孵化創意還是山寨點子？生成式AI的正確協作指南

生成式AI正從增進效率的工具，轉變為驅動創意的關鍵力量。LLM已能深度介入發想階段，探索可能性、挑戰假設，並大量產生點子。本文整合發想研究與生成式AI最新文獻，解析LLM在何種條件下能提升點子的品質，以及企業該如何善用人機共創，避免讓創新陷入雷同。

生成式AI（Generative AI）的崛起不僅正重塑我們的工作方式，也在改變我們的思考模式。根據我們的經驗，許多領導人在部署生成式AI時，往往聚焦於提升生產力。生成式AI確實能讓許多任務變得更簡單、更快速達成，進而提升效率並降低成本。但我們認為，這項技術最大的潛力並不在此，而在於能釋放新型態的人類創造力，從而推動創新與成長。

從產品設計到品牌策略，大型語言模型（large language model, LLM）正影響發想階段（ideation phase）——也就是點子化為現實的過程中，可能性被探索、假設受到挑戰的早期混亂階段。例如，本文作者之一（史帝法諾）近期進行了有關企業採用生成式AI的調查，結果顯示「創意發想與腦力激盪」是2024年至2025年間增長幅度最大（12％）的用途，排名在一年內上升了9個名次，現已躋身前五大常見用途。

這些工具究竟只是在重複把同樣的點子炮製出來，還是真的能解鎖突破性的見解？企業又能採取什麼策略，將其成果的創意發揮到極致？本文匯集數十年關於發想的研究，並從蓬勃發展的生成式AI驅動創造力相關文獻中提煉出最新洞見。我們著重探討LLM對創意工作早期階段（特別是創意發想）的影響，並釐清它們在哪種條件下會增強或扼殺原創性。我們借鑑消費者行為、創意科學，與人機協作的研究，對應經典創造力理論來描繪AI能力，介紹LLM在共同創造過程中可扮演哪些實務角色，並提供具體方法，以運用生成式AI提升點子的品質、多樣性與影響力。