最近的研究发现了一种方法，可以利用人工智能(AI)的力量更有效地筛选出不好的想法，从而在构思的众包过程中只关注好想法。
更具体地说，该研究得出了一个简单的模型，用于筛选专家可能认为“不好”的想法。重要的是，管理者可以调整他们的模型，以确定在不丢失好创意的情况下筛选掉多少坏创意。该研究还发现了一个新的预测因子，可以筛选出非典型想法并保留更具包容性和丰富的想法。
这篇发表在《营销科学》杂志上的文章名为“人工智能能否帮助创意?众包竞赛中基于理论的创意筛选模型”。该研究的作者是牛津大学的J.JasonBell、智利安第斯大学的ChristianPescher、南加州大学的GerardTellis和奥地利因斯布鲁克大学的JohannFüller。
业务经理经常使用众包来为新产品或服务产生最多的创意。这些众包竞赛可以产生数以千计的想法，迫使管理者及其团队亲自和手动地仔细研究每个想法，以找出最好的想法。这不仅耗时，而且可能缺乏评估的一致性和连续性。
研究作者旨在通过关注人工智能如何改进流程来解决这个问题。
“创意的产生和筛选是营销成功的基础，因为它们构成了新产品开发的开始，”泰利斯说。“它们属于‘模糊前端’，是新产品开发的关键杠杆点。”
研究人员使用了Hyve的数据，Hyve是一家创新公司，运营着一个用于创意生成和选择的众包平台。他们要求平台指定能够满足Hyve客户需求的准确度阈值。他们使用包含4,191个想法的21场众包竞赛的数据集，测试了人工智能如何协助众包流程。该模型在20场比赛中进行了拟合，并用于预测第21个被遗漏的想法的成功。
“我们发现，人工智能模型一旦开发出来，运行成本相对较低;它们不会共享内部偏见或屈服于内部偏见，”贝尔说。“我们所说的‘内部偏见’是指当人类评估者认为某个想法挑战了他们自己喜欢的方法时可能会出现的自然偏见。”
Pescher补充道，“我们还发现AI模型是私有的，提高了保护知识产权的能力，它们不会遭受耗尽，而且是透明的。”
“仍然需要人员和专家，”富勒说。“在选择阶段，人工智能可以取代人类来筛选和缩小这些想法。但从长远来看，如果自动化使用得当，它甚至可以消除对人类想法生成器的需求，并使众包本身变得过时。”
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