AI辅助创作也要保留人的不同起点

栏目：人的位置
日期：2026-11-01

设想一次新品讨论会，十份AI辅助方案都语言流畅、结构完整，却围绕同一种用户需求展开。单看每份稿子，质量可能提高了；把它们放在一起，团队仍没有获得足够不同的选择。人在AI时代的创造性位置，不能只用“谁写得更好”衡量，还要看谁提出了尚未进入讨论的问题。

两项研究提醒我们分开计分

Doshi与Hauser在2024年发表于《Science Advances》的随机实验，让参与者写八句话的短故事，并给予部分人获取AI创意的机会。获得这种机会的故事平均得到更高的创造性评价，但同组故事之间也更相似。研究不针对职业作家，任务很短，也没有自由反复对话，因而不能推成“使用AI必然失去个人风格”。原始研究

另一项2025年发表于同一期刊的研究，比较在线艺术平台上使用文生图工具的创作者与匹配的未采用者。研究发现，AI辅助者因产量增加而贡献更多新颖作品，但新颖作品的发现比例可能下降。作者明确承认这是观察性研究，仍可能存在未观测因素；其中“新颖”也是特定计算方法下的指标，不是对艺术价值的终审。原始研究

两项研究讨论不同媒介，不能合并成一个效果数字。它们共同提醒企业：单件质量、整体差异和有效新想法的总量，是不同的结果。由此可以提出一个待检验的判断：AI既可能帮助个人跨过表达门槛，也可能让团队过早围绕相似的起点收敛。人的工作，应当包括主动安排不同的起点。

先留下自己的问题再打开生成器

产品、品牌或服务团队可以试一个小改动：讨论开始前，每个人先独立提交一张短卡，只写所见问题、一个具体例子，以及自己认为不该被忽略的限制。暂不展示同事的方案，也不先由AI给出统一提纲。

卡片不比文采。销售同事可以写客户反复追问却没有得到解答的一句话，客服同事可以写一个常见误解，运营同事可以指出一条流程里被默认接受的麻烦。没有一线材料的人，可以明确写出自己的假设，而不编造用户故事。这样至少能保留谁最初看见了什么，而不是只保留最后被润色过的版本。

之后再让AI帮助整理、寻找反例或发展方案。团队应保存原卡及修改理由，允许提出者拒绝把一个不成熟但不同的问题改成更顺口的常见答案。这是一项流程试验，目前没有上述研究能保证它在每家企业有效。

不把十种措辞算成十种方案

评审时，先按解决机制归类，再看表达质量。譬如同样要减少用户等待，增加人员、减少审批步骤、让用户提前准备材料，属于不同方向；把“智能提速”换成“即时响应”，未必增加了选择。

可以请两位不了解稿件来源的同事分别归类，分歧留给讨论。AI可帮助发现相似句子，但不应独自决定哪些方向值得留下，因为有价值的差异有时只体现在一个业务约束上。

还应给少数路线留一个低成本验证名额。它不因“与众不同”自动获胜，也不因初稿粗糙立即淘汰。写清什么观察会推翻它，然后通过访谈、原型或小范围测试判断。这让人的异议有机会变成可检查的贡献，而非会议里的姿态。

同时观察质量与选择空间

试点可以选两次相近的内部选题会，比较原流程与“独立问题卡在先、AI辅助在后”的流程。记录可执行方案的质量、不同解决机制的数量、进入验证的方向，以及参与者是否觉得自己的问题被保留下来。人员、题目和时间差异都可能影响结果，因此先用于调整流程，不据此给员工贴创造力标签。

若方向变多却无法实施，就补充业务约束；若稿件更漂亮而实质选项减少，就调整生成时点和评审标准。不要用生成数量充当创新成果，也不要为保留人类位置而一概拒绝AI。

人的创造性价值可以体现在更具体的地方：提出一个值得追问的问题，保住一种尚未被充分表达的看法，并愿意接受现实检验。AI可以扩大表达和试做的能力，团队则需要安排机制，让这些不同的起点没有在第一轮润色中消失。