最近的研究发现了一种方法，可以利用人工智能(AI)的力量，在创意的众包过程中更有效地筛选出不好的想法，只关注好的想法。
更具体地说，这项研究得出了一个简单的模型，用于筛选专家可能认为是“坏”的想法。重要的是，管理者可以调整他们的模型，以确定在不失去好想法的情况下筛选出多少坏想法。研究还发现了一种新的预测方法，可以筛选出非典型的想法，保留更具包容性和丰富的想法。
这篇文章发表在《营销科学》杂志上，题为《人工智能能帮助创新吗?》基于理论的众包竞赛创意筛选模型这项研究的作者是牛津大学的J. Jason Bell，智利安第斯山脉大学的Christian Pescher，南加州大学的Gerard Tellis和奥地利因斯布鲁克大学的Johann f
ller。
业务经理经常使用众包来为新产品或服务产生最多的想法。这些众包竞赛可以产生成千上万的想法，迫使管理者和他们的团队亲自或手动地从每个想法中挑选出最好的。这不仅耗时，而且可能在评价中缺乏一致性和连续性。
该研究的作者旨在通过关注人工智能可以做些什么来改善这一过程来解决这个问题。
“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端，”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，这是一家创新公司，运营着一个创意产生和选择的众包平台。他们要求该平台指定能够满足Hyve客户的准确度阈值。他们使用了21个众包竞赛的数据集，其中包括4191个想法，测试了人工智能如何协助众包过程。该模型适用于20场比赛，并用于预测第21场比赛的成功。
“我们发现，一旦开发出来，人工智能模型的运营成本相对较低;他们不会分享内心的偏见，也不会屈服于内心的偏见，”贝尔说。“所谓‘内部偏见’，我们指的是一种自然的偏见，这种偏见可能发生在人类评估者认为一个想法挑战了他们自己喜欢的方法时。”
Pescher补充说:“我们还发现，人工智能模型是私有的，提高了保护知识产权的能力，它们不会遭受枯竭，而且它们是透明的。”
“仍然需要人力和专家，”f
勒说。“在选择阶段，人工智能可以代替人类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创意创造者的需求，并使众包本身过时。”
更多信息:J. Jason Bell等人，AI可以帮助构思吗?基于理论的众包竞赛创意筛选模型，市场科学(2023)。DOI: 10.1287/mksc.2023.1434期刊信息:营销科学由运筹学和管理科学研究所提供引文:研究利用人工智能来简化想法的众包(2024年1月3日)检索自2024年1月5日https://techxplore.com/news/2024-01-artificial-intelligence-crowdsourcing-ideas.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
