設計思考 Design Thinking 2026-05-11152

AI 正在悄悄改變你的創意思考方式：三個你不得不知道的警訊

讀完這篇，你會知道：

2026 年兩項同儕評審研究如何揭示 AI 正在悄悄「均質化」我們的創意思考模式
企業為什麼把創意侷限在特定部門，已成為 AI 時代最危險的策略盲點
具體可行的思考訓練方向，讓你的獨特觀點不被 AI 的統計平均值吞噬

思考的起點

你有沒有發現，最近身邊的人用 AI 寫出來的東西，讀起來都有一種說不上來的相似感？用詞精確，結構工整，邏輯清晰—但就是少了一點什麼。

那個「少了的什麼」，可能不只是文字風格的問題。根據 2026 年發表在頂尖學術期刊的兩項研究，這種相似感背後，是一個更深層的認知危機正在悄悄發生：AI 語言模型正在讓我們的思考方式越來越像彼此。

更令人不安的是，這個過程沒有警報聲，沒有明顯的徵兆。它發生在每一次我們把「想一個方案」的工作交給 AI 的瞬間，發生在每一次我們接受 AI 給出的「第一個建議」而不再多想的那一刻。

這篇文章，我們想認真談談這件事。

兩項研究告訴我們，AI 正在收窄人類的思考多樣性

2026 年 3 月，美國南加大（USC）的研究團隊在 Cell Press 旗下的學術期刊《Trends in Cognitive Sciences》發表了一篇意見論文，直接點名 AI 語言模型（LLMs）正在「均質化」人類的語言、觀點與推理方式。

主要作者、USC 電腦科學博士生 Zhivar Sourati 的研究指出，當數十億人使用同樣幾個 AI 聊天機器人來寫作、思考問題、形成意見，這些工具的訓練資料所反映的統計主流—往往偏向西方、英語、高教育程度的觀點—就會逐漸成為所有人的「預設思考框架」。Sourati 的話說得很直接：「個體在寫作、推理、看待世界的方式上本來各有不同。當這些差異被相同的 LLM 所中介，他們獨特的語言風格、視角與推理策略就變得均質化，在使用者之間產生了標準化的表達與思想。」

研究團隊進一步警告，當認知多樣性縮水，社群解決複雜問題的集體能力也會跟著下降。這不是科幻情節，而是正在發生中的認知趨勢。

同一時間，另一項發表在《PNAS Nexus》的研究則從不同角度檢視了相同問題。研究者比較多個大型語言模型與人類在標準化創意評量上的輸出，發現 AI 工具雖然能在「替代用途測試」（Alternative Uses Test）等創意測驗上表現不俗，但各模型產出的答案之間高度雷同—相較之下，人類的回答在個體間有更大的多樣性分布。

也就是說，AI 拉高了創意的「底線」，卻可能同時壓低了創意的「天花板」與「離散程度」。在一個需要差異化的商業環境裡，這個發現值得每一個依賴 AI 的組織認真思考。

當創意被關在部門裡，企業付出的代價正在加速上升

與此同時，英國商業媒體《Raconteur》在 2026 年 5 月發表了一篇由倫敦品牌設計公司 WMH&I 共同創辦人兼總監 Daisy Benn 撰寫的分析。她點出了一個在台灣企業同樣普遍存在的問題：大多數企業依然把「創意」當成特定部門的職責—行銷部、設計部—而不是整個組織共享的核心能力。

Benn 的論點很清楚：「把創意侷限於創意職位，不只是一種限制—在 AI 時代，這已經是一種策略劣勢。」她的分析指出，當 AI 接手越來越多執行性工作，人的創意不是「更不重要了」，而是「更重要了」。但如果只有少數人的創意被看見、被運用，整個組織就喪失了提前察覺消費者行為轉變、發現未被滿足需求的能力。

換句話說，不是 AI 取代了創意，而是組織自己先把創意「關起來」—然後讓 AI 填補那個空間，最終讓所有人看起來都一樣。

研究創意人才四十年的學者：創意力強的人，從不說這四類話

美國約克學院（York College of Pennsylvania）榮譽教授 Anthony D. Fredericks，長年研究創意思維行為，著有超過 180 本書。2026 年 5 月，他在 CNBC 分享了他四十年研究心得中最核心的一個發現：高創意力的人，在思考和對話中有幾類話是不說的。

這四類話的共通點，是它們都在「關閉可能性」。當我們習慣性地用這些話語來回應新想法，等於在腦袋裡裝了一道自動關閉的門。Fredericks 的觀察與 Sourati 的研究形成了有趣的對照：AI 讓思考均質化，是外部力量在收窄框架；而我們自己習慣性使用的「殺創意話語」，則是內部力量在縮小可能性。兩者疊加，才是創意能力真正面臨的雙重威脅。

Fredericks 的重點不在批評，而在提醒：覺察這些慣性語言的存在，是恢復創意思維彈性的第一步。從固定型思維（fixed mindset）轉向成長型思維（growth mindset），並不是喊口號，而是需要從最細微的語言習慣開始改變。

創意思考不是天賦，是可以訓練的能力—設計思考提供了一套方法

很多人把「創意」當成天生才能，但研究和實務都一再顯示，創意思考是可以系統性培養的。

設計思考（Design Thinking）的核心流程—從同理心出發、定義真實問題、發散構想、快速原型、反覆測試—本質上就是一套「防止思考均質化」的方法。它強迫思考者回到真實使用者的情境，而不是停留在自己的假設或 AI 的統計平均值上。

當我們在工作坊中引導團隊做同理心訪談，最常看到的突破，正是發生在「我原本以為用戶在乎的是 A，但真正和他們坐下來談才知道，他們真正在意的是 B」的那個瞬間。這種「認知的跳躍」，是 AI 無法替代的—因為它需要真實人與人之間的情感連結，需要對「不確定性」保持開放，而不是快速收斂到一個看似合理的答案。

面對 AI 均質化思考的挑戰，設計思考提供的不是對抗 AI 的武器，而是讓人回到「以人為本」的思考起點—這才是任何工具都無法取代的核心競爭力。

在 AI 時代，保護你的思考獨特性：三個實際方向

面對這個趨勢，我們不主張「不用 AI」，而是主張「有意識地用 AI」。以下是幾個實際可行的方向：

先思考，再問 AI。在把問題丟給 AI 之前，先強迫自己寫下三個不同方向的想法—哪怕只是粗略的關鍵字。這個「先發散、再收斂」的習慣，能讓 AI 成為你思考的擴大器，而不是替代者。
主動質疑 AI 的第一個答案。Sourati 的研究特別指出，使用者傾向「接受模型建議的延續，選擇看起來夠好的選項，而不是自己構思」。對抗這個傾向的方法，就是把 AI 的第一個回答當成假設，而不是結論，然後問：「還有什麼其他可能？」
回到人的現場。同理心訪談、真實觀察、面對面的集體創意工作，是 AI 目前最難複製的場景。刻意在這些場景中投入時間，是維持思考獨特性的重要方式。
為團隊創造多元認知的空間。如果組織裡的每個人都在使用相同的 AI 工具，只有刻意引進不同背景、不同思考風格的聲音，才能抵抗群體均質化的壓力。