生成式 AI 已經大大用於廣告製作，由分鏡、主視覺、產品視覺，到社交媒體內容、動畫及影片，品牌可以用更短時間探索更多創意方向，亦可以將過往需要大量拍攝及後期製作才能實現的畫面變成現實。

 

但當 AI 真正由創意探索走到商業製作，判斷標準亦完全不同。一張圖夠不夠吸睛，只是第一關。正式出街的廣告還要處理人物表現、產品準確度、鏡頭連續性、品牌辨識、不同版本的一致性，以及素材授權、私隱、標示和合規問題。

 

Kantar近期與Affectiva分析數百個有使用生成式AI的廣告，結果顯示AI本身並不決定廣告效果。當AI自然融入作品，超過40%的廣告在品牌突圍表現方面落入最高表現組別；相反，畫面出現明顯、不自然或容易令人分心的 AI 痕跡，整體表現往往較弱。對品牌而言，真正值得考慮的問題已經由「AI可不可以做到」，進一步變成「這件作品可不可以代表品牌正式出街」。

 

AI成品	最常見問題	真正的商業風險
人像逼真	人物不自然	觀眾注意力被異常細節帶走
大致似真貨	產品不準確	錯誤呈現品牌、產品或功能
每個鏡頭都很靚	鏡頭接不起來	整條影片欠缺連續性
視覺很有風格	品牌感被沖淡	記得廣告，記不起品牌
出圖速度很快	缺乏品質控制	不同版本愈做愈亂
技術上已完成	版權及合規性最後階段方審閱	出街前才發現不能使用

 

人物很像真的，但就是有點不對

 

AI 人物已經可以做到非常逼真，真正容易穿幫的位置反而愈來愈細。

 

常見問題包括：

• 眼神沒有真正望向對方
• 微笑與情境不匹配
• 手指、握持及觸碰動作欠缺自然重量感
• 拿產品的位置與力度不合理
• 嘴型、語音及表情不同步
• 人物走動時缺乏身體重心
• 衣服、頭髮或飾物在動作中突然改變
• 群眾各自有反應，彼此之間卻沒有真正互動

 

這類問題在靜態畫面未必明顯，放進影片後便會被放大。人物愈接近真人，一點點偏差愈容易形成所謂的「恐怖谷效應」，令觀眾把注意力放在「這個人有點奇怪」之上。Kantar的研究亦發現，生成式AI廣告可以引起更強烈的情緒反應，但這些反應未必全部正面；異常的人臉、動作或場景甚至可能令人因為畫面古怪而發笑。

 

因此，專業 AI 製作需要逐鏡檢查：視線，表情，嘴型，手部，步態，重量感，物件互動，人物之間的反應關係。真正的標準不在於「看起來有幾成像真人」，而是觀眾在正常觀看速度下，會不會被任何細節拉出故事。

 

產品「差不多」，是商業廣告最危險的「差不多」

 

AI很懂得生成「像某件產品的東西」，但品牌需要呈現的是那件真正存在的產品。最常見的錯誤包括：

• 標誌比例、位置或留白錯誤
• 品牌字體被重新生成
• 包裝文字出現錯字或亂碼
• 顏色與實際產品存在偏差
• 樽身、盒身或產品比例改變
• 按鈕、接口、鏡頭、開關等結構被重新設計
• 同一件產品在不同鏡頭出現不同版本
• AI 自行增加現實產品不存在的功能

 

對氣氛視覺圖來說，這些可能只是畫面上的小瑕疵；進入正式商業素材後，問題便涉及產品準確度。尤其是金融、保險、電訊、汽車、電子產品、美容、食品及其他受規管行業，每一句產品聲稱、每一個產品細節都有可能需要額外審批。香港《商品說明條例》同樣禁止商戶就商品或服務提供虛假或具誤導性的描述，而相關規定並不取決於廣告使用真人拍攝、電腦生成影像或 AI 製作。

 

因此，產品相關AI廣告最好預先建立一套產品真實資料基準，包括已審批產品圖，標誌檔案，品牌顏色，包裝文字，產品尺寸，功能參考，必須保留的文字。

 

每個鏡頭都靚，不代表剪在一起會成為一條好片

 

AI 影片其中一個最容易被低估的問題，是鏡頭連續性。逐個鏡頭看可能全部成立，一旦進入剪接時間軸，問題便開始出現，譬如：

• 空間方向突然改變
• 全景與特寫之間的人物位置接不上
• 人物衣服、髮型或配件轉變
• 同一件道具突然出現或消失
• 光源方向前後不一致
• 日夜、天氣或環境細節突然轉換
• 鏡頭調度沒有延續性
• 人物上一秒向左行，下一鏡卻由另一方向出現
• 前後鏡頭的速度、表演及節奏像來自不同影片

 

這也是為甚麼 AI 影片製作仍然需要真正的導演及剪接思維，在生成之前便要先建立鏡頭清單、畫面方向、鏡頭語言、人物參考、環境參考及燈光邏輯，再決定哪些畫面適合用 AI 生成、哪些部分需要影像合成、修圖或傳統後期處理。工具可以逐個生成鏡頭，但完整的廣告仍然需要有人控制整條片的視覺語法。

 

視覺很有「AI 風格」，品牌反而不見了

 

另一個常見情況，是作品第一眼非常漂亮，但任何品牌都可以使用。極度精緻的燈光、超現實場景、液態金屬、無限延伸空間、漂浮物件、電影級城市——這些視覺語言本身已經逐漸成為生成式AI的共同語彙。當所有品牌都使用相近的生成美學，品牌原本累積的獨特品牌資產很容易被畫面風格蓋過，需要控制的包括：

• 品牌顏色是否仍然準確
• 字體是否合乎品牌規範
• 產品是否出現在真正有記憶點的位置
• 視覺構圖能否延續品牌語言
• 品牌語調是否與既有溝通方式一致
• 人物、環境及動態語言能否跨素材延續
• 拿走標誌後，作品還有沒有品牌辨識度

 

Kantar的分析中亦出現一個值得品牌留意的例子：一支AI廣告即使擁有強烈情緒反應，如果品牌沒有出現在觀眾最投入、最容易留下記憶的時刻，品牌記憶度仍然可以低得很。所以 AI 製作開始之前，需要交給製作團隊的絕非單單一段生成指令，品牌指引、宣傳概念、獨特品牌資產、視覺方向、品牌語調、產品優先次序及必須保留的元素，都應該首先定義清楚。

 

AI可以大量生產素材，品質控制亦會同步放大

 

過往一條影片可能只有幾個主版本，再延伸製作成不同尺寸。AI加入後，製作速度快了，管理不同平台的版本亦變得更為複雜，常見情況包括：

• Facebook 與 Instagram 的產品顏色不同
• 第一輪主視覺已修改標誌，後面的影片仍沿用舊版本
• 不同設計師使用不同參考圖片
• 同一人物在各素材的樣貌逐漸改變
• 已被客戶否決的畫面重新出現在其他延伸版本
• 必須保留的文字在部分尺寸被漏掉
• 本地化處理後，字幕、配音與畫面不匹配

 

這時最重要的已經不只是生成指令技巧，而是製作管控。一套完整的AI商業製作流程，需要包括：創作大方向 → 已審批參考資料 → 生成 → 人工審查 → 品牌品質檢查 → 產品品質檢查 → 法律及合規審查 → 最終品質檢查。當素材量增加，審批邏輯、檔案命名、參考資料管理、版本紀錄及最終檢查表亦要同步升級。否則AI帶來的製作效率，很容易在無止境的修改中被重新消耗掉。

 

畫面做完才處理授權、標示和合規，往往已經太遲

 

AI廣告進入正式商業用途後，最後一層問題通常看不見，卻最值得品牌及廣告公司在項目開始時先處理，這些問題包括：

• 使用甚麼 AI 平台及帳戶方案
• 商業使用權及平台條款
• 參考圖片的來源與使用權
• 真人肖像及聲音複製授權
• 音樂、字體、照片及第三方知識產權
• 是否涉及客戶、員工或其他個人資料
• AI 生成素材的內部紀錄
• 投放市場有沒有 AI 內容披露要求
• 媒體平台有沒有額外標示或內容政策
• 行業本身的廣告合規要求

 

香港現行版權制度已涵蓋AI生成作品，而涉及AI作品的侵權責任仍須按照既有版權原則處理；相關作品的作者身份及原創性，則需要按個別情況判斷。如果AI系統涉及個人資料，香港個人資料私隱專員公署亦已就企業使用包括生成式AI在內的系統提出AI管治、風險評估、人工監督及資料保障等建議。而跨市場投放時更加需要逐一檢查，以Google Ads為例，2026年已新增AI內容標示功能，部分司法管轄區亦開始要求指定類型的AI生成或AI修改廣告素材作出披露。對企業而言，AI合規已經逐漸成為製作檢查表的一部分。

 

AI廣告真正考驗的是創意控制

 

生成式 AI 令廣告公司的創意空間無限擴大。以前受制於場地、拍攝、電腦生成影像成本，甚至物理條件的創意，現在可以輕鬆視覺化呈現；同一套宣傳項目亦可以更有效率地延伸成不同場景、尺寸及內容版本。同時，商業製作的基本功沒有消失。一間成熟的香港廣告公司使用 AI 時，需要同時掌握創意指導、製作技巧、品牌管理及商業風險。AI可以令製作加快，但最終仍需有人知道甚麼素材應該留下或重做，以及甚麼不應該出街。最理想的結果，是觀眾看完一條AI廣告後，根本沒有需要研究它用了甚麼工具。假如二十年後仍然讓觀眾留下品牌印象，則可以算為一條好廣告。

 

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