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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。