羅仕鑒,張德寅+,邵文逸,沈誠(chéng)儀,郭和睿,盧 楊,鐘方旭

(1.浙江大學(xué) 工業(yè)設(shè)計(jì)系,浙江 杭州 310027;2.浙江大學(xué) 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江 杭州 310027)

0 引言

智能時(shí)代,世界逐漸從原來的“物理空間—人類社會(huì)”二元空間衍進(jìn)到“信息空間(cyberspace)—物理空間(physical space)—人類社會(huì)(human society)”的三元空間(CPH),社會(huì)逐漸從強(qiáng)調(diào)與追求個(gè)體智慧轉(zhuǎn)變?yōu)橹匾暬谏鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)的群體智慧[1]。以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的信息科技革命推動(dòng)了以全球價(jià)值鏈為基礎(chǔ)的國(guó)際分工,社會(huì)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新邏輯迎來了重要變革[2]。群體的創(chuàng)新實(shí)踐比以往更加廣泛,社會(huì)的生產(chǎn)聯(lián)系比以往更加緊密,大眾文化及思想的傳播比以往更加迅速[3]。國(guó)內(nèi)外以微軟、Meta、騰訊、阿里巴巴為代表的信息科技公司創(chuàng)造了數(shù)字時(shí)代下的生產(chǎn)創(chuàng)新工具及創(chuàng)新模式,萬物互聯(lián)與邊緣智能等技術(shù)的突破成功聯(lián)系了世界萬物[4]。當(dāng)下社會(huì)正處于數(shù)字化生存環(huán)境中,數(shù)字社會(huì)環(huán)境賦予了大眾更多的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新空間。

數(shù)字技術(shù)和工具的深入發(fā)展成功地將個(gè)人的需求、創(chuàng)意、行為等各類知識(shí)數(shù)據(jù)高效匯集和整合,為社會(huì)提供了新的創(chuàng)新方向和創(chuàng)新生態(tài)[5]。相應(yīng)地,社會(huì)越來越重視利用數(shù)字技術(shù)手段來匯聚大眾的集體智慧,以解決復(fù)雜的問題[6]。在解決社會(huì)復(fù)雜問題的過程中,用戶與設(shè)計(jì)師的邊界日趨模糊,群體創(chuàng)新模式逐漸成為社會(huì)創(chuàng)新的常態(tài)[7],群體提供的多元異構(gòu)知識(shí)也日益成為當(dāng)前社會(huì)創(chuàng)新的重要來源。

現(xiàn)有的創(chuàng)新設(shè)計(jì)理論與方法需要與時(shí)俱進(jìn),為設(shè)計(jì)研究與設(shè)計(jì)實(shí)踐提供新的指導(dǎo),因此亟需構(gòu)建一套全新的創(chuàng)新設(shè)計(jì)理論與方法體系。作為人工智能與創(chuàng)新設(shè)計(jì)相結(jié)合的前沿領(lǐng)域,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究將以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ),整合設(shè)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及社會(huì)學(xué)等學(xué)科知識(shí),聚焦社會(huì)性創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)共創(chuàng)價(jià)值,推動(dòng)社會(huì)全面創(chuàng)新。

1 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究進(jìn)展

1.1 基于群體的社會(huì)性創(chuàng)新范式衍進(jìn)

20世紀(jì)初,社會(huì)學(xué)研究中產(chǎn)生了社會(huì)性創(chuàng)新的概念。MULGAN[8]于2006年最先將社會(huì)創(chuàng)新定義為“以滿足社會(huì)需求為目的創(chuàng)新活動(dòng)與服務(wù)”;2008年,WESTLEY[9]研究了社會(huì)創(chuàng)新的衍變、動(dòng)力和影響,認(rèn)為社會(huì)創(chuàng)新是一種倡議、產(chǎn)品、過程或計(jì)劃,深刻改變了社會(huì)系統(tǒng)的基本慣例、資源、權(quán)力流動(dòng)或信仰;九年后,VON JACOBI[10]研究發(fā)現(xiàn),人們可以利用社會(huì)創(chuàng)新解決邊緣化問題。隨著相關(guān)研究的不斷深入,社會(huì)創(chuàng)新的研究范圍和涉及領(lǐng)域變得越來越廣泛。

根據(jù)創(chuàng)新范式關(guān)注的維度及發(fā)展時(shí)間的不同,創(chuàng)新范式衍進(jìn)的過程可大致劃分為封閉式創(chuàng)新階段、開放式創(chuàng)新階段、生態(tài)化創(chuàng)新階段3個(gè)階段,并在向第4個(gè)階段(群智創(chuàng)新階段)衍進(jìn),如圖1所示,圖中以理論最早提出的時(shí)間為基本線索,呈現(xiàn)了具有代表性的社會(huì)創(chuàng)新范式。

1.1.1 封閉式創(chuàng)新階段

封閉式創(chuàng)新階段處于上世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的起步期,其特點(diǎn)是創(chuàng)新主體單一,創(chuàng)新活動(dòng)不具備成熟的交互與協(xié)作性,創(chuàng)新動(dòng)力通常源于企業(yè)內(nèi)部需求并聚焦于技術(shù)與市場(chǎng)。該階段的創(chuàng)新活動(dòng)總體呈現(xiàn)出單向、獨(dú)立的鏈?zhǔn)教卣鱗11],其代表性創(chuàng)新范式包括樸素式創(chuàng)新[12]、知識(shí)創(chuàng)新[13]、顛覆式創(chuàng)新[14]、自主創(chuàng)新[15]、精益創(chuàng)新[16]、模仿式創(chuàng)新[17]等。

樸素式創(chuàng)新是一種以市場(chǎng)需求為出發(fā)點(diǎn)的創(chuàng)新管理理念[18],其利用新產(chǎn)品、新技術(shù)、新工藝的創(chuàng)新手段獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并創(chuàng)造市場(chǎng)價(jià)值[19],具體包括大幅度降低成本、專注于核心功能和優(yōu)化性能水平等[20];知識(shí)創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)現(xiàn)代知識(shí)在社會(huì)中的創(chuàng)造性價(jià)值,主張將知識(shí)細(xì)分為顯性知識(shí)和隱性知識(shí)[21],并將其作為企業(yè)資產(chǎn)進(jìn)行管理[22];顛覆式創(chuàng)新是一種基于新技術(shù)或商業(yè)模式,通過突破現(xiàn)有市場(chǎng)格局來改變消費(fèi)者需求,實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)顛覆的全面創(chuàng)新方式[23],其涵蓋了技術(shù)、產(chǎn)品與商業(yè)及管理模式等多方面創(chuàng)新突破[24];自主創(chuàng)新指通過獨(dú)立研究開發(fā),獲得具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新成果的過程,其特點(diǎn)包括對(duì)研究開發(fā)的高額投入、涉及眾多研究開發(fā)人員的協(xié)同工作、信息流通的靈活性以及高度重視勞動(dòng)力的技能和知識(shí)[25];精益創(chuàng)新是典型日式企業(yè)創(chuàng)新思維倡導(dǎo)下的生產(chǎn)方式[26],旨在最大可能地減少現(xiàn)代生產(chǎn)中的“創(chuàng)新浪費(fèi)”,強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)時(shí)化、精致化、綠色化;模仿式創(chuàng)新[17]是一種企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略,指企業(yè)通過研究和學(xué)習(xí)先行創(chuàng)新者的創(chuàng)新方法和思路,獲取并改進(jìn)其核心技術(shù)和創(chuàng)新思路,進(jìn)而在產(chǎn)品或服務(wù)的性能、質(zhì)量和價(jià)格方面獲得更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

1.1.2 開放式創(chuàng)新階段

在開放式創(chuàng)新階段,企業(yè)逐漸將重心從技術(shù)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品用戶體驗(yàn),開始重視用戶的反饋和需求。為了提升創(chuàng)新能力,產(chǎn)業(yè)界開始強(qiáng)調(diào)協(xié)同創(chuàng)新,通過并購(gòu)整合、戰(zhàn)略聯(lián)盟、產(chǎn)業(yè)集群、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新等方式進(jìn)行合作,以實(shí)現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同發(fā)展。這些合作方式有助于企業(yè)間的知識(shí)流動(dòng)和資源共享,從而提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力。該階段的代表性創(chuàng)新范式包括用戶創(chuàng)新[27]、協(xié)同創(chuàng)新[28]、全面創(chuàng)新[29]、開放式創(chuàng)新[30]等。

用戶創(chuàng)新重視用戶的自主創(chuàng)造性,這種創(chuàng)新方式認(rèn)為在信息技術(shù)的推動(dòng)下,未來的創(chuàng)新模式將轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂脩魹閯?chuàng)新中心的民主化創(chuàng)新(democratizing innovation)[31-32],這種轉(zhuǎn)變將更加注重用戶的參與和反饋,鼓勵(lì)用戶積極參與到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、改進(jìn)和創(chuàng)新過程中,使產(chǎn)品與用戶需求能夠更好地契合;協(xié)同創(chuàng)新是一種利用現(xiàn)代信息通訊技術(shù)和工具,整合知識(shí)創(chuàng)造及技術(shù)創(chuàng)新的復(fù)雜創(chuàng)新方式[28],具有整體性和動(dòng)態(tài)性[33];全面創(chuàng)新旨在以戰(zhàn)略為導(dǎo)向,通過協(xié)調(diào)各個(gè)創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新,以提升企業(yè)的價(jià)值增值、創(chuàng)新績(jī)效和競(jìng)爭(zhēng)力[29],其中科技創(chuàng)新是核心,管理創(chuàng)新是基礎(chǔ),體制機(jī)制和制度創(chuàng)新是重要手段[34-35];開放式創(chuàng)新是一種分布式創(chuàng)新,強(qiáng)調(diào)跨組織知識(shí)流動(dòng)管理,其核心思想是整合內(nèi)部和外部資源以獲得更大的效益[36],這種創(chuàng)新模式注重有目的地流入和流出知識(shí),從而提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。

1.1.3 生態(tài)化創(chuàng)新階段

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來,創(chuàng)新衍進(jìn)至生態(tài)化創(chuàng)新階段。隨著生產(chǎn)消費(fèi)者的崛起,產(chǎn)學(xué)研一體化流程式創(chuàng)新誕生,逐步形成政府、企業(yè)、高校院所及用戶協(xié)同創(chuàng)新的多重螺旋格局[37]。創(chuàng)新逐漸發(fā)展成以社群為中心,關(guān)注可持續(xù)性發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、社會(huì)效應(yīng)與價(jià)值等方面[38]。該階段的代表性創(chuàng)新范式有開放眾包[39]、責(zé)任式創(chuàng)新[40]、整合式創(chuàng)新[41]等。

開放眾包式創(chuàng)新是一種將具體工作任務(wù)以自由、自愿的方式外包到非特定參與者的商業(yè)模式[42],包括顯性眾包與隱性眾包[43],近年來相關(guān)研究逐漸深入,多是關(guān)于眾包模型應(yīng)用[44-46]和技術(shù)融合研究[47-49];責(zé)任式創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)社會(huì)責(zé)任與創(chuàng)新之間的關(guān)系[50],保障社會(huì)實(shí)踐者和創(chuàng)新者及所有利益相關(guān)者共同參與其中,具有可持續(xù)性與可取性[51];整合式創(chuàng)新是綜合戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)、縱向整合、上下互動(dòng)和動(dòng)態(tài)發(fā)展的綜合創(chuàng)新范式[52],被廣泛應(yīng)用于鄉(xiāng)村治理[53]、企業(yè)管理[54]、實(shí)體經(jīng)濟(jì)[55]、技術(shù)攻關(guān)[56]等領(lǐng)域。

表1所示為創(chuàng)新范式衍進(jìn)的3個(gè)階段及相關(guān)代表性研究。

表1 創(chuàng)新范式衍進(jìn)的代表性研究

1.2 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的發(fā)展

智能時(shí)代的創(chuàng)新必須注入群體力量,需要號(hào)召社會(huì)各界共同參與[67]。目前,創(chuàng)新范式正向著群智創(chuàng)新階段衍進(jìn)。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的發(fā)展大致被劃分為“群體智慧—機(jī)器智能—群智輔助—群智創(chuàng)新”4個(gè)階段。

1.2.1 群體智慧

群體智慧的研究是群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)發(fā)展的起點(diǎn),群體智慧概念的起源可以追溯到十八世紀(jì)以來的陪審團(tuán)定理(jury theorem)。陪審團(tuán)定理指出,如果一個(gè)投票團(tuán)體的每個(gè)成員都有可能做出正確的決定,則該團(tuán)體的最高票數(shù)是正確決定的概率將隨團(tuán)體成員的數(shù)量而增加[68]。1907年,《自然》雜志刊登了一篇重要的研究報(bào)告[69],該報(bào)告通過精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)證實(shí),群體在特定場(chǎng)景下可以展現(xiàn)出超越專家智慧的能力。這一發(fā)現(xiàn)標(biāo)志著“群體智慧”的概念開始使人們?cè)诶碚撋弦l(fā)深入的反思,并促使相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)生轉(zhuǎn)向[70]。

如今,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已基本達(dá)成共識(shí),認(rèn)為群體智慧具有強(qiáng)于單一個(gè)體智慧,甚至強(qiáng)于個(gè)體智慧之和的能力[71-73]。有關(guān)群體智慧的研究主要集中于群體智慧的形成及相關(guān)理論,例如FLANAGAN[74]建議構(gòu)建民主合作實(shí)驗(yàn)室,以充分利用群體智慧和力量;WOLPERT等[75]利用生物學(xué)中基因的概念來理解互聯(lián)網(wǎng)群體智慧系統(tǒng);GALLUPE等[76]指出群體規(guī)模越大,群體決策質(zhì)量也將更高;劉樹林等[77]指出群體規(guī)模與群體智慧質(zhì)量之間的關(guān)系是非固定的拋物線關(guān)系。

1.2.2 機(jī)器智能

機(jī)器智能的研究旨在通過結(jié)合多種先進(jìn)技術(shù),賦予機(jī)器學(xué)習(xí)、適應(yīng)、決策和展現(xiàn)新行為的能力[78]。楊揚(yáng)[79]基于現(xiàn)代服務(wù)機(jī)器人的力學(xué)抓取研究,搭建了機(jī)器模擬抓取聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),建立了一種快捷靈敏的物體三維建模手段;朱強(qiáng)[80]提出一種基于高性能數(shù)值微分博弈的機(jī)器智能結(jié)構(gòu)方法;LEGG等[81]通過分析數(shù)字化人類專家關(guān)于人類智能的非正式結(jié)論,構(gòu)建了機(jī)器智能的一般度量指標(biāo)。

在設(shè)計(jì)領(lǐng)域,機(jī)器智能被認(rèn)為是促進(jìn)設(shè)計(jì)跨領(lǐng)域發(fā)展、幫助設(shè)計(jì)師進(jìn)行設(shè)計(jì)的先進(jìn)智能技術(shù)的統(tǒng)稱,出現(xiàn)了如Adobe Sensei、華為ModelArts、特贊等設(shè)計(jì)平臺(tái)及智能設(shè)計(jì)工具。設(shè)計(jì)師可以利用智能設(shè)計(jì)工具,將不同行業(yè)的設(shè)計(jì)方案通過云部署及線下場(chǎng)景計(jì)算等方式匯聚,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)解決方案進(jìn)行機(jī)器衍生和動(dòng)態(tài)處理,以降低設(shè)計(jì)師的基礎(chǔ)性重復(fù)工作,提升設(shè)計(jì)生產(chǎn)力[82]。

1.2.3 群智輔助

群智是群體智能的簡(jiǎn)稱(英文環(huán)境中的表述包括swarm intelligence, collective intelligence,crowd intelligence等),最早由BENI等[83]于1989年提出,用于描述細(xì)胞機(jī)器人系統(tǒng)的集體行為。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,學(xué)界陸續(xù)出現(xiàn)了人工群體智能、集群機(jī)器人等概念。BENI[84]將集群機(jī)器人定義為可共同完成超出單個(gè)個(gè)體能力任務(wù)的實(shí)體代理,強(qiáng)調(diào)集群機(jī)器人的自組織性與涌現(xiàn)性;ROSENBERG等[85]提出一種名為“人工群體智能”的新型協(xié)作技術(shù),該技術(shù)旨在增強(qiáng)人類的群體智慧,提高群體在預(yù)測(cè)、評(píng)估和決策方面的能力。因此,將人工智能和群體智慧結(jié)合,能發(fā)揮出超越個(gè)體能力的集體智慧,從而在復(fù)雜問題的解決和決策過程中得到更完善且高效的創(chuàng)新成果。

在群智輔助階段,群體智能技術(shù)與創(chuàng)新設(shè)計(jì)進(jìn)行了深度融合。通過構(gòu)建群智協(xié)作系統(tǒng),創(chuàng)新主體獲得了號(hào)召、引導(dǎo)和管理大規(guī)模的參與群體的能力,其將通過多元競(jìng)爭(zhēng)和團(tuán)隊(duì)合作等多種方式共同解決復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性的問題,并可利用群智輔助決策的方式提高創(chuàng)新預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和創(chuàng)新決策的有效性,進(jìn)而提升創(chuàng)新效益與價(jià)值。

1.2.4 群智創(chuàng)新

邁入人工智能2.0時(shí)代,社會(huì)由注重個(gè)人知識(shí)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅匾跃W(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的群體知識(shí)創(chuàng)新,形成了具有群體性智慧的綜合網(wǎng)絡(luò)生態(tài),未來的群體智慧創(chuàng)新是與個(gè)人知識(shí)創(chuàng)新相對(duì)應(yīng)的概念。該階段社會(huì)的創(chuàng)新模式發(fā)生了結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變,創(chuàng)新主體更加注重于將社會(huì)的共同智慧聚焦于特定的復(fù)雜問題,由此創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)入最后一個(gè)階段——群智創(chuàng)新階段。

群智創(chuàng)新指將大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、群智感知計(jì)算等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)[86],以突破學(xué)科壁壘,集合社會(huì)大眾智力來完成社會(huì)復(fù)雜任務(wù),解決社會(huì)復(fù)雜問題的群體性創(chuàng)新過程。群智創(chuàng)新的關(guān)鍵在于智能技術(shù)和群體智慧的交融,強(qiáng)調(diào)感性和理性認(rèn)知有機(jī)結(jié)合,尤其注重以用戶為中心的群智創(chuàng)新生態(tài)建設(shè),目標(biāo)在于共同創(chuàng)造立體的、網(wǎng)絡(luò)的和多源異構(gòu)的協(xié)同價(jià)值。

2 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)體系

2.1 本體—行為—價(jià)值層次

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的核心是知識(shí)創(chuàng)新,主要研究群體如何積聚設(shè)計(jì)信息知識(shí)、生成設(shè)計(jì)要素、評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)創(chuàng)意、推理設(shè)計(jì)特征、優(yōu)化設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)等,目標(biāo)是創(chuàng)造群體價(jià)值?？梢杂谩氨倔w—行為—價(jià)值”3個(gè)層次來描述與概括群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)[87]:本體層強(qiáng)調(diào)群智本體表達(dá);行為層強(qiáng)調(diào)群智共創(chuàng)體驗(yàn);價(jià)值層強(qiáng)調(diào)群智價(jià)值協(xié)同。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)以群智本體為基礎(chǔ),以群智行為為路徑,以共創(chuàng)價(jià)值為目標(biāo),相互支撐與關(guān)聯(lián),如圖2所示。

(1)本體層 群智創(chuàng)意表達(dá)。本體層主要關(guān)注具體創(chuàng)新設(shè)計(jì)實(shí)踐,包括群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的知識(shí)本體、創(chuàng)新工具、協(xié)同平臺(tái)、技術(shù)架構(gòu)和創(chuàng)新成果等,強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新活動(dòng)在具體實(shí)踐過程中的美學(xué)性和實(shí)用性。美學(xué)性指產(chǎn)品或者系統(tǒng)、服務(wù)本身在視覺界面上是否具有吸引力和美感,是否能夠帶給用戶以“美”的愉悅感受;實(shí)用性考量群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的創(chuàng)新工具與協(xié)同平臺(tái)是否完備,能否有效聚集群體智慧并生成創(chuàng)新成果,以及能否高效應(yīng)對(duì)復(fù)雜性創(chuàng)新任務(wù)。

(2)行為層 群智共創(chuàng)體驗(yàn)。行為層主要關(guān)注群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)師、機(jī)器和用戶三重角色。設(shè)計(jì)師在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中承擔(dān)著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的任務(wù),他們洞察、分析問題并組織具體創(chuàng)新設(shè)計(jì);機(jī)器在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中提供技術(shù)和工具支持,并調(diào)用科技手段對(duì)設(shè)計(jì)過程和結(jié)果進(jìn)行測(cè)試與反饋;被服務(wù)的用戶在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中負(fù)責(zé)提出基于自身使用的實(shí)際需求、創(chuàng)意及想法,并全程參與創(chuàng)新設(shè)計(jì)活動(dòng)和消費(fèi)活動(dòng)?？傮w而言,各方角色的整體體驗(yàn)是行為層關(guān)注的焦點(diǎn)[88]。

(3)價(jià)值層 群智價(jià)值協(xié)同。價(jià)值實(shí)現(xiàn)是群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的終極目標(biāo)。在價(jià)值層,創(chuàng)新者更多關(guān)注群智創(chuàng)新背后的價(jià)值內(nèi)涵,在滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)激發(fā)關(guān)注個(gè)人及社會(huì)多方價(jià)值實(shí)現(xiàn),最終形成滿足個(gè)人發(fā)展要求、社會(huì)集體衍進(jìn)要求和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要求的社會(huì)性群智價(jià)值共生協(xié)同。

2.2 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的理論模型

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)通過聚集多學(xué)科角色人才,利用數(shù)字技術(shù)的造物手段進(jìn)行協(xié)同共創(chuàng)的創(chuàng)新實(shí)踐。依據(jù)群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的衍生體系、設(shè)計(jì)周期及過程,構(gòu)建了群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)理論模型,如圖3所示。

2.2.1 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的主體

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的主體包括需求主體、資源主體和平臺(tái)主體。圖4所示為3種創(chuàng)新主體的動(dòng)態(tài)循環(huán)關(guān)系:需求主體包含來自社會(huì)、集體、個(gè)人等各類群體提出的各項(xiàng)需求,組成動(dòng)態(tài)的需求群落,其不僅將各個(gè)需求動(dòng)態(tài)分配在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)過程中,還將設(shè)計(jì)的最優(yōu)方案反饋至平臺(tái)主體;資源主體是群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)開展的基礎(chǔ)與前提,由技術(shù)資源、信息資源、人才資源、商業(yè)資源等各類資源構(gòu)成,具有分散性、差異性和可替代性[89];群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)產(chǎn)出的最優(yōu)創(chuàng)新方案也將作為一種特殊的資源反饋至資源主體,實(shí)現(xiàn)資源的自我更新;平臺(tái)主體為群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供技術(shù)支撐,實(shí)現(xiàn)群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)生態(tài)衍化。

2.2.2 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的創(chuàng)新環(huán)節(jié)

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)并非是一種簡(jiǎn)單的自上而下[90]或自下而上[91]的創(chuàng)新。對(duì)于流程而言,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)是一種存在周期性的動(dòng)態(tài)化創(chuàng)新衍進(jìn)[92]。作為同技術(shù)緊密結(jié)合的創(chuàng)新設(shè)計(jì),群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)包括生成、評(píng)價(jià)、推理和優(yōu)化4個(gè)環(huán)節(jié)并動(dòng)態(tài)地轉(zhuǎn)化。

(1)群智創(chuàng)意生成 是明確創(chuàng)新目標(biāo)并產(chǎn)生創(chuàng)新方案的第1步。創(chuàng)新者需要重點(diǎn)關(guān)注在群體智慧積聚過程中產(chǎn)生的新信息和新知識(shí);在明確創(chuàng)新目標(biāo)后,創(chuàng)新者需要利用創(chuàng)新工具和平臺(tái)激發(fā)創(chuàng)意,結(jié)合跨領(lǐng)域知識(shí)資源和數(shù)據(jù)資源促進(jìn)創(chuàng)新方案的生成。

(2)群智創(chuàng)新方案評(píng)價(jià) 確定參與者的創(chuàng)新貢獻(xiàn)、制定激勵(lì)配置計(jì)劃等,激勵(lì)群智創(chuàng)新方案生成。該階段的評(píng)價(jià)方法主要包括流形學(xué)習(xí)、感知評(píng)價(jià)、聚類降維、價(jià)值排序等。例如,提取方案特征進(jìn)行篩選和分類,尋找并確定與設(shè)計(jì)目標(biāo)最接近的設(shè)計(jì)方案;利用智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)感知和篩選、創(chuàng)新度排序、潛在價(jià)值分析;進(jìn)行需求匹配度評(píng)價(jià)及創(chuàng)新方案決策等。

(3)群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)推理 該環(huán)節(jié)利用集成學(xué)習(xí)、線性回歸和聚類降維等技術(shù)方法深化、匯總和融合創(chuàng)新方案。創(chuàng)新者利用群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)平臺(tái)發(fā)現(xiàn)、記錄、識(shí)別創(chuàng)新方案的生成行為,并監(jiān)測(cè)和獲取數(shù)據(jù),產(chǎn)生群智創(chuàng)意數(shù)據(jù)流;結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘分析、區(qū)塊鏈登記溯源、機(jī)器學(xué)習(xí)綜合推理及人工采訪、用戶定義等定量和定性研究法完成群智知識(shí)的推理匯聚,探尋創(chuàng)新方案的共性和個(gè)性創(chuàng)新點(diǎn),建立不同群智創(chuàng)新方案間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系;網(wǎng)絡(luò)關(guān)系建立后,依托區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)將確認(rèn)的方案?jìng)鬟f至群智創(chuàng)意池,為未來方案的保存、決策以及在網(wǎng)絡(luò)空間的傳播和推廣提供便利。

(4)群智創(chuàng)新結(jié)果優(yōu)化 創(chuàng)新者基于場(chǎng)景約束、梯度優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)方法對(duì)方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化、迭代和發(fā)展,并基于全方位的產(chǎn)品數(shù)據(jù)與反饋,利用人工智能相關(guān)算法模型對(duì)群智創(chuàng)新結(jié)果進(jìn)行多角度地整合、分析、歸納、迭代,從而獲得最終創(chuàng)新方案[93]。

2.3 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的特征

智能時(shí)代下的群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)具有以下特征:

(1)涌現(xiàn)性(emergence) “涌現(xiàn)”一詞最早來自生物學(xué)界,在某些場(chǎng)合也稱“突現(xiàn)”[94]。群體智慧的涌現(xiàn)是廣泛、動(dòng)態(tài)和平等化的,具有學(xué)習(xí)和自我調(diào)節(jié)能力[95]。群智創(chuàng)新過程中,每位參與者的創(chuàng)新想法和行為都會(huì)被實(shí)時(shí)標(biāo)注、記錄、存儲(chǔ)、傳遞、計(jì)算、整理和分析,每個(gè)靈感、想法、創(chuàng)意、知識(shí)都會(huì)被評(píng)價(jià)。

(2)協(xié)同性(cooperativity) 群智協(xié)同精準(zhǔn)滿足用戶需求。協(xié)同性原本是生物學(xué)領(lǐng)域的概念,指生物體內(nèi)不同元素之間相互關(guān)聯(lián)和協(xié)同工作的能力,反映了生物元素在機(jī)體發(fā)展過程中的整體協(xié)同關(guān)系。群智創(chuàng)新沿襲了生物協(xié)同的性質(zhì),呈現(xiàn)出深領(lǐng)域、多維度的協(xié)同共創(chuàng)屬性,其包括組織、學(xué)科、資源、機(jī)制、技術(shù)等多方面的協(xié)同創(chuàng)新,本質(zhì)上是群體智能、協(xié)同計(jì)算、社會(huì)創(chuàng)新的融合與發(fā)展[96]。

(3)共享性(sharing) 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)能夠突破人—時(shí)—空限制,實(shí)現(xiàn)群體智慧共享。在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中,參與者的所有創(chuàng)新活動(dòng)都被可視化地存儲(chǔ)、共有和優(yōu)化,這意味著該過程中儲(chǔ)存下來的設(shè)計(jì)流程可以在很大程度上被共享。與傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念不同,在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中,個(gè)人知識(shí)產(chǎn)權(quán)的概念根深蒂固,造成想法或創(chuàng)意難以有效交流;在群智創(chuàng)新活動(dòng)中,參與者相互信任、精誠(chéng)合作,共享創(chuàng)意與想法,使創(chuàng)新資源得到最大化利用。

(4)技術(shù)性(technicality) 技術(shù)驅(qū)動(dòng)賦能多領(lǐng)域創(chuàng)新。在理想狀態(tài)下,群智創(chuàng)新平臺(tái)以云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能為支撐,借助數(shù)字媒體、物聯(lián)網(wǎng)等新興數(shù)字技術(shù)獲取創(chuàng)新靈感,憑借感知、挖掘技術(shù)具體化創(chuàng)新靈感,利用3R技術(shù)、智能交互及可視化技術(shù)等手段優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境,加速知識(shí)推理[97]。在群智創(chuàng)新背景下,技術(shù)對(duì)接場(chǎng)景是一個(gè)反復(fù)迭代的協(xié)作過程,在該過程中不同領(lǐng)域的創(chuàng)新者共同努力,促使技術(shù)手段與場(chǎng)景需求不斷匹配、互相影響[98],確保場(chǎng)景需求在新技術(shù)支持下獲得解決思路,使解決方案更好地貼近用戶場(chǎng)景,滿足實(shí)際需要。

3 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 群智數(shù)據(jù)感知

當(dāng)前社會(huì)產(chǎn)生了大量多模態(tài)數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)的采集并沒有固定的模式,而不同結(jié)構(gòu)的信息需要被融合使用來滿足社會(huì)對(duì)多元化信息的需求。在感知數(shù)據(jù)的過程中,數(shù)據(jù)最初是由終端設(shè)備或傳感器產(chǎn)生只能被機(jī)器識(shí)別的物理信號(hào),需要經(jīng)過整流、降噪、放大、采樣等操作才能轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢员挥?jì)算機(jī)存儲(chǔ)和運(yùn)算的數(shù)據(jù)[99]。因此,數(shù)據(jù)采集設(shè)備之間要相互關(guān)聯(lián),彼此之間形成自組織的群體感知網(wǎng)絡(luò)[89]。群智感知技術(shù)需要對(duì)感知到的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和分級(jí),然后根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化選擇,經(jīng)過優(yōu)化選擇的數(shù)據(jù)將通過高效的數(shù)據(jù)移交技術(shù)移交給中心服務(wù)器或用戶。例如,鄧寧等[100]以社交網(wǎng)站中的北京城市圖片作為元數(shù)據(jù)集,采用計(jì)算機(jī)文本分析方法研究了北京城市旅游形象;黃蔓云等[101]提出一種基于歷史數(shù)據(jù)深度挖掘的態(tài)勢(shì)感知方法,并采用配電網(wǎng)絡(luò)的歷史數(shù)據(jù)深度挖掘技術(shù)高效地捕捉配電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài);韓立等[102]將情境感知技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)采集過程,采用基于情境感知的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集方法準(zhǔn)確獲取了多種用戶在真實(shí)環(huán)境下的行為和體驗(yàn)數(shù)據(jù)。

3.2 群體行為建模與優(yōu)化

在群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)過程中,多人提交多種方案是一種普遍現(xiàn)象,這涉及最優(yōu)化解決的情境求解問題。針對(duì)該問題,可以采用群智行為建模優(yōu)化技術(shù)在極短時(shí)間內(nèi)尋找到符合實(shí)際需要的近似解,設(shè)計(jì)者通過這種技術(shù)可以有效整合和優(yōu)化各種設(shè)計(jì)方案,從而提高設(shè)計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。該技術(shù)主要包括蟻群優(yōu)化、粒子群優(yōu)化和人工蜂群優(yōu)化等算法,例如REYNOLDS[103]提出集群保持穩(wěn)定和一致運(yùn)動(dòng)的三大規(guī)則,構(gòu)建了動(dòng)力學(xué)Boids模型;VICSEK等[104]引入噪聲和群體密度的概念,在統(tǒng)計(jì)力學(xué)層面對(duì)集群行為進(jìn)行系統(tǒng)分析,最終提出Vicsek模型;COUZIN等[105]拓展了Boids模型的三大規(guī)則,劃分了粒子決定未來運(yùn)動(dòng)方向的三大區(qū)域(排斥區(qū)、取向區(qū)和吸引區(qū)),并將其適用范圍拓展至三維空間,最終提出了Couzin模型。

3.3 多元異構(gòu)知識(shí)融合

多元異構(gòu)知識(shí)融合技術(shù)包括以下3點(diǎn):①利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)整合群智創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)意、技術(shù)、文化、商業(yè)等設(shè)計(jì)資源,使群智生態(tài)擁有人類觀察環(huán)境、學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)規(guī)律的自主決策能力,例如KONDAKA等[106]提出一種采用基于物聯(lián)網(wǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)策略的強(qiáng)化醫(yī)療監(jiān)控范式,SHAFIZADEH等[107]采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成功預(yù)測(cè)和優(yōu)化了生物質(zhì)的水熱液化,ZHOU等[108]采用文本挖掘和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法分析了可持續(xù)超精密加工,提出一種非保留學(xué)習(xí)方法;②基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘已有知識(shí),將已有的知識(shí)資源可視化,展示知識(shí)之間的聯(lián)系,促進(jìn)新知識(shí)產(chǎn)出[109],例如王仁武等[110]利用深度置信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了圖書館學(xué)科中知識(shí)模塊間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),提出一種適用于商業(yè)領(lǐng)域快速形成的具體細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)資源可視化方法,安傳艷等[111]通過構(gòu)建我國(guó)鄉(xiāng)村旅游領(lǐng)域的知識(shí)圖譜,詳細(xì)分析了1992年～2016年鄉(xiāng)村旅游的特征趨勢(shì);③基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和大知識(shí)概念,存儲(chǔ)多元異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)、分布式并行處理數(shù)據(jù),并通過大數(shù)據(jù)知識(shí)工程將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榇笾R(shí)[112],例如葉鑫等[113]從知識(shí)信息和數(shù)據(jù)信息的數(shù)字化視角重新設(shè)計(jì)了政務(wù)云平臺(tái)體系架構(gòu),提出互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)下知識(shí)信息及數(shù)據(jù)信息平臺(tái)的協(xié)同創(chuàng)新策略。

3.4 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)自動(dòng)生成與評(píng)價(jià)

目前,人工智能技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)正從傳統(tǒng)的分析型AI轉(zhuǎn)向生成式AI,意味著人工智能技術(shù)不再局限于“擬合”“分類”“識(shí)別”等分析技術(shù),而是轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新價(jià)值的創(chuàng)新工作[114]。GOODFELLOW等[115]基于深度學(xué)習(xí)的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像和視覺計(jì)算、語音和語言處理、信息安全等領(lǐng)域被廣泛研究,通過生成器和判別器相互學(xué)習(xí)和訓(xùn)練生成高分辨率的全新形象。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)包括創(chuàng)新方案的評(píng)選、創(chuàng)新者各自創(chuàng)新貢獻(xiàn)的評(píng)估及創(chuàng)新方案自身創(chuàng)新價(jià)值的評(píng)價(jià)3方面:①將自評(píng)價(jià)技術(shù)應(yīng)用在定性與定量數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)中,在得到“設(shè)計(jì)方案—得分?jǐn)?shù)據(jù)集”后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練生成評(píng)價(jià)模型,以形成主客觀結(jié)合的創(chuàng)新方案量化評(píng)價(jià)方法,例如CONG等[116]采用機(jī)器學(xué)習(xí)的迭代設(shè)計(jì)方法,在智能產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)(Smart Product-Service System,Smart PSS)中進(jìn)行用戶滿意度預(yù)測(cè),為當(dāng)今工業(yè)界智能產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)提供了指南;②對(duì)創(chuàng)新成果的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬及設(shè)計(jì)要素的貢獻(xiàn)度進(jìn)行評(píng)估,例如PAZAITIS等[117]采用分布式的價(jià)值記錄和去中心化的識(shí)別技術(shù),在多人社區(qū)的價(jià)值生產(chǎn)、記錄和實(shí)現(xiàn)方面進(jìn)行了探索;③利用行為跟蹤及大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)了解用戶對(duì)相關(guān)產(chǎn)品(及服務(wù))的綜合使用偏好,繪制準(zhǔn)確的用戶模型,指導(dǎo)和評(píng)價(jià)創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案[118],例如SPILIOTOPOULOS等[119]在設(shè)計(jì)初期提取了社交媒體Twitter平臺(tái)上的實(shí)時(shí)信息,構(gòu)建了精確用戶模型,提高了后續(xù)創(chuàng)意評(píng)價(jià)工作的準(zhǔn)確率和效率。

4 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的研究范圍

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)是人工智能2.0時(shí)代下,運(yùn)用智能技術(shù),整合多學(xué)科知識(shí),匯聚社會(huì)群體智慧來實(shí)現(xiàn)個(gè)體智慧升維,解決社會(huì)復(fù)雜問題的社會(huì)創(chuàng)新范式。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的研究范圍如圖5所示。

4.1 群體創(chuàng)新設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)

設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)研究是群智設(shè)計(jì)知識(shí)的生成與融合、群智創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)圖譜構(gòu)建、創(chuàng)新成果評(píng)價(jià)、創(chuàng)新平臺(tái)開發(fā)和創(chuàng)新生態(tài)衍化等方面的創(chuàng)新之源。群智設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)主要包括精準(zhǔn)畫像數(shù)據(jù)、智能化設(shè)計(jì)決策數(shù)據(jù)、智能化精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)、人因工程數(shù)據(jù)、視聽和生理數(shù)據(jù)、多模態(tài)人機(jī)交互數(shù)據(jù)、文化風(fēng)格語義數(shù)據(jù)、文化符號(hào)特征數(shù)據(jù)、美學(xué)五維評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。

在實(shí)際研究中,群智設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)清理(包括缺失值處理、離群點(diǎn)處理、噪聲值處理等)、數(shù)據(jù)集成(包括實(shí)體識(shí)別、冗余處理、沖突處理等)、數(shù)據(jù)規(guī)約(包括維度規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約等)、數(shù)據(jù)變化(包括規(guī)范化、離散化、稀疏化處理等)等手段,使數(shù)據(jù)滿足結(jié)構(gòu)化、可讀取和可運(yùn)算的要求。

4.2 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)及知識(shí)圖譜

構(gòu)建群智知識(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí),需要客觀界定知識(shí)的范圍和領(lǐng)域,同時(shí)深入研究群智創(chuàng)新本體、用途、信息等基本問題,還需要明確群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中的重要術(shù)語、定義類和繼承類等研究細(xì)節(jié),并厘清其屬性關(guān)系和相關(guān)限制,在此基礎(chǔ)上按照類和繼承類的劃分創(chuàng)建知識(shí)實(shí)例,最終實(shí)現(xiàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)化建模[120]。

知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜的數(shù)據(jù)源(集)來自社會(huì)各界,不同數(shù)據(jù)源對(duì)同一個(gè)實(shí)體的表達(dá)存在偏差。因此,創(chuàng)新者需要客觀地利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行信息篩選、知識(shí)合并、數(shù)據(jù)歸類和相似度排序,以降低計(jì)算數(shù)據(jù)量,提高知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜的構(gòu)建效率。

4.3 群智數(shù)據(jù)感知與設(shè)計(jì)知識(shí)的生成和融合

由于不同用戶在活動(dòng)上存在時(shí)空重疊,感知數(shù)據(jù)可能存在大量冗余,導(dǎo)致感知資料出現(xiàn)多模態(tài)、不準(zhǔn)確、不一致等問題。為此,群智創(chuàng)新服務(wù)設(shè)計(jì)平臺(tái)需要進(jìn)行持續(xù)的社會(huì)學(xué)習(xí),研究相關(guān)專業(yè)人士發(fā)布的知識(shí),不斷擴(kuò)充平臺(tái)的知識(shí)框架體系,優(yōu)化群智思維結(jié)構(gòu)。創(chuàng)新者應(yīng)獲取多模態(tài)數(shù)據(jù),防止價(jià)值判斷的單一性,以免陷入“信息繭房”,促進(jìn)對(duì)知識(shí)常識(shí)和思維結(jié)構(gòu)認(rèn)識(shí)的突破。

另外,還需要研究信息的特征級(jí)融合技術(shù)。特征級(jí)融合技術(shù)是一種多源數(shù)據(jù)的特征融合方法,它通過提取和融合不同類型的數(shù)據(jù)特征,得到比原始數(shù)據(jù)更精煉的特征。與像素級(jí)融合方法相比,特征級(jí)融合技術(shù)在實(shí)時(shí)性方面具有更大的優(yōu)勢(shì),但也存在更大的信息損耗問題。因此,在應(yīng)用特征級(jí)融合技術(shù)時(shí),需要權(quán)衡實(shí)時(shí)性和信息保真度。

4.4 群智創(chuàng)新成果評(píng)價(jià)體系

幾乎任何綜合性活動(dòng)都可以進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[121],構(gòu)建合理的評(píng)價(jià)體系是反饋群智創(chuàng)新成果、反思群智創(chuàng)造經(jīng)驗(yàn)的重要的方式。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)包括以下3層內(nèi)容:

(1)對(duì)創(chuàng)新方案的評(píng)選 無論是創(chuàng)新方案的中間產(chǎn)物還是最終確定的方案成果,都需要準(zhǔn)確一致的評(píng)價(jià)方法。首先,研究設(shè)計(jì)師對(duì)創(chuàng)新方案的主觀評(píng)價(jià),形成設(shè)計(jì)方案—評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集,由機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練生成創(chuàng)新方案的主觀評(píng)價(jià)模型;然后,將具體子領(lǐng)域的評(píng)價(jià)理論作為客觀的評(píng)價(jià)模型,得到主客觀結(jié)合的設(shè)計(jì)方案量化評(píng)價(jià)方法。

(2)對(duì)創(chuàng)新貢獻(xiàn)的評(píng)估 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的特點(diǎn)決定了同一創(chuàng)新需求會(huì)由多位設(shè)計(jì)師協(xié)作完成,之間還會(huì)存在信息的交流與整合。因此,需要研究產(chǎn)生設(shè)計(jì)產(chǎn)品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬、設(shè)計(jì)師對(duì)最終產(chǎn)品的貢獻(xiàn)度評(píng)估等問題。

(3)對(duì)創(chuàng)新價(jià)值的評(píng)價(jià) 對(duì)于最終使用創(chuàng)新產(chǎn)品或服務(wù)的用戶而言,創(chuàng)新產(chǎn)物必須是解決了實(shí)際問題、有使用價(jià)值或能創(chuàng)造價(jià)值的產(chǎn)物?？梢酝ㄟ^內(nèi)置傳感器或記錄工具(預(yù)先告知用戶,避免侵犯用戶的隱私權(quán))繪制用戶畫像,研究不同用戶對(duì)產(chǎn)品的實(shí)際評(píng)價(jià),準(zhǔn)確反映創(chuàng)新產(chǎn)品的使用價(jià)值。

4.5 群體智慧生態(tài)衍化

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)生態(tài)衍化包括深度學(xué)習(xí)中的自學(xué)習(xí)強(qiáng)化與自適應(yīng)衍化等,創(chuàng)新者需要參照群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)知識(shí)與相應(yīng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)理研究群智知識(shí)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng),以對(duì)知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化更新,同時(shí)優(yōu)化自身知識(shí)網(wǎng)路和知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)群智服務(wù)平臺(tái)的自組織、自適應(yīng)與自優(yōu)化。

在執(zhí)行任務(wù)過程中,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)將不斷感知應(yīng)用情境的變化,密切關(guān)注新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)和執(zhí)行新任務(wù)所需的性能需求。平臺(tái)可以借助新的情境要素更新知識(shí)圖譜,吸納新知識(shí)以充實(shí)知識(shí)庫(kù),并構(gòu)建新的知識(shí)體系。為了實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的自適應(yīng)衍化策略及方案,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)需要持續(xù)捕捉和量化動(dòng)態(tài)環(huán)境并實(shí)時(shí)反饋,同時(shí)根據(jù)需求調(diào)用模型自適應(yīng)地進(jìn)行壓縮、搜索、分割等[122]。

4.6 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)的開發(fā)

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)平臺(tái)是匯聚創(chuàng)新信息、共享創(chuàng)新知識(shí)、進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐的重要場(chǎng)所。在界面的開發(fā)階段,創(chuàng)新者需要確定整個(gè)產(chǎn)品功能邏輯、頁(yè)面邏輯、單獨(dú)頁(yè)面的頁(yè)面設(shè)計(jì),并考慮用戶使用的復(fù)雜性;在界面的可視化設(shè)計(jì)和界面修飾階段,創(chuàng)新者必須在用戶體驗(yàn)層面對(duì)界面原型進(jìn)行優(yōu)化,使其具有優(yōu)良的使用體驗(yàn);在界面的輸出階段,創(chuàng)新者需要與開發(fā)人員合作,將設(shè)計(jì)的原始文檔以不同的形式輸出;在界面輸出后,測(cè)試人員需要對(duì)界面進(jìn)行可用性測(cè)試。

除了對(duì)平臺(tái)界面的設(shè)計(jì),群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)開發(fā)還需要大數(shù)據(jù)后端技術(shù)的強(qiáng)力支撐,這種后端技術(shù)包括構(gòu)建先進(jìn)的技術(shù)工具集和設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù),并通過人工智能技術(shù)與設(shè)計(jì)知識(shí)服務(wù)深度融合與集成,為群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的各項(xiàng)活動(dòng)提供穩(wěn)定的平臺(tái)支持。

4.7 群體智慧產(chǎn)權(quán)保護(hù)與激勵(lì)

群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)中,參與者的各類想法、創(chuàng)意思考等過程數(shù)據(jù)不僅需要被系統(tǒng)地記錄下來,更需要得到充分地保護(hù)和激勵(lì)。為此,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的參與者需要根據(jù)所承擔(dān)的任務(wù)建立一套合理的質(zhì)量評(píng)價(jià)和激勵(lì)機(jī)制。

在設(shè)置激勵(lì)機(jī)制時(shí),管理者應(yīng)充分考慮如何避免和抑制群體內(nèi)部可能出現(xiàn)的沖突對(duì)抗,同時(shí)滿足參與者的個(gè)性化需求,為此可能需要建立能夠解析群體行為的分析模型。另外,群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)還要保護(hù)參與者、項(xiàng)目及自身的隱私,群智創(chuàng)新平臺(tái)可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新溯源和登記,確保所有參與者和節(jié)點(diǎn)遵守相關(guān)的交易規(guī)則。通過采用數(shù)字水印處理創(chuàng)意和設(shè)計(jì)方案的數(shù)據(jù),創(chuàng)新者可以協(xié)同保護(hù)群智創(chuàng)新方案中的知識(shí)產(chǎn)權(quán),并根據(jù)任務(wù)完成情況計(jì)算出各參與者的貢獻(xiàn)率,據(jù)此分配相應(yīng)的報(bào)酬。

5 群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的未來發(fā)展

當(dāng)前社會(huì)正面臨著快速變化、不確定和互聯(lián)共通性日益增強(qiáng)的問題,這些問題具有持續(xù)性和復(fù)雜性,無法依靠單一學(xué)科提供的對(duì)策來解決。因?yàn)槊块T學(xué)科在處理學(xué)科邊界時(shí)難以擺脫既定的研究范式,某些特定問題甚至難以通過多學(xué)科、跨學(xué)科的方式得到解決,所以需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù),聚集大眾智慧,打破學(xué)科與非學(xué)科的界限。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)能夠集聚社會(huì)群體創(chuàng)新資源,共創(chuàng)群體協(xié)同價(jià)值,成為新時(shí)代下的群體協(xié)同創(chuàng)新范式[123]。

5.1 構(gòu)建群智創(chuàng)新范式與理論體系

研究者需要探索群智設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)融合的方法和理論體系,包括信息關(guān)聯(lián)匹配、知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜、知識(shí)融合推理、知識(shí)冗余管理等,還需要關(guān)注知識(shí)數(shù)據(jù)的一致性問題。由于群智感知數(shù)據(jù)來源廣泛,不同數(shù)據(jù)源之間的語義理解一致性和方法流一致性成為亟待解決的問題。為了提升群智大數(shù)據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的深度、廣度和質(zhì)量,需要確保不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)具有一致性,為群智設(shè)計(jì)的成功應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)保障。

隨著社會(huì)群智感知數(shù)據(jù)來源的不斷擴(kuò)展,未來還需探索將不可感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可感知信息的方式,這一轉(zhuǎn)化過程需要充分考慮數(shù)據(jù)的可解釋性和可理解性,以拓展群智設(shè)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域和應(yīng)用效果。

5.2 優(yōu)化群智組織形態(tài)與管理機(jī)制

群智創(chuàng)新是一種緊密結(jié)合智能數(shù)字化技術(shù)的、去中心化的集體創(chuàng)新行為,旨在號(hào)召、吸引、匯聚和管理社會(huì)廣泛參與者。未來研究需要在不同群智創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下進(jìn)行,根據(jù)不同群智任務(wù)的目標(biāo)和性質(zhì)建立不同的管理、組織和激勵(lì)機(jī)制。

對(duì)于群智創(chuàng)新過程中產(chǎn)生的創(chuàng)新想法,需要建立創(chuàng)新與任務(wù)要求之間的匹配模型來進(jìn)行管理,還需要探索群智單元內(nèi)外部之間的交流、激勵(lì)和管理機(jī)制,探索更高效進(jìn)行群智創(chuàng)新活動(dòng)等組織和管理的手段,達(dá)到降低創(chuàng)新成本、提高創(chuàng)新效率的目的。在優(yōu)化管理機(jī)制時(shí),需要建立科學(xué)的評(píng)價(jià)體系,準(zhǔn)確及時(shí)地評(píng)價(jià)群智創(chuàng)新成果,更好地指導(dǎo)未來的群智創(chuàng)新實(shí)踐。

5.3 共創(chuàng)群智生態(tài)系統(tǒng)

共創(chuàng)群智生態(tài)的價(jià)值在于提升產(chǎn)業(yè)價(jià)值,驅(qū)動(dòng)整個(gè)信息社會(huì)各方面創(chuàng)新,特別是應(yīng)用創(chuàng)新、體制創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和商業(yè)創(chuàng)新。未來研究需要思考如何搭建將群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)、人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈等新興數(shù)字技術(shù)相結(jié)合的技術(shù)手段和生態(tài)系統(tǒng),如何構(gòu)建技術(shù)間的交叉共融及協(xié)同映射機(jī)制。

為了推動(dòng)群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)的產(chǎn)業(yè)化推廣與應(yīng)用,未來還需要開發(fā)相應(yīng)的數(shù)字化軟件來實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),這些軟件可以提供工具和平臺(tái),幫助企業(yè)和個(gè)人更好地參與群智創(chuàng)新設(shè)計(jì),提高創(chuàng)新效率和成果的質(zhì)量。同時(shí),通過建立共創(chuàng)群智生態(tài)系統(tǒng),也可以更好地保護(hù)參與者的權(quán)益和隱私,確保群智創(chuàng)新的可持續(xù)性和社會(huì)效益。

6 結(jié)束語

相比過去,創(chuàng)新在組織創(chuàng)造和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)中扮演著至關(guān)重要的角色[124]。未來的群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究將以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ),借助人工智能方法、技術(shù)與工具,整合多學(xué)科跨領(lǐng)域資源,挖掘群體創(chuàng)新設(shè)計(jì)想法流,實(shí)現(xiàn)從單線條和多線條的創(chuàng)新設(shè)計(jì)模式向網(wǎng)絡(luò)狀的協(xié)同整合創(chuàng)新設(shè)計(jì)模式轉(zhuǎn)變。

根據(jù)以往研究成果,本文對(duì)群智設(shè)計(jì)的相關(guān)研究進(jìn)行了整理和歸納,探討了不同創(chuàng)新階段的代表性研究、社會(huì)創(chuàng)新范式衍變和群體智慧發(fā)展,同時(shí)提出群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)理論模型,包括群智創(chuàng)新主體、群智創(chuàng)新環(huán)節(jié)、關(guān)鍵技術(shù)和研究范圍等。群智創(chuàng)新設(shè)計(jì)研究將進(jìn)一步拓展人工智能與創(chuàng)新設(shè)計(jì)的科學(xué)研究范疇,催生新的學(xué)科發(fā)展方向,促進(jìn)集成創(chuàng)新。未來研究將更加重視智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和跨學(xué)科群體之間的協(xié)作。創(chuàng)新者將借助先進(jìn)的信息技術(shù)工具和手段,開發(fā)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng),促進(jìn)群體創(chuàng)新設(shè)計(jì)的有效實(shí)施,推動(dòng)科技創(chuàng)新和社會(huì)進(jìn)步。通過不斷探索和應(yīng)用新技術(shù),未來的創(chuàng)新者必定能夠以更高效的方式解決復(fù)雜問題并迎接挑戰(zhàn),為推動(dòng)人類社會(huì)發(fā)展貢獻(xiàn)更多的力量。