人人都能生成图像和视频的时代到了,而且几乎免费。可你看过今年的愚人节内容吗?就像沃顿商学院的Ethan Mollick教授说的那样,工具是史上最强的,产出却依然乏善可陈。
这是什么?
Mollick教授4月1日抛出的观察很简单。2026年,任何人几乎只要动念就能做出任何图像和视频,可愚人节的帖子和往年没什么两样。这不只是个段子,而是一个信号:执行力变得无限,想象力却原地踏步。
支撑这个现象的研究正在大量涌现。蒙特利尔大学一项大规模研究发现,AI在创意上超过了超过10万名人类的平均水平,但仍然比不过创造力排名前10%的人。在诗歌、小说这类需要深度的创作上,差距尤其明显。
沃顿的Terwiesch教授团队发现了更具体的问题。用ChatGPT来想点子,单个点子的质量确实提升了,但点子之间的多样性却急剧下降。在一项实验中,使用AI的组里独创性点子的比例只有6%,而纯人类组是100%。
埃克塞特大学Ahmed-Kristensen教授的研究也得出了相同结论。AI在点子的产出数量(fluency,流畅性)上表现突出,但在点子之间的差异性(flexibility,灵活性)上,600名普通人全面压倒了AI。关键在于:AI不擅长的不是"大量生成",而是"换一种方式思考"。
有什么不同?
以前,瓶颈在执行力。就算有好点子,不会设计、不会剪视频、不会写代码,也就到头了。现在恰好相反。执行都让AI干了,可"该做什么"本身反而成了最难的事。
| 2023年之前 | 2026年当下 | |
|---|---|---|
| 瓶颈 | 执行力(设计、编码、视频) | 想象力(该做什么) |
| 稀缺资源 | 技术技能 | 独创性点子 |
| AI角色 | 辅助工具 | 执行引擎 |
| 竞争优势 | 做得好 | 想得不一样 |
| 内容问题 | 数量不足 | AI垃圾内容(slop)泛滥 |
佛罗里达大学市场营销教授Zou的研究用数据展示了这个转变。AI生成内容泛滥之后,推荐系统变得拥挤,找到真正优质的内容反而更难了。数量越多,质量差异化反而越重要,这是个悖论。
Mollick教授用一个概念来解释这个现象,他称之为"Jagged Frontier(参差不齐的能力边界)"。AI的能力不是均匀生长的。图像生成、编程、分析已经达到超人水平,但记忆力和真正想象全新事物的能力仍然很弱。这些参差不齐的缝隙,正是人类需要填补的位置。
小心"想象力悖论"
AI一抛出12个选项,大脑就从"生成模式"切换到"评估模式"。这两种模式在神经学上是相互抑制的。也就是说,一旦先看了AI的选项,独创性思考就被关掉了。
上手指南:把创造力从瓶颈里拎出来
- 先于AI去想
敲提示词之前,先自己写下三个以上的方向。越古怪、越冒险越好。先问AI,大脑的发散性思考就被关掉了。 - 把AI当镜子用
把你的点子和AI的输出做对比。如果很像,说明你被困在了统计平均值里。差异越大,越说明你有独创性。 - 把提示词多样化
同一个问题换不同方式问。沃顿研究团队推荐用"chain-of-thought prompting(思维链提示)"把任务拆成多步,能提升点子的多样性。 - 混用多个模型
把同一个问题扔给ChatGPT、Claude、Gemini。不同模型从不同的分布里抽答案,点子的广度会更宽。 - 有意制造摩擦
故意给自己加限制。280字的推文、只能用三种颜色的设计、五个词的标语——约束会强行逼出创意。Mollick教授也强调,在AI时代,对风格的琢磨变得更重要了。
80/20想象力法则
把80%的创意能量花在不靠AI独立想象上,只把20%用在AI的打磨和探索上。想象力其实也是肌肉——不用就会萎缩。
