23 · 05 · 13 号刊 第 34 期
诸位，夏日已近，见信如面！
本期选文《AI 技术如何颠覆电子游戏行业》来自《经济学人》，作者解释了游戏开发行业适合被 AI 所颠覆的原因以及 AI 将如何助力游戏开发。小工作室可以利用 AI 开发新的游戏类型，而大公司将能增加产量；选文《伟大的创意从何而来？》强调了创意在商业中的重要性，以及如何培养和激励它们。作者挑战了主流的创意廉价而丰富的观念，并认为它们是所有进步的种子。
希望有所启发。
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AI 技术如何颠覆电子游戏行业
→ 原文链接： How AI could disrupt video-gaming — The Economist / 2023-04-05
游戏制作特别费力，而且自动化的时机也特别成熟
在屏幕上高速抛出色彩鲜艳的物体并不是计算机中央处理器的设计目的。因此，街机制造商发明了图形处理单元（GPU），这是一组电路，可以在中央处理器（CPU）完成工作的同时处理视频游戏的视觉效果。此后，GPU 加速复杂任务的能力得到了更广泛的应用：视频编辑、加密货币挖掘，以及最近的 AI 训练。
AI 现在正在颠覆帮助它诞生的行业。娱乐的每个部分都将受到生成式 AI 的影响，生成式 AI 可以消化文本、图像、音频或视频的输入，以创造相同的新输出。但风险投资公司 Andreessen Horowitz 认为，游戏行业将是变化最大的行业。游戏的互动性要求它们充满精心设计的内容：想想最近的牛仔冒险游戏《荒野大镖客 2》中 30 平方英里的风景或 60 小时的音乐。招募人工智能助手来大量生产可以大大缩短时间和预算。
→ 拓展阅读： 如何防止人工智能失控
上个月在旧金山举行的游戏开发者大会上，游戏制造商们展示了他们最新的人工智能技巧。制作了《刺客信条》等大片的法国开发商育碧（Ubisoft）推出了 Ghostwriter ，这是一种为游戏中的角色生成对话的工具。美国的 DIY 游戏平台 Roblox 推出了一个可以从文本命令中提取材料的工具，如「彩色玻璃」，以及一个为程序员提供的自动完成工具。几周前，Straight4 工作室预览了一款新的驾驶游戏「Revival」，由ai提供个性化的赛车评论。
热门手机游戏《糖果粉碎传奇（Candy Crush Saga）》的开发商 King 的技术主管史蒂夫·柯林斯（Steve Collins）认为，AI 代表着「机会的爆发」。King 去年收购了一家名为 Peltarion 的人工智能公司，该公司利用人工智能来衡量难度。柯林斯表示：「这就像有 100 万名球员任你支配。」今年，另一家大型游戏开发商 和 Google 都获得了在游戏测试中使用 AI 的专利。游戏开发引擎 Unity 计划为开发者提供一个交易 AI 工具的市场。Unity 的 AI 主管丹尼·兰格（Danny Lange）希望，它将「把所有资源水平的创造者置于一个更平等的竞争环境中」。
制作游戏已经比以前容易了：去年在游戏平台 Steam 上发布了近 1.3 万款游戏，几乎是 2017 年的两倍。游戏可能很快就会像音乐和视频行业一样，Spotify 或 YouTube 上的大多数新内容都是用户生成的。一位游戏行业高管预测，小型公司将最快发现 AI 可能带来的新类型。上个月，英特尔（Intel）高管拉贾·科多里（Raja Koduri）离开这家芯片制造商，创立了一家 AI 游戏初创公司。
不过，不要把大公司排除在外。专注于游戏的 VC 公司 Konvoy 的乔希·查普曼（Josh Chapman）说，如果他们每年能发布半打高质量的作品，而不是几部，这可能会削弱他们业务的热门驱动性质。一个有更多选择的世界也有利于那些拥有庞大营销预算的公司。巨头们可能对围绕 AI 的越来越多的版权问题有更好的答案。如果生成模型必须在开发者拥有权利的数据上进行训练，那么那些拥有大型目录的公司将比初创公司更有优势。曾为《堡垒之夜》等游戏工作的艺术家 Trent Kaniuga 上个月说，一些客户已经更新了他们的合同，禁止 AI 生成的艺术。
如果律师不介入，工会可能会介入。制片公司委婉地将 AI 助手称为「副驾驶（co-pilots）」，而不是人类的替代品。但工人们不敢冒险。包括游戏编剧在内的美国作家协会（Writers' Guild of America）在 3 月份表示，「抄袭是 AI 过程的一个特点。」在好莱坞，它正在威胁罢工。受挫不安的创意人士可能也会暂停游戏业务。
这篇文章出现在《经济学人》印刷版的商业栏目，标题是《游戏规则改变者》。
伟大的创意从何而来？
→ 原文链接： Where Do Great Ideas Come From? — Mario Gabriele / Substack / 2023-05-08
七项研究揭示了带来创新的人、激励以及环境
Shira Inbar / 插图
可行性见解
如果你只有几分钟的空闲时间，以下是投资者、经营者和创始人在寻找伟大创意方面应该知道的事情：
- 容忍失败。为了营造一个创造性的环境，你必须让自己适应失败。2009 年的一项研究证明了激励实验对生命科学家的影响。当获得更宽松、更长远的资助时，科学家取得突破性创新的速度要比获得更严格资助的同行高得多。
- 保持初心。我们听说在分析问题时，拥有「初学者心态」可能是一种天赋。新手往往能够找到专家思维盲区之外的解决方案。2014 年的一篇论文表明，这不仅仅是夸夸其谈。当被要求开发新颖的思路时，研究发现那些专业知识重叠最少的人最具独创性。
- 结构性漏洞。在组织中，最好的创意来自哪里？罗纳德·伯特（Ronald Burt）2004 年的研究提供了一个答案。那些将自己定位于组织网络中的「结构性漏洞」附近的人倾向于特别有创造力。通过连接不同的群体，这些「经纪人」成为创意的源泉。
- 激励创新。如果你想要一支创新的研发团队，那就雇佣那些有内在动力的人。一项针对 1.1 万名研究科学家的分析发现，创造性产出与个人选择当前职位的原因之间存在联系。那些以薪水或工作保障为目标的科学家在创造力上不如那些被独立或渴望智力挑战所激励的科学家。
- 知识负担。创新者在知识的前沿活动。随着人类不断推动这一前沿，后代需要更多的时间才能达到这一目标。本杰明·琼斯（Benjamin Jones）将这种动态称为「知识负担」。这种负担的影响之一可能是创新者在创造出他们最伟大的发明时的年龄越来越大。琼斯在 2005 年写的论文中表明，创新者现在开始工作和达到顶峰的时间更晚了，导致了生产力的下降。
伟大的商业理论家彼得·德鲁克（Peter Drucker）并不认为创意有太多的价值。这位管理专家说：「创意廉价且充裕」，这位管理专家说，「真正有价值的是将这些创意有效地付诸行动。」
德鲁克的立场是一个普遍现象。在整个学术界和工业界，很多优秀的思想家都发表过类似的言论，认为真正的价值在于有效的执行，而不是创意本身。这一观点认为，多产的执行者为世界带来了最大的价值，而不是无产的理论家。
虽然德鲁克的话中蕴含了智慧，但他对于创意的评价是错误的。创意并不廉价，也不是这位奥地利裔美国人所描述的那种毫无价值的东西。当然，创意如果没有「有效落实」，就无法对社会产生影响，但如果没有创意，就没有什么可以「落实」的了。创意是所有进步的种子，是每一项伟大发明的开始。我们衣服的纤维、食物的冷藏、药品的设计以及计算机芯片的结构，都始于创意，或更准确地说，是一系列创意的相互叠加，并维持着精巧的平衡。
创意也不丰富。事实上，有证据表明每年都在变少。斯坦福大学一项题为「 创意越来越难找到了吗？」的研究详细说明了「研究工作量大幅上升，但研究生产力急剧下降」。例如，维持 摩尔定律——预测计算机芯片上的晶体管每两年翻一番——就需要大量增加研究工作量。与 20 世纪 70 年代相比，现在需要 18 倍以上的研究人员才能继续维持这种发展轨迹，而生产力却在下滑。该研究记录了农业和医疗保健等其他行业类似的衰退。
创意的减少使得对它们的研究变得更加重要。我们不应该贬低它们，而应该更好地理解它们是如何、在哪里、由谁创造的。是什么激励了创新？你应该雇佣谁来提高组织的创新能力？怎样利用集体的能力？
为了回答这些问题，我们调查了 30 多项学术研究，从中选择了我们最喜欢的 7 项研究结果进行提炼。这篇文章是我们「大问题」系列的一部分。就像我们上一期的「谁会成为企业家？」一样，本文不试图成为该领域的全面文献综述或单一论述。学术界总是在与自己对话；争论、冲突和分歧是常态。我们带着好奇心、谦逊的态度对待这些发现，并希望它们能激发新的创意，为我们所有人开辟新的视角。
⒈良好的激励机制
激励机制是智者的朋友，也是愚者的敌人。正如故事所言，英国政府在印度表现愚蠢。为了清除德里地区的毒蛇，殖民者实施了一项赏金计划，奖励任何带来眼镜蛇尸体的人。
你看到这个计划的问题所在了吗？虽然蛇的数量在短期内有所下降，但有进取心的当地人很快发现了英国计划中的一个漏洞。他们可以简单地繁殖更多的蛇，提供它们的尸体以获得稳定的收入，而不是杀死剩余的蛇——这是一个收益递减的不确定事业。最初试图减少眼镜蛇的数量，但却增加了眼镜蛇的数量。
希望避免可怕的「眼镜蛇效应（Cobra Effect）」的公司，必须对自己实施的激励措施深思熟虑。在促进创新的努力中，这一点或许尤其正确。创造力是一朵奇怪而脆弱的花，在特定的环境中生长得最好。
2009 年出版的《激励与创造力（ Incentives and Creativity）》探讨了激励对生命科学领域创造力的影响。作者重点研究了从两个不同团体获得资助的「研究者」：美国国立卫生研究院（NIH）和霍华德·休斯医学研究所（HHMI）。
虽然两者都为研究科学家提供资金，但这两个实体的条件和期望有很大不同。NIH 的审查周期很短，而且非常强调具体的可交付成果。同时，HHMI 着眼于长期发展，对失败有较高的容忍度，并偏重于实验。与前者不同，它资助的是「人，而不是项目」。
作者 Azoulay、Zivin 和 Manso 试图了解这些不同项目的激励如何影响创新。为了创建一个创造性产出的代理，研究人员结合了各种因素，包括引用的总数和分布，国家科学院的选举，以及在主题实验室接受培训的学生获得重大奖项的人数。
哪个资金来源鼓励更多的创造力？听到 HHMI 赠款的接受者被发现更具创新性，你可能不会感到惊讶。在他们的职业生涯中，他们发表了更多、更高质量的论文。虽然只有 4.1% 的 NIH 小组被提名为国家科学院，但大约 33% 的 HHMI 接受者获得了认可。与此同时，HHMI 受助人培养了 83 名主要奖项获得者（每位科学家 1.13 名），而对照组培养了 90 名获奖者（每位科学家 0.23 名）。
同年出版的《容忍失败与企业创新》（ Tolerance for Failure and Corporate Innovation）表明，这种现象并不局限于研究环境。作者 Tian 和 Wang 发现，由「容忍失败的」风险投资家支持的 IPO 公司是更好的创新者，产生了更多的专利。
建立一个创造性的环境，鼓励长期思考和实验。为失败留有余地，就会打开通往更大成功的大门。
⒉外行
有时，最好的创意来自于对某一特定主题了解最少的人。新手往往能够找到专家所看不到的解决方案。这是一个令人信服的理论，甚至史蒂夫·乔布斯也很喜欢： 「佛教里有一句话，『初学者心态』。有一个初学者的心态是很好的。」
这是真的吗？在开发创造性解决方案时，那些对某一学科领域了解较少的人是否具有优势？
2014 年发表在《管理科学》（Management Science）上的 一项研究 着手研究了这些问题。作者弗兰克（Franke）、波茨（Poetz）和施赖尔（Schreir）特别试图确定在类似领域的外行如何为超出他们直接专业知识的问题产生想法。研究人员收集了三个职能领域的 213 个对象：木匠、屋顶工人和直排轮滑者。这些听起来像是完全不相连的空间，但他们对防护设备的使用使他们团结在一起。
为了测试他们解决问题的新颖性，哥本哈根商学院和维也纳大学的团队要求这三组参与者提出解决所有三个领域（包括他们自己的领域）安全问题的想法。例如，木匠被要求对木工、屋顶和直排轮滑的安全问题进行关注，并要求他们为每个问题提出潜在的解决方案。屋顶工人和直排轮滑者也经历了同样的过程。然后，所有的答案都由市场专家审阅，他们被要求根据答案的新颖性和实用性盲目地做出判断。
研究小组发现，那些来自「类似市场」的人在产生创意方面表现得明显更好。例如，屋顶工人对木匠和直排轮滑者的想法比他们自己的想法更原始。有趣的是，参与者与目标问题的距离越远，他们的想法就越新颖。与屋顶工人相比，直排轮滑者与木匠的交集较少，但他们是提供最原始解决方案的人。
波茨等人的「整合问题解决者」/ HBR
然而，新颖性确实是有代价的。尽管外行的解决方案可能更有创意，但专家们发现它们并不那么直接有用。这是有道理的——如果没有足够的问题空间背景，来自类似市场的参与者可能会提出不可行的解决方案，或者需要进行重大调整。
尽管如此，弗兰克的研究中还是有一个有趣的教训。当面临一个需要新颖性的问题时，不要简单地问你的同行或行业专家：找一个来自类似市场的人，以初学者的思维来解决这个问题。
⒊协作
著名人类学家玛格丽特·米德（Margaret Mead）将她的工作描述为「在惊讶和好奇中记录别人无法猜到的事情」的实践。
在过去的三十年里，凯文·邓巴（Kevin Dunbar）一直是一位研究思想的人类学家。在几项研究中，这位马里兰大学（University of Maryland）的教授研究了科学实验室是如何运作的，以及导致突破的过程。在这个过程中，他记录了很多人们无法猜测的事情。
邓巴的作品有很多有趣的发现。例如，《连线》（Wired）杂志 2009 年的一篇文章 详细介绍了他的研究如何说明科学过程的绝对不可预测性。托马斯·库恩（Thomas Kuhn）可能把科学描述为一个过程，在这个过程中，「除了最深奥的细节之外，结果的一切都是预先知道的」，但邓巴发现事实恰恰相反。根据他的统计，研究实验室收集的数据中有 50% 以上是出乎意料的。
尽管意义重大，邓巴对促进创新的社会条件的贡献也使他声名鹊起。与突破是靠独立天才的自发精神所发生的刻板印象相反，邓巴发现它们发生在每周的实验室会议期间。在这些会议上，科学家向他们的同事展示数据，接受质疑和批评。这种协作过程在产生新的、有前途的想法方面特别有效。正如史蒂芬·约翰逊（Steven Johnson）在他的著作《好点子从哪里来？》（ Where Good Ideas Come From）中总结道：「创新的原点不是在显微镜下，而是在会议桌上」。
回答问题可能对构思特别重要。在他 1995 年的研究报告《科学家真正的推理方式》（ How Scientists Really Reason）中，邓巴强调，促使同事在不同的「层次」上重新构思工作，可以开启新的推理方式：
例如，科学家可能正在进行一系列实验，目的是发现某种类型的淋巴细胞与某种类型的细胞结合的机制。科学家关心的是实验细节和机制的特殊组成部分。其他科学家可能会问这位科学家一个问题：淋巴细胞最初是如何到达那里的，而不是它是如何结合的。这个新问题迫使科学家重新组织他的知识，当他这样做时，他原来的问题也得到了回答。
简单来说，寻找方法使你的智力伙伴摆脱狭隘的观点有助于他们重新配置可用的信息。最终，邓巴的工作证明了合作对创造力的重要性。
⒋明星
邓巴的研究表明了团体的重要性。但杰出的个人在推动创新方面仍然发挥着关键作用。皮埃尔·阿祖莱（Pierre Azoulay）的研究《明星的灭绝》（ Superstar Extinction），探讨了杰出科学家和创造性生产之间的联系。
这项研究发表于 2008 年，研究了「明星」科学家的早逝对其合作者生产力的影响。为此，阿祖莱和共同作者齐文（Zivin）和王（Wang）筛选了超过 10349 名精英科学家的样本，重点关注了 1979 年至 2003 年期间意外死亡的 112 名科学家。然后，研究人员绘制了每位明星科学家的职业关系图，在「合作者」和「明星」之间建立了 5200 多个配对。
为了衡量创意产出，研究人员关注的是超级明星去世后合作者合著的文章数量，并将其发表的期刊的影响考虑在内。研究发现，按照这一标准，产出「显著」下降了 8.8%。
那些在智力上与明星更接近的人的下降幅度更大：12.2%。那些与特别有创造力的明星合作的人（以他们的产出被引用的次数来衡量）也遭受了更大的跌幅。重要的是，对于拥有特殊研究经费的明星的合作者来说，情况并非如此。正如研究报告所言：「在影响合作者灭亡后的结果方面，重要的是明星的引文影响，而不是他/她对一个资金帝国的控制。」
集体思考对于创意来说至关重要，但是杰出的个人可能会扮演着一个超出常规的角色。当一个「无法替代的创意源泉」去世时，这种损失是可以感知的。
⒌经纪人
每个组织都是一个网络。人们就像节点一样，信息和资本从一个人传到另一个人，在各个部门之间扩散。
在这个网络中，最好的创意来自哪里？ 而务实的经营者应该在哪里寻找自己的定位？
罗纳德·伯特（Ronald Burt）2004 年的论文《结构性漏洞和好创意》（ Structural Holes and Good Ideas）对这一主题做出了极具魅力的贡献。这位芝加哥大学的学者对美国最大的电子公司之一的管理阶层进行了研究，以了解组织内部的新创意是从哪里来的。
然而，在讨论伯特的发现之前，需要做一点定义。什么是「结构性漏洞」？谁又是「经纪人」？
结构性漏洞是一个组织或市场的网络结构中的一个缺口。当会计部门和产品部门之间或东海岸和西海岸部门之间几乎没有联系时，它们就被结构性漏洞所隔开。经纪人则是那些在原本没有联系的子集团之间充当连接器的人。这个人——无论是在一个组织内部还是外部——都充当着中间人的角色，一个管道。
这位芝加哥大学学者的论文中的一张图说明了这两个概念。图 1 显示了两个不同的组织领导者的位置：罗伯特和詹姆斯。谁的位置更好？ 詹姆斯接收来自整个 B 组的信息，而罗伯特则整合了来自 A、B、C 和 D 组的观点。他是这些组之间结构性漏洞的中间人，至少从网络的角度来看，他应该更有能力向每个组提供新的观点。用伯特的说法，罗伯特有一个「视野优势」（vision advantage）——能看到组织的更多方面。
罗纳德·伯特的「结构性漏洞…」
为了了解世界上的罗伯特们是否确实不成比例地贡献了好创意，伯特分析了一家大型电子企业的 673 名经理。除了考虑性别、地理位置、种族、年龄和婚姻状况等因素外，伯特还使用了一份跨公司的问卷来确定「网络约束」（network constraint）。这个度量捕获了管理者信息源的大小、密度和层次结构，代表了他们跨结构性漏洞的代理程度。
参与者被要求提供改善公司供应链的创意，然后由高级管理层打分。伯特发现，拥有更少约束网络的管理者比拥有约束网络的管理者提供了更好的创意。这种模式甚至适用于「高层管理者」——一个拥有冗余信息网络的高层管理者，他的想法会很弱。有趣的是，那些跨越结构性漏洞的人更有可能讨论他们的想法，使之被辩论、改进和实施。
⒍内在动机
我们接受工作的动机可能会影响我们的表现。由美国国家经济研究局（NBER）出版的《是什么让他们这么做？》（ What Makes Them Tick?）分析了研发人员的外在动机和内在动机对努力和创造性产出的影响。
这项研究于 2008 年由亨利·索尔曼（Henry Sauermann）和韦斯利·M·科恩（Wesley M. Cohen）进行，以其样本量而闻名。报告的作者依据的是来自各行各业 1.1 万多名研发人员的信息。
为了评估特定动机对努力和创造性表现的影响，索尔曼和科恩评估了一份受试者的排名，列出了他们选择当前工作的原因。选择包括高薪、特殊津贴和研究经费等外在动机。它还包括内在的激励因素，如独立、责任或对智力挑战的渴望。随后，他们将这些信息与每周工作小时数（努力程度的衡量指标）和过去五年颁发的专利数量（创造性产出的衡量指标）一起进行了分析。
作者发现，努力和创新生产与内在动机的关系更大。研发人员之所以选择自己的职位，是因为他们能提供更多的独立性，满足他们的好奇心，他们工作的时间更长，获得的专利也更多。
外在动机的影响是复杂的。受高薪激励的科学家工作时间更短，尽管这只是样本中的一个子组。受工作保障激励的受试者往往有较低的创造性产出。
如果你想打造一支勤奋创新的团队，提供真正的智力挑战可能比提高职位薪水更重要。
⒎年长者
我们在这篇报道的开头说，创意越来越难发现。但为什么呢？是什么让今天的创新比五十年前更难？
西北经济学家本杰明·琼斯（Benjamin Jones）在他的论文《知识的负担与『文艺复兴者之死』》（ The Burden of Knowledge and the ‘Death of the Renaissance Man'）中给出了一个令人信服的解释。要理解琼斯所说的「负担」，你必须首先同意两个简单的观点：「首先，创新者并非出生在知识的前沿；相反，他们必须首先接受重要的教育。其次，知识的前沿会随着时间的推移而变化。」
如果你同意这些观点，负担就变得清晰了。随着知识的前沿不断向前发展，新一代要达到这一境界需要越来越多的时间。简单地说：没有一个婴儿天生就对机器学习有理解。如果他们希望在人工智能的前沿进行创新，他们就必须花相当大的一部分时间学习足够多的数学、电子、计算机科学、统计学、神经网络等知识，才能站在起跑线上。
琼斯在第二部作品《年龄与伟大发明》（ Age and Great Invention）中探讨了日益增长的知识负担带来的影响。这位凯洛格商学院的教授发现，取得显著创新的年龄正在显著增加。在 20 世纪，这一数字上升了 6 岁，主要是由于创新者现在需要接受的扩展教育。1900 年，创造一项伟大发明的能力高峰大约在 30 岁左右；到 2000 年，这个数字接近 40。
本杰明·琼斯的《年龄与伟大发明》
虽然这乍听起来不算什么，但它深刻地影响了文明水平的生产力。因为发明家在中年时没有用更高的生产力来弥补他们起步晚的缺陷，他们的「生命周期创新潜力」已经下降了 30%。我们最伟大的思想家只是有更少的时间来做他们最有意义的工作。
虽然从社会角度来看，琼斯的发现令人担忧，但它们可能会给个人提供一些帮助。如果你还没有创造出你的伟大发明，时间会与你同在。
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