AI 一天能出五十条素材，但有四类内容必须人过目

素材成本从几千降到几块，审核成本却没跟着降

今年夏天，某知名厨电品牌的授权店铺账号连发多条 AI 生成的短视频，剧情是女性在浴室、卫生间被陌生男性闯入后演示清洁电器。视频下架、品牌致歉、股价连着跌了好几天。另一家卫生用品品牌用 AI 批量生成拿身体特征开玩笑的文案，同样被冲上热搜。

据媒体统计，仅 2026 年上半年，国内就有十多个品牌因为 AI 广告引发舆情，低俗擦边、画面失真、虚假宣传是三类重灾区。有意思的是，几乎每一家的第一反应都是「这是 AI 生成的」。

这句话在法律上不成立。广告法明确写着广告主对内容真实性负责。已经有企业因为用 AI 虚构消费者排队抢购被认定构成虚假广告，也有公司用 AI 生成虚构的「传承人」形象做医疗器械宣传，被罚了一百二十万。

第一道关：涉及人身感受的表述

「我戴了一天很舒服」「用了两周明显变白」这类第一人称体验，AI 写出来毫无障碍，但它没有身体，也没有体验过任何东西。虚拟人角色给美瞳做口播说「戴了一天很舒服」，被质疑后话题迅速发酵——问题不在于画面假，而在于一个不存在的人替真实消费者做了证言。

凡是出现「亲测」「用过」「感觉」的句子，来源必须是真人，而且要能拿出记录。这条线一旦破，性质就从创意问题变成了虚假代言。

第二道关：常识和细节

有品牌做过花生制品的宣传图，画面里花生长在树上。某机场一块 AI 生成的广告牌上，人物伸出六根手指。这类错误一点都不隐蔽，普通人一眼能看出来，却能一路通过制作、确认、投放，最后由网友替品牌完成「质检」。

最稳妥的做法是给每个品类列一张「禁用细节清单」：产品形态、使用场景、操作流程、行业特有规范，生成前写进提示词，出图后逐条核对。卖食品的，就别让 AI 自己去想象食材怎么长。

第三道关：群体与性别表达

这是翻车最集中的一块。AI 学的是网络上的存量内容，网络里什么话最多，它就最容易生成什么话。当团队以「哪类内容数据好」为唯一标准去批量复制，边界很快就守不住了。

建议做一条硬规则：涉及性别、地域、职业、身体状况的内容，不管数据多好，人工逐条过一遍，而且过的人不能是提需求的那个人。自己审自己，基本等于没审。

第四道关：数字和承诺

价格、销量、排名、资质、检测数据，这些一律不能让 AI 自己编。前面提到的那家车企，用 AI 生成「卖疯了」「排队抢购」的场景被处罚，本质上就是数字和场景对不上。

可以放心交给 AI 的是：素材的批量变体、不同尺寸的适配、初版脚本和分镜、竞品素材的结构化整理、投放后的数据摘要。这些环节出错的代价是返工，不是罚款。

把审核这一步量化

问题从来不是该不该用 AI，而是生产速度已经跑到了审核机制前面。以前一条广告要经过创意、客户、法务几层，现在半小时能出几十条，审核的人手却没变。

实在的建议：给团队定一条「发布前三个必查」——有没有真人体验表述、有没有可证伪的数字、有没有可能冒犯特定群体。三查做完再发，多花五分钟，省掉的可能是一百二十万。