很多人現在都在談 AI。
有人用 AI 寫文案，有人用 AI 做簡報，也有人開始把 AI 放進產品設計裡面，想加快發想速度、加快資料整理、加快概念形成。
這件事我覺得很好。
因為 AI 的確能幫助我們把很多原本要花很久的事，變得比較快。
但我也觀察到一個很有意思的現象：
很多人用了 AI，產品設計變快了，可是成果不一定變得更有亮點。
也就是說，AI 確實幫你做出了一個版本，但那個版本，未必真的更有差異、更貼近需求、更容易讓人有感。
這也是我最近一直在想的一件事：
為什麼同樣是用 AI，有些人做出來的產品設計，還是很普通；有些人卻能做出比較有記憶點、比較有市場感的成果？
我後來越來越確定，問題不只是 AI 工具本身，而是：
你有沒有搭配一套真正能幫助你思考的方法。
而我自己多年來在做的，就是這件事。
AI 可以幫你快，但不一定幫你準
現在很多人使用 AI 做產品設計，第一個反應通常是很直覺的：
- 幫我想一個新產品
- 幫我列出產品功能
- 幫我分析這個產品還能怎麼改
- 幫我提出幾種產品方向
- 幫我延伸幾個設計版本
這樣當然也可以。
而且 AI 的回應通常不會太差，看起來也常常很完整。
但為什麼很多人最後做出來的東西，還是讓人覺得「好像有做事，可是沒有特別打動人」？
因為 AI 很擅長做的是：
- 整理已知資訊
- 延伸常見邏輯
- 快速生成版本
可是如果在前面，你沒有先問對問題，沒有先看見真正的不方便， 沒有先找出真正的需求感受， 那 AI 給你的，就很容易只是「比較快做出一個普通版本」。
這也是為什麼我常常說：
AI 最大的價值，不是幫你省思考，而是幫你把好的思考放大。
如果前面的思考不夠深，後面的產出就很容易只是表面完整。
我為什麼會特別重視這件事？
因為我不是最近才開始談創新。
在 AI 還沒有普及之前，我就在做產品創新、做發明，也一直在思考一件事：
到底怎麼樣，才能讓一個普通的想法，變成真正有亮點的成果？
我後來把自己多年來的發明經驗、教學經驗、觀察方法，整理成一套方法，叫做靈感製造機法則。
我一直相信，創新不是靠亂想，也不是靠運氣。
創新有時候看起來像靈感，但背後其實有規律。
很多人做產品時，一開始就急著想功能。
但我比較常做的，是先看：
- 真正的問題在哪裡？
- 使用者最不方便的是什麼？
- 他缺少的，真的是功能嗎？
- 還是他其實缺少的是某一種感受？
- 哪個地方大家都看習慣了，所以沒有再深入去看？
這套方法，我後來整理成了靈感製造機法則。
而現在有了 AI，我反而更覺得，這套方法變得更重要。
因為 AI 讓速度變快了，但如果沒有方法，普通答案也會更快出現。
沒有搭配靈感製造機法則，AI 在產品設計上常常只做到一半
如果沒有搭配方法，很多人用 AI 做產品設計，大多會停在這幾種層次：
第一種，功能加法
覺得產品要更好，就是再多一個功能、再多一個配件、再多一個模式。
第二種，外觀調整
顏色變一下、大小改一下、形式換一下，看起來有變化，但核心問題未必真的解決。
第三種，資料整理
AI 很會整理競品，也很會列方向，但這不等於它幫你看見了最值得設計的地方。
第四種，快速完成
看起來很有效率，但最後做出來的東西，其實和市場上原有的做法差不了太多。
這就是我說的：
AI 可以幫你快，但不一定幫你準。
搭配靈感製造機法則後，AI 才比較有機會真正幫你做出亮點
當我把靈感製造機法則套進 AI 工具裡面時，整個流程就不一樣了。
因為我不會一開始就叫 AI 直接幫我生答案。
我會先讓 AI 跟著我一起做幾件事：
1. 先看問題
不是先想產品，而是先問：
- 真正不方便的是什麼？
- 哪個情境最容易卡住？
- 哪個小問題其實一直存在，只是大家沒仔細看？
2. 再找需求感受
很多產品不是輸在功能不夠，而是沒有打中感受。
例如有些人想要的是：
- 便利感
- 安心感
- 即時感
- 輕鬆感
- 成就感
- 趣味感
這些感受，常常才是產品被喜歡的關鍵。
3. 再拆產品元素
把產品拆開來看，而不是整個一起想。
例如：
- 外觀
- 使用方式
- 收納方式
- 攜帶方式
- 操作流程
- 清潔方式
- 提醒方式
一拆開，機會就會變多。
4. 再用改變元素重新組合
例如：
- 放大
- 縮小
- 增加
- 減少
- 反轉
- 取代
- 結合
- 折疊
這時候 AI 才不只是幫我列答案，而是開始協助我真正做創新重組。
所以我會說，有搭配靈感製造機法則時，AI 比較像創新助手；沒有搭配時，AI 比較像生成工具。
用伸縮摺疊電蚊拍來看，差異會很清楚
我用自己的發明來講，會比較容易理解。
如果今天只是一般問法，可能是：
「幫我設計一支更好的電蚊拍。」
AI 很可能會給你一些很合理的方向：
- 拍面更大
- 電力更強
- 加照明功能
- 更輕量
- 顯示電量
這些都不是錯。
但它們大多還停在「功能加法」。
可是我當時在做伸縮摺疊電蚊拍時，我想的不是「還能多什麼功能」，而是：
- 為什麼打蚊子這件事，常常讓人覺得麻煩？
- 為什麼高處的蚊子總是打不到？
- 為什麼一般電蚊拍使用上會受限？
- 如果這個地方改善了，使用者會得到什麼感受？
這樣想下去之後，我看到的就不只是拍子的功能，而是看到：
高處不好打、角度不順、使用不夠方便這些真正的問題。
然後才開始往下思考：
- 能不能伸長？
- 能不能折疊？
- 能不能更好收納？
- 能不能兼顧使用與攜帶？
所以最後做出來的，不是多一個功能，而是比較像重新定義了這個產品的使用方式。
這就是有搭配方法，和沒有搭配方法的差別。
會跑的鬧鐘，也是一樣的邏輯
如果只是一般問法，可能會是：
「幫我想一個更特別的鬧鐘。」
AI 很可能會說：
- 音樂鬧鐘
- 聲控鬧鐘
- 連網鬧鐘
- 燈光鬧鐘
- 語音提醒鬧鐘
這些都可以。
但這些答案，大多還是停在「鬧鐘多一點功能」。
可是如果我用靈感製造機法則去看，我問的就不是「還能加什麼」，而是：
- 為什麼人明明聽到鬧鐘，還是起不來？
- 問題真的是提醒不夠嗎？
- 還是因為他太容易按掉鬧鐘，又繼續睡？
當你這樣看，就會發現問題不在音量，而在互動方式。
所以後來長出來的方向，就不是讓鬧鐘更吵，而是讓使用者不能那麼輕易把它按掉。
這種亮點，不是靠多想一個功能得來的，而是靠先看見別人忽略的問題。
這也是我現在越來越重視 AI創新應用的原因
我越來越覺得，未來真正有價值的，不只是會用 AI 的人。
因為工具大家都會越來越熟。
真正拉開差距的，還是這幾件事：
- 你能不能看見真正的問題
- 你能不能抓到需求感受
- 你能不能重新拆解產品
- 你能不能做出別人沒看到的差異
這就是我一直在談的創新思維。
如果只是學 AI 操作，你得到的是效率。
如果把創新思維放進 AI 裡面，你得到的才是價值。
這也是我現在在做AI創新應用課程、設計創新課程時，很重視的一件事。
因為我不想只是教大家怎麼用工具。
我更想做的是，讓大家知道：
怎麼讓 AI 幫你做出更不普通的成果。
結語：AI 不是幫你少思考，而是幫你把好的思考放大
所以如果你問我：
靈感製造機法則套用在 AI 工具 × 產品設計，會怎樣？
我的答案會很直接：
它會讓 AI 不只是幫你做出產品，而是幫你做出更有亮點、更貼近需求、更有差異的產品設計。
沒有方法的時候，AI 很可能只是幫你更快做出普通版本。
但有了方法，AI 才比較有機會真正成為你的創新助手。
這也是我一直很想透過文章、教學、分享去說清楚的一件事：
創新不是天分，而是方法。
AI 不是讓你少思考，而是幫你把好的思考放大。
作者｜創新先生 陳建銘
我是創新講師，也是發明家。媒體曾稱我為「生活發明王」，代表作品包括會跑的鬧鐘、伸縮摺疊電蚊拍等。這些年，我一直在做一件事：把創新從抽象靈感，整理成可以學、可以練、可以真正用在工作上的方法，這也是我持續推動靈感製造機法則、AI創新應用、產品設計與創新課程的原因。
延伸閱讀與學習
如果你不想只是學會操作 AI，而是希望真正把 AI 用在產品發想、問題分析、產品設計與創新工作上，也歡迎持續關注我接下來分享的文章與課程內容。
我也會持續從AI創新應用講師的角度，分享更多把靈感製造機法則結合 AI 工具的方法，幫助你做出更有亮點、更貼近需求的成果。
