AI时代，选择比组合更重要

liuyanchen

近年来，生成式AI迅速发展，我在今年的“红旗杯”TRIZ速成培训中，尝试将生成式AI引入班组长的学习过程，帮助他们理解并运用TRIZ解决实际问题，效果显著。

去年，我阅读了泰国TRIZ专家的一篇文章，题为《利用生成式AI作为TRIZ问题解决和创意生成中的信息检索资源》。文中提出，生成式AI可以作为一种专家“资源”来辅助TRIZ的应用并推动TRIZ的进一步发展。

为此，我进一步研究了生成式AI在解决问题中的潜力，并收集了许多生成式AI辅助人们利用TRIZ各种方法解决问题的资料。尽管TRIZ是一种行之有效的系统化创新方法，但其应用对使用者的专业知识和分析能力有较高要求。

这引发了我的思考：为什么不直接用生成式AI替代TRIZ？我们是否可以通过生成式AI跳过复杂的TRIZ流程，直接解决问题？

毕竟，我们不是借助生成式AI完成与TRIZ相关的“规定操作”而是利用生成式AI解决实际问题。而生成式AI能够处理广泛的非结构化信息，提供跨领域的解决方案，显著降低了解决问题的门槛。

通过最近一段时间的教学与实践，我发现生成式AI完全可以替代TRIZ。它不仅能够直接给出多种可能的解决方案，还能提供新的思路。

人们通过与AI进行互动，我们可以更深入地理解问题，帮助我们突破传统方法的局限性。相比于TRIZ的系统化思维框架，生成式AI更灵活、适用范围更广，能够适应各种复杂多变的实际问题。

尽管有些人质疑AI的创造性，认为它无法创造出新事物，所以我也想通过自己的努力找到准确的答案。

能否利用生成式AI产生创造性的结果是许多人关注的问题，关于创造性从何而来？如何挖掘生成式AI的潜力？如何选择生成式AI工具？如何按照一定逻辑向生成式AI提问？等等也需要找到答案。

AI通过对海量数据的分析和整合，能够提出许多新颖的想法和方案。这种技术的优势在于其可以快速生成大量不同的解决路径，帮助我们以更高效的方式找到最佳方案。

当然，生成式AI并非万能工具。它提供的建议仍然需要人类的判断和经验来执行和优化。然而，在实际咨询项目中，我认为生成式AI已经能够有效替代TRIZ，特别是在不需要过于复杂专业知识的情况下，它可以大大简化解决问题流程，提升效率。

总之，生成式AI的强大功能使我们能够跳过复杂的TRIZ步骤，直接进入解决问题的核心。未来的创新之路，或许不再依赖于繁琐的理论结构，而是依托于生成式AI这种高效、灵活的工具，帮助我们更快、更好地解决复杂问题。