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如何通过生成式AI增强人类的创造力
概述:
生成式AI(人工智能),能创建新的文本、图像和视频内容,不仅仍有成为取代许多工作岗位的潜力,但其最大的机遇在于增强人类创造力,助力商业和政府克服创新民主化的挑战。MIT的Eric von Hippel自上世纪70年代以来,就开始研究和撰写用户对产品和服务的自主开发潜力,强调用户深度参与创新过程的重要性。
面临的挑战:
- 众包评估过载:众包可能带来想法的洪流,但缺少有效的评估和合并手段。
- 专家的诅咒:领域专家难以接受或产生新奇的想法。
- 缺乏领域专业知识:非专家可能提出新奇想法,但无法细化实现。
- 看不见森林只见树木:组织专注于细化客户需求,却难以提供全面解决方案。
生成式AI的五种贡献:
- 促进发散性思维:通过关联远端概念生成创新想法。
- 挑战专家偏见:鼓励设计师跳出固有思维,探索非传统的产品形态和功能。
- 协助想法评估:提升想法的具体性,并评估其优劣,甚至合并想法。
- 支持想法细化:解决合并大量想法以产生更强想法的挑战。
- 促进用户间协作:使得公司与潜在产品用户之间、用户之间的协作变得容易且成本低廉。
举例:
通过生成式AI,“Midjourney”和“Stable Diffusion”算法被用于产生基于人类文本提示的新奇产品设计。例如,结合“象”和“蝴蝶”生成了“象蝶”图像,此图像又被用于启发创造椅子和巧克力糖的设计。另外,ChatGPT通过结合不同词汇创建商业想法,如利用自动驾驶车辆提供智能食品配送服务。
结论:
尽管存在对生成式AI取代人类工作的担忧,但其实际潜力在于辅助人类创造前所未有的解决方案,真正实现创新的民主化。通过克服创新过程中的障碍,生成式AI不仅增强了人类的创造力,还为协作和想法评估提供了新的途径,开启了创新设计的新篇章。
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