## 817｜周日荐文：800人最大创意设计实验，AI的“烂方案”比好方案更有用

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两年前，我写过一句顺口溜，叫做“AI学得好，天天下班早”。这句话后来被一些无良机构拿去当广告词，在朋友圈等地方投放，我看到的时候有点懵，合着我给别人写了条免费口号。不过那会儿我自己也是这么以为的，而且对我来说在工作时间上没什么变化，也就没在意。

但2026年，特别是这两个月龙虾火了之后，我的体感开始变得微妙。我并没感觉到自己下班更早，反而工作时间有了小幅度延长。不过有件事不一样了：我今年在做越来越多以前根本不会做的事，而且每件事的结果都在变好。所以虽然绝对的工作时间没减少，但做完一件事后的那种成就感反而越来越强。

说实话，这确实让我有点困惑，我甚至在想自己是不是有工作狂倾向。直到这周读到一篇新论文，我才觉得找到了解释。

这篇论文的题目叫《From Metrics to Meaning: Time to Rethink Evaluation in Human-AI Collaborative Design》，翻译过来大概是“从指标到意义：是时候重新思考人机协作设计的评估方式了”。

论文发表在ACM旗下关于人机智能交互的专业期刊上。第一作者是斯旺西大学计算铸造厂（Computational Foundry）的肖恩·沃尔顿（Sean Walton）博士。

我查资料时，发现他有个头衔叫“图灵学者”，这个头衔来自英国国家级AI研究机构艾伦·图灵研究所，专门颁给“有潜力成为全球领军人物”的顶尖AI研究者，英国政府为此投入了4600万英镑。能拿到这个头衔的，在英国AI学术圈里算是少数中的少数。说到这里，我突然对这批人产生了兴趣，想以后找个机会，带同学们了解一下英国的这些AI研究者都有哪些人、都在做什么。

说回论文。今天的这个研究，是目前规模最大的人机协作创意设计研究之一，正式参与人数达到808人。这个研究从方法到结论都很有意思，比如研究人员并不是拉着这八百多人进实验室做无聊的问卷，而是让这些人做一件很有趣的事。

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他们开发了一个叫“Genetic Car Designer”的工具。玩法很简单：你来设计一辆2D虚拟赛车，目标是让它在一段虚拟赛道上跑得尽可能远。赛车的车身形状、轮子数量、轮子大小、悬挂参数等都可以调整，设计自由度很高。当然，我看了论文里的那些设计图，只能说非常抽象，甚至有点像幼儿园里喜欢画汽车的小朋友的作品。

然后关键来了：你不是一个人在设计。系统后台有一套AI算法同时运行，不断生成新的赛车方案，还会把这些方案以“画廊”的形式展示给你。你可以随时打开画廊看看AI在做什么，也可以选中某个AI的方案，把它的基因“喂”给下一代赛车，让它参与进化。

参与实验的808人来自互联网各地，大部分通过网络论坛招募，背景五花八门，都不是专业的工程师或设计师。他们可以在工具上花任意长的时间，什么时候不想玩了就可以走。整个实验持续了整整一个月。

就是这样一个“设计赛车”的游戏，揭示了三件关于AI的事，和我们平时的直觉完全不一样。

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先说第一件事：AI最大的价值，不是给你答案，而是让你多待一会儿。

研究把参与者按照行为分成了几组。有一组人是完全被动的，就是坐在那看AI自己跑，自己不做任何操作；有一组人只用编辑器手动调整设计；还有一组人，既用编辑器，也会打开AI生成的画廊看看。最后比较三组人的设计质量提升幅度，分别是124%、243%和420%。

这个梯度很清晰，但更让我意外的是另一组数据。研究者发现，哪怕你只是“看了一眼”画廊，看看AI的作品，什么设计都没选，没有任何实质操作，光是这个“看”的动作，就让你在任务上花的时间翻了超过一倍，从平均562秒变成了1351秒。

对，就是看了一下，什么都没做。研究者的解释是：画廊里那些多样化的方案，触发了你大脑里某个想继续探索的开关。你开始好奇，开始比较，开始想“这个方案为什么跑得更远”，然后你就不想走了。AI不是一个效率工具，它更像是一块磁铁，让你愿意在这件事上多磨一会儿。而磨的时间越长，结果越好。

说实话，这和我的体感完全对上了。我用AI不是因为它帮我省了时间，而是因为它让我对手头的事情产生了更多兴趣。

说完第一件事，第二件事更让我意外：烂方案比好方案更有用。

研究团队在AI生成的画廊里，故意保留了一些性能很差的设计，比如那些跑不动的、造型奇怪的、明显失败的赛车。注意，这不是因为AI水平不够，而是研究者刻意设计的。

结果发现，这些“烂方案”恰恰是打破思维定势的关键。当眼前只有一堆优质方案时，你的注意力会自然锁定在“如何优化现有方向”上；但当画廊里混入了一些离谱的东西，你反而会跳出来思考“原来还可以这么做”，然后开始探索一些自己原本根本不会想到的可能性。

工程设计领域有个老问题，叫“早期定势”。啥意思呢？就是设计师往往在方案的早期阶段就锁定了一个大方向，之后所有的努力都是在这个方向上做优化，而不是真正在探索更大的可能性空间。这么一说，不光是在工程设计领域，我们很多工作上，其实都容易这样一条路走到黑。而AI生成的多样化画廊，包括那些烂方案，恰好在打破这种惯性。

这也让我重新想了一下我们通常期待AI做什么。我们希望它给出最优的答案、最正确的方向。但也许，更有价值的用法是让AI给你看那些你不会想到的东西——不管好不好。

不过，最让我觉得有意思的，是第三件事：我们根本不知道AI在哪里帮了我们。

研究者在实验室里做了一个更精细的对照组实验，参与者是12位斯旺西大学工程系的学生。这次只对比两种画廊：第一种是用叫做MAP-Elites的专业算法生成的，这个算法会系统性地把设计可能性“铺”在一张地图上，确保每个区域都有代表性的方案，涵盖各种轮子大小、车速、车身形状；另一种是随机生成的，作为对照。

行为数据上，几乎所有参与者都从专业画廊里选取了更多设计，花了更多注意力在上面。但主观问卷里，有25%的参与者明确说：随机那个更好用。

你看，这就很微妙了。他们的行为在说“专业AI出的方案更有价值”，但他们嘴上说“随机的那个更好”。行为和感受，是两套完全不同的系统，而且直接打架。

研究者因此提出了一个很扎心的问题：我们现在评估AI工具的方式，几乎全都是错的。业界通常用“用户点了多少次AI建议”、“采纳率是多少”这类指标来衡量AI是否有价值。但这篇研究说，仅仅“看一眼”就足以改变人的思维轨迹，而用户自己对此毫无感知。如果只盯着点击率，可能会错过AI真正在悄悄改变你的那一层。

说完斯旺西大学的研究，我还想提另一个有异曲同工之妙的实验，来自芬兰的阿尔托大学和赫尔辛基大学，从另一个角度呼应了同样的问题。这个研究探讨的是：人们怎么判断AI有没有创意？

研究者用了一个很聪明的设计。他们找来两台外观不同的机器人，一台是流线型的机械臂，一台是更笨重的绘图仪，然后让它们在纸上画素描。

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但还有一个秘密是：这两台机器人画的其实是同一批图，都是研究者事先委托人类艺术家画好的，机器人只是在“复现”。这样做的目的是排除掉“画得好不好”这个变量，专门测量人们对创意本身的感知。

然后研究者把参与者分成三组，给他们看不同程度的信息：第一组只看最终的画作；第二组看画作加上绘画过程的视频，也就是只能看到线条出现的过程，看不到机器人；第三组可以同时看到画作、过程，以及机器人在画画的完整画面。

结论是：看到的细节越多，觉得越有创意。而且这个效应非常显著。

更有意思的是，两台外观差异那么大的机器人，参与者对它们的创意评分居然没有显著差别。也就是说，你以为“看起来更像艺术家”的机器人会更有创意感，但实际上并不是。真正影响你判断的，是你“看到了多少创作过程”。

这两个研究放在一起，有点意思：AI对你的影响是隐形的，你感知不到它在哪里帮了你；但你对AI的判断，却又高度依赖你“看到了多少”。我们和AI之间，存在着一种奇特的认知错位。

说实话，看完这两个实验，我终于想明白之前那句口号错在哪里了。

不是AI不好，是“早”这个字定义错了。真正的效率，不是时间缩短，而是你的边界在扩大。AI让你愿意多磨一会儿，让你看到了你原本看不到的可能性，让你做了更多以前不会做的事——这才是它目前能给我们最重要的东西。工作方式和结果都变了，AI的价值早就没法用工作时间长短来衡量了。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 赛车设计论文：
> https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3773292
> 机器人绘画论文：
> https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3711939

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