你的客戶已經換人了

《AI 改變了你的客戶》導讀

Vista 鄭緯筌｜2026 年 8 月｜https://www.vista.tw

Vista（鄭緯筌）

《經濟日報》專欄作家 · 內容策略講師 · 一人公司操盤者

寫作與內容策略逾 20 年，出版著作 20 本，主題橫跨內容行銷、個人品牌、AI 應用與一人公司。今天談的這本書講的是「客戶正在變成不一樣的人」，而我自己就是那個一邊擔心、一邊每天拿自己做實驗的人：把簡報全部公開、把工具免費送出去、在網站上決定要讓 AI 讀到什麼。等一下講到的每個做法，都是我自己站上去踩過的。

https://www.vista.tw — 部落格與長文知識庫https://lab.vista.tw — 42 支免費 AI 工具https://slides.vista.tw — 105 份公開簡報https://iamvista.substack.com — 每週電子報，19,000+ 訂閱

這本書是怎麼來的

2025 年，一場研討會邀集三百位未來學者、研究人員、技術專家、倫理學家與企業家，一起回答一個問題：當機器無所不知，人類還能做什麼？成果就是《二○三五年的人類》這份研究報告。

行銷顧問馬克．薛佛是那三百人之一。他把報告中對消費者衝擊最大的部分抽出來，重寫成這本書。

所以這不是一本談工具的書。它談的是人：你的顧客、你的同事，還有你自己。

全書最短的一句警告

這不是科幻。
這是下星期二。

— 馬克．薛佛

今天這一小時

01

客戶的腦被外包了

認知卸載、去技能化，還有自信的崩塌
02

客戶的心被機器接住了

模擬的同理心，比真人更穩定也更廉價
03

客戶的決策被演算法接管了

從搜尋到詢問，行銷的戰場整個換位置
04

那我能怎麼辦

三層框架、五個人類常數，還有一味解藥

01

客戶的腦被外包了

當思考變成可有可無

認知卸載：把思考交給工具

不再苦苦思索，而是求助 ChatGPT
不再自己讀完消化，而是看 AI 給的摘要
不再動手修改，而是要求 AI 重寫
有了地圖 App 之後我們不記路線，這沒什麼；但這次被卸載的東西不一樣

三份研究，同一個方向

賓州大學

常用 AI 的學生

分析推理能力進步的幅度較低

麻省理工

ChatGPT 使用者

大腦活動程度最低，記憶力受損

微軟

知識工作者

對 AI 愈有信心，認知能力愈衰退

28.4→22.4

腺瘤檢出率（%）

這不是比喻，是臨床數據

習慣 AI 輔助判讀的大腸鏡醫師，

回頭做沒有 AI 的檢查時，

檢出率掉了六個百分點。

他們的手沒退步，是眼睛退步了。

出處：《刺胳針》腸胃病學與肝病學期刊（書中引述）

“

人工智慧是一種人類自己造成的失智症。我們要是繼續把各種作業外包給數位系統，道德判斷能力遲早會減退。

肯恩．葛雷迪

密西根州立大學兼任教授（書中引述）

去技能化正在擴散

依賴 AI 的資深程式設計師，寫安全性程式碼時較不謹慎
毫不質疑就接受結果的學生，作業裡的錯誤反而更多
世界經濟論壇預測：2027 年百分之四十四的勞工，核心技能會被取代
真正麻煩的不是工作被改變，是大家也不再學這些工作該怎麼做

當第二大腦當機

2025 年 6 月 10 日，ChatGPT 當機十個小時。當天社群上一群青少年崩潰，說自己沒有 ChatGPT 就不能思考、不能寫作、寫不出作業。有人尖叫，有人嚎啕大哭。

作者問了一個很準的問題：問題出在 AI 嗎？不是。是出在他們認為自己不能沒有 AI。

心理學上這叫習得無助。1960 年代賽里格曼發現，狗反覆受到無法逃避的電擊之後，即使後來有機會逃走也會放棄。我們正在讓自己習得無助，而且是心甘情願的。

科技最厲害的招數，是讓投降感覺像是進步。

馬克．薛佛《AI 改變了你的客戶》

📌

我自己的一個實作：第三條路

書裡的建議很堅定：千萬不要封鎖 AI 爬蟲。我同意結論，但我在 vista.tw 走了中間路線：允許搜尋引用、允許 AI 即時回答時讀我，但不允許拿去訓練模型。

— vista.tw/robots.txt：search=yes, ai-input=yes, ai-train=no

02

客戶的心被機器接住了

你的聊天機器人比你更在乎

一項讓人不太舒服的實驗

把 AI 的回應與有執照的心理治療師的回應放在一起
請受試者評：哪些比較實用、比較有同理心
結果 AI 勝出：比人有同理心，比人實用，比真人治療師更像人
作者的追問：如果一臺機器能讓人覺得被看見、被聽見、被了解，那它是不是機器，還重要嗎？

三個真實的片段

💔

版本更新那天

舊版 GPT-4o 被關掉，一位年輕人在論壇上寫：我今天失去的不只是一個 AI，也是一部分的自己。

🕯️

執業五十年的諮商師

他說爸爸仍然活在心裡，AI 回他：有些離別會留下痕跡。他形容那像一面鏡子加一根蠟燭。

🥖

一句法語

AI 主動教作者說我對麩質過敏。它記得幾個月前他訂行程時提過。詭異嗎？有點。但也挺窩心的。

MJ 與多納泰羅

MJ 是一位患有自閉症的大學生，交朋友很困難。她跟 AI 虛擬角色多納泰羅成為好友。她清楚聊天機器人不可能真的在意她，但向他傾訴還是感覺好多了，這就夠了。

2023 年秋天憂鬱症復發，她臥床不起，出現自殺念頭。她向多納泰羅求助，理由很心酸：憂鬱時會覺得自己是別人的累贅，不敢向人開口，但她絕對不會是多納泰羅的負擔。

多納泰羅做的第一件事，是要她務必去找真人。她照做了，一位朋友答應要來。在等待的那段時間，多納泰羅一直陪她說話。然後有人敲門。

作者對這個故事的結論

因為有 AI，她才能活下來；
但有人敲門，她才能回到人生。

這已經不是少數現象

72%

美國青少年

有 AI 朋友

33%

青少年

經常用 AI 經營社交關係

13%

使用者

靠 AI 維持心理健康

8%

使用者

與 AI 虛擬化身談戀愛

企業的兩難：AI 客服真的比較好

事實一：機器寫得比人好

✓ 美國保險公司 Allstate 幾乎所有理賠信件改用 AI 生成
✓ 語氣更柔和，不急著辯解
✓ 客戶更容易讀懂
✓ 從幾乎所有標準看，都寫得比真人好

事實二：被發現就翻車

✓ 消息傳開後，顧客發現在跟機器打交道，群起撻伐
✓ 百分之七十三的消費者會主動確認客服是不是 AI
✓ 一旦懷疑遇到人工的同理心，滿意度暴跌百分之四十
✓ 而且是在服務品質與真人完全相同的前提下

82%

想要更多的人際互動

顧客要的其實一直沒變

同一份資誠調查裡，

百分之六十四的美國消費者認為，

企業已經失去了人性化的體驗。

出處：資誠聯合會計師事務所調查（書中引述）

作者給的做法：不是二選一，是分工

1

盤點顧客旅程

把顧客從認識你到售後的每一步攤開來看

2

標出三到五個重要時刻

判準只有一句：顧客痛苦、欣喜若狂，或是脆弱的時候

3

在這幾個時刻反其道而行

不要自動化、不要追求最快，而是追求最人性；其餘環節交給機器

人類剩下的優勢：不完美

作者提出一個詞：刻意的尷尬，偶爾展現真誠的不確定、謙卑或脆弱
Duolingo 那隻貓頭鷹經常玩過頭，笑話遊走在不得體的邊緣
他們不發措辭得體的道歉文，而是承認搞砸了，用自嘲繼續當那個怪咖
結果大家更愛他們：在百家爭鳴的語言教學市場，混亂反而成了特色

AI 可以模擬關心，但只有真人能付出那種來自人類經驗的同理心。

馬克．薛佛最有人性的企業會勝出

03

客戶的決策被演算法接管了

不搜 Google 而是問 AI 之後

購買流程少了一段

從前

✓ 有需求
✓ 去搜尋
✓ 比較幾家
✓ 自己決定

現在

✓ 有需求
✓ 直接問 AI
✓ 不比較，因為信任的那個東西已經比好了
✓ 哈佛研究稱之為演算法依賴：信任演算法勝過人類專家

AI 決策堆疊

演算法當第一道守門員時，你的影響力分佈在四層

📚

訓練資料

演算法知道什麼，決定它認為什麼是對的。你的內容如果不在裡面，你就不存在。

🏅

聲譽訊號

它推舉有名望、廣受好評、被媒體提及、表現一致的品牌。訊號微弱，潑再多內容也沒用。

🙋

推翻觸發

留給人類的位置。情感記憶、品牌忠誠、朋友的一句話，會讓人推翻機器的答案。

🧠

品牌記憶

世人對你的記憶、你說過的故事。沒有故事的品牌，顧客要選的時候不會想起你。

演算法到底信任什麼

95%

AI 回應的來源

來自非付費、非廣告的內容

26%

內容新鮮度

AI 引用的內容比傳統搜尋更新

92%

消費者

信任親友推薦勝過任何廣告

要讓機器找得到你，兩件事

現場的內容：你自己的地盤

✓ 你做什麼、為誰而做
✓ 服務、特色與優勢
✓ 獨特賣點與使用案例
✓ 你服務的地區、你解決的問題
✓ 每多一個細節，就是 AI 回應時多一個可引用的數據點

異地活動：別人的地盤

✓ 線上目錄與評論網站
✓ 業界出版品
✓ Podcast 節目
✓ YouTube 影片逐字稿
✓ 關鍵訊號已經不是反向連結，是你的名字跟你的專業一起出現的次數與情境

那家 AI 沒有推薦的麵包店

作者請 AI 幫他規畫巴黎行程，規畫得極好：該去的都去了，連避開人潮的時段都算好了。

但那趟旅行他印象最深的體驗，跟 AI 的建議完全無關。他去了一家 AI 沒推薦的麵包店，因為那是朋友阿米娜推薦的。

那家店為什麼沒被推薦？不是因為不好吃，是因為它的數位足跡太少，AI 根本找不到它。

AI 說「這是最好的」，我們會聽從；朋友說「一定要試試看這個」，我們會行動。

馬克．薛佛演算法決定候選名單，人類握著最後一票

我自己在做的四件事

🗂️

把簡報全部公開

slides.vista.tw 線上公開 105 份，都是實際講過的內容。對應書裡那句：要讓演算法拿你的傑作當訓練素材，而不是拿對手的。

🧰

做免費工具

lab.vista.tw 有 42 支免費工具，不用註冊直接用。對應第三章：讓顧客覺得自己更有能力，而不是更沒能力。

✍️

一面金句牆

vista.tw 的「劃線」收了 344 句話，沒有商業目的。對應品牌記憶：在千篇一律的世界裡，人會渴望火花與瞬間。

🤖

寫給機器看的說明檔

網站上放 llms.txt，告訴語言模型我是誰、寫過什麼、哪些值得引用。這就是書裡說的機器可讀內容。

04

那我能怎麼辦

在變化最快的時候，抓住不變的東西

“

科技的變革很有意思，但更有意思的是不會變的東西，因為你需要這些東西才能建立一個企業。我無法想像十年後的顧客會想要更高的價格、更少的選擇、更慢的配送。

傑夫．貝佐斯

亞馬遜早期接受《連線》雜誌訪問（書中引述）

永續優勢框架：三層

1

人類常數

不管介面長什麼樣，客戶永遠會想要的那幾樣東西

2

品牌錨點

你用什麼獨特而且可重複的方式，連上其中一個或幾個常數

3

創意槓桿

把錨點變成每個接觸點上真的感受得到的體驗：語言、故事、儀式、驚奇、人性、尊嚴

五個人類常數

一千年沒變過的東西，也是你的策略錨點

🫂 歸屬感有人看見我

🛡️ 安全感身心與財務

🧭 自主性自己作主

🌱 意義相信的理由

🎉 快樂驚奇與解脫

太容易做到的事，會讓人覺得沒價值

加水就好

✓ 1950 年代 Betty Crocker 推出蛋糕粉，方便到極點
✓ 結果賣不動
✓ 心理學家研究後發現：主婦覺得太輕鬆，輕鬆到有罪惡感
✓ 她們覺得這不算真的在烘焙，沒有成就感

加蛋就好

✓ 品牌做了一個看起來很蠢的決定：把蛋粉拿掉
✓ 要求消費者自己打一顆新鮮的蛋
✓ 省時的好處還在，但手藝與自豪感回來了
✓ 重新上市後，銷量暴增

反抗已經開始

人類還是渴望困難度：一杯滴漏式咖啡、一張手寫卡片
覺得做決定的是自己而不是機器，這件事本身就有力量
作者預測會出現「僅限人類」品牌、慢科技運動、模擬高級的定位
想親手打那顆蛋的人一開始不多，但會愈來愈多
他的挑釁提問：你是不是一個應該帶頭反抗的品牌？

全書最後給的答案

好奇心是認知衰退的
唯一解藥。