编者按
当前最热门的前沿技术非人工智能莫属。而在人工智能领域中，生成式人工智能 Generative Artificial Intelligence（GenAI）尤为引人瞩目，其持续深化和广泛应用正在带来新一轮技术革命和创新。
那么，到底什么是生成式人工智能GenAI？它能为人类做些什么？为了便于大家学习和理解其精髓，山东海兴在此分享一篇发表于“哈佛商业评论”（Harvard Business Review, 2023年7月）的文章：《生成式人工智能如何增强人类创造力》（How Generative AI Can Augment Human Creativity）。
该文用通俗易懂的语言从应用层面介绍了几个GenAI实例，并阐述了其对技术创新的影响。希望这篇文章可以作为GenAI的入门读物，为深刻理解GenAI提供一把金钥匙。
注：本文由山东海兴电力通过ChatGPT从英文原稿翻译而来。
生成式人工智能如何增强人类创造力
利用它来促进发散性思维。
托金·T·伊平
丹尼尔·J·芬肯斯塔德
乔希·福克
洛克什·文卡塔斯瓦米
摘 要
对生成式人工智能（Generative AI）的潜力存在巨大的担忧——这种技术能够创造新的内容，如音频、文本、图像和视频，可能会取代许多工作中的人类。但生成式人工智能为企业和政府提供的最大机遇之一是增强人类创造力，克服民主化创新的挑战。
“民主化创新”一词由麻省理工学院的埃里克·冯·希普尔（Eric von Hippel）创造，自上世纪70年代中期以来，他一直在研究和撰写有关产品和服务的用户开发自己所需而不仅仅依赖企业的潜力。在过去的二十年左右，深度将用户纳入创新过程的观念已经深入人心。如今，企业利用众包和创新竞赛产生了大量的新构想。然而，许多企业由于面临以下四个挑战而难以利用这些贡献。
首先，试图民主化创新可能导致评估过载。例如，众包可能会产生大量创意，其中许多创意最终会被丢弃或忽略，因为企业没有有效的方法来评估这些创意，或合并不完整或微小的创意，这些创意在组合中可能会变得强大。
其次，企业可能会陷入专业知识的诅咒。领域专家可能最擅长生成和识别可行的构想，但他们常常难以生成甚至接受新颖的构想。
第三，缺乏领域专业知识的人可能会提出新颖的构想，但可能无法提供使这些构想可行的细节。他们无法将混乱的构想转化为连贯的设计。
最后，企业往往难以洞察全局。企业专注于综合一系列客户需求，但往往难以提供一个全面的解决方案，这个解决方案将吸引广大群众。
我们的研究和与企业、学术机构、政府和军方在数百个创新项目上的合作经验——其中有些项目使用生成式人工智能，有些没有——表明这种技术可以帮助企业克服这些挑战。它可以增强员工和客户的创造力，帮助他们生成和识别新颖的构想，提高原始构想的质量。我们观察到以下五种方式。
01
促进发散性思维
生成式人工智能可以通过在远程概念之间建立关联并产生构想来支持发散性思维。以下是一个例子，我们使用了 Midjourney，一种文本到图像的算法，它可以检测图像之间的类比相似性，并基于人类的文本提示生成新颖的产品设计。（本文示例中我们使用了 Midjourney、ChatGPT 和 Stable Diffusion，但它们只是当前可用的众多生成式人工智能工具之一）。我们让 Midjourney 创建一个将大象和蝴蝶结合在一起的图像，它产生了我们称之为“phantafly”的合成图像。
然后我们利用 Midjourney 提供的详细效果图来启发 Stable Diffusion（另一种流行的文本到图像模型）中的提示。Stable Diffusion 生成了一系列不同产品类别的创意，包括椅子和手工巧克力糖果（见下图）。
作者利用 Midjourney 制作了一个大象和蝴蝶的组合图像，并将其命名为 “phantafly”（左图）。然后，作者用 Stable Diffusion 以“phantafly ”为灵感，设计出椅子和手工巧克力（右图）。
以这种方式快速、低成本地产出大量设计，可以让企业快速评估各种产品概念。例如，一家服装公司利用生成式人工智能为 T 恤设计新款式，可以紧跟潮流，向客户提供不断变化的产品选择。
再考虑另一个例子，说明这项技术如何将各种构想联系起来，创造出个人或团队可能从未想到的概念。我们使用了 ChatGPT，一种被称为大型语言模型的生成式人工智能来引导生成各种构想。我们要求它通过三联想的过程来生成构想，链接三个不同的实体（这是双联想创造性技术的扩展）。我们的团队给 ChatGPT 提供了以下提示：“你将扮演一个创意者的角色。请随机生成 10 个常见名词，然后选择其中的任意两个名词。接下来你将向我询问第三个名词。你将通过结合或联系你确定的两个名词和我确定的名词来生成一个商业构想。”
ChatGPT 生成了名词“食物”和“技术”。在提示后，我们提供了第三个名词“汽车”。ChatGPT 很快提出了以下商业构想：“一种智能食品配送服务，使用自动驾驶汽车将餐食送到客户手中。技术方面可以涉及使用人工智能优化送餐路线，实时跟踪食物温度，并向客户提供订单状态的实时更新。该服务可以针对忙碌的专业人士和家庭，他们希望获得方便健康的餐饮选择，而又不愿意牺牲口味和品质。”
在另一轮中，ChatGPT 生成了名词“航空公司”和“椅子”。在提示后，我们提供了“大学”。ChatGPT 提出了一个商业概念，为学生和学者提供一种便捷、经济实惠的方式，在世界各地参加会议和研讨会，并在飞行途中提供教育书籍的访问。它建议公司称为 Fly and Study 或 Edu-Fly。
02
挑战专业知识偏见
在新产品开发的早期阶段，生成式人工智能创建的非典型设计可以激发设计师超越他们对产品在形式和功能上可能或理想的先入之见。这种方法可以生成人类可能从未想到的解决方案，传统方法是首先确定功能，然后配合这些功能来设计产品的形式。这些构想可以帮助克服诸如设计定势（对标准设计形式的过度依赖）、功能固定性（无法想象超出传统用途的用法）以及艾因施塔因效应（个人以往的经验妨碍他们考虑解决问题的新方法）等偏见。
以下是这一过程的一个例子。我们要求 Stable Diffusion 生成螃蟹玩具的通用设计，但没有提供功能规格。然后我们在看到设计后想象出了功能方面的能力。例如，在下面展示的一系列螃蟹玩具中，左上角的图像可以开发成攀爬墙壁的玩具；旁边的图像可以是一个向房间中发射小球的玩具。靠近中间盘子上的螃蟹可以成为宠物的慢饭碟。
作者要求Stable Diffusion提出螃蟹玩具的概念。
并不是一种完全新颖的创造非同寻常产品的方法：诸如迪士尼乐园等主题公园的大部分建筑和游乐功能都受到了重现故事场景和角色愿望的驱动。而生成式人工智能工具可以帮助推动这些企业创造出富有想象力的设计。
03
协助构想评估
生成式人工智能工具还可以为创新前期的其他方面提供帮助，包括增加构想的具体性、评估构想，有时还可以将它们合并。考虑一个创新挑战，其目标是确定减少食品浪费的方法。
ChatGPT评估了三个原始构想的利弊：(1)具有动态到期日期的包装（根据存放地点的环境条件自动更改日期或颜色的标签）；(2)开发协助用户捐赠食物的应用程序；(3)教育人们有关各种到期日期的类型及其代表的新鲜度和适用性的活动。ChatGPT提供了一份全面的利弊分析，反映了我们对两个感兴趣的人在讨论这些想法的优缺点时的预期。
例如，当ChatGPT评估动态到期日期包装的概念时，它确定这将帮助消费者更好地了解产品的保质期，并鼓励食品制造商生产更小批次的产品，这些产品将更频繁地补充在货架上。此外，ChatGPT指出，动态到期日期可能需要对制造和包装过程进行重大变更，从而可能增加制造商和消费者的成本。
ChatGPT确定，食品捐赠应用程序可以鼓励人们在食物变质之前使用，通过将未打开的可食用食物提供给有需要的人来减少食物浪费。它警告说，该应用程序可能需要大量用户才能发挥作用，并且来自各种未受监管来源的食物的运输和分发可能会带来安全问题。
生成式人工智能最大的潜力
并非在取代人类，
而是在协助人类努力创造
前所未有的解决方案。
据悉，针对消费者的教育计划的优点在于增加了消费者对不同过期标签含义的认识，帮助他们更明智地进行食品购买和减少浪费。但ChatGPT警告称，这种教育计划可能过于复杂，因为过期日期在所有食品产品上并不统一。并且，它警告称，在广泛范围的广告活动或教育材料涉及的情况下，教育用户不同类型的过期日期可能会带来高昂的成本。
生成式人工智能可以超越简单的利弊分析，帮助人类评估创造力的各个维度，例如新颖性、可行性、具体性、影响力和可实现性。我们要求 ChatGPT 使用这些标准评估相同的示例。
以下是它对动态到期日期包装概念的评估：
新颖性：有些新颖。一直都有人努力开发可以延长食品保存期限的智能包装，但动态到期日期的概念是一种新兴概念。
可行性：可能难以实现，因为它需要开发新的包装材料和技术。它还需要与食品制造商、监管机构和分销商进行合作。
具体性：它具体地解决了食品浪费问题，为消费者提供了更准确的食品有效日期。
影响力：可以显著减少食品浪费，提高食品安全性。通过提供更准确的到期日期，消费者更有可能在食物变质之前使用食物。
可实现性：它很可能需要大量的资源和专业知识来开发和实施，并且可能需要几年时间才能充分发挥其潜力。
以下是ChatGPT对接近到期的食品捐赠应用程序的评估：
新颖性：不是特别新颖。已经有许多致力于减少食品浪费并将剩余食品捐赠给有需要人士的项目和组织。
可行性：高度可行。已经有许多成熟的模型和支持食品捐赠工作的基础设施。
具体性：它具体地旨在减少食品浪费，解决食品不安全问题。
影响力：具有显著潜力，因为它既解决了食品浪费问题，又解决了饥饿问题。通过将剩余食品重新分配给需要的人，有助于减少食品浪费，同时改善脆弱人群的食品安全。
可实现性：非常可实现，因为它可以快速实施，成本相对较低。它需要与食品制造商、分销商和食品银行建立合作伙伴关系，以及志愿者来收集和分发捐赠的食品。
最后，以下是ChatGPT对教育用户有关不同到期日期类型的构想的评估：
新颖性：不是特别新颖。一直都有人努力教育消费者有关到期日期的含义以及如何正确储存食品以延长其保质期。
可行性：高度可行。可以通过不同方式实施，如大众宣传活动、教育材料和媒体宣传。
具体性：它旨在教育消费者有关不同到期日期的含义以及如何正确储存食品以减少食品浪费。
影响力：潜在的重要性。教育消费者了解不同到期日期的含义以及如何正确储存食品将使他们更加关注食品浪费，并采取措施减少食品浪费。
可实现性：非常可实现，并且可以以相对较低的成本实施。它需要与食品行业团体、政府机构和其他组织合作，以制定和分发教育材料。
利用ChatGPT的评估，可以相对容易地评估这三个概念，或根据最重要的标准迅速给予评分。
04
支持创意改进
生成式人工智能工具可以解决创意竞赛中面临的重要挑战之一：结合或合并大量创意以产生更强大的创意。例如，一个试图赢得合同或资助金以开发减少食品浪费计划的组织可以利用这些工具来合并前面讨论过的三个概念。我们分两步进行了这项工作。首先，我们要求 ChatGPT 充分阐述每个概念：
“动态到期日期是旨在减少食品浪费的解决方案。这涉及将技术整合到包装中，以实时跟踪和调整产品的保质期。通过使用传感器，到期日期可以根据环境因素的变化进行更新，为消费者提供更准确的产品变质预估。”
“一个让消费者能够捐赠临期日期食品的应用程序旨在通过将未打开的可食用食品提供给有需要的人来减少食品浪费。该应用程序将有剩余食品的个人与可利用这些食品的当地组织联系起来。通过利用技术促进食品捐赠，该应用程序可以帮助减少食品浪费，并为有需要的人提供帮助。”
“教育用户有关不同类型到期日期的知识可以帮助用户做出关于购买和食用食品、减少浪费和节省开支的明智决定。通过澄清‘最佳食用日期’、‘使用截止日期’和其他到期标签的含义，教育活动可以协助用户更好地了解如何确定食品是否安全食用以及何时该丢弃。”
接下来，我们要求 ChatGPT 将上述三个构想合并为一个减少食品浪费的项目。它很快产生了以下描述：“全面的减少食品浪费解决方案涉及创建具有动态到期日期的智能包装、建立剩余食品捐赠计划以及教育公众了解食品有效日期的重要性。智能包装可以协助消费者关于食品新鲜度做出有依据的决定，捐赠计划可以确保剩余食品得到有效利用，而教育活动则提高了人们对食品浪费影响的认识。通过赋予消费者权力、与行业和政府合作以及更好地利用多余食品，这套解决方案有望显著减少食品浪费，并创造更加可持续的未来。”
05
促进与用户和用户之间的合作
在开发新产品构想或设计时，生成式人工智能可以促进企业设计师与潜在产品的用户之间，以及用户之间的合作。换句话说，这项技术使新产品的共同创造变得更加容易和廉价。例如，一家企业可以给用户提供工具用来生成设计，然后根据客户的偏好创建产品的个性化版本。或者，用户的设计可以发布在众包平台上，由社区进行评估。然后，最佳设计可以由额外的合作者进一步开发。
为了说明其潜力，我们展示了一个飞行汽车的设计，这是人们努力开发了100多年，但并没有取得太多成功的东西。我们给 Stable Diffusion 提供了这个提示：“设计一个既能飞行又能在路上行驶的产品，一个飞行汽车。” Stable Diffusion 生成了几种设计，我们选择了我们认为最有前景的设计：图片下方右下角的车辆。
作者要求 Stable Diffusion 设计一辆飞行汽车。
然后我们要求 Stable Diffusion 接受这个设计，并重新构想概念，使汽车“类似于机器鹰”。下面的图片展示了生成式人工智能程序迅速生成的变体，从最像机器鹰的左上角设计到更具可行性的飞行汽车概念，位于右下角。
作者选择了一种飞行汽车设计，并要求Stable Diffusion将其重新想象成一只机器鹰。
第二个例子说明了设计师如何运用这些工具合作开发结构设计的主题变体。他们从由人工智能生成的飞行汽车设计开始，并要求工具生成类似蜻蜓、老虎、乌龟和鹰的版本。
这张图片是另一个人工智能Stable Diffusion生成的飞行汽车概念（左图），其版本类似于蜻蜓、老虎、乌龟和鹰（右图）。
另一种方法是让合作者使用像 ChatGPT 这样的工具开发产品的细节，然后使用像 Stable Diffusion 这样的工具根据一系列相辅相成的提示来获得视觉设计。我们给 ChatGPT 提供了一个类似于我们给Stable Diffusion 的提示：“描述一个可以在空中飞行但也可以在道路上行驶的产品，一辆飞行汽车。”
ChatGPT 提供了以下描述：“这款飞行汽车是一款光滑、未来感十足的车辆，专为极限冒险而设计。它外观时尚，线条流畅，外表光洁，但隐藏的旋翼使其能够飞行。”
当我们将该描述提供给 Stable Diffusion 时，它提供了下图最左方的图像。接下来，我们要求 ChatGPT重新构想描述，包括产品必须类似蜻蜓，并且具有夜间飞行的发光标记。它回复了以下内容：“车身修长，翅膀延伸，隐藏的旋翼，彷佛就是一只具备生命力的蜻蜓。位于翅膀和车身沿线的发光标记营造出令人惊叹的视觉效果，有助于在黑暗中使车辆清晰可见。”
Stable Diffusion根据蜻蜓翅膀的图案，将该描述翻译为各种版本，保持了可行的设计，添加了发光元素。下图右边图像是示例。
作者使用 ChatGPT 描述了一辆飞行汽车，并要求 Stable Diffusion 根据该描述生成设计（左图），然后在设计上加入蜻蜓细节和照明的变体（右图）。
人类拥有无限的创造力。然而，将他们的概念以书面或视觉形式传达的挑战限制了大量人们贡献新构想的可能性。生成式人工智能可以消除这一障碍。与任何真正创新的能力一样，它无疑会遭遇阻力。长期以来的创新流程将不得不改变。那些对旧的做事方式有利益关系的人，尤其是那些担心被淘汰的人，会抵制变革。但是，优势——从组织内外极大增加想法的数量和新颖性的机会——将使这段旅程变得值得。生成式人工智能最大的潜力不在于取代人类；而是在于协助人类在个人和集体努力中创造迄今为止无法想象的解决方案。它能真正实现创新的民主化。
托金·T·伊平是Innomantra的首席顾问，也是Conference Board的高级研究员。
丹尼尔·J·芬肯斯塔德是Wolf Stake Consulting的首席顾问，军官，曾任美国海军研究生院的助理教授。他是《Supply Chain Immunity》（Springer 2022）一书的合著者。
乔希·福克是IdeaScale的联合创始人兼企业解决方案总裁，该公司是一家基于云的创新软件平台。
洛克什·文卡塔斯瓦米是Innomantra的首席执行官兼董事总经理，该公司是位于印度班加罗尔的一家创新和知识产权咨询公司。
山东海兴电力将继续秉承“为客户创造价值，为社会增添能量”的服务宗旨，依托人才优势、技术优势，“瞄准前沿人工智能技术，助力构建新型电力系统”。
