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沃頓商學(xué)院測試：MBA高材生與ChatGPT進(jìn)行創(chuàng)意大比拼

2023年9月10日消息，人工智能在到底在“創(chuàng)意”方面的表現(xiàn)到底有多好？美國賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的教授們對這個問題進(jìn)行了測試，讓ChatGPT與MBA高材生進(jìn)行了一場測試，結(jié)果讓人感到意外：ChatGPT竟然優(yōu)勢明顯。

沃頓商學(xué)院傳授學(xué)生創(chuàng)新、企業(yè)家精神和產(chǎn)品設(shè)計(jì)已有很多年。該學(xué)院創(chuàng)新課程的首個任務(wù)是要求學(xué)生為一款新產(chǎn)品或服務(wù)思考12個左右的創(chuàng)意。來自沃頓商學(xué)院的本科生、MBA學(xué)生和經(jīng)驗(yàn)豐富的高管提出的數(shù)千個創(chuàng)業(yè)構(gòu)想。這些構(gòu)想有些很棒，有些很糟糕，但大部分都很平庸。

隨后，沃頓商學(xué)院的教授們從MBA學(xué)生的創(chuàng)意中隨機(jī)選擇了200個創(chuàng)意，代表人類的創(chuàng)意。人工智能則以ChatGPT4為代表，指示它產(chǎn)生100個創(chuàng)意，其指令與給學(xué)生的相同：“構(gòu)成一個對大學(xué)生有吸引力的、售價不到50美元的新產(chǎn)品或服務(wù)的創(chuàng)意?！?

除了這個普通的提示，教授們還在提供了一些過去課程中的成功案例（換句話說，對ChatGPT4進(jìn)行了簡單的培訓(xùn)）。之后，教授們向ChatGPT詢問了另外100個創(chuàng)意，合計(jì)產(chǎn)生了400個創(chuàng)意樣本。

可折疊的洗衣籃、宿舍烹飪包、用于硬質(zhì)教室座椅的符合人體工程學(xué)的靠墊，以及數(shù)百個創(chuàng)意奇跡般地從筆記本電腦中噴涌而出。

MBA學(xué)生如何與ChatGPT4進(jìn)行比較

有關(guān)構(gòu)想的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)提出了“創(chuàng)意”表現(xiàn)的三個維度：想法的數(shù)量、平均質(zhì)量以及杰出想法的數(shù)量。

首先，就單位時間內(nèi)的想法數(shù)量而言，ChatGPT在這個維度上輕松超越了我們?nèi)祟?。以傳統(tǒng)方式生成200個想法需要幾天的人力工作，而ChatGPT只需要大約一個小時就能生成200個想法。

接下來，為了評估這些想法的質(zhì)量，我們進(jìn)行了市場測試。具體來說，我們拿出了這400個想法，并通過在線購買意向調(diào)查將它們呈現(xiàn)給目標(biāo)市場的一組顧客。我們提出的問題是：“如果這個概念對您可用，您會基于它購買的可能性有多大？”可能的回答范圍從絕對不購買到絕對購買。

這些回答可以通過簡單的市場研究技術(shù)轉(zhuǎn)化為購買概率。人工生成的想法的平均購買概率為40%，而普通的GPT-4為47%，而以優(yōu)秀想法為種子的GPT-4為49%。簡而言之，ChatGPT不僅更快，而且平均而言在想法生成方面更好。

然而，當(dāng)你尋找偉大的想法時，平均值可能會誤導(dǎo)。在創(chuàng)新領(lǐng)域，杰出的想法才是最重要的：大多數(shù)經(jīng)理更愿意選擇一個杰出的想法和九個失敗的想法，而不是選擇十個尚可的想法，即使后者的平均質(zhì)量可能更高。為了捕捉這個視角，我們只研究了我們池中最佳想法的子集，具體來說是前10%的想法。

在這40個想法中，有5個是由學(xué)生生成的，而有35個是由ChatGPT生成的（其中15個來自普通的ChatGPT集合，20個來自預(yù)訓(xùn)練的ChatGPT集合）。ChatGPT再次脫穎而出。

這意味著什么

機(jī)器在生成杰出想法方面以35比5的勝利（更不用說生產(chǎn)成本大幅降低）對我們思考創(chuàng)造力和創(chuàng)新有重大影響。

首先，生成式人工智能為世界帶來了新的創(chuàng)意來源。不利用這個資源將是一種罪過。無論您是為本地的商業(yè)計(jì)劃競賽制定提案，還是在尋找癌癥治療方法，每個創(chuàng)新者都應(yīng)該養(yǎng)成將自己的想法與技術(shù)生成的想法相結(jié)合的習(xí)慣。創(chuàng)意生成始終會有一定的隨機(jī)性，因此我們無法保證您的想法會獲得A+評分，但如果獲得C評分，那就沒有任何借口了。

其次，在組織的創(chuàng)新過程的早期階段，瓶頸現(xiàn)在已經(jīng)從生成想法轉(zhuǎn)移到了評估想法。創(chuàng)新者可以使用大型語言模型制作一張表格，闡述了數(shù)百個想法，其中可能包括一些重大突破性想法。然后，這種豐富多樣性要求有效的選擇機(jī)制來找到“草堆中的針”。

到目前為止，這些模型似乎在預(yù)測商業(yè)可行性方面并不比任何單個專家表現(xiàn)得更好。使用目標(biāo)市場潛在客戶的約十幾個獨(dú)立評估樣本——群眾的智慧方法——仍然是最佳策略。幸運(yùn)的是，使用購買意向調(diào)查來篩選想法在目標(biāo)市場的客戶中相對快速且成本較低。

最后，我們不應(yīng)該考慮人與機(jī)器之間的競爭，而應(yīng)該找到一種兩者共同合作的方式。這種AI充當(dāng)副駕駛員角色的方法已經(jīng)在軟件開發(fā)中出現(xiàn)。例如，我們的人類（飛行員）創(chuàng)新者可能會確定一個未解決的問題。然后，AI（副駕駛員）可能會報(bào)告有關(guān)該問題的已知情況，然后是人工智能和人類獨(dú)立探索可能的解決方案的努力，幾乎可以保證全面考慮機(jī)會。

人類決策者很可能最終對結(jié)果負(fù)責(zé)，因此可能會根據(jù)客戶研究和可能是AI副駕駛員的意見做出篩選和選擇決策。我們預(yù)測這種人機(jī)協(xié)作將為市場提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)，并為未來社會所需的解決方案提供改進(jìn)。

來源：騰訊科技