人工智能孕育人类"：彻底改变生产力的公式

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想象一下，作为一名高管，在一个上午的时间里，要在 50 个不同的广告创意提案中做出选择，要为一个空缺职位评估 30 份简历，还要为一个新项目在几十个供应商中做出决定。一天下来，就连选择晚餐吃什么都可能是一个难以逾越的障碍。

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欢迎来到 决策疲劳- 这种现象在数字时代越来越普遍，但却出现了一种与直觉相反的解决方案。

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什么是决策疲劳？

决策疲劳（或称决策疲劳）是一种有据可查的心理现象，描述的是在长时间做出选择后决策质量下降的情况。决策涉及认知过程，会使大脑疲劳，就像体力劳动会使身体疲劳一样。

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这不仅仅是 "疲于 "做决定的问题，而是认知资源的真正耗竭，从而导致三种可能的后果：

1. 决策瘫痪：无法做出任何决定
2. 冲动决策："摆脱 "决策负担的仓促选择
3. 拖延：不断推迟做出决定

注：重要的是要知道，关于决策疲劳的研究目前还存在争议。最近的研究对这种效应的存在提出了质疑，认为它可能是一种"自我实现的预言"。

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对企业的隐性影响

决策疲劳不仅是个人问题，还会对公司业绩产生深远影响。正如研究指出的那样，"决策疲劳会导致决策质量下降、生产率降低和错误率增加，所有这些都会损害公司的底线"。

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工作领域的具体实例

Oberato 经理：一位同时管理客户关系和库存管理的经理在一天中需要做出无数个微观决定，从客户要求的优先级到再订购水平。每一个决定，无论多么微小，都会累积认知负荷。

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疲惫不堪的内容经理：营销团队每周都要从数百个人工智能生成的创意选项中进行选择，他们可能会发现自己被选择所束缚，而不是被技术所赋权。

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选择丰富的时代与人工智能悖论

在人工智能生成时代，这一问题愈演愈烈。根据 2023 年 Gartner 的一份报告，"自 2020 年以来，人工智能生成的艺术作品和创意作品的数量翻了两番，预计到 2025 年，人工智能生成的内容将占所有数字内容的 30%"。

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本应是一种支持工具，却往往成为信息过载的源头。一位《财富》500 强企业的首席营销官坦言："我曾经抱怨没有足够的创意方向。现在，每次活动我都有 50 种可行的选择，我花在选择上的时间比创作的时间还多"。

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传统对策：人工智能馆长（1.0 模型）

应对这一问题的第一个办法是开发自动人工智能策展人--旨在过滤和选择现有内容而无需人工直接干预的系统。

传统 "模式范例

媒体与新闻：《华盛顿邮报》使用人工智能系统来策划和推荐文章，根据读者的个人喜好定制内容。

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博物馆部门：阿姆斯特丹的莱克斯博物馆（Rijksmuseum）利用人工智能对其庞大的藏品进行数字化和整理。守夜行动 "项目利用人工智能协助修复和研究伦勃朗的标志性画作。

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文化创新：杜克大学纳谢尔艺术博物馆尝试使用 ChatGPT 从博物馆藏品中策划整个展览。

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模型的极限 1.0

这些例子虽然有趣，但都是基于一种有限的模式：人工智能选择主要由人类创建的内容。这是一种被动模式，对于历史藏品或现有内容效果很好，但当人工智能生成内容的速度远远快于选择内容的速度时，这种模式就会变得效率低下。

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新范式："人工智能生成，人类治愈"（2.0 模式）

一种更高效、更强大的方法正在出现：让人工智能做它最擅长的事情（快速生成），让人类做他们最擅长的事情（定性判断）。

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该模式为何更胜一筹

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最佳专业化：人工智能可以全天候分析成千上万的信息来源，比人类更快地发现和分析内容和信息来源"，而人类则擅长 "提供独特的人文元素、情感联系和批判性思维"。

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速度与控制：人工智能能以人类无法达到的速度生成内容，而人类的策划则能保持质量控制和战略方向。

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模型 2.0 的真实案例

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营销自动化：根据 Social Media Examiner 的记录，最先进的团队正在创建"自动工作流，将触发器与人工智能助手和输出目的地连接起来"，在人工智能生成内容的同时，由人类来策划内容。

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企业应用：IBM报告称，"营销团队可以利用这些工具集思广益，制作草稿并高效地创建高质量的内容"，但强调 "必须制定指导方针，因为人工智能生成的内容可能缺乏原创性、创造性和情感深度"。

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案例研究：本文的创作过程

人工智能孕育人类，人类治愈人工智能 "这一动态源于这篇文章的创作本身。在研究和写作过程中，正是出现了这样的工作流程：

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生成阶段（人工智能）：人工智能系统可从数十个来源快速生成大量研究成果，并在几分钟内生成内容、引文和分析。

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策展阶段（"人"）：立即确定馆长：

• 未经核实的信息：识别初始搜索中不存在或不真实的信息。
• 定性选择：优先选择学术资料来源和可核实的案例研究
• 战略方向：决定推翻说法，提出 2.0 模式的优越性
• 质量控制：确保论点连贯并有证据支持

结果：比人工智能自己制作的内容更准确、更吸引人，而且只用了手工搜索所需的一小部分时间。

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实施 2.0 模式的策略

1.重新定义团队角色

正如内容营销研究所指出的那样，公司必须从战略角度决定在哪里实施生成式人工智能：是增强团队的现有优势，还是弥补其不足？

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2.结构化工作流程

实施 "人工智能处理繁重工作，而人类创作者专注于讲故事和建立真实联系 "的流程。

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3.持续质量控制

要保持质量和可信度，就意味着要对人工智能创建的草稿进行多层次的意义、细微差别和语气增强，而这些都是人工智能本身无法提供的'。

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4.人工智能的专业化

将'人工智能作为改进工作流程的工具，但始终融入人类的创造力，增添个人魅力'。

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未来：从制造者到战略家

人工智能使内容制作比以往任何时候都更容易获得，而脱颖而出的能力也变得更加宝贵。创作者面临着一个选择：利用人工智能生产更多内容，在数量上进行竞争；或者专注于策划和真实性，在日益嘈杂的数字环境中脱颖而出。

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然而，意见远非一致。一些创作者将人工智能视为盟友，认为它能让他们腾出时间来制定战略和进行概念创意，从而专注于讲故事和社区建设。

还有一些人担心，生产自动化将彻底贬低他们的工作价值，使多年的技术经验变得毫无意义。

其他人则认为，真正的价值在于将人工智能作为一种工具进行协调的能力，将创作者变成 "数字导演"，而不仅仅是内容制作者。

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新的关键能力

在 2.0 模式中，最有价值的技能不再是制作速度（人工智能更快），而是策划判断的质量。在使用人工智能生成技术前后，如果没有人的监督，就有可能出现通用的、现成的、可跳过的内容，没有人愿意阅读。

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结论：智能编辑时代

决策疲劳是数字时代意料之外的挑战之一，但其解决方案并不在于限制创新。传统的人工智能策划模式（1.0）--人工智能选择现有内容--是重要的第一步，但还不够。

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未来属于 2.0 模式："人工智能孕育，人类治愈"。这种方法承认：

• 人工智能在快速生成和批量生产方面表现出色
• 人类擅长定性判断和战略指导
• 两者的结合比单一系统的功能强大得多

元课：这篇文章的创作本身就完美地诠释了所讨论的原则。人工智能最初产生了大量信息--准确的和不准确的信息混杂在一起。人类 "策展人没有让读者去浏览这些过载的信息（造成决策疲劳），而是只选择、验证和整理最相关、最可信的信息。

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在一个信息丰富的世界里，真正的技能不再是产生选项，而是知道如何选择正确的选项。未来不是人工智能取代人类，也不是人类与人工智能竞争--未来是每个人都做自己最擅长的事情的专业化协作。

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未来属于那些能够策划的人，而不仅仅是那些能够创造的人。

本文基于人工智能领域领先的学术机构和组织发表的研究成果，特别是关于人工智能与人类协作工作流程以及在商业决策过程中实施人工智能的研究。