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斯旺西大學最近搞了個挺有意思的研究他們讓AI別再追求“完美答案”，反而故意給出五花八門甚至有點“不靠譜”的建議，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，參與實驗的人設(shè)計出的東西，創(chuàng)意和完整性都蹭蹭往上漲。

這事兒聽著就挺反常識的，對吧？畢竟咱們印象里的AI，不就該是精準高效的代名詞，算個數(shù)、排個版，越完美越好。

以前咱們聊AI，總離不開“效率”“自動化”這倆詞。

工廠里的機械臂、手機里的語音助手，甚至寫稿子的AI，都得是越快越準越好，像個不知疲倦的勞模。

但這次斯旺西大學的研究，算是給這種“完美工具論”潑了盆冷水他們發(fā)現(xiàn)，有時候AI“不那么完美”，反而更能幫到人。

負責這個研究的肖恩·沃爾頓博士，帶著他的圖靈研究員團隊，搞了個在線系統(tǒng)叫“基因汽車設(shè)計師”。

說白了就是讓800個人在上面設(shè)計汽車，AI在旁邊給建議。

但這AI給的建議，不是那種“最優(yōu)解”，而是五花八門的“可能性”有的造型怪得像外星車，有的功能設(shè)計看著就不實用。

本來想，這么亂的建議，人不得越看越懵？

但后來發(fā)現(xiàn)，參與者反而在上面花了更多時間琢磨，設(shè)計出來的東西也更有新意。

參與者在拿到多樣化建議后，在設(shè)計上花的時間明顯多了，最后交上來的方案，不光點子新，細節(jié)也更完整。

更有意思的是，這些人自己也說，搞設(shè)計的時候覺得更投入，做完特有成就感就像解一道難puzzle，本來卡住了，突然看到個新思路，一下子就通了。

這背后其實有個心理學概念叫“設(shè)計固著”，就是說人一旦想到一個方案，就容易陷在里面出不來。

以前的AI呢，總給“最優(yōu)解”，等于在你固著的路上又推了你一把，讓你更難跳出來。

但這次用的MAP-Elites算法不一樣，它像個“創(chuàng)意導游”，帶你看各種沒走過的小路，哪怕有些路看著繞，但說不定拐個彎就是新天地這就是所謂的“設(shè)計畫廊”，讓你看到更多可能性，自然就不固著了。

以前評價AI好不好，簡單粗暴活兒干得多快？人用不用它？就像評價一個員工，只看KPI，不管他有沒有幫團隊打開新思路。

但創(chuàng)意這事兒不一樣，有時候一個“沒用”的點子，可能啟發(fā)你想出十個有用的。

斯旺西這研究就戳破了這個點，AI的價值，不光是“替你干”，還得是“幫你想”。

所以現(xiàn)在得換個標準看AI了。

比如，它有沒有讓你的思考路徑拐了個彎？

有沒有帶你看到以前沒想過的方向？甚至，用的時候有沒有那種“沉浸進去忘了時間”的心流體驗？

這些看不見摸不著的東西，可能比“快了幾秒”更重要。

就像好老師不是直接給答案，而是問你“換個角度想想？”，AI也該學著當這樣的“啟發(fā)者”。

這種“不完美AI”已經(jīng)開始在一些領(lǐng)域試水了。

建筑設(shè)計師拿到AI給的非常規(guī)結(jié)構(gòu)草圖，突然想到“哎，這個曲線能不能用到博物館穹頂上？”

藥物研發(fā)的研究員看著AI生成的怪異分子結(jié)構(gòu)，琢磨出一條全新的反應(yīng)路徑，就連游戲設(shè)計，AI給的非傳統(tǒng)敘事結(jié)構(gòu)，也能讓劇情突然有了驚喜。

說白了，AI不再是那個精準的計算器，更像個愛瞎想的“創(chuàng)意搭子”，跟你一起頭腦風暴。

現(xiàn)在都說生成式AI厲害，能寫能畫能編程。

但真正厲害的不是它能替代人，而是能增強人就像望遠鏡讓人看得更遠，AI讓人想得更寬。

但有樣東西AI拿不走，就是人的直覺、審美，還有什么該做、什么不該做的價值判斷。

比如設(shè)計一個紀念館，AI能給一百種造型，但哪種能讓人感受到歷史的厚重，還得靠人來定。

所以斯旺西大學這研究，不光是個技術(shù)突破，更像個提醒，AI不用非得完美，有時候“帶點瑕疵”的多樣性，反而能成為創(chuàng)造力的催化劑。

以后咱們用AI，可能會越來越習慣“嘿，給我?guī)讉€不靠譜的點子”，因為說不定哪個“不靠譜”，就能開出靠譜的花。

技術(shù)最終還是為了讓人更厲害，而不是把人比下去，對吧？