在這個效率至上、顛覆性創新能一夜之間創造出億萬美元市場的世界里，企業不可避免地將GenAI視為強大的盟友。從OpenAI的ChatGPT生成類似人類的文本，到DALL-E根據提示創作藝術，我們已經窺見了一個未來：機器將與人類并肩創造，甚至引領潮流。為何不將這種趨勢延伸到研發(R&D)領域呢?畢竟，AI可以加速創意生成，迭代速度超過人類研究人員，并且可能以驚人的輕松發現“下一個大事件”，對嗎?

且慢，理論上這一切聽起來都很美好，但讓我們面對現實：押注GenAI接管你的研發工作，很可能會以重大、甚至災難性的方式適得其反。無論你是追求增長的初創企業，還是捍衛自己領地的成熟企業，在創新流程中外包生成式任務都是一場危險的游戲。在急于擁抱新技術的過程中，存在失去真正突破性創新精髓的潛在風險，更糟糕的是，可能會讓整個行業陷入同質化、缺乏靈感的產品的死亡螺旋。

讓我來詳細解釋一下為什么在研發中過度依賴GenAI可能是創新的致命弱點。

AI的非原創性天才：預測≠想象力

GenAI本質上是一臺超級預測機器，它根據龐大的歷史先例數據庫，預測哪些詞語、圖像、設計或代碼片段最適合，這看起來可能既時尚又復雜，但我們要明確一點：AI的好壞完全取決于其數據集，它并不具備人類意義上的真正創造力，它不會以激進、顛覆性的方式“思考”，它是向后看的——總是依賴于已經創造出來的東西。

在研發中，這成了一個根本缺陷，而非特色。要真正開拓創新，你需要的不僅僅是基于歷史數據推斷出的漸進式改進。偉大的創新往往源于飛躍、轉折和重新想象，而非對現有主題的輕微變動。想想蘋果公司的iPhone或特斯拉在電動汽車領域的創新，它們并沒有只是改進現有產品——而是徹底顛覆了范式。

GenAI或許能迭代下一代智能手機的設計草圖，但它無法在概念上讓我們擺脫智能手機本身。那些大膽的、改變世界的時刻——那些重新定義市場、行為甚至行業的時刻——都源自人類的想象力，而非算法計算出的概率。當AI驅動你的研發時，你得到的只是現有想法的更好迭代，而非下一個定義類別的突破。

GenAI天然具有同質化作用

讓AI掌控你的產品構思過程的最大危險之一在于，AI處理內容——無論是設計、解決方案還是技術配置——的方式都會導致趨同而非發散。由于訓練數據的基礎重疊，AI驅動的研發將導致市場上產品同質化。沒錯，同一概念的不同風味，但仍然是同一概念。

想象一下：你的四個競爭對手都實施了GenAI系統來設計他們手機的用戶界面(UI)。每個系統都基于大致相同的信息庫進行訓練——這些信息都是從網絡上抓取的，關于消費者偏好、現有設計、暢銷產品等。那么，所有這些AI系統會產生什么結果呢?類似結果的變體。

隨著時間的推移，你會看到一種令人不安的視覺和概念上的一致性，競爭對手的產品開始相互模仿。當然，圖標可能會有所不同，或者產品功能在邊緣上會有所差異，但實質、身份和獨特性呢?很快，它們就會消失。

我們已經在AI生成的藝術中看到了這種現象的早期跡象。在ArtStation等平臺上，許多藝術家對AI產生的內容涌入表示擔憂，這些內容沒有展現出獨特的人類創造力，反而像是回收的美學，重新混合了流行的文化引用、廣泛的視覺比喻和風格，這不是你想為研發引擎注入的那種前沿創新。

如果每家公司都將GenAI作為其事實上的創新策略，那么你的行業每年將不會得到五到十個顛覆性的新產品——而只會得到五到十個經過包裝的克隆品。

人類惡作劇的魔力：意外和模糊性如何推動創新

我們都讀過歷史書：青霉素是亞歷山大·弗萊明偶然發現的，當時他留下了一些未覆蓋的細菌培養物。微波爐的誕生是因為工程師珀西·斯賓塞站在雷達裝置附近時意外地融化了一塊巧克力棒。哦，還有便利貼呢?也是一次意外的收獲——原本是一次制造超強粘合劑的失敗嘗試。

事實上，失敗和意外發現是研發中不可或缺的部分。人類研究人員對隱藏在失敗中的價值有著獨特的敏感度，他們往往能夠將意外視為機會。機緣湊巧、直覺、預感——這些對于成功創新來說，與任何精心規劃的路線圖一樣關鍵。

但這里是GenAI問題的核心所在：它沒有模糊性的概念，更不用說將失敗視為資產的靈活性了。AI的編程教導它要避免錯誤、優化準確性并解決數據模糊性。如果你是在簡化物流或提高工廠產量，那很好，但對于突破性探索來說，這是糟糕的。

通過消除生產性模糊性的可能性——解釋意外、挑戰有缺陷的設計——AI抹平了通往創新的潛在途徑。人類擁抱復雜性，知道當意外輸出出現時如何讓事物有發展的空間。與此同時，AI會加倍押注于確定性，將中庸之道的主流化，而將任何看起來不規則或未經測試的東西邊緣化。

AI缺乏同理心和遠見——這兩樣使產品具有革命性的無形之物

事情是這樣的：創新不僅僅是邏輯的產物，它是同理心、直覺、欲望和遠見的產物。人類之所以創新，是因為他們關心，不僅僅關心邏輯效率或底線，還關心如何滿足細膩的人類需求和情感。我們夢想著讓事物更快、更安全、更令人愉悅，因為在根本層面上，我們理解人類的體驗。

想想第一代iPod背后的天才設計或谷歌搜索的極簡界面設計，這些改變游戲規則的成功并不是純粹基于技術價值——而是基于對用戶使用復雜MP3播放器或雜亂搜索引擎時的挫敗感的同理心，GenAI無法復制這一點，它不知道與有缺陷的應用程序斗爭是什么感覺，不知道對優雅的設計感到驚嘆是什么感覺，也不知道因需求未得到滿足而感到挫敗是什么感覺。當AI“創新”時，它是在沒有情感背景的情況下進行的，這種缺乏遠見降低了它創造與真實人類產生共鳴的觀點的能力。更糟糕的是，沒有同理心的AI可能會生成技術上令人印象深刻但感覺缺乏靈魂、刻板且交易性的產品——沒有人性，在研發中，這是創新的殺手。

過度依賴AI會削弱人類才能

最后，給那些對我們光明的AI未來充滿熱情的人一個令人不寒而栗的想法。當你讓AI做得太多時會發生什么?在任何自動化削弱人類參與的領域，技能都會隨著時間的推移而退化。只要看看早期引入自動化的行業：員工失去了對事物“為什么”的理解，因為他們沒有定期鍛煉自己的問題解決能力。

在研發密集型環境中，這對塑造長期創新文化的人力資本構成了真正的威脅。如果研究團隊只是AI生成工作的監督者，他們可能會失去挑戰、超越或超越AI輸出的能力。你越少練習創新，你自己創新的能力就越弱。當你意識到自己已經失去了平衡時，可能為時已晚。

當市場發生劇烈變化時，這種人類技能的侵蝕是危險的，任何數量的AI都無法帶領你穿越不確定性的迷霧。顛覆性的時代需要人類打破傳統框架——這是AI永遠無法擅長的。

前進的道路：AI作為補充，而非替代

需要明確的是，我并不是說GenAI在研發中沒有位置——它絕對有。作為輔助工具，AI可以使研究人員和設計師能夠更快地測試假設、迭代創意想法并細化細節。如果使用得當，它可以在不壓制創造力的情況下提高生產力。

訣竅在于：我們必須確保AI作為人類創造力的補充，而非替代。人類研究人員需要處于創新過程的核心，利用AI工具來豐富他們的工作——但絕不能將創造力、遠見或戰略方向的控制權交給算法。

GenAI已經到來，但那種罕見而強大的人類好奇心和膽識的火花——那種永遠無法歸結為機器學習模型的火花——也同樣重要，讓我們不要忽視這一點。