Google 那个所谓的 AI 创意能力可能只是在演戏

很多人把 AI 所谓的“创造力”看得太重，但实际上很多时候它只是在极高概率地模拟某种“看起来像创意”的模式。Google 最近被曝出在很多办公场景的应用中，AI 表现出的那种灵光一现其实是某种程度上的“伪装”。说白了，它不是真的在思考如何打破常规，而是在海量数据里找到了一个最像“创意答案”的统计学分布。

这种情况在实际实操中很明显。当你要求它给出一个大胆的营销方案时，它给出的往往是把三个热门关键词强行拼接在一起，然后用一套非常华丽的修辞包装起来。这种东西在不了解背景的领导看来是“创新”，但在真正干活的人眼里就是典型的 AI 味儿。

这种现象其实揭示了目前大模型的一个底层逻辑问题：预测下一个 token 的机制决定了它天然倾向于“共识”，而真正的创意往往是对共识的背离。如果一个模型一直在追求最大概率的正确，那么它产出的东西永远在平均值附近打转。

想要在实战中避开这种“伪创意”，我总结了几个比较有效的提示词调整方向：

一、强行限制常用词汇
在 Prompt 里明确禁止它使用那些典型的 AI 常用词（比如 "Unlock", "Revolutionize", "Tapestry" 等），逼它去寻找更具体、更生僻的表达方式。

二、引入冲突维度
不要直接问“怎么做才更有创意”，而是给它两个截然相反的约束条件。例如：

请为这款产品设计一个推广方案，要求：
1. 必须使用 19 世纪的工业风语言；
2. 目标受众必须是 00 后 Z 世代；
3. 禁止使用任何关于“智能”或“高效”的形容词。

三、要求提供反直觉的推演过程
强制它在给出结论前，先列出三个最平庸、最容易被想到的答案，并解释为什么这些答案不行，最后再给出它的最终方案。

这种方法能强行把 AI 从“概率模拟”的状态中拉出来，让它在逻辑推演中产生一些真正有价值的切入点。否则，我们面对的可能永远只是一个极其擅长写公关稿的概率机器。