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MBA在校生与GPT4拼创意!结果让人意想不到!

MBA在校生与GPT4拼创意!结果让人意想不到!

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你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。

现在,人们都知道生成式AI很厉害,不仅能写代码,还能在各种人类考试中拿高分,但是,大部分人认为它死记硬背的能力强,创意类的工作还是人类更擅长,可沃顿商学院的教授们却有不同意见。

9月9日,《华尔街日报》发布了一篇文章,说沃顿商学院的教授做了一项测试,让MBA在校生和GPT4比拼创意能力,看看谁想出来的创业点子得分更高,结果有点出人意料,GPT居然取得了显著优势

他们具体怎么做的测试呢?实际上,沃顿商学院一直有个传统的创新课程,就是教大家创新、创业和做产品设计。

但他们并不是单纯地讲书本知识,而是要求每个学生都想出十几个创业构想,然后汇集成点子库,再让其他人来评分,类似于学校内部的创业大赛。

随着AI技术的进步,他们就打算让AI也参加创业大赛,看看人类和AI谁的创意能力更强。

其中,参赛作品总计400个,200个是MBA学生想出的创意,100个是未经训练的默认版GPT4生成的创意,另外100个是受过100个优秀案例训练的GPT4生成的。

为了统一标准,他们就用购买意愿来做评价指标,从不愿购买到愿意购买之间设置了5个选项,并设定了相应的得分,那么结果如何呢?

学生们的创意平均购买概率为40%,默认版GPT4为47%,而受训版的GPT4为49%。

这只是平均购买率,总体上看差异并不悬殊,但平庸的创意价值本就不大,所以更重要的是高分创意。

他们统计了得分前40的创意,其中35个是GPT4生成出来的,只有5个是人类的,这样的差距已经很显著了,更值得注意的是,排名前10的创意没有一个是人类的,有8个是受训版GPT生成的,有2个是默认GPT生成的。

看起来,GPT比MBA高材生还更有创意,看到这个结果,有人可能就开始担心了,人类在创意类工作上是不是要被AI替代了?

《华尔街日报》的文章认为,生成式AI是新的创意来源,创新的重点将从生成想法转变为评估想法,而且应该找到更优的合作方式。

这与我对生成式AI的看法不谋而合,早在几个月前我就提出,在AI时代真正有价值的不是回答问题的能力,而是提出问题的能力和对答案的鉴别能力,而与AI合作就需要培养人与机器的异构计算能力。

其实,GPT本身并不会做创新,而是可以成为人们创新的工具,真正重要的也不是担心被AI替代,而是尽快锻炼出使用AI的能力,避免被会使用AI的人类替代。

那么,应该如何锻炼使用AI的能力呢?有三个重点需要掌握,这些都是现有教育系统忽略了,但对未来的成功至关重要的:

首先是成为AI技术的早期使用者,锻炼提问能力,目的是提高人的机器智商。以往,无论是课堂教学还是自学,都注重培养回答问题的能力,好像越会答题就代表智商越高。

但是,大模型已经汇集了互联网上大量的知识和信息,如果单纯看回答问题的能力,它可能比任何人都博学多识,这时候回答问题本身的价值就会降低。

实际上,AI就像一面镜子,人类提问的质量越高,它给出的答案也就越优秀,有人可以用AI生成获奖的绘画作品,比如《太空歌剧院》,有人却只能生成毫无创意的草图,也就是说,未来懂得向机器提问才是高智商的表现。

值得庆幸的是,我们正处于AI时代的开端,大部分人都站在同一起跑线上,向AI提问并没有绝对的权威,也没有一劳永逸的窍门。

关键在于,大家要转变观念,把自己当成苏格拉底,把AI当成有足够知识储备、但却缺乏智慧引导的人,多向它提问,学会启发它生成出更好的答案,并在实践中探索出属于自己的引导技巧,提高自己的机器智商。

其次,只会提问还不够,还需要提高对答案的鉴别能力。因为与AI的单次交流可能效果不佳,需要找出答案的问题和缺陷,让AI做出改进,所以,答案鉴别是核心环节。

如何提升答案鉴别能力呢?沃顿商学院用购买意愿作为答案评测标准,但现实中评测创业构想的维度还有很多,有时候需要多学科交叉的综合判断,这就需要通识教育。

其实,苏格拉底之所以能够成为启发式教育的大师,并不是因为他在某些领域非常拔尖,而是因为他有博学多识的积累,能够对学生的思想和见解做出综合评判,这就意味着,我们也要打开思路与视野,吸纳更多更广泛的知识与经验,才能提升鉴赏能力。

第三,只会提问和鉴别答案依然不足以完成复杂任务,这就需要培养人的异构计算能力。

单来说,就是把自己当做指挥官,对复杂任务做统筹规划,并根据AI能力特征,做出合理分工,与一个甚至多个AI协同完成复杂任务。这既需要人的机器智商与答案鉴别能力,也需要摸清AI的能力边界,在它的能力范围之外调动更多的资源来解决问题。

未来,AI不只会进入商学院内部的创业竞赛,也有可能走到现实中的创新创业中来,你要做的就是提高自己的机器智商、答案鉴别能力以及人与机器的异构计算能力,在这些方面,我们也已经有了不少的积累和深入的思考,会在我们的科技特训营和AI小课中持续分享。

以上是今天的内容,更多详细的产业分析和底层逻辑,我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号,报名加入!

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