最近，我花了不少時間在優化網站，重新編寫了精油介紹的內容，也重新架設了電子報系統。老實說，我有點期待——不知道你們用起來，有沒有什麼新的感受？

這段時間的工作，可以說是有點孤單、也有點過於理想的勞動。

孤單，是因為很多事情都必須親力親為。從精油文案到圖片的挑選，每一張植物照都要去考證是不是正確的物種、是不是代表它該有的樣貌。

當然，我可以只放產品瓶身配個文字就好。但我就是不想啊。

我一直把整個網站當成創作的平台，想像自己剛學芳療時，迫切想找到一個可以信任又實用的精油資料庫。但當時網路上的內容十之八九互相抄襲，有些寫得零碎，有些停更多年，久而久之讓資訊變得混亂、難以依靠。

所以在初學的兩年間，我很認真地整理了所有讀過的書與課程資料，把它們一一輸入 Excel，最後建構出接近 200 筆的資料庫。

在那個過程中，我發現了很多問題：

• 同一支精油，不同來源寫法不一樣
• 文獻引用不清楚、難查找
• 連正確的拉丁學名都會讓人迷路
• 有些「常識」其實沒有任何根據

這些經驗，也成為我後來想寫電子報的原因之一。

我希望網站不只是購物頁面，更是一個能學習、查資料、交叉比對的工具。所以後來我把 Excel 的分類，融入網站的選單系統。

這樣一來，我如果想找「酯類精油」，就能一鍵篩選出來；或者從植物的科屬出發，也可以查到它的家族成員們。

用真實的篩選邏輯，取代「看起來像分類」的標籤

下面這兩張，是網站目前已經實作的「植物科屬」與「化學分類」雙軸篩選介面：

這個功能聽起來簡單，但實際做起來非常費工。每一支精油都要重新確認：

• 植物的正式拉丁學名是什麼？同物種有沒有變種？
• 它的科屬歸類，是用傳統林奈系統還是新版 APG 系統？
• 化學分類用什麼基準——是依照主要成分群還是含量百分比？
• 不同批次、不同產地的成分組成差異該怎麼呈現？

這些細節，AI 沒辦法替你判斷。它能列出可能的選項，但無法為「該選哪個」負責——而負責，這件事，從來都是專業者最核心的價值。

還在進行中的延伸——植物產地地圖

下一個正在建構的功能，是植物產地的世界地圖。我希望讓每一支精油，都能對應到它真實的生長地、產國、海拔、氣候——讓學習者不只是看到「名字」，還能感受到「這個植物來自世界的哪個角落」。

📍 完成後會放在這裡：精油植物產地世界地圖（建構中，敬請期待）。

📚 如果你也對這份精油分類資料庫有興趣，可以到這裡看看：精油完整分類目錄——按化學分類、植物科屬、產地、應用方向多軸瀏覽。

這一路上，我也開始學著運用 AI 來輔助我，例如幫忙生成圖片、分類邏輯或文字討論。

有時候，它像是思緒助手；有時候，就像在教一個小朋友怎麼幫忙你完成任務——你要不斷餵它資料，也要不斷修改它的產出。某種程度，這很像「員工訓練」的過程（笑）。

AI 的三種角色

用了一段時間後，我發現 AI 在創作流程裡，其實扮演三種完全不同的角色：

最近，網路上很火熱地討論「PIF（產品資訊檔案）安全資料庫」這個議題。我滑了一輪 IG 與部落格——可以感受到很多文章是用 AI 快速整理出來的：看起來結構整齊、引用文獻也有模有樣。但讀完之後，我心裡有幾個問題想留給自己、也留給讀者一起思考：

我選擇用「自己走過」的方式

面對 PIF 這個議題，我的做法是這樣的：

我會先自己做資料研究，也會與 AI 反覆討論——但更多的時間，我選擇自己去上課、去搞懂每一個法規與內容。因為我相信，唯有真正走過這個學習的過程，才能判斷 AI 給的答案是真的合用、還是只是「看起來合理」。

具體來說，我這段時間做了這些事：

1. 親自報考 SA 認證——把法規、毒理、暴露量評估這些硬功夫，一題一題搞懂
2. 上完完整的認證課程——不是看摘要，是真的坐進教室、做習題、跟同學討論案例
3. 培訓同事一起去上課——讓團隊有共同的專業底氣，不是只有一個人懂
4. 過程中與 AI 持續對話——把 AI 當成研究夥伴，跟它一起拆解資料庫的結構、毒理數據的判讀邏輯

為什麼這件事值得花心思講？

因為 PIF 不是一份「應付政府的文件」。它是一份簽下去就要承擔法律責任、是品牌對消費者安全的承諾、是萬一產品出問題時、整個責任體系會被追溯的關鍵文件。

如果讀者只看了 AI 快速整理的 PIF 介紹，很容易誤以為「PIF 很簡單」，進而隨便找一個只簽不審的 SA、用便宜的價格搞定文件——等真的遇到稽查或產品出狀況時，才發現手上的 PIF 撐不住任何審查。這對品牌主、對消費者，都是一件很可惜的事。

所以我想做的，是讓這份議題被更完整地理解。這也是為什麼我會寫《精油化妝品 PIF 撰寫完整指南》——希望讓有心要走正路的品牌主，有一份可以信任的中文資源，知道每一個章節該怎麼寫、該注意哪些細節。

這是我這段時間反覆在想的問題。當演算法越來越強、生成的內容越來越自然——人，在這條路上能繼續堅持做什麼？

讓我先用幾個不是芳療的場景，來打開這個討論——

芳療裡那些「人」才能做到的事

把這個概念套回芳療，我整理出五件 AI 永遠到不了的事：

一、真實的手

AI 寫得出按摩的完整步驟、力道、時間、油料配方——但它沒有「手」。

一個熟練的芳療按摩師，雙手放上客人的肩膀那一秒，就能感覺到她肩胛骨的緊繃、肌肉裡的硬結、呼吸的深淺。然後手指會在這些訊息裡，找到最對的位置、最對的力道、最對的節奏——這是一個身體跟另一個身體的對話。

AI 沒有身體。所以它能描述按摩，但不能真的按一個人。

二、最真心的關切

當一位個案走進諮詢室，坐下，還沒開口前的那 5 秒——一位資深芳療師可以從她的眼神、呼吸、肩膀的位置，感覺到她最近的狀態。然後說出來的第一句話，往往不是「你今天想做什麼療程」，而是「你最近還好嗎？」

這個問候不來自話術，而來自一個人對另一個人真實的關注。AI 可以模仿這句話，但無法真的關心——因為它沒有「在乎」這個感覺。

三、那張衛生紙

有時候，個案在諮詢的過程中會哭。可能是因為太久沒有人聽她說話，可能是因為某一個提問碰到了藏很深的東西。

這時候，一個專業的芳療師會做的，不是繼續講療程、不是急著給配方建議，而是——安靜地把面紙盒推過去、輕輕說一句「沒關係，慢慢來」。

這個動作，AI 永遠到不了。因為它不在現場，沒有真實的距離、真實的目光、真實的存在。

四、真實的擁抱

有時候，光是言語的安慰是不夠的。一個真正陪伴過個案、看著她從低谷走出來的芳療師，在告別的那一刻，可能會問一句「我能抱抱你嗎」。

那個擁抱，是兩個身體真實的接觸。是一個生命對另一個生命的見證與支持。這件事 AI 沒辦法做到——不是因為技術不夠，是因為它根本不是「身體」。

五、嗅覺的當下記憶

AI 可以告訴你「真正薰衣草的氣味是花香前調、酯類甜感、微微樟腦尾韻」——但它沒辦法讓你聞到。

嗅覺是人類所有感官中，唯一不經視丘、直接送到邊緣系統的訊號。它連結記憶、連結情緒、連結你媽媽做飯的廚房。AI 可以描述氣味，但無法擁有嗅覺。所以芳療師最珍貴的能力之一——「聞了知道是什麼」——這件事沒辦法被取代。

我想讓這個網站、這份電子報，不只是銷售的工具，而是能夠幫助初學者、陪伴芳療師，也照顧對植物好奇的每一個你。

我知道這樣的路比較孤單，也比較慢。但我真的很想把這份理想實踐出來。

從資料整理、內容設計，到每一張植物照片、每一段電子報內容——我都希望它們可以反映出一個芳療人對知識的熱情與專業。

📌 一張 AI 生成圖的「不對勁」

下面這張，是我之前用 AI 生成的一張課程海報。乍看之下沒問題、構圖也算工整——但仔細看會發現有些位置失真、有些細節錯誤，這就是 AI 生圖最常出現的「看起來合理但仔細看不對」。

這張 AI 生成的海報，你能找出哪些位置「不太對勁」嗎？

謝謝你看到這裡。希望你也能從這些分享中，感受到那一點點「不一樣」。

在這個資訊爆炸的時代，願意把一篇長文好好讀完的人，本身就是一份難得的禮物。如果你讀到這裡仍有些觸動——那麼這份電子報、這個網站、這些慢慢累積的內容，就是為你做的。

未來的路還很長。我會繼續寫、繼續做、繼續慢。也希望你能找到屬於自己的速度——不被演算法推著走、也不被任何潮流改變初衷。