服務成效報告難寫，往往不是因為沒有資料，而是資料太散：出席率、活動相片、參加者回饋、社工觀察、家長留言、前後測，全都在不同地方。
AI 可以幫忙把材料分門別類，但它不應替你製造成效。
先分開數字和故事
數字回答「多少人、做了多少、完成率如何」；故事回答「服務帶來了甚麼轉變」。兩者都重要，但不能互相取代。
成效不等於宣傳句
「參加者反應熱烈」不是成效；「12名參加者中有9名能在第三節小組主動說出一個合作策略」才較接近可檢視的描述。
AI 可以協助整理的部分
- 把活動資料歸類為投入、產出和初步成效。
- 把匿名化回饋整理成主題。
- 協助檢查報告是否漏寫限制。
- 把下一步建議整理得較清楚。
不要讓 AI 誇大成效
如果只有一次活動，不宜寫成長期改變；如果沒有前後測，不應寫成顯著提升；如果只是社工觀察，要標示為觀察，而不是研究結論。
報告要寫限制
好的成效報告不怕寫限制。例如樣本少、時間短、家長回饋不足、不同導師觀察標準不一。這些限制不是削弱報告，而是讓報告可信。
使用 AI 的審稿問題
- AI 有沒有新增我沒有提供的數字？
- 有沒有把個別故事寫成普遍結論？
- 有沒有混淆觀察、回饋和成效？
- 有沒有保留服務使用者尊嚴？
參考與使用界線
以下資料可作為建立機構流程、督導審閱和私隱判斷時的外部參考。本文以社工實務角度整理，不能取代所屬機構政策、法例意見或督導判斷。
- NIST AI Risk Management Framework：可作為 AI 風險識別、治理與人工覆核的參考框架。
- NASW Technology Standards in Social Work Practice：可作為社工使用科技時處理私隱、界線和專業責任的參考。
成效報告也要保留人的聲音
AI 很擅長把報告寫得整齊，但有時會令服務使用者的聲音消失。社工可在匿名和獲同意的前提下，保留一些概括化的參加者回饋，讓報告不只是數字。
不要把服務故事寫成表演
使用個案故事時，要避免把困難家庭或兒童行為寫成煽情材料。故事的目的應是說明服務如何回應需要，而不是製造可憐或英雄式敘事。
AI 草擬後，社工要檢查語氣是否尊重，是否保留服務使用者尊嚴。
報告中的「故事」要經過選擇
不是所有感人片段都適合寫進報告。社工要問：這段故事是否有助說明服務設計？是否已移除身份資料？是否會令服務使用者被標籤？如果答案不清楚，就寧願不用。
AI 可以幫你把故事整理得順，但不能替你決定故事應否使用。這個決定涉及服務倫理和機構責任。
