在这个效率至上、颠覆性创新能一夜之间创造出亿万美元市场的世界里，企业不可避免地将GenAI视为强大的盟友。从OpenAI的ChatGPT生成类似人类的文本，到DALL-E根据提示创作艺术，我们已经窥见了一个未来：机器将与人类并肩创造，甚至引领潮流。为何不将这种趋势延伸到研发(R&D)领域呢?毕竟，AI可以加速创意生成，迭代速度超过人类研究人员，并且可能以惊人的轻松发现“下一个大事件”，对吗?
且慢，理论上这一切听起来都很美好，但让我们面对现实：押注GenAI接管你的研发工作，很可能会以重大、甚至灾难性的方式适得其反。无论你是追求增长的初创企业，还是捍卫自己领地的成熟企业，在创新流程中外包生成式任务都是一场危险的游戏。在急于拥抱新技术的过程中，存在失去真正突破性创新精髓的潜在风险，更糟糕的是，可能会让整个行业陷入同质化、缺乏灵感的产品的死亡螺旋。
让我来详细解释一下为什么在研发中过度依赖GenAI可能是创新的致命弱点。
AI的非原创性天才：预测≠想象力
GenAI本质上是一台超级预测机器，它根据庞大的历史先例数据库，预测哪些词语、图像、设计或代码片段最适合，这看起来可能既时尚又复杂，但我们要明确一点：AI的好坏完全取决于其数据集，它并不具备人类意义上的真正创造力，它不会以激进、颠覆性的方式“思考”，它是向后看的——总是依赖于已经创造出来的东西。
在研发中，这成了一个根本缺陷，而非特色。要真正开拓创新，你需要的不仅仅是基于历史数据推断出的渐进式改进。伟大的创新往往源于飞跃、转折和重新想象，而非对现有主题的轻微变动。想想苹果公司的iPhone或特斯拉在电动汽车领域的创新，它们并没有只是改进现有产品——而是彻底颠覆了范式。
GenAI或许能迭代下一代智能手机的设计草图，但它无法在概念上让我们摆脱智能手机本身。那些大胆的、改变世界的时刻——那些重新定义市场、行为甚至行业的时刻——都源自人类的想象力，而非算法计算出的概率。当AI驱动你的研发时，你得到的只是现有想法的更好迭代，而非下一个定义类别的突破。
GenAI天然具有同质化作用
让AI掌控你的产品构思过程的最大危险之一在于，AI处理内容——无论是设计、解决方案还是技术配置——的方式都会导致趋同而非发散。由于训练数据的基础重叠，AI驱动的研发将导致市场上产品同质化。没错，同一概念的不同风味，但仍然是同一概念。
想象一下：你的四个竞争对手都实施了GenAI系统来设计他们手机的用户界面(UI)。每个系统都基于大致相同的信息库进行训练——这些信息都是从网络上抓取的，关于消费者偏好、现有设计、畅销产品等。那么，所有这些AI系统会产生什么结果呢?类似结果的变体。
随着时间的推移，你会看到一种令人不安的视觉和概念上的一致性，竞争对手的产品开始相互模仿。当然，图标可能会有所不同，或者产品功能在边缘上会有所差异，但实质、身份和独特性呢?很快，它们就会消失。
我们已经在AI生成的艺术中看到了这种现象的早期迹象。在ArtStation等平台上，许多艺术家对AI产生的内容涌入表示担忧，这些内容没有展现出独特的人类创造力，反而像是回收的美学，重新混合了流行的文化引用、广泛的视觉比喻和风格，这不是你想为研发引擎注入的那种前沿创新。
如果每家公司都将GenAI作为其事实上的创新策略，那么你的行业每年将不会得到五到十个颠覆性的新产品——而只会得到五到十个经过包装的克隆品。
人类恶作剧的魔力：意外和模糊性如何推动创新
我们都读过历史书：青霉素是亚历山大·弗莱明偶然发现的，当时他留下了一些未覆盖的细菌培养物。微波炉的诞生是因为工程师珀西·斯宾塞站在雷达装置附近时意外地融化了一块巧克力棒。哦，还有便利贴呢?也是一次意外的收获——原本是一次制造超强粘合剂的失败尝试。
事实上，失败和意外发现是研发中不可或缺的部分。人类研究人员对隐藏在失败中的价值有着独特的敏感度，他们往往能够将意外视为机会。机缘凑巧、直觉、预感——这些对于成功创新来说，与任何精心规划的路线图一样关键。
但这里是GenAI问题的核心所在：它没有模糊性的概念，更不用说将失败视为资产的灵活性了。AI的编程教导它要避免错误、优化准确性并解决数据模糊性。如果你是在简化物流或提高工厂产量，那很好，但对于突破性探索来说，这是糟糕的。
通过消除生产性模糊性的可能性——解释意外、挑战有缺陷的设计——AI抹平了通往创新的潜在途径。人类拥抱复杂性，知道当意外输出出现时如何让事物有发展的空间。与此同时，AI会加倍押注于确定性，将中庸之道的主流化，而将任何看起来不规则或未经测试的东西边缘化。
AI缺乏同理心和远见——这两样使产品具有革命性的无形之物
事情是这样的：创新不仅仅是逻辑的产物，它是同理心、直觉、欲望和远见的产物。人类之所以创新，是因为他们关心，不仅仅关心逻辑效率或底线，还关心如何满足细腻的人类需求和情感。我们梦想着让事物更快、更安全、更令人愉悦，因为在根本层面上，我们理解人类的体验。
想想第一代iPod背后的天才设计或谷歌搜索的极简界面设计，这些改变游戏规则的成功并不是纯粹基于技术价值——而是基于对用户使用复杂MP3播放器或杂乱搜索引擎时的挫败感的同理心，GenAI无法复制这一点，它不知道与有缺陷的应用程序斗争是什么感觉，不知道对优雅的设计感到惊叹是什么感觉，也不知道因需求未得到满足而感到挫败是什么感觉。当AI“创新”时，它是在没有情感背景的情况下进行的，这种缺乏远见降低了它创造与真实人类产生共鸣的观点的能力。更糟糕的是，没有同理心的AI可能会生成技术上令人印象深刻但感觉缺乏灵魂、刻板且交易性的产品——没有人性，在研发中，这是创新的杀手。
过度依赖AI会削弱人类才能
最后，给那些对我们光明的AI未来充满热情的人一个令人不寒而栗的想法。当你让AI做得太多时会发生什么?在任何自动化削弱人类参与的领域，技能都会随着时间的推移而退化。只要看看早期引入自动化的行业：员工失去了对事物“为什么”的理解，因为他们没有定期锻炼自己的问题解决能力。
在研发密集型环境中，这对塑造长期创新文化的人力资本构成了真正的威胁。如果研究团队只是AI生成工作的监督者，他们可能会失去挑战、超越或超越AI输出的能力。你越少练习创新，你自己创新的能力就越弱。当你意识到自己已经失去了平衡时，可能为时已晚。
当市场发生剧烈变化时，这种人类技能的侵蚀是危险的，任何数量的AI都无法带领你穿越不确定性的迷雾。颠覆性的时代需要人类打破传统框架——这是AI永远无法擅长的。
前进的道路：AI作为补充，而非替代
需要明确的是，我并不是说GenAI在研发中没有位置——它绝对有。作为辅助工具，AI可以使研究人员和设计师能够更快地测试假设、迭代创意想法并细化细节。如果使用得当，它可以在不压制创造力的情况下提高生产力。
诀窍在于：我们必须确保AI作为人类创造力的补充，而非替代。人类研究人员需要处于创新过程的核心，利用AI工具来丰富他们的工作——但绝不能将创造力、远见或战略方向的控制权交给算法。
GenAI已经到来，但那种罕见而强大的人类好奇心和胆识的火花——那种永远无法归结为机器学习模型的火花——也同样重要，让我们不要忽视这一点。
