許多理論都集中在 Big-C 的概念上，例如 Csikszentmihalyi 的系統創造力模型。 一個領域可以像音樂一樣廣泛；它可以像寫表演曲一樣具體。 第三個組成部分是人——創造一個想法、理論或藝術作品的人，該專業接受並融入該領域。 人工智能助長偏見和歧視的案例屢見不鮮，使用面部識別進行治安只是一個例子。 在未來幾年內，很有可能從鬆散的自我監管轉向政府參與人工智能。
限制性政府政策——政府制定的政策可以幫助或阻礙新進入者。 通過許可要求和對外國投資的限制，政府可以規範產業，幫助或阻止新進入者進入特定市場。 資本需求——在一個行業內啟動所需的資金量可能會阻礙新進入者，因為它們必須自籌資金或說服投資者它們的商業模式足以進行投資。 創造力模型 供應方規模經濟——將固定成本分攤到更大數量的單位上，從而降低單位成本。 這可能會阻礙新進入者，因為它們要麼以較小的單位數量開始交易，接受比大公司更不利的價格，要麼冒著大規模進入市場的風險，試圖取代現有市場領導者。
創造力模型: 模型
從小的方面來看，人工智能其實已經漸漸滲透進了我們生活的方方面面。 創造力模型 而從大的方面來看，人工智能在製造、交通、能源及互聯網行業的應用正在逐步加深，推動了數字經濟生態鏈的構建與發展。 而更進一步的講，全部的真實數據訓練的數據就一定會比一部分真實數據訓練出來的模型更好嗎？ 考慮到有些真實數據本來就是對於同一個問題的答案完全相反的。
如果壁壘高，新進入者的威脅就會降低；反之，如果壁壘低，新公司進入特定市場的風險就高。 卓越的創造力是天才級別的傑出（主要是客觀的）創造力。 日常創造力是（主要是主觀的）創造力，可以在大多數人所做的許多工作中觀察到，例如重新設計花園或在烹飪時即興創作。 兩者都在才能、知識、能力、內在動機、個性特徵和支持性環境條件的相互作用中發展。 創造力模型2025 創造力（英語：Creativity；德語：Kreativität），或稱創造性、才思等，是創造新事物或原創事物從而有用或可用的能力。
創造力模型: 生活分享
不過，這些建議都不太成功，原因是這些量度方式都流於對被測試者作個人判斷，而要訂立一個中立而標準化的評估準則，其實很困難。 有人把對藝術的各種不同的表達方式，利用一個連續的光譜來表示其創造力，從最小創造的「演繹」到完全的「創新」。 其他學說區分解決給定任務所需的解決問題的創造力，以及用於探索未來可能性的創造性創造力。 Georg Winkelhofer 將這兩種形式稱為“規範性”和“探索性”創造力。
- 在一次嚴重的兒童疾病（可能是猩紅熱）之後，她變得又聾又瞎。
- 一個例子是 Amabile 的創造力成分模型，她認爲創造力的產生需要三個變量：領域相關技能、創造力相關技能和任務動機。
- 它們更加成熟，因此往往可以更好地獲取原材料、與供應商建立的聯繫、品牌標識、有效工作實務的累積經驗等。
- 程式碼補全發生在你的 IDE 裡；圖像生成發生在 Figma 或 Photoshop 上；甚至 Discord 機器人也是將生成式人工智慧注入到數位/社交社羣的工具。
在多個領域達到 Pro-c（或特別是 Big-C）級別的創造力也非常困難。 然而，許多人可能會在很多領域達到 mini-c 或 little-c 的創造力。 在本文中，我們提供了一個初步的概念模型，以幫助構建這些問題並更清楚地闡明創造力的本質。 目標通常是瞭解創意天才並討論哪些創意作品可以永遠持續下去（例如，Simonton，1994）。
創造力模型: 勝任力模型經典模型
因此，mini-c突出了創造力的內在和更注重過程的方面。 此外，創造力的這些“初學者思維”方面（例如，對新體驗的開放性、積極的觀察以及對驚喜和探索未知事物的意願）似乎是所有創造者的特徵。 相反，它代表了所有創作者所擁有的最初的、創造性的解釋，後來可能會體現爲可識別的（在某些情況下，是歷史上著名的）創作。
創造力模型: 生成式人工智慧：一個充滿創意的新世界
今天，大多數生成式人工智慧的演示都是「一次性」（one-and-done）的：給一個輸入，機器就吐出一個輸出，你可以保留這一輸出，或者選擇丟棄，然後再試一次。 但模型的反覆運算性症狀越來越強，也就是對輸出可以修改、優化、升級以及派生出不同的生成結果。 如今，生成式人工智慧應用主要作為現有軟體生態體系的外掛程式而存在。 程式碼補全發生在你的 IDE 裡；圖像生成發生在 Figma 或 Photoshop 上；甚至 Discord 機器人也是將生成式人工智慧注入到數位/社交社羣的工具。 生成藝術：藝術史與流行文化的整個世界現在都已經被編碼進這些大型模型裡，任何人都可以任意探索以前需要一生才能掌握的主題和風格。 文案：為了推動銷售和行銷策略以及提供客戶支援，對個性化網路和電子郵件內容的需求在不斷增長，這些都是語言模型的完美應用。
創造力模型: 創造力投資理論啓示
那麼這勢必會引出一個問題：如果有一天，一個超級模型使用了世界上最大的數據集進行訓練之後，還是不能得到足夠優秀的結果怎麼辦？ 畢竟對於普通人來說，並不需要學習世界上的所有知識就可以具有自己的學習和判斷能力。 創造力模型 勝任力模型 勝任力模型（competence model）就是針對特定職位表現優異要求組合起來的勝任力結構，是一系列人力資源管理與開發實踐（如工作分析、招聘、選拔、培訓與開發、績效管理等）的重要基礎。
創造力模型: 勝任力模型作用
在介紹這個模型時，我們將闡明創造力已經和應該被概念化的四種方式。 最後，我們將討論創造力的4C模型如何闡明研究和衡量創造力的原因。 最好的生成式人工智慧公司可以通過不斷地推動使用者參與/資料和模型性能這個飛輪的旋轉來製造可持續的競爭優勢。 他們可能會進入特定的問題領域（比方說，程式碼、設計、遊戲），而不是試圖成為適用所有人的通用產品。 他們可能會先深度集成到應用之中，去借勢和分發，然後嘗試用人工智慧原生工作流替換現有的應用。
創造力模型: 使用 Facebook 留言
事實上，正如 Vygotsky 近半個世紀前指出的那樣，“任何產生新事物的人類行爲都被稱爲創造性行爲，無論所創造的是物理對象還是某種心理或情感構造-它存在於創造它的人的內心，只有他自己知道”。 因此，mini-c 創造力的類別有助於拓寬當前的創造力概念，因爲它認識到通常只存在於創造它們的人內部的個人洞察力和解釋仍然被認爲是創造性行爲。 這是一種自嘲，目前的人工智能領域，主要還是依靠大量的訓練數據來訓練模型，一個模型的成功與否與其訓練的數據量息息相關。
創造力模型: 思維
儘管我們沒有看到任何具體的年齡限制，但大多數人會在生命早期首先體驗mini-c 。 Mini-c可以受到老師、家長和導師的鼓勵，以幫助創造力成長。 例如，Harrington、Block 和 Block 表明，基於 Carl Rogers 工作的養育實踐（例如鼓勵好奇心和探索、讓孩子做出決定以及尊重孩子的意見）會增加後來的創造潛力。
創造力模型: 勝任力模型定義
藝術細分顯示了相同形式的曲線，但下降率要高得多（Simonton，1994）。 Simonton 還研究了來自各種學科科學家的第一個、最好和最後一個貢獻（1991a）。 Big-C 科學家傾向於在 30 多歲時爲該領域做出首次貢獻，並在 40 多歲時做出最大貢獻。 由於創作者開始建立他們的專業知識基礎的年齡，科學最初貢獻的年齡可能與藝術不同。
事實上，只要花一點時間觀察幼兒在日常學習和遊戲活動中所表達的創造性見解。 例如，我們的一位同事講述了一個例子，她當時 4 創造力模型2025 歲的侄女告訴她，她長大後想成爲“蘑菇公主”。 正如我們的同事所解釋的，這不僅有點可愛，而且還是 mini-c 創造力的一個例子（以前聽說過蘑菇公主嗎？）。
可以通過分析知名創作者的生活，或採訪知名人士，或通過研究在創造力方面表現出色的人來研究創造力的偉大。 大多數以大學生或兒童爲參與者的研究都關注日常創造力。 沿着這種思路的理論和研究通常被認爲是專注於little-c創造力。
有些人將接受正式的學徒制，這將導致 Pro-c，通常需要大約 10 年，這與有關專業知識的文獻一致。 另一種途徑是修修補補的過渡期——在某個領域發揮自己的創造力並通過這樣的實驗進行改進，即使沒有結構化的指導。 還有一些創造力理論似乎以little-c 爲基礎，即使他們沒有在這些術語中討論它。
創造力模型: 創造力投資理論人格
缺點是開發過程耗費時間和精力很大，又需要特殊的行爲事件訪談能力，操作難度亦很高。 創造力模型2025 此外，用此種方法開發出的勝任力立足於現實，因此更適用與成熟與穩定的企業。 創造力模型 斯坦伯格在創造力的投資理論中將智力作爲創造力的一個重要來源，但他更強調的是，智力成分中的元成分在創造力中的作用，因爲它涉及創造行爲中的對問題的再定義這一關鍵因素。
創造力模型: 勝任力模型優化思路
一旦你看到一臺機器產生複雜的功能程式碼或精美的圖像，就很難想像未來機器不會在我們的工作和創作的手段上發揮根本性的作用。 儘管生成式人工智慧很有潛力，但在商業模式和技術方面還有很多問題需要解決。 創造力模型 就像行動設備透過 GPS、攝影鏡頭和行動連接等新功能釋放了新型app的活力一樣，我們預計這些大型模型將激發新一波的生成式人工智慧應用。
創造力模型: 勝任力模型中高層
大家對這些模型釋放電影、遊戲、VR、建築和實體產品設計等大型創意市場的潛力感到興奮。 正如我們所說那樣，研究機構正在發佈基礎的 3D 和影片模型。 生成是較新的現象，但現在已經獲得了病毒式傳播：在 Twitter 上分享的生成圖像要比文字更有趣！
因此，我們把擔任某一個特定的任務角色所必須具備的勝任力總和稱爲“勝任力模型”（competency model）。 班級授課制教學有利於教師高效率地向全體學生傳授知識，但卻不利於學生的相互作用及發展學生獨特的思維風格，因此，創造性教學應穿插採用小組方式進行。 小組類似於社會的相互作用情境，在小組中，學生的思維可以相互啓發，同齡之間可以更多地交流思維經驗，容易使兒童感到心理安全、心理自由。
替代品經常被忽視，因為它們似乎提供了完全不同的東西，但在考慮公司的整體競爭力時需要考慮它們。 雖然非價格競爭有時會升級到開始破壞行業盈利能力的水平，但它比價格競爭發生的可能性小，而且對特定行業也很有價值。 在產品功能、客戶支持、交貨時間和品牌形象等領域進行競爭不太可能對利潤造成損害，因為它會增加產品或服務中的客戶價值，並可能有助於建立客戶忠誠度。
創造力模型: 勝任力模型運用
那些已經達到了偉大水平的人，隨後可能會被後代認爲已經達到了Big-C的水平。 其他 Pro-c 創作者可能會陷入創作停滯並完成他們的職業生涯，而無需做出任何額外的重大貢獻。 例如，在學術領域，有一些教授達到終身教職，並不斷實現和爭取新的和不同的想法和研究——但也有其他教授可能獲得終身教職，實際上在精神上退休。 在得到一份固定工作的保證後，這些人可能不再是富有成效的創造者，而是進入停滯的最終目的地。 另一個例子是西蒙頓對年齡和成就之間關係的廣泛研究（參見西蒙頓，1997 年的評論）。 他的工作表明，Big-C 級別的創造性產出始於 20 多歲，在接近 40 歲的某個時間點上升到最佳值，然後逐漸接近零產出。