審查會坐到一半，我忍不住低頭看了一下自己的筆記。

不是因為要記錄什麼，是因為不太知道臉要擺哪裡。

台上的單位正在簡報，投影片很整齊，配色有層次，框架也清楚。但委員問了一個問題：「這個策略是你們自己想的，還是工具幫你生的？」對方沉默了幾秒，然後說：「是 AI 幫我們整理的。」

我們是這場審查會的計畫輔導團隊。審查會前，我們辦過系列課程，教社區用 AI 整理提案思路、調整計畫書架構。坐在旁邊看著這一幕，我不覺得是他們學錯了，反而一直想：是不是我們有哪裡沒有說清楚？

AI 讓簡報看起來很專業，但把最重要的東西蓋掉了

那場審查，我看了至少五六份 AI 生成的計畫書。結構和用詞都很像。

這些計畫書讀起來都很「完整」：有背景分析、有目標設定，也有執行策略。但委員翻過幾頁後，問的問題卻差不多：「你們社區現在最大的問題是什麼？」、「為什麼是你們來做這件事？」

很多單位答不太出來。

地方提案最重要的，不是格式，而是你看見了什麼問題，以及為什麼是你們要做。這些事，AI 替代不了，也整理不出來，因為它不在現場。

AI 可以幫你整理文字，但不能替你走進現場。

委員說了一句話，讓我想了很久

現場有一個委員，對著某個新成立的協會說：「你們剛學會跑步，提出來的案子卻像是要去跑馬拉松了。」

說不出為什麼，就是說不出來。委員不是在否定這個團隊，而是看見一個落差：組織現在還沒有那樣的能力，計畫書卻已經寫得很遠。

這就是計畫規模超過組織能力的問題。AI 可以幫你把計畫寫得很大，但它不會提醒你：你現在的組織能力，撐得起這個規模嗎？

每項補助、每個主辦單位，都有自己的目的和可接受的方向。提案不是寫得越大越好，而是要對得上你們的處境、關心的議題和現在做得到的事。

我們辦的課程，也要跟著修正

審查會結束後，我在回程路上一直想：我們的培力課程，會不會讓社區學會套格式，卻沒有先想清楚自己的問題？

工具會用、格式會套，但不知道自己在做什麼、為誰做，也不知道做完後怎麼走下去。

委員當天也對我們的 AI 課程提出建議：不該只為了寫提案，就教社區學技術。技術是輔助，不是目的。這句話，也是說給我們輔導團隊聽的。

我也想到那些沒有現場照片、沒有居民對話的計畫書。如果提案裡只剩 AI 整理出的格式，看不見社區實際發生什麼、人怎麼回應，通過之後又能留下什麼？