在這個(gè)效率至上、顛覆性創(chuàng)新能一夜之間創(chuàng)造出億萬(wàn)美元市場(chǎng)的世界里，企業(yè)不可避免地將GenAI視為強(qiáng)大的盟友。從OpenAI的ChatGPT生成類似人類的文本，到DALL-E根據(jù)提示創(chuàng)作藝術(shù)，我們已經(jīng)窺見了一個(gè)未來：機(jī)器將與人類并肩創(chuàng)造，甚至引領(lǐng)潮流。為何不將這種趨勢(shì)延伸到研發(fā)(R&D)領(lǐng)域呢?畢竟，AI可以加速創(chuàng)意生成，迭代速度超過人類研究人員，并且可能以驚人的輕松發(fā)現(xiàn)“下一個(gè)大事件”，對(duì)嗎?
且慢，理論上這一切聽起來都很美好，但讓我們面對(duì)現(xiàn)實(shí)：押注GenAI接管你的研發(fā)工作，很可能會(huì)以重大、甚至災(zāi)難性的方式適得其反。無論你是追求增長(zhǎng)的初創(chuàng)企業(yè)，還是捍衛(wèi)自己領(lǐng)地的成熟企業(yè)，在創(chuàng)新流程中外包生成式任務(wù)都是一場(chǎng)危險(xiǎn)的游戲。在急于擁抱新技術(shù)的過程中，存在失去真正突破性創(chuàng)新精髓的潛在風(fēng)險(xiǎn)，更糟糕的是，可能會(huì)讓整個(gè)行業(yè)陷入同質(zhì)化、缺乏靈感的產(chǎn)品的死亡螺旋。
讓我來詳細(xì)解釋一下為什么在研發(fā)中過度依賴GenAI可能是創(chuàng)新的致命弱點(diǎn)。
AI的非原創(chuàng)性天才：預(yù)測(cè)≠想象力
GenAI本質(zhì)上是一臺(tái)超級(jí)預(yù)測(cè)機(jī)器，它根據(jù)龐大的歷史先例數(shù)據(jù)庫(kù)，預(yù)測(cè)哪些詞語(yǔ)、圖像、設(shè)計(jì)或代碼片段最適合，這看起來可能既時(shí)尚又復(fù)雜，但我們要明確一點(diǎn)：AI的好壞完全取決于其數(shù)據(jù)集，它并不具備人類意義上的真正創(chuàng)造力，它不會(huì)以激進(jìn)、顛覆性的方式“思考”，它是向后看的——總是依賴于已經(jīng)創(chuàng)造出來的東西。
在研發(fā)中，這成了一個(gè)根本缺陷，而非特色。要真正開拓創(chuàng)新，你需要的不僅僅是基于歷史數(shù)據(jù)推斷出的漸進(jìn)式改進(jìn)。偉大的創(chuàng)新往往源于飛躍、轉(zhuǎn)折和重新想象，而非對(duì)現(xiàn)有主題的輕微變動(dòng)。想想蘋果公司的iPhone或特斯拉在電動(dòng)汽車領(lǐng)域的創(chuàng)新，它們并沒有只是改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品——而是徹底顛覆了范式。
GenAI或許能迭代下一代智能手機(jī)的設(shè)計(jì)草圖，但它無法在概念上讓我們擺脫智能手機(jī)本身。那些大膽的、改變世界的時(shí)刻——那些重新定義市場(chǎng)、行為甚至行業(yè)的時(shí)刻——都源自人類的想象力，而非算法計(jì)算出的概率。當(dāng)AI驅(qū)動(dòng)你的研發(fā)時(shí)，你得到的只是現(xiàn)有想法的更好迭代，而非下一個(gè)定義類別的突破。
GenAI天然具有同質(zhì)化作用
讓AI掌控你的產(chǎn)品構(gòu)思過程的最大危險(xiǎn)之一在于，AI處理內(nèi)容——無論是設(shè)計(jì)、解決方案還是技術(shù)配置——的方式都會(huì)導(dǎo)致趨同而非發(fā)散。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)重疊，AI驅(qū)動(dòng)的研發(fā)將導(dǎo)致市場(chǎng)上產(chǎn)品同質(zhì)化。沒錯(cuò)，同一概念的不同風(fēng)味，但仍然是同一概念。
想象一下：你的四個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都實(shí)施了GenAI系統(tǒng)來設(shè)計(jì)他們手機(jī)的用戶界面(UI)。每個(gè)系統(tǒng)都基于大致相同的信息庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練——這些信息都是從網(wǎng)絡(luò)上抓取的，關(guān)于消費(fèi)者偏好、現(xiàn)有設(shè)計(jì)、暢銷產(chǎn)品等。那么，所有這些AI系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生什么結(jié)果呢?類似結(jié)果的變體。
隨著時(shí)間的推移，你會(huì)看到一種令人不安的視覺和概念上的一致性，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品開始相互模仿。當(dāng)然，圖標(biāo)可能會(huì)有所不同，或者產(chǎn)品功能在邊緣上會(huì)有所差異，但實(shí)質(zhì)、身份和獨(dú)特性呢?很快，它們就會(huì)消失。
我們已經(jīng)在AI生成的藝術(shù)中看到了這種現(xiàn)象的早期跡象。在ArtStation等平臺(tái)上，許多藝術(shù)家對(duì)AI產(chǎn)生的內(nèi)容涌入表示擔(dān)憂，這些內(nèi)容沒有展現(xiàn)出獨(dú)特的人類創(chuàng)造力，反而像是回收的美學(xué)，重新混合了流行的文化引用、廣泛的視覺比喻和風(fēng)格，這不是你想為研發(fā)引擎注入的那種前沿創(chuàng)新。
如果每家公司都將GenAI作為其事實(shí)上的創(chuàng)新策略，那么你的行業(yè)每年將不會(huì)得到五到十個(gè)顛覆性的新產(chǎn)品——而只會(huì)得到五到十個(gè)經(jīng)過包裝的克隆品。
人類惡作劇的魔力：意外和模糊性如何推動(dòng)創(chuàng)新
我們都讀過歷史書：青霉素是亞歷山大·弗萊明偶然發(fā)現(xiàn)的，當(dāng)時(shí)他留下了一些未覆蓋的細(xì)菌培養(yǎng)物。微波爐的誕生是因?yàn)楣こ處熺晡鳌に官e塞站在雷達(dá)裝置附近時(shí)意外地融化了一塊巧克力棒。哦，還有便利貼呢?也是一次意外的收獲——原本是一次制造超強(qiáng)粘合劑的失敗嘗試。
事實(shí)上，失敗和意外發(fā)現(xiàn)是研發(fā)中不可或缺的部分。人類研究人員對(duì)隱藏在失敗中的價(jià)值有著獨(dú)特的敏感度，他們往往能夠?qū)⒁馔庖暈闄C(jī)會(huì)。機(jī)緣湊巧、直覺、預(yù)感——這些對(duì)于成功創(chuàng)新來說，與任何精心規(guī)劃的路線圖一樣關(guān)鍵。
但這里是GenAI問題的核心所在：它沒有模糊性的概念，更不用說將失敗視為資產(chǎn)的靈活性了。AI的編程教導(dǎo)它要避免錯(cuò)誤、優(yōu)化準(zhǔn)確性并解決數(shù)據(jù)模糊性。如果你是在簡(jiǎn)化物流或提高工廠產(chǎn)量，那很好，但對(duì)于突破性探索來說，這是糟糕的。
通過消除生產(chǎn)性模糊性的可能性——解釋意外、挑戰(zhàn)有缺陷的設(shè)計(jì)——AI抹平了通往創(chuàng)新的潛在途徑。人類擁抱復(fù)雜性，知道當(dāng)意外輸出出現(xiàn)時(shí)如何讓事物有發(fā)展的空間。與此同時(shí)，AI會(huì)加倍押注于確定性，將中庸之道的主流化，而將任何看起來不規(guī)則或未經(jīng)測(cè)試的東西邊緣化。
AI缺乏同理心和遠(yuǎn)見——這兩樣使產(chǎn)品具有革命性的無形之物
事情是這樣的：創(chuàng)新不僅僅是邏輯的產(chǎn)物，它是同理心、直覺、欲望和遠(yuǎn)見的產(chǎn)物。人類之所以創(chuàng)新，是因?yàn)樗麄冴P(guān)心，不僅僅關(guān)心邏輯效率或底線，還關(guān)心如何滿足細(xì)膩的人類需求和情感。我們夢(mèng)想著讓事物更快、更安全、更令人愉悅，因?yàn)樵诟緦用嫔?，我們理解人類的體驗(yàn)。
想想第一代iPod背后的天才設(shè)計(jì)或谷歌搜索的極簡(jiǎn)界面設(shè)計(jì)，這些改變游戲規(guī)則的成功并不是純粹基于技術(shù)價(jià)值——而是基于對(duì)用戶使用復(fù)雜MP3播放器或雜亂搜索引擎時(shí)的挫敗感的同理心，GenAI無法復(fù)制這一點(diǎn)，它不知道與有缺陷的應(yīng)用程序斗爭(zhēng)是什么感覺，不知道對(duì)優(yōu)雅的設(shè)計(jì)感到驚嘆是什么感覺，也不知道因需求未得到滿足而感到挫敗是什么感覺。當(dāng)AI“創(chuàng)新”時(shí)，它是在沒有情感背景的情況下進(jìn)行的，這種缺乏遠(yuǎn)見降低了它創(chuàng)造與真實(shí)人類產(chǎn)生共鳴的觀點(diǎn)的能力。更糟糕的是，沒有同理心的AI可能會(huì)生成技術(shù)上令人印象深刻但感覺缺乏靈魂、刻板且交易性的產(chǎn)品——沒有人性，在研發(fā)中，這是創(chuàng)新的殺手。
過度依賴AI會(huì)削弱人類才能
最后，給那些對(duì)我們光明的AI未來充滿熱情的人一個(gè)令人不寒而栗的想法。當(dāng)你讓AI做得太多時(shí)會(huì)發(fā)生什么?在任何自動(dòng)化削弱人類參與的領(lǐng)域，技能都會(huì)隨著時(shí)間的推移而退化。只要看看早期引入自動(dòng)化的行業(yè)：?jiǎn)T工失去了對(duì)事物“為什么”的理解，因?yàn)樗麄儧]有定期鍛煉自己的問題解決能力。
在研發(fā)密集型環(huán)境中，這對(duì)塑造長(zhǎng)期創(chuàng)新文化的人力資本構(gòu)成了真正的威脅。如果研究團(tuán)隊(duì)只是AI生成工作的監(jiān)督者，他們可能會(huì)失去挑戰(zhàn)、超越或超越AI輸出的能力。你越少練習(xí)創(chuàng)新，你自己創(chuàng)新的能力就越弱。當(dāng)你意識(shí)到自己已經(jīng)失去了平衡時(shí)，可能為時(shí)已晚。
當(dāng)市場(chǎng)發(fā)生劇烈變化時(shí)，這種人類技能的侵蝕是危險(xiǎn)的，任何數(shù)量的AI都無法帶領(lǐng)你穿越不確定性的迷霧。顛覆性的時(shí)代需要人類打破傳統(tǒng)框架——這是AI永遠(yuǎn)無法擅長(zhǎng)的。
前進(jìn)的道路：AI作為補(bǔ)充，而非替代
需要明確的是，我并不是說GenAI在研發(fā)中沒有位置——它絕對(duì)有。作為輔助工具，AI可以使研究人員和設(shè)計(jì)師能夠更快地測(cè)試假設(shè)、迭代創(chuàng)意想法并細(xì)化細(xì)節(jié)。如果使用得當(dāng)，它可以在不壓制創(chuàng)造力的情況下提高生產(chǎn)力。
訣竅在于：我們必須確保AI作為人類創(chuàng)造力的補(bǔ)充，而非替代。人類研究人員需要處于創(chuàng)新過程的核心，利用AI工具來豐富他們的工作——但絕不能將創(chuàng)造力、遠(yuǎn)見或戰(zhàn)略方向的控制權(quán)交給算法。
GenAI已經(jīng)到來，但那種罕見而強(qiáng)大的人類好奇心和膽識(shí)的火花——那種永遠(yuǎn)無法歸結(jié)為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的火花——也同樣重要，讓我們不要忽視這一點(diǎn)。
