她指出，许多人可能只是要求人工智能“发起一项社交媒体活动，让 Z 世代想要喝这种康普茶”。这种方法通常会导致平庸的产出。ai-creativity-generic-kombucha-campaign 相反，Jenny 建议采用以下方法：向人工智能提供有关你的品牌、目标受众和活动目标的背景信息。
要求人工智能提供战略框架，以从不同角度理解挑战。例如：我有一个康普茶品牌。[品牌详情] 我正在努力接触 Z 世代。我想围绕夏季和康普茶开展一项社交媒体活动。你能给我十个战略框架来帮助我理解挑战并开发解决这个问题的创造性方法吗？但 Jenny 的流程在收到人工智能的初始输出之后还将继续。
她经常从战略框架第八中提取一个点，从战己 英国 whatspp 数据 的想法。然后，她提示人工智能考虑基于这三个节点的活动。 ai-creativity-idaho-kombucha-campaign 这样一来，她将人工智能用作灵感和创意生成的工具，而不是依赖它来获得完整的解决方案，从而带来更具创新性和针对性的策略。
#2：考虑创造性的观点转变 一旦你有了初步的见解，下一步就是从各个角度和视角进行探索。这是人工智能体现不同观点的能力尤为有价值的地方。这个过程不是线性的。将人工智能的输出看作思维导图。当你看到有趣的点时，让人工智能对其进行扩展。
然后，寻找那些你尚未考虑的子节点之间的联系。 Jenny 解释说，大型语言模型本质上是无视角、永恒、无感觉的知识图谱——类似于思维导图，由人类的每一个视角组成。例如，如果你让人工智能考虑柠檬，它会连接这些概念点： 柠檬这个词接近水果这个词/概念。
它接近黄色。 柠檬与柑橘的距离比与水果的距离更近 柠檬与馅饼的距离很近，因为有柠檬酥皮馅饼。它与汽车很接近，但又没有那么接近。这种相互关联的概念网络使人工智能能够产生多样化、有时甚至出乎意料的观点。