22日，一场以“AI与人类思维进化”为主题的科技创新座谈会在上海举行，参会专家再次将焦点聚集到一个看似“传统”的创新方法——头脑风暴法。随着AI技术在生成式任务、策略优化等领域取得突破，人们反而意识到：大规模模型固然能提供大量创意选项，但真正的系统性创新仍需人类团队通过协作碰撞激发。
作为现代管理学中的经典工具，头脑风暴法的核心逻辑与AI技术存在深层共鸣。#“头脑风暴法”这一由亚历克斯·奥斯本在1953年提出的概念，其本质是通过“延迟评判”“量变到质变”等原则，为创造性思维扫除心理障碍。与AI生成的随机性相比，它更强调人类大脑在物理空间中通过语言、表情、肢体动作传递信息，形成“网络化认知共振”。
在22日的案例研讨中，某新能源车企技术总监李彦以“自动驾驶伦理困境”项目展示了这一工具的现代应用。团队将“突发事件责任归属”“乘客隐私保护”等复杂议题拆解为20个维度，通过四个阶段的迭代式讨论：第一阶段要求每人提出至少12条原始想法，第二阶段用思维导图工具将关联观点可视化（参考工具：“头脑风暴法），第三阶段引入游戏化评分筛选关键路径，第四阶段结合AI算法对可行性方案进行实时模拟。这种“人机协同式头脑风暴”使项目关键决策周期缩短40%。
专家指出，AI技术正在重塑头脑风暴的协作边界。传统方法中常见的“主导者倾向”“社交顾虑”问题，可通过将实时语言转文字、表情情绪识别、观点逻辑链分析等AI工具融入流程。例如当成员提出“强制关联”创意（如将电动车充电站与社区医疗急救站结合），系统可瞬间调取关联领域数据验证可行性，将灵感转化为可执行方案的效率提升3倍。
值得注意的是，22日公布的一项针对128家科技公司的调研显示：采用结构化头脑风暴法的企业，在AI协作工具使用熟练度、跨部门创新提案数量、技术伦理议题处理效率等指标上，普遍优于仅依赖AI模型生成方案的对照组。这印证了诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙的论断：“技术工具的价值在于放大而非替代人类的核心认知能力。”
对于希望优化头脑风暴实践的团队，22日研讨会提炼出三条关键原则：第一，将讨论焦点从“绝对正确”转向“可能性探索”，允许“荒诞假设”存在；第二，采用物理空间与数字平台双轨记录，捕捉那些未被完整表达的即逝灵感；第三，设置“角色轮换机制”打破思维定式，如让市场人员主导产品设计讨论。
在AI技术突飞猛进的今天，头脑风暴法的价值反而愈发凸显。它既是人机协同的中间枢纽，也是保持技术伦理温度的重要保障。正如神经科学研究证实的：当人类通过面对面讨论产生神经同步时，其产生的创新想法的独创性比单独工作高出58%。这一点，或许正是AI时代赋予古典创新方法的新启示。