AI时代,如何更有创造力

4月初，一个叫“水花征服者联盟”的群聊被挂了出来。截图里，群成员长期用“全肥猪”之类的称呼攻击全红婵，群规直接写着“可以随便骂全红婵”。饭圈再乱，专门建个群来辱骂一个运动员，也算刷新下限了。

让事情升级的是另一个传闻：多名中国跳水队的运动员同样在这个群中，甚至还有平日和全红婵关系不错的好友。那这就不是普通的网络暴力了。事情冲上热搜后，据说涉及的多名运动员火速退群、删除记录。

这个瓜目前真假难辨，我不站队。但几乎同一时间，全红婵接受《人物》杂志的采访中，谈到体重、谈到焦虑、谈到想退役——这些内容，和那个群里的侮辱性称呼，形成了不舒服的对照。群聊的真假暂且不论，“很多人骂她胖”这件事，是真的，而她确实在为此痛苦，也是真的。

AI替代人类的讨论太多，当AI可以撰写文案、生成代码、分析数据，重复性劳动被快速替代已是不争的事实。但有一件事AI恐怕永远做不好——从0到1的创造。

01 AI写不出《相对论》

AI的本质是“学习”和“模仿”，它能在已有数据的基础上找到规律、生成内容，但很难提出一个全新的、颠覆性的问题。

去年5月，芬兰医疗科技公司Surgify Medical做了一款光环磨头，能精准磨去蛋壳却完整保留蛋膜，更能在神经外科手术中高效切削颅骨，而不损伤脑膜、血管等组织。

原理不复杂。钻头外围有一个保护环，接触到软组织时，弹簧的硬度足以将皮肤弹开，遇到坚硬的骨骼时，刚性反作用力会压迫弹簧使保护环向内收缩，隐藏的切割刀片会精准接触骨头。不是AI，没有视觉识别，不靠算法，纯机械结构，破解了“只快不准”的传统手术工具难题。

这个世界从不缺努力执行者，真正稀缺的是跳出固有框架的创造力。

经济学家Tim Harford讲过一个秘诀：慢节奏多任务（slow motion multi-tasking）——在没有紧迫时间压力的状态下，慢慢地、同时推进多个不同领域的项目。

它源于三条底层逻辑。

1.在一个问题上卡住时，切换去做别的事情，可以帮助你忘记错误的思路。AI没有“卡住”的概念，它只会继续计算概率。

2.不同领域的知识可以互相启发。一个领域的方法论，放到另一个完全不同的场景里，可能就是全新的解决方案。

3.多个项目同时推进，可以让你在遇到瓶颈时不至于完全停摆。在一个地方卡住了，就去另一个地方推进，给潜意识留出解决问题的空间。

为什么这种方法在AI时代尤其值得借鉴？因为AI擅长的是在单一领域内做到极致——数据越集中、任务越明确，它的表现越好。但跨领域的连接、不同思维方式的碰撞，恰恰是AI的短板。

回到光环磨头。它的技术可以被模仿，但那个“用物理结构识别软硬组织”的创意本身，才是真正值钱的东西。这个创意不是从数据里“学习”出来的，是人类工程师在反复思考后想到的。

在AI时代，这种“灵光一现”的价值会越来越高。因为AI能把已有的东西做得更好、更快，但它不知道下一个“该做什么”。这个方向性的判断，仍然需要人类来完成。

创造力不是天赋，是一种可以训练的工作方式。交叉地带，是创造力的温床。

1905年，爱因斯坦发表了四篇革命性论文：狭义相对论、光电效应、布朗运动，以及E=mc²，覆盖完全不同的领域。马斯克同时深耕电动汽车、航天、脑机接口、人工智能等诸多领域，也是在践行慢节奏多任务。

当下的教育与职场，大多强调单一赛道深耕、标准化流程执行，很少系统教授如何激发创造力。长期单一任务的训练，容易让人陷入思维窄化，面对AI冲击时愈发脆弱。而慢节奏多任务，正是对抗思维固化的有效路径。

不要只做一个项目。如果你有多个任务，试着交替进行，而不是一个做完再做另一个。让大脑的不同区域轮流工作、轮流休息。