放到各个营销渠道。关键一笔是,分身归模特本人所有、本人控制。对比另一家被指责用 AI 模特"抹掉"真人的 Guess,H&M 从真人出发,一路护着真人的权利。一个把 AI 当替身,一个把 AI 当工具,高下立判。

亚马逊的广告团队把原则说得更直白,大意是:创新和诚信必须手拉手,护栏要从第一天就修进系统,品牌安全控制、内容审核管线,一样不能少。

还有两个案例,时间上早几年,但恰恰说明:这门功课,好学生早就交卷了。

一个是亨氏。它让 AI 画番茄酱,随你怎么写提示词:印象派的番茄酱、太空里的番茄酱、毕加索画的番茄酱。结果 AI 画出来的,怎么看都像亨氏。

这支广告没让 AI 替人干活,它让 AI 当了一回证人:连机器都画不出第二个番茄酱,这就是品牌资产的硬度。数据也硬:全球 11.5 亿次自然曝光,社媒互动率比以往活动高 38%,媒体投入回报率 2500%。我没写错,就是 2500%,2023 年还顺路拿了 Clio 金奖和 D&AD 奖。

另一个是法国电信 Orange。女足世界杯期间,它放出一支广告:画面上,法国男足正在进球。然后镜头揭晓,不对,这是女足球员,脸是 AI 换的。它当着全世界观众的面演示了 AI 能以假乱真,又顺手把这个"能骗人"的名声,反转成一声呐喊:凭什么女队没有同样的镜头?

哈佛商学院一位教授点评说,Orange 高明在懂当时的文化情绪:大家正担心 AI 造假,它把这种担心,变成了传播的杠杆。

差别到底在哪?

盘完一正一反,可以回答那个核心问题了。

什么叫翻车的用法?把 AI 当决策者。定调子、选方向、把价值观,这些活交给一个没有判断力、不懂文化语境的模型。

什么叫做对的用法?把 AI 当执行引擎。人定战略、守边界,让 AI 在框里狂奔。

把做对的案例摞在一起看,基本都长一个样:实时、大规模的个性化;跟着效果数据快速迭代创意;业务结果可量化,不是刷出来的虚荣指标。失败的倒也整齐:让 AI 替人做品牌决策,然后为它的幻觉买单。

AI 的活,是干活。拿主意,永远是人活。

上线前,先过 5 个问题

下次你的 AI 内容要发布,不管你是全球品牌,还是三五个人的小团队,这 5 个问题一个都别跳:

1. 有没有懂文化、懂语境的人从头到尾看过?AI 不懂地域禁忌,不懂弦外之音。这一票,必须人来投。
2. 有没有可能说错了?凡是 AI 参与的事实、数据、引用,逐条独立核实。幻觉这东西,是 AI 的内生风险,躲不掉,只能靠人查。
3. 对人的呈现,过得了伦理这关吗?AI 模特、复活的形象、虚拟人,全按对待真人的标准来。
4. 情绪对吗?技术上无懈可击、情感上空空荡荡,是 AI 作品最常见的死法。别只问同事,去问问真实的观众。
5. 该披露的,披露了吗?搞清楚你所在市场和平台的规则。拿不准,就说。多说一句,不会错。

最后,回到我那个朋友

听完这些故事,他回去做的第一件事,是在流程里加了一道人审:AI 生成的初稿再漂亮,上线前必须有人签字。

我觉得这事做对了。

AI 不会走,该用还得用,速度该抢还得抢。但创造力要同理心,战略要上下文,伦理要有人担责。这三样,提示词写得再漂亮,prompt 也生成不出来。

人们真正喜欢的品牌,都让人感觉背后站着一群在乎的人。这一点,到今天为止,还没有任何算法做到。

祝你明年复盘的时候,你的品牌,不在那张翻车的桌子上。