四川
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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，結果發現，參與實驗的人設計出的東西，創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、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”潑了盆冷水他們發現，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，搞了個在線系統叫“基因汽車設計師”。
說白了就是讓800個人在上面設計汽車，AI在旁邊給建議。
但這AI給的建議，不是那種“最優解”，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？
但后來發現，參與者反而在上面花了更多時間琢磨，設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，細節也更完整。
更有意思的是，這些人自己也說，搞設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。
但創意這事兒不一樣，有時候一個“沒用”的點子，可能啟發你想出十個有用的。
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“啟發者”。
這種“不完美AI”已經開始在一些領域試水了。
建筑設計師拿到AI給的非常規結構草圖，突然想到“哎，這個曲線能不能用到博物館穹頂上？”
藥物研發的研究員看著AI生成的怪異分子結構，琢磨出一條全新的反應路徑，就連游戲設計，AI給的非傳統敘事結構，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“創意搭子”，跟你一起頭腦風暴。
現在都說生成式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，反而能成為創造力的催化劑。
以后咱們用AI，可能會越來越習慣“嘿，給我幾個不靠譜的點子”，因為說不定哪個“不靠譜”，就能開出靠譜的花。
技術最終還是為了讓人更厲害，而不是把人比下去，對吧？
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