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研究人员让沃顿商学院的学生与ChatGPT和经过实例训练的ChatGPT版本对战，看谁能提出更好的产品创意。
_图片来源：DAN PAGE_
Christian Terwiesch /
Karl Ulrich
2023年9月20日11:40 CST 更新
人工智能(AI)在产生新创意方面有多出色？
传统智慧一直太擅长此道。发现新的创业机会、为未满足的需求提供解决方案，以及为新公司命都是非结构化的任务，似乎适合由算法来完成。然而，人工智能的最新进展——特别是像
ChatGPT这样的大语言模型的出现——正在挑战这假定。
我们教授创新、创业和产品设计方面的课程已有多年时间。我们沃顿商学院(Wharton School)创新课程的第一项作业，就是要求学生想出多条关于一新产品或是新务的创意。结果，我们从本科
、MBA在读学生和经验丰富的高管那里听到了几项新的创业想法。其中一些想法很棒，有些很糟糕，但正如你所料，大多数想法都好坏。
过，这个创意库让我们可以举办一场简的竞赛，看看人类和机器究竟谁更擅长提出有创意的想法？
在我们与同事伦纳特·迈因克(Lennart Meincke)和凯伦·吉罗特拉(Karan Girotra)共同举办的这场竞赛中，代表人类的是从沃顿商学院学生中随机挑选的200个创意，代表机器的是ChatGPT4，我们指示它生成了
100个创意，除了数量之外，机器和学生收到的指示完全相同：“想出一个能吸引大学生的新产品或新务，且售价超过50美元。”
除了这个共同的提示之外，我们在向ChatGPT提供了几个过去课程中产生的成功创意的例子之后（句话说，就是一个受过训练的GPT小组），还要求它提出100个创意，从而让我们总共获得了400个
意。
几百个创意奇迹般地从一台笔记本电脑中喷涌而出，包括可折叠洗衣篮、宿厨师套件，以及可以放在教室硬板凳上的符合人体工学的坐垫等等。
如何比较？
关于创意的学术文献设定了衡量创造性表现的三个维度：创意的数量、创意的平均质量以及真正杰出的创意数量。
首先，从时间产生的创意数量来看：出所料，ChatGPT在这个维度上轻松超越了我们人类。用传统方式产生200个创意需要人类工作好些天，而ChatGPT可以在大约一小时的监督时间内提出200个创
。
接下来，为了评估创意质量，我们对它们进行了市场测试。具体来说，我们把400个创意逐一拿出来，通过在线购买意向调查，把它们呈现给目标市场的一组受访顾客。我们提出的问题是：“如果
根这个概念创造出产品，你购买的可能性有多大？”我们给出的选项范围从“绝对会购买”到“绝对会购买”。
使用简的市场研究技术可以将这些回答转化为购买的可能性。人类创意的平均购买可能性为40%，GPT-4普通创意的这一数值为47%，受过训练后的GPT-4创意的这一数值为49%。简而言之，ChatGPT在创意
成方面仅速度更快，而且平均质量更高。
然而，当你寻找伟大创意的时候，光看平均值可能被误导。在创新过程中，真正要的是杰出创意：和个还错的创意相比，大多数管理者更想要一个杰出的创意和九个失败的创意，使者
的平均质量可能更高。为了探求这一点，我们只调查了创意池中最好的创意子集——也就是10%的创意。在这40个创意中，有5个是由学生提出的，35个是由ChatGPT提出的（其中15个来自普通ChatGPT创
意集，20个来自受训练后的ChatGPT创意集）。这一次，ChatGPT又赢了。
这意味着什么？
我们认为，机器在产生出色创意方面以35比5的优势获胜（更别提明显较低的生产成本）对于我们如何看待创造力和创新有大影。
首先，生成式人工智能给这个世界带来了新的创意来源。好好利用这个来源将是一犯罪。无论你是在为本地商业计划竞赛做准备，还是在寻找癌症的治疗方法，每一创新者都应该养成用技
术生成的创意来补充自身创意的习惯。构思的过程总会有随机因素在，因此我们能保证自己的想法能得到A+，但如果你只得了C，那就没有任何借口了。
其次，在组织机构内，创新过程早期的瓶颈正在从产生创意阶段转移到评估创意阶段。使用大语言模型，创新者可以生成一个阐述了数百创意的电子表格，其中很可能包括几只磅潜力股。然
后，这么多的创意需要一有效的选择机制，能完成大海针的过程。
迄今为止，这些模型在预测商业可行性方面似乎并比任何一专家更好。最佳策略然是使用从目标市场潜在客户中抽取的多个独立评估样本（也就是群策群力）。幸运的是，通过对目标市
场客户进行购买意向调查来筛选创意是一相对快速而且便宜的方法。
最后，我们应该满脑子只想着人类和机器之间的竞赛，而是应该找到两者的合作之道。在软件开发领域，已经有了让AI扮演副驾驶角色的方法。例如，我们人类创新者（驾驶员）可能会发现一
悬而未决的问题。然后，AI（副驾驶）可能会报告关于这个问题的所有已知信息，之后，人类和AI独立探索可能的解决方案，这实际上保证了所有机会都得到充分考虑。
人类决策者可能最终要对结果负责，因此，人类可能会根客户调查和AI副驾驶的意见作出筛选和抉择。我们预计，这人机作将为市场提供更好的产品和务，并为将来的任何社会需求提供
好的解决方案。
（本文作者克里斯蒂安·特尔维施(Christian Terwiesch)和尔·乌尔里克(Karl Ulrich)是宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营、信息和决策专业的教授，特尔维施也是该校麦克创新管理学院(Mack Institute for
Innovation Management)的联合主任。可以通过
reports@wsj.com联系他们。）
https://cn.wsj.com/amp/articles/mba%E5%AD%A6%E7%94%9F%E5%AF%B9%E6%88%98chatgpt-%E8%B0%81%E6%9B%B4%E6%93%85%E9%95%BF%E6%8F%90%E5%87%BA%E5%88%9B%E6%84%8F-8b604c54
Wed, 20 Sep 2023 12:33:02 +0800
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