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斯旺西大学最近搞了个挺有意思的研究他们让AI别再追求“完美答案”，反而故意给出五花八门甚至有点“不靠谱”的建议，结果发现，参与实验的人设计出的东西，创意和完整性都蹭蹭往上涨。
这事儿听着就挺反常识的，对吧？毕竟咱们印象里的AI，不就该是精准高效的代名词，算个数、排个版，越完美越好。
以前咱们聊AI，总离不开“效率”“自动化”这俩词。
工厂里的机械臂、手机里的语音助手，甚至写稿子的AI，都得是越快越准越好，像个不知疲倦的劳模。
但这次斯旺西大学的研究，算是给这种“完美工具论”泼了盆冷水他们发现，有时候AI“不那么完美”，反而更能帮到人。
“不完美”建议如何敲开思维的“死胡同”
负责这个研究的肖恩·沃尔顿博士，带着他的图灵研究员团队，搞了个在线系统叫“基因汽车设计师”。
说白了就是让800个人在上面设计汽车，AI在旁边给建议。
但这AI给的建议，不是那种“最优解”，而是五花八门的“可能性”有的造型怪得像外星车，有的功能设计看着就不实用。
本来想，这么乱的建议，人不得越看越懵？
但后来发现，参与者反而在上面花了更多时间琢磨，设计出来的东西也更有新意。
参与者在拿到多样化建议后，在设计上花的时间明显多了，最后交上来的方案，不光点子新，细节也更完整。
更有意思的是，这些人自己也说，搞设计的时候觉得更投入，做完特有成就感就像解一道难puzzle，本来卡住了，突然看到个新思路，一下子就通了。
这背后其实有个心理学概念叫“设计固着”，就是说人一旦想到一个方案，就容易陷在里面出不来。
以前的AI呢，总给“最优解”，等于在你固着的路上又推了你一把，让你更难跳出来。
但这次用的MAP-Elites算法不一样，它像个“创意导游”，带你看各种没走过的小路，哪怕有些路看着绕，但说不定拐个弯就是新天地这就是所谓的“设计画廊”，让你看到更多可能性，自然就不固着了。
从“比人快”到“让人灵”，AI评估标准该换赛道了
以前评价AI好不好，简单粗暴活儿干得多快？人用不用它？就像评价一个员工，只看KPI，不管他有没有帮团队打开新思路。
但创意这事儿不一样，有时候一个“没用”的点子，可能启发你想出十个有用的。
斯旺西这研究就戳破了这个点，AI的价值，不光是“替你干”，还得是“帮你想”。
所以现在得换个标准看AI了。
比如，它有没有让你的思考路径拐了个弯？
有没有带你看到以前没想过的方向？甚至，用的时候有没有那种“沉浸进去忘了时间”的心流体验？
这些看不见摸不着的东西，可能比“快了几秒”更重要。
就像好老师不是直接给答案，而是问你“换个角度想想？”，AI也该学着当这样的“启发者”。
这种“不完美AI”已经开始在一些领域试水了。
建筑设计师拿到AI给的非常规结构草图，突然想到“哎，这个曲线能不能用到博物馆穹顶上？”
药物研发的研究员看着AI生成的怪异分子结构，琢磨出一条全新的反应路径，就连游戏设计，AI给的非传统叙事结构，也能让剧情突然有了惊喜。
说白了，AI不再是那个精准的计算器，更像个爱瞎想的“创意搭子”，跟你一起头脑风暴。
现在都说生成式AI厉害，能写能画能编程。
但真正厉害的不是它能替代人，而是能增强人就像望远镜让人看得更远，AI让人想得更宽。
但有样东西AI拿不走，就是人的直觉、审美，还有什么该做、什么不该做的价值判断。
比如设计一个纪念馆，AI能给一百种造型，但哪种能让人感受到历史的厚重，还得靠人来定。
所以斯旺西大学这研究，不光是个技术突破，更像个提醒，AI不用非得完美，有时候“带点瑕疵”的多样性，反而能成为创造力的催化剂。
以后咱们用AI，可能会越来越习惯“嘿，给我几个不靠谱的点子”，因为说不定哪个“不靠谱”，就能开出靠谱的花。
技术最终还是为了让人更厉害，而不是把人比下去，对吧？
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