人工智能（AI）🤖 时代已经来临，我所担忧的事情最终还是发生了。突然想起 2018 年，我在科大讯飞 1024 大会分享有关人工智能助力创意设计的案例和心得。如今还是历历在目。我作为一名 UED 团队负责人，带领团队试图使用人工智能工具 🛠️ 提升团队整体设计效率，经过近 6 年的研究、探索和尝试，至今仍未达到预期效果。但是，我们沉淀多年并引以为傲的工作方式和赖以生存的技能，已经受到人工智能的影响。其中，人工智能的【创造力】超出我的想象。我相信，AI 将在不久的将来，会更加深入我们的日常工作和生活。最近，我还看到一份最新报告，有关 AI 如何影响创造力的研究，促使我再次反思用户体验设计（UX）的意义和价值。与此同时，我不得不为设计团队的未来产生一些担忧，这个作为企业最具【创造力】的部门将面临人工智能的挑战。接下来，结合最新的研究报告，进一步探索人工智能在创造力方面的表现。

使用 DALL-E 和 ChatGPT 生成的图像

1999 年，Sternberg 和 Lubart 将【创造力】定义为【创造既新颖又恰当的事物。】在用户体验（UX）这个领域，我们将创造力运用在多个生产环节：

1、框定问题：2001 年，Dorst 和 Cross 研究有关设计师是如何处理问题的。他们发现，富有创造力的设计师不仅能够【解决既定问题】，还能够【重新定义问题】。往往重新框定问题会带来更具创新性的解决方案。为此，他们邀请了 9 位经验丰富的工业设计师配合研究，据多次观察，就在设计师不断完善问题的过程中，最具创造性的解决方案孕育而生。

2、产生想法：在设计初期，需要设计师不断的发散，以便获得大量的想法，这一过程至关重要。2007 年，Buxton 提出一个观点：想要找到出色的设计方案，其关键在于：首先，就是创造大量的想法，然后，从中进行选择最优想法💡。同时，他还建议设计师使用快速草图和并行原型等技术来加速⏩制作多样化的设计概念。这种方法使我们能够在确定方向之前探索更广泛的可能性。

3、整合想法：设计师通过组合看似不相关的概念来创造新颖的解决方案。【整合】是一个重塑的过程，即理解研究数据并将其转化为可行的设计洞察。例如，我们会将用户访谈的见解与新兴技术的趋势相结合，从而创造出独特的界面概念。这恰恰也是产生最具创新性想法的源泉。

4、创新用户体验：2014 年，Norman 和 Verganti 针对设计中的【渐进式创新】和【突破性创新】进行了区分。他们认为，以用户为中心的设计更适合渐进式创新，然而，突破性创新往往来自于引入新技术或新含义。例如，从按键式手机到触屏智能手机的转变，这代表了用户体验的一次突破性创新。真正具有创新性的 UX 设计通常需要涉及重新思考用户与技术交互的基本方式。

【创造力】对于设计的重要性不言而喻。在 UX 设计过程中，【创造力】能够帮助我们打造用户喜爱的、能解决实际问题的，并且能从其他设计中脱颖而出的体验。

AI 与创造力的前期研究

早在 ChatGPT 发布之前，那些先行者们就一直在研究 AI 工具能够如何帮助人类发挥创造力，并且明确了一些潜在的用途：

1、AI 作为创意伙伴：2015 年， Lubart 提出了 AI 增强人类创造力的4 种方式：

a) 作为管家，管理和培育创意过程

b) 作为笔友，从不同文化视角提供新的观点

c) 作为教练，提供定制的练习来提升设计技能

d) 作为同事，积极为创意过程贡献想法。

这项研究表明了在创意过程中，AI 不仅仅是一个工具，还是一位协作伙伴，就此也奠定了 AI 在工作中的基本地位。

2、AI 生成的创意激发：2018 年，Han 等专家进行了一项研究，招募了 119 名参与者，要求他们完成一系列创意任务。他们分别提供人类制作的材料、AI 生成的材料和随机生成的材料，对比这三种材料在激发创意想法方面的效果。令人惊讶的是，他们发现 AI 生成的材料所激发的想法更具原创性。换言之，看到人类制作的材料，参与者会按照类似的思路去思考，然而，看到 AI 生成的“奇怪”的材料，反而会激发参与者“哎，还可以这样想呀”。研究人员认为，AI 生成内容的往往出人意料，不按常规出牌，这种【意外性】反而能会刺激人类跳出固有思维模式，向新的方向发展。

3、人类-AI 协作创造力：2018 年，Oh 等专家，开展了一系列设计工作坊，让参与者和 AI 共同完成创意任务。他们发现 AI 可以通过多种方式补充人类的创造力：

a) 快速提供多样化的参考材料

b) 生成意想不到的设计元素组合

c) 帮助打破固定思维模式并鼓励发散思维。

然而，他们也发现参与者需要面对一些挑战，比如设计师需要培养提示工程和 AI 输出内容筛选的新技能。

以上研究都指出了，AI 在 UX（及其他领域）中具有显著提升人类创造力的潜力。然而，这些研究都是在 ChatGPT 等流行工具出现之前进行的。

ChatGPT 研究发现

2024 年，Doshi 和 Hauser 招募 293 名作家和 600 名读者进行了一项实验，研究 AI 生成的想法如何影响短篇写作。如下，他们主要发现的总结和探讨：

· 更好的个人创造力：在 AI 帮助下，撰写的故事更具新颖性和实用性。

· 帮助创造力较弱的作者：AI 对那些个人创造力较弱的作者特别有帮助。

· 更专业的结果：AI 辅助创作的故事看起来水平更高，也更令人愉悦。

· 整体多样性降低：尽管单个故事有所改进，但 AI 辅助创作的故事之间更加相似。

在 UX 任务中使用 AI 创意

借助这些研究发现，我们尝试将 AI 应用到日常的创意实践中。以下，提供一些我们小小的使用心得：

· 将 AI 作为创意伙伴：我们使用 AI 来帮助生成初步想法，就像研究中的作者使用 AI 获取写作灵感一样。但是，要切记，AI 生成的想法只是一个起点，而并非是最终的方案。

· 避免让所有内容过于相似：我们也发现 AI 辅助创作的内容会比较相似。在日常 UX 中注意避免这种情况出现：

• 将 AI 的想法作为灵感来源，而不是最终设计。

• 尝试突破 AI 的建议范围。

• 融入不同的人类视角以确保独特性。

• 使用 AI 进行学习和技能提升：那些创造力相对较薄弱的作者能够从 AI 中获益更多。在团队里，新手设计师可以通过使用 AI 来学习和生成初步想法，而资深设计师则就可以专注于改进这些想法。

· 平衡速度和原创性：AI 可以加快创意生成的速度，然而，我们不会为了速度而牺牲【原创性】。我们构建一个新的标准流程，为了鼓励设计师对 AI 生成的想法进行批判性评估和改进。

· 促进人类-AI 协作：培养一种团队【文化】，即将 AI 视为辅助人类创造力，而非为了取代人类。这一点，符合 2019 年，Dellermann 等专家所提出的【混合智能】理念，即人类智能和人工智能协同工作。

结论

这些研究提供了关于 AI 如何影响人类创造力的重要见解。对用户体验（UX）设计师而言，能够了解在创意工作中使用 AI 的优势。通过将 AI 作为协作工具，避免让所有内容过于相似，并保持【以人为本】的设计理念，我们可以利用 AI 来改进我们的工作。

你怎么看？以下是一些值得思考的问题：

· 你认为 AI 会如何改变你的工作流程吗？试着在下一次头脑风暴中引入 AI 工具，并记录 TA 如何改变你的工作方式。

· 在使用 AI 时，你是否注意到设计或想法趋于同质化的情况吗？分享你的经历，你在保持原创性方面有什么好的策略吗？

· 在设计中，你最喜欢用什么方式激发创意？考虑尝试混合使用 AI 生成和非 AI 的方法，看看哪种方式能产生最好的结果。

为了进一步探索，试着在你的下一个项目中同时尝试 AI 辅助和手动工作流程，并比较各自的结果。AI 是否能够带来独特的东西？还是相似的内容？我很想在评论中听到你的经历和见解！