在这个效率至上、颠覆性技术一夜之间创造出数十亿美元市场的世界里，企业不可避免地将生成式人工智能视为强大的盟友。从 OpenAI 的 ChatGPT 生成类似人类的文本，到 DALL-E 按照提示创作艺术品，我们已经看到了未来的曙光：机器与我们一起创造，甚至引领潮流。为什么不将其扩展到研发领域呢？毕竟，人工智能可以加速创意生成，比人类研究人员更快地迭代，并可能以惊人的轻松发现“下一件大事”，对吧？
等等。从理论上讲，这一切听起来都很棒，但让我们面对现实：押注人工智能接管你的研发可能会产生重大甚至灾难性的后果。无论你是追求增长的早期初创公司，还是捍卫自己地盘的成熟企业，将创新流程中的生成任务外包都是一场危险的游戏。在急于拥抱新技术的过程中，你有可能失去真正突破性创新的本质——更糟糕的是，这会让你的整个行业陷入同质化、缺乏灵感的产品的死亡螺旋。
让我分析一下为什么研发过度依赖人工智能可能会成为创新的致命弱点。
1. AI 的非原创天才：预测≠想象
人工智能本质上是一台超强预测机。它通过基于大量先例预测哪些单词、图像、设计或代码片段最适合来创造。尽管这看起来很时髦和复杂，但我们要明确一点：人工智能的好坏取决于它的数据集。它不是真正意义上的人类意义上的创造性；它不会以激进、颠覆性的方式“思考”。它是回顾性的——总是依赖于已经创造的东西。
在研发中，这成为一个根本缺陷，而不是一个功能。要真正开辟新天地，你需要的不仅仅是从历史数据推断出的渐进式改进。伟大的创新往往来自飞跃、转变和重新想象，而不是对现有主题的轻微改变。想想苹果公司（iPhone）和特斯拉（电动汽车领域）是如何不仅改进现有产品的——他们颠覆了范式。
新一代人工智能可能会迭代下一代智能手机的设计草图，但它不会从概念上将我们从智能手机本身中解放出来。那些大胆的、改变世界的时刻——那些重新定义市场、行为甚至行业的时刻——来自人类的想象力，而不是算法计算出的概率。当人工智能推动你的研发时，你最终会得到现有想法的更好的迭代，而不是下一个定义类别的突破。
2. 人工智能本质上是一种同质化力量
让人工智能掌控产品构思过程的最大危险之一是，人工智能处理内容（无论是设计、解决方案还是技术配置）的方式会导致趋同而不是分歧。鉴于训练数据基础的重叠，人工智能驱动的研发将导致整个市场上的产品同质化。是的，同一概念有不同版本，但仍然是同一概念。
想象一下：您的四个竞争对手都实施了新一代人工智能系统来设计手机的用户界面 (UI)。每个系统都或多或少地使用相同的信息集进行训练——从网络上抓取的有关消费者偏好、现有设计、畅销产品等的数据。所有这些人工智能系统都产生了什么？类似结果的变体。
随着时间的推移，你会看到一种令人不安的视觉和概念凝聚力，竞争产品开始相互模仿。当然，图标可能略有不同，或者产品功能会略有不同，但实质、身份和独特性呢？很快，它们就消失了。
我们已经在人工智能生成的艺术作品中看到了这种现象的早期迹象。在 ArtStation 等平台上，许多艺术家对人工智能制作内容的涌入表示担忧，这些内容并没有展现人类独特的创造力，而是让人感觉像是回收的美学，将流行文化参考、广泛的视觉比喻和风格重新混合在一起。这不是您想要为研发引擎提供动力的尖端创新。
如果每家公司都将人工智能作为其事实上的创新战略，那么你的行业每年将不会出现五到十个颠覆性的新产品，而是会出现五到十个经过修饰的克隆产品。
3. 人类恶作剧的魔力：意外和模糊性如何推动创新
我们都读过历史书：亚历山大·弗莱明在细菌培养皿中留下一些未覆盖的细菌，偶然发现了青霉素。工程师珀西·斯宾塞因站得太靠近雷达设备而意外融化了一块巧克力，微波炉由此诞生。哦，还有便利贴？另一个幸福的意外——制造超强粘合剂的尝试失败了。
事实上，失败和意外发现是研发的固有组成部分。人类研究人员对失败中隐藏的价值有着独特的理解，他们往往能够将意外发现视为机遇。机缘巧合、直觉、直觉——这些对于成功创新来说与任何精心制定的路线图一样重要。
但这是新一代人工智能的症结所在：它没有模糊性的概念，更不用说将失败解释为资产的灵活性了。人工智能的编程教会它避免错误、优化准确性和解决数据模糊性。如果你正在精简物流或提高工厂产量，那将是一件好事，但对于突破性探索来说，这却很糟糕。
通过消除产生生产性模糊性的可能性（解释意外事件、抵制有缺陷的设计），人工智能让通往创新的潜在途径变得平坦。人类拥抱复杂性，并知道如何在出现意外结果时让事情松一口气。与此同时，人工智能将加倍确定性，将中间路线的想法纳入主流，并将任何看起来不正常或未经测试的想法搁置一旁。
4. 人工智能缺乏同理心和远见——这两种无形因素使产品具有革命性
事实是这样的：创新不仅仅是逻辑的产物，更是同理心、直觉、欲望和远见的产物。人类之所以创新，是因为他们关心的不仅仅是逻辑效率或底线，而是对人类细微需求和情感的回应。我们梦想让事情变得更快、更安全、更令人愉悦，因为从根本上讲，我们了解人类的体验。
想想第一代 iPod 背后的天才，或者谷歌搜索的简约界面设计。这些改变游戏规则的产品之所以成功，并非纯粹是技术优势，而是理解用户对复杂的 MP3 播放器或杂乱的搜索引擎的不满。新一代人工智能无法复制这一点。它不知道与错误百出的应用程序搏斗是什么感觉，不知道惊叹于时尚的设计是什么感觉，也不知道因未满足的需求而感到沮丧是什么感觉。当人工智能“创新”时，它没有情感背景。这种缺乏远见的行为削弱了它提出与人类产生共鸣的观点的能力。更糟糕的是，如果没有同理心，人工智能可能会生产出技术上令人印象深刻但感觉没有灵魂、枯燥乏味、交易性强的产品——缺乏人性。在研发领域，这是创新的杀手。
5. 过度依赖人工智能可能会降低人类人才的技能
最后，让我们来看看我们那些对人工智能充满热情的狂热者们，他们可能都会感到不寒而栗。如果让人工智能做太多事情，会发生什么？在任何自动化侵蚀人类参与的领域，技能都会随着时间的推移而退化。只要看看早期引入自动化的行业就知道了：员工们不再了解事情的“原因”，因为他们没有经常锻炼解决问题的能力。
在研发密集的环境中，这对塑造长期创新文化的人力资本构成了真正的威胁。如果研究团队成为人工智能产生工作的监督者，他们可能会失去挑战、超越或超越人工智能产出的能力。你越少实践创新，你就越没有能力独立创新。等你意识到自己已经超越了平衡，可能已经太晚了。
当市场发生剧烈变化时，人类技能的流失是危险的，无论多少人工智能都无法带领你走出不确定的迷雾。颠覆性时代要求人类打破传统框架——而人工智能永远不擅长这一点。
前进之路：人工智能作为补充而非替代
需要明确的是，我并不是说人工智能在研发领域没有一席之地——它绝对有。作为一种补充工具，人工智能可以让研究人员和设计师快速测试假设，迭代创意，并以前所未有的速度完善细节。如果使用得当，它可以提高生产力，而不会扼杀创造力。
关键在于：我们必须确保人工智能是人类创造力的补充，而不是替代。人类研究人员需要处于创新过程的中心，使用人工智能工具来丰富他们的工作——但绝不能将创造力、愿景或战略方向的控制权交给算法。
人工智能时代已经到来，但人类对好奇心和勇气的渴望依然存在，而这种渴望永远无法被机器学习模型所取代。我们不要忽视这一点。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zhe-shi-ni-yong-yuan-bu-ying-gai-wai-bao-gei-ren-gong-zhi
