第 5 章 品牌审核工作流

学习目标

• 将品牌指南转化为AI能够遵循的指令、原因、示例与结构。
• 根据AI内容的风险类型确定审核阶段与责任人，并设计审批流。
• 建立确认由AI生成的图像、视频、音频权利（著作权、识别标志、服务条款）的流程。
• 针对实时与自动化内容等难以事前审批的情况，选择恰当的管控方法。
• 制定发布后监控计划，执行问题内容召回与防止复发的流程。

引言

引入生成式AI的营销团队在三个月内经历的遭遇通常大同小异。第一个月产量成倍增长，大家都欣喜不已。第二个月审核队列不断积压，逐渐产生了“既然是AI做的就赶紧发布吧”的压力。第三个月便开始出现事故。毫无依据的数据被挂上了横幅海报，已经撤回的推荐文案通过自动组合死灰复燃，或者神似名人的AI面孔出现在了广告中。

事故的原因大多不在于AI，而在于工作流。既没有规定谁来确认什么内容，高风险素材与普通素材排在同一队伍中，发布后也没有人知道该监测什么。如果说前四章探讨的是“何为正确”，那么本章探讨的则是“面对每天数百件内容，如何让多人始终如一地做出准确判断”。

优秀的审核工作流不是增加审核人员，而是将判断前置。允许使用哪些内容在简报中预先明确，谁来核实哪些事项在风险分级中预先确定，发生问题时如何应对在召回流程中预先规定，这样即便产量激增，审核质量也不会崩溃。

本章从将品牌指南传递给AI的方法讲起，将按风险分级审核与角色分工、权利确认、实时内容管控、发布后监控与召回串联为一个完整的工作流。

核心概念

为什么需要工作流

AI内容的责任由公司承担。根据韩国《标示广告法》，广告责任由发布广告的经营者承担（第1章），推荐标示义务同样落在广告主身上（第2章），广告发送与客户数据的责任也由公司承担（第3章）。因不当广告给消费者造成损害的经营者，不能以不存在故意或过失为由免除责任（韩国《标示广告法》第10条第2款）。“是AI这么写的”这种说法并不能减轻责任。

NIST《人工智能风险管理框架》（AI RMF）要求将这种责任落实到组织架构中。GOVERN 2.1规定，与识别、衡量和管理AI风险相关的角色与责任、沟通渠道必须形成文档。将其转化为营销工作流，指的就是应当明确记录“哪些素材、由谁、依据何种标准、在何时进行确认，出现问题时通知谁”。

编写AI能够遵循的品牌指南

“请写得符合品牌调性”即便是对人类而言也是一句模糊的指令。Claude官方文档中的提示词最佳实践建议：应将AI视为缺乏背景上下文的能干新员工，并检验同事在仅掌握最低限度上下文的情况下能否照此执行。将品牌指南转化为指令时，可以应用以下五项原则：

1. 明确且具体：写明期望的输出格式与限制条件（长度、敬语、禁用表达、必备标示）。
2. 附带说明原因：据官方文档说明，告知指令的上下文与动机时，模型能够更好地理解目标并举一反三。与其写“不要使用‘根治’一词”，不如写“由于我们的产品不是药品，承诺治疗效果可能会误导消费者，因此请重点说明使用感受和成分信息”。
3. 精心挑选示例：示例是引导格式、语气与结构最明确有效的方法之一。文档建议提供3~5个与实际使用场景相似（相关性）、彼此之间具有充分差异以防学到非预期模式（多样性）、且用标签区分（结构化）的示例。
4. 按结构划分：将指令、上下文、示例、输入分别用 <instructions>、<context>、<examples> 等标签分隔，可以减少模型混淆内容的可能性。当在同一条指令中运营多个品牌时，这一点尤为重要。
5. 多强调该做什么，少强调不该做什么：文档说明，相比于告知“不要做什么”，明确指出“取而代之应该做什么”通常更为有效。

以下是将品牌指南转化为指令的示例：

<context>
品牌：“会呼吸的墙”环保涂料。读者：自己装修房屋的30~40岁人群。
语气：敬语，单句不超过40字，感叹词每段最多一个。
</context>
<instructions>
1. 成分、认证、检测结果仅限使用下方 <facts> 中包含的内容。不得编造不存在的数据。
   原因：广告中的事实主张必须由公司提供材料予以证明。
2. 不要使用“无毒”、“100%安全”等绝对化表述，而是如实使用认证名称与检测项目。
3. 输出结果包含1个标题与3句正文。
</instructions>
<facts>
（依据材料负责人确认的认证及检测结果列表）
</facts>
<examples>
<example>（已获批文案 1：客厅墙面，短句型）</example>
<example>（已获批文案 2：儿童房，以疑问句开篇）</example>
<example>（已获批文案 3：玄关，包含施工技巧）</example>
</examples>
<input>
（本次要使用的商品信息）
</input>

简报：生成前需确定的事项

良好的结果源自优质的简报。在向AI交付任务之前，请在营销活动简报中确定以下事项：

按风险分级审核

如果对所有素材都采用相同强度的审核，就会产生瓶颈；而瓶颈最终会导致“情况紧急就直接发吧”的妥协。反之，若一律从轻审核，高风险素材就会蒙混过关。解决之道在于根据风险等级进行分流。

利用AI进行初筛分类是一种行之有效的方法。让AI标记出数字、排名、最高级、人物出场等元素，可以迅速汇总高风险等级候选素材。不过，被分类排除在外的素材也必须经过低风险等级的人工审核，因为检测工具有遗漏的可能。

角色与责任

明确每个审核阶段由谁来做什么。如果是人员较精简的团队，一人可以兼任多个角色，但在同一素材上，最好将制作人与审批人分离开来。

审核核对清单

核对清单是将前几章的判断标准汇总在一张清单上。

1. 事实主张：各项数字、排名、最高级、对比、功效、认证、AI技术主张是否均附有依据材料。材料的对象、条件、时间跨度是否与文案相符（第1章）。
2. 价格与折扣：原价是否为近期实际销售价格，折扣率与适用商品、期限及数量标示是否与事实一致（第1章）。
3. 推荐与好评：对价关系标示的文案、位置、形式、语言是否合规。是否存在虚拟人物标示以及虚构体验台词。是否存在篡改或拼接用户评价的行为（第2章）。
4. 发送：接收对象的同意、夜间同意、拒收状态，以及附表6中规定的明确标示事项（“（广告）”、发送者信息、免费拒收方式）（第3章）。
5. 数据：用于个性化推荐的数据依据及处理环境（第3章）。
6. 权利：人物、声音、图像的权利以及服务条款（本章）。
7. 记录：决定及依据、舍弃的备选方案是否留有记录。

权利确认 1：著作权与人类贡献

韩国《著作权法》第2条第1项将作品定义为“表现人类思想或感情的独创性表达物”。因此，在没有人类独创性贡献的情况下由AI生成的内容，很难作为作品受到著作权法保护。在营销实务中，这一定义在两种关键情境下尤为重要。

第一，当公司希望将AI生成的角色或插画作为自有资产加以保护时。即便竞争对手使用了相似的画作，对于AI几乎原样生成的部分，也很难通过著作权予以阻拦。如果将人类重新绘制、挑选、排版、修改的部分以工作记录（初稿、修改历史、作业人员）的形式保存下来，就能在主张保护范围时提供有力依据。如果考虑进行著作权登记，必须将AI生成的部分与人类创作的部分区分开来。在保护品牌识别度方面，还应同步考量商标等其他法律制度。

第二，当AI生成结果与他人的作品相似时。如果生成结果与特定画家的画作或知名角色高度相似，并不会因为“这是AI生成的”就免除法律问题。让人联想到现有真实作品的生成内容，应避免使用，或必须经过严格的权利审查。

权利确认 2：面孔、声音与姓名

韩国《反不正当竞争法》第2条第1项（타）目规定：以违反公平商习惯或竞争秩序的方式，为了自身营业目的擅自使用在国内广为人知且具有经济价值的他人的姓名、肖像、声音、签名等足以识别该他人的标志，侵害他人经济利益的行为，属于不正当竞争行为。

在AI广告中，该条款引发争议的典型场景是在提示词中输入名人姓名，生成“神似某某的声音”、“酷似某某的面孔”。如果生成结果让人联想到该具体人物，就必须剔除，或者取得本人的使用许可。即便打上“AI生成”标示，也不能解决侵害该主体利益的问题。在广告中使用真人时需取得肖像使用许可，同时还需一并核对《推荐及保证审查指南》中针对名人的相关规定（第2章）。

权利确认 3：生成服务的服务条款

能否将AI生成物用于广告，法律并未作出统一的一刀切规定，而是由各服务及计费方案的使用条款决定。是否允许商业化使用、生成物的权利归属、禁用场景、免责条件在各服务之间可能存在差异；即便在同一服务下，个人免费方案与企业方案之间也可能截然不同。

实务原则有三条：明确规定以公司企业账户及合同使用的服务，限制使用个人账户。记录各项获批服务的商业化使用条件及确认日期。当条款发生变更时，重新核实既有素材的使用条件。

标示义务重叠之处

在AI内容中，多项标示义务可能会发生重叠。

韩国《人工智能基本法》第31条针对人工智能经营者在各款中规定了不同的义务。第1款规定了提供采用高影响人工智能或生成式人工智能的产品与服务时的事前告知；第2款规定了标明生成式人工智能的输出结果系由生成式人工智能制作的标示；第3款规定了提供难以与真人区分的虚拟声音、图像、视频等时的告知与标示。仅凭属于高影响AI这一由头，并不会直接产生第2款的输出结果标示义务。施行令将仅供经营者内部业务用途等情形列为例外。如果公司向客户提供AI功能（例如：AI穿搭推荐、AI智能咨询），则必须审查该条款。至于在制作广告素材时仅将AI作为辅助工具使用的情况该如何认定，需视具体事实关系而定，因此请务必查阅法规原文与官方指南，必要时应接受专业人士的法律审查。本课程的考试重点考察广告法、《推荐及保证审查指南》以及发送规则中的标示要求。

实时与自动化内容的管控

在直播过程中的AI聊天答复、根据客户行为自动生成的横幅海报、AI智能体的自动发送等场景下，存在无法逐件进行事前审批的内容。此时，应将审批对象从具体单一生成结果转向生成条件。

1. 范围限制：使其仅在预先批准的回复范围、模板以及事实清单（价格、库存连接实时数据）内进行生成。
2. 实时监控：安排专人值守，并设置在发现异常征兆（错误价格、禁用表达、抗议骤增）时能立即制动的熔断关停机制。
3. 留存记录：完整保留所有生成结果，作为事后检查与更正的依据。

NIST AI RMF MANAGE 4.1要求在部署后监控计划中包含接收并评估用户与相关方意见的机制、异议申诉与人工干预（override）、暂停运营、事故响应、恢复以及变更管理。实时内容管控正是将这一要求转化并落地到营销实务中的体现。

发布后监控

发布不是审核的终点，而是管理的起点。监控计划应包含以下内容：

在赞助帖中，发布后标示被删除或被挪入“展开更多”折叠区域内的情况屡见不鲜。广告主同样是履行标示义务的主体，因此必须定期检查并要求修改纠正。

召回与防止复发

出现问题的AI素材应按照以下步骤处理：

1. 叫停下线：从所有渠道撤下相关素材，并停止使用该素材的预设排期发布与发送。
2. 排查范围与记录：记录曝光周期、渠道、展现量以及受影响的客户。NIST AI RMF MANAGE 4.3要求将事故与错误通知相关方（包含受影响的人员），遵循追踪、响应与恢复流程并留档存证。
3. 纠正偏差：必要时发布更正通知，若对客户造成了实质损害则采取应对补偿。公司主动进行的更正与韩国公正交易委员会的行政处罚不同。作为参考，公正交易委员会针对不当广告可责令采取的纠正措施包括中止违法行为、公布受到纠正命令的事实、刊登更正广告等（韩国《标示广告法》第7条）。
4. 追溯原因：查找在哪个环节未能过滤拦截。是核对清单缺少相应条目，还是风险分级定性错误，抑或是未经审批便擅自发布。
5. 修正改进：对流程、核对清单、提示词指令及素材库进行修正。MANAGE 2.3要求遵循应对并恢复新识别风险的流程。
6. 排查同类：重新排查是否存在因相同原因制作的其他素材。

素材库管理

如果AI通过拼装素材库中的照片与文案来自动生成横幅海报，那么素材库本身就是管控对象。请为每个素材附加以下元数据信息：

• 来源与权利状态（自主拍摄、外部采购、AI生成 + 服务名称、使用许可范围及到期日）
• 若属于推荐与好评素材，记录推荐人、推荐时间、商品版本、是否撤回
• 若涉及事实主张，记录依据材料及有效期限
• 适用渠道与禁用组合

《推荐及保证审查指南》规定，若推荐人变更或撤回推荐，则不得继续使用原推荐内容；若产品或客观环境发生足以改变推荐内容的变化，在通知推荐人并重新取得推荐前，不得继续使用。若素材库中没有“撤回”与“商品变更”状态标识，AI就会毫不自知地将已撤回的推荐再次重新组合。

深入阅读

全由人工审核是否最安全

“AI素材全部由法务团队审核”这一规则看似安全，但实际上出于两个原因反而很危险。第一，超出处理能力的审核请求会形成待审队列，而队列又会诱发特批审批与绕过审核。第二，以相同强度审核数百件素材的人会疲惫，而疲惫之下的审核就会变成流于形式的通过。审核的质量不在于人数多寡，而在于依据风险进行合理分配。将专业审查集中在高风险素材上，低风险素材通过核对清单和品牌审核处理，并通过抽样检查核实分级是否正确，这样的架构更加安全。

由生成模型负责审核时

AI审核工具高效且不知疲倦。但必须牢记三项局限性。第一，事实主张是否属实只能由公司内部资料判定，而模型并不知晓该资料，也无权查阅。第二，生成文案的模型若在同一上下文中审查自身输出的结果，很容易重复相同的误判。第三，审核模型本身也必须通过第4章的方法（评估量表、核验与人工判定的一致性、定期复验）来确认其可靠度。现实的做法是进行分工：AI审核负责“检测与分类”，而掌握依据的人员负责“判定与审批”。

品牌安全与法律安全的差异

守法合规的内容也可能损害品牌，符合品牌指南的内容也可能触犯法律。“最美好的一天”在法律上是无可非议的修辞，但若品牌排斥夸大，便是违反指南。反之，完全贴合品牌语调的心得体会，如果是虚拟人物所言，也可能构成不当广告。因此，核对清单最好设立两个独立的维度（品牌标准与法律标准），并分别明确各维度的负责人。若由一人同时审视两者，往往只会关注自己熟悉的一方。

工作场景

会呼吸的墙：重新梳理审批流程

环保涂料品牌“会呼吸的墙”开始利用AI每月制作600件广告素材。起初所有素材均由营销主管直接审批，但两个月后待审队列就超过了300件；而在主管休假的那一周，未经审批便发布的素材中夹杂了“100%无毒”的文案。公司拥有的仅仅是符合特定有害物质释放标准的认证。

重新梳理后的流程如下。首先，在任务简报阶段由依据资料负责人确定“可用事实”清单，并在指令中写明不得使用该清单之外的数值以及“无毒”、“100%安全”等绝对化表述，同时注明理由。生成的素材由AI分类器标明是否存在事实主张、价格、人物出场等要素，高风险等级素材经依据资料负责人和权利·标示负责人把关后，由主管审批。低风险等级（感性文案）由品牌负责人审批，主管每周抽查复核30件低风险等级样本，确认分类是否准确。

弃用的备选方案也作了记录。法务团队全量审查方案因处理能力限制被否决；仅凭AI分类器的“安全”判定即直接发布的方案，则因存在检测遗漏风险而被否决。团队将包含“100%无毒”文案的素材从所有渠道下架并记录曝光时间段，随后排查出包含相同表述的11件素材一并修改。事故原因归结为：任务简报中缺失“可用事实”清单，以及未指定审批代理人。

茁茁：童装广告中的AI模特事故

童装品牌“茁茁”利用AI图片生成服务制作儿童模特照片并投放了社交媒体广告。广告投放三天后，一位育儿博主发帖称“广告里的孩子和我家孩子一模一样”。经核实，记录显示设计师曾将该博主的公开照片作为参考图片输入，并给出了“以类似这个孩子的氛围”的提示指令。

负责人按照召回流程展开处置。从所有渠道下架该广告，并叫停已预约的发布任务。记录曝光时长与曝光次数，联系博主说明原委并致歉。鉴于该儿童并非公众人物，相较于反不正当竞争法中有关知名人士标识的条款，更应将其定性为未经许可擅自使用真实人物肖像的问题；同时还一并研判了将真实儿童照片输入外部AI服务本身可能构成个人信息处理问题。排查原因后发现，核对清单中缺少“参考图片的来源与权利”这一项，且设计师使用的是个人免费套餐账户作业，未核查服务条款中的商业使用条件。

防范再次发生的对策有三项。严禁将真实人物照片作为参考图片输入；对于出现人物的AI素材，必须经权利·标示负责人确认。规定只能使用公司签约的服务与账户，并记录各服务的商业使用条件及核查日期。素材库中将生成服务、参考资料、作业人员作为元数据留存。营销团队曾提议加大“AI生成图片”标识后重新投放广告，但该方案因添加标识无法解决撞脸特定儿童的问题而被否决。

易错点

1. “只要大力强调‘符合品牌调性’即可。” 必须具备标准与理由、相关且多样的示例、标签结构，AI才能遵从。
2. “示例只要有一个最好的就足够了。” 如果示例仅有一个，很难展示期望的变化范围，且极易过度拟合其结构。Claude官方文档建议提供3~5个相关且多样的示例。
3. “所有素材全由一人审核就很安全。” 超出处理能力的审核会导致瓶颈与流于形式的通过。应按风险等级进行划分。
4. “AI审核工具通过即可直接发布。” 判定事实主张需要公司资料，且检测工具可能会有疏漏。
5. “只要标注‘AI生成’，权利问题就迎刃而解。” 标注无法解决著作权、识别标识以及条款问题。
6. “AI生成的画作是我们的，因此可以用著作权加以保护。” 作品是指人类思想或情感的表现形式。必须记录人类的创作贡献，方能界定保护范围。
7. “出了问题悄悄改好重新发布即可。” 召回、记录范围、原因分析、同类排查，整套流程加在一起才算完整的应对。
8. “既然是AI工具的错误，就不是公司责任。” 因不当广告造成损害的经营者，不能以无故意或过失为由免除责任。

要点速览

查阅官方文档

• Claude Docs — Prompting best practices：明确的指令、上下文与理由、3~5个示例、XML标签、以“要做什么”为中心的指令。
• NIST AI RMF Core：GOVERN 2.1（角色与职责）、MANAGE 2.3（应对新认知的风险）、MANAGE 4.1（部署后监控）、MANAGE 4.3（事件·错误沟通与文档化）。
• 韩国《著作权法》第2条：作品的定义。
• 韩国《反不正当竞争与营业秘密保护法》第2条：第1项(l)目，未经许可使用广为人知的他人姓名、肖像、声音等。
• 韩国《关于推荐与代言等标示·广告审查指南》：推荐的变更与撤回、虚拟人物、公开经济利益关系。
• 韩国《标示·广告公正化法》：第7条（整改措施）、第10条（损害赔偿责任）。
• 韩国《人工智能基本法》第31条：人工智能业务经营者的透明度保障义务。同时参阅施行令第23条规定的方法与例外情况。

自测

5-1. 将品牌指南转化为 AI 指令时，写出四项以上 Claude 官方文档建议的原则。

5-2. 将品牌指南中的禁用表述“根治”写入 AI 指令时，改写为比单纯罗列禁令更好的方式。

5-3. 处理每月数百件 AI 素材时，写出划分为三个风险等级的标准，并明确每个等级由谁审核。

5-4. 试图将 AI 制作的吉祥物作为公司资产加以保护时，结合著作权法对作品的定义，说明制作过程中应留存的记录。

5-5. 在提示词中加入著名歌手姓名制作的歌曲广告，其声音与该歌手极为相似。写出可能涉及违法的法律条款与公司可采取的两项措施。

5-6. 结合 NIST AI RMF MANAGE 4.1 的要素，写出三种管控无法进行事前审批的实时 AI 内容的方法。

5-7.（设计）写出针对出现问题的 AI 素材的六个撤回步骤，并明确每个步骤应留存的记录。

实操练习