高校研究：生成式AI或加剧创新瓶颈

8月25日，哈佛商学院、沃顿商学院、西北大学与哥伦比亚大学的学者联合发布一项关于生成式AI与创新的研究成果。该研究受《国际市场营销研究杂志》邀约撰写，聚焦生成式AI对创新全流程四大环节——创意生成、创意筛选、消费者洞察、市场学习——的影响。

研究指出，简单直接地使用生成式AI，往往不会消除创新瓶颈，反而会加剧原有瓶颈。原因在于多数创新瓶颈本质上是人的问题，而非技术问题。生成式AI以人类过往产出数据为训练素材，容易复刻造成瓶颈的固有行为模式，且速度更快、规模更大。

具体来看，在创意生成环节，大模型倾向输出统计上最常见的回答，并锚定人的思维，导致创意多样性下降；在创意筛选环节，AI生成的提案行文流畅，容易让评审者将流畅度误认为质量，从而放大对新创意的偏见；在消费者洞察环节，AI模拟消费者会低估真实用户非理性行为带来的现实摩擦；在传播与市场学习环节，AI虽能缓解反馈信息过载，但也可能让团队用更华丽的说辞捍卫既有决策。

研究还提醒，当AI接手越来越多创意工作，企业可能出现一批熟练使用AI输出结果的人，却缺少识别AI输出何时出错的直觉，形成脱离真实市场的自动化陷阱。研究建议，管理者在引入AI工具前应先诊断瓶颈性质：若属于信息处理类瓶颈，AI可有效解决；若根植于真实体验、人类非理性行为或组织利益博弈，则需保留人与现实世界的直接接触，并有针对性地重构流程。