作者：Esther Chang 成長中企業與 pre-IPO 品牌顧問
一家成長期企業遭遇前合作對象在社群上的公開指控，當天就發出聲明稿，內容謹慎周全。幾天之後，外界記得的只剩底下那幾個沒有人回答的追問。
我陪企業處理危機溝通時，常有人在這種時刻問我另一個問題：聲明可以交給 AI 寫嗎？今年二月一份經同儕審查的實驗，把「誰來寫」這個變項單獨拉出來檢驗；對照台灣的社群輿情資料，我把發聲明之前要想清楚的事整理成三個判斷，依序是：該不該發、策略對不對、誰來執筆與署名。
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負面聲量衝高，就一定要發聲明稿嗎？
不一定。先確認負面聲量從哪裡來、指控的對象是不是你，再決定要不要發出聲明稿。
依 QSearch 社群監測數據（資料期間 2025/07 至 2026/07），台灣金融業負面輿情一年累積聲量超過九萬筆。全年六大聲量尖峰沒有一個來自系統性品牌事故，多數由個別消費者的受害經歷引爆；企業最擔心的系統當機，只占負面話題的 3.4%。
同一份報告還點出一個監測陷阱：「當機」在中文網路常被當成誇飾語，一句「我直接當機 20.6 秒」只是在表達震驚，與任何一家企業的系統都無關。公關團隊看到負面關鍵字聲量衝高就反射性發出澄清稿，可能在回應一則與自己毫無關係的貼文。
該報告追蹤的一起支付服務上線當機事件也提供了參考：負面情緒約一週回落，長尾階段轉為正面主導。處理得當，單一技術事故未必留下長期傷害。聲明稿是回應工具，聲量波動是常態，先判斷、再動筆。
標示由 AI 撰寫的聲明稿，讀者會怎麼評價？
可以納入工作流程，但署名 AI 有信任代價，而且代價不分危機大小。
《Corporate Reputation Review》今年二月刊出的實驗讓 347 位美國受測者閱讀同一份危機聲明，唯一的差別在署名：一組標示由公司主管撰寫，另一組標示由 AI 生成。AI 署名那組給出的聲譽與可信度評分都比較低，也認為這家企業的處理比較不公平。研究同時測了受害型、意外型、可預防型三種危機情境，三種都出現同樣結果，沒有「小危機可以放心交給 AI」的空間。
這個差距的幅度不大。同一份實驗裡影響大得多的變項是回應策略：聲明是否對應危機的責任歸屬，影響是署名的十倍以上。這與情境危機溝通理論（SCCT）的主張一致：先判斷外界把多少責任歸給你，再決定用什麼策略回應。我在〈做好危機處理，為什麼光靠 SOP 不夠？〉寫過，信任感強的企業出事，外界願意給時間、聽它說清楚前因；聲明稿承接的正是這層信任，文字技巧排在其後。
研究還有一個細節：對 AI 信任度高的讀者，署名 AI 造成的扣分幾乎消失。只是企業無法挑選自己的讀者，危機當下湧入的讀者往往對 AI 信任最薄；既然挑不了讀者，要不要主動揭露，就成了下一個問題。
用了 AI 卻不揭露，代價是什麼？
比一開始就坦白更糟。
這份研究開頭引用 2025 年澳洲航空 Qantas 的案例：一封發給 570 萬名資料外洩受害客戶的道歉信，事後外界發現有 AI 參與，Qantas 澄清 AI 只用於排版，質疑聲浪仍蓋過了道歉本身。研究也引用美國公關協會（PRSA）2025 年的指引：AI 對公開內容有實質貢獻時，建議揭露，並由人審核。兩條線指向同一件事：主動揭露會付出一點信任成本；隱瞞一旦曝光，付出的成本更高。
AI 在聲明稿的流程裡，該放在哪一層？
放在執行層。判斷、策略與署名留在人身上。
我自己幫企業撰寫危機聲明時也使用 AI：查資料、整理事實時間軸、產出草稿版本。動筆之前，我會先把這份聲明的策略定下來：回應哪一種責任歸屬、對誰說、承諾什麼，再讓工具照著方向寫。
開頭那家企業的聲明稿字斟句酌，問題出在聲明的說法與當事另一方的說法有幾處對不上，讀者的追問全部集中在那幾處，而沒有人回答。這類問題 AI 無法解決：要不要回應追問、說明到什麼程度、由誰具名，每一個都是判斷，判斷背後是責任。危機時由誰對外發言、聲明由誰具名，可以事先用制度定案，這部分我在〈公司要對外發言，為什麼不該讓最高負責人親自出面？〉談過。
結語
把三個判斷走一遍：負面聲量衝高，先判斷要不要回應；決定回應，先對齊責任歸屬、選對策略；進入執筆階段，AI 可以承擔執行，署名的人負全責。聲明稿是公司對外的承諾，三個判斷都走對了，AI 寫不寫，反而是其中最小的問題。這些判斷也不必等危機來了才準備：平時先建立發言制度與媒體溝通能力，危機時的聲明稿就有了支撐。
常見問題
研究顯示主動揭露會付出一點信任成本，但隱瞞一旦曝光，傷害更大。美國公關協會的指引方向相同：AI 有實質貢獻時建議揭露，並由人審核與負責。
最可靠的線索在內容：沒有只有當事人才知道的細節、承諾全是通用型、把公司名遮掉換任何一家都能用。形式上的線索有結構過度工整、AI 慣用句型，甚至漏刪的 AI 回應殘句。偵測工具誤判率高，只能當起疑的起點。
由能為內容負全責的人。聲明是公司對外的承諾，署名等於承擔責任；AI 與幕僚可以參與草擬，責任歸屬必須落在具名的人身上。
先確認負面聲量的來源與對象。台灣的輿情資料顯示，聲量尖峰大多來自個人受害敘事；而且監測容易誤判，像「當機」常被網友拿來形容驚訝，這類貼文會被算進聲量，卻與企業的系統無關。先判斷事件是否指向自己、外界歸多少責任，再決定回不回應。
事件當天到隔日通常是討論最集中的窗口（QSearch 追蹤的案例中，這兩天占了全期討論的四成以上），越早回應越能參與定調。但策略對錯的影響大於速度，寧可晚幾個小時把責任歸屬對齊，也不要搶快發出與事實對不上的聲明。
範例能給格式，給不了判斷。同一種格式在受害型與可預防型危機裡該說的話不同；套用範例之前，先確認責任歸屬與回應策略，範例才派得上用場。
參考資料
萌宣官網延伸閱讀：
- 做好危機處理，為什麼光靠 SOP 不夠？
- 公司要對外發言，為什麼不該讓最高負責人親自出面？
- 企業媒體溝通是什麼？從媒體關係到危機處理，該建立的 6 項能力
- 新聞稿效益怎麼評估？AI 時代要新增的四個指標
外部資料來源：
- Artificial Intelligence in Crisis Communication: Investigating Source Effects and Matched Crisis Responses on Stakeholder Perceptions（Corporate Reputation Review，2026 年 2 月）
- 台灣金融品牌危機輿情全解析（2025–2026）（QSearch 社群數據觀察室，2026 年 7 月）
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關於作者
Esther Chang 是萌宣有限公司執行長，陪成長期與 pre-IPO 創辦人建立品牌敘事、經營媒體公關，目前正在修習 ICF 國際教練聯盟 ACC 認證。