作者：孙永伟 博士

TRIZ五级大师、DFSS（六西格玛设计）黑带大师

　　本文将主要讨论以下话题：

　　（一）经典TRIZ减去ChatGPT等于什么？

　　（二）为什么说经典TRIZ减去ChatGPT<0？

　　（三）现代TRIZ理论减去ChatGPT等于什么？

　　（四）ChatGPT能够为现代TRIZ理论带来什么？

　　（五）ChatGPT还能为现代TRIZ的其他工具带来什么？

　　（六）TRIZ能为ChatGPT的应用带来什么？

（一） 经典TRIZ减去ChatGPT等于什么？

　　前几天我到去参加中国创造学会的创新工程学分会成立大会。会上，有位TRIZ专家提出了一个问题，TRIZ减去Chatgpt等于什么？

　　这个问题背后的意思是什么呢？就是TRIZ理论能够完成的工作，哪一个是ChatGPT无法做到的？

　　先说我的答案，再说我的观点以及原因。我认为“经典TRIZ-ChatGPT<0“，也就是说等于负数。凡是经典TRIZ能够做到的工作，ChatGPT都能够做到；许多经典TRIZ不能完成的工作，ChatGPT也很好地完成。我这里指的ChatGPT是包括ChatGPT以及与ChatGPT类似的基于语言模型的人工智能聊天机器人产品。

（二）为什么说经典TRIZ减去ChatGPT<0？

　　学过TRIZ的人都知道，最早期的TRIZ理论称之为经典TRIZ理论，经典TRIZ理论中的主要工具，例如40个发明原理、标准解系统、科学效应库、工程系统的演化趋势等，是源于TRIZ理论的创始人根里奇 阿奇舒勒20世纪50年代对当时大量专利（据说约20万个）的总结、归纳，抽取出来的规律，20世纪90年代以后，TRIZ界对于从专利分析中继续提取出来的其他通用规律并不多，基本上没有人再从事这方面的工作了。而ChatGPT采用的是基于45TB数据的训练得到的大模型，它们所基于的数据库要远远超过专利数据库。目前，全球许多企业，包括中国的许多企业正在从事这方面的开发，相信用不了多久，各种”ChatGPT“都将会以更强大的功能展示在世人的面前。

　　基于以上的原因，我们可以看到ChatGPT所采用的数据库无论从时效性上，还是范围上、数量上均比经典TRIZ理论多很多。运用ChatGPT可以搜索到经典TRIZ理论无法提供的内容，如查找某种材料的属性、搜索具有又轻又结实的材料以及如何提高某种材料的磁性等。通过ChatGPT可以给出方案，但运用经典TRIZ却无从下手。而当我们在经典TRIZ理论如某个发明原理的启发之下产生解决方案的时候，非常依赖于研发团队的知识储备，不同的人员可以产生不同的解决方案，解决方案的质量也良莠不齐，而ChatGPT可以直接给出多个与本领域高度符合的具体的解决方案。基于经典TRIZ中的演化趋势进行预测方面，ChatGPT也有不俗的表示，笔者曾经尝试过运用ChatGPT预测未来的手机，也同样给出了不少预测方向。

　　基于以上事实，我们不难看到，凡是经典TRIZ理论能够做到的绝大部分工作，ChatGPT都可以做到，但很多ChatGPT能够做到的工作，经典TRIZ理论却无能为力。不难预测，在未来，本来就已经被弱化的经典TRIZ理论将会进一步弱化。

（三）现代TRIZ理论减去ChatGPT等于什么？

　　但实际上TRIZ理论经过了多年的发展，特别是TRIZ理论走进企业之后，经典TRIZ解决具体问题的时候所表现出来的弊端让TRIZ专家们进一步发展TRIZ理论。我们把后来发展出来的TRIZ理论称之为现代TRIZ理论。相对应地，TRIZ界一般把前苏联解体前以TRIZ理论创始人根里奇 阿奇舒勒为主发展起来TRIZ理论称之为经典TRIZ理论。目前经典TRIZ理论在现代TRIZ理论中的占比越来越小。现代TRIZ理论与经典TRIZ理论有非常大的不同，现代TRIZ理论引入了大量的工具，这些工具都是为了克服经典TRIZ理论在企业实战项目中产生解决方案能力不足、产生的解决方案可实施性不强等弱点而被引入或发展出来的，这些工具都是高水平的方法论专家们在成功的解决众多实战型项目过程中出来的，而不是从专利分析中提取出来的，其中也包括RDMI®的专家们在大量实战中开发出来的工具，如项目真正目标的识别的方法、解决纯软件问题的方法、运用因果链的专利规避及布局方法、现有产品/技术搜索等，甚至还引入了其他方法论如DOE（试验设计），使TRIZ产生的解决方案更加容易落地实施。（下图是RDMI®专家们在实战中总结提出的现代TRIZ理论路线图）。

　　经过近年来我们在大量实战项目中的实践证明，在实战项目中最为有效的工具不是经典TRIZ理论的工具，而是现代TRIZ理论中分析问题的工具，特别是因果链分析等。我们认为这主要得益于工程师群体整体专业能力的提升，目前的工程师的数量、能力等都与经典TRIZ理论的发展时期相比都有显著的提升。没有经典TRIZ理论的支持，工程师们依靠自己的专业能力也能产生不错的解决方案。但对于问题的分析就不同了，由于工程师在教育、成长、工作经历中严重缺乏全面的、系统的问题分析训练，所以导致了在实战项目中分析问题环节能力较弱。现代TRIZ理论提供的一系列分析问题的工具恰恰能够弥补这一不足。但根据我们目前掌握的信息，要对工程系统进行分析的时候，由于非常依赖于工程系统的实际情况，同样一个工程系统的工况不同、应用场景不同，所分析出来的结果完全不同。目前ChatGPT等AI工具，还不可能对于某个具体的、复杂的工程系统理解得非常透彻，所以，在分析问题阶段还无法取代对工程系统了解得非常深入的工程师们。

　　另外，在做实际项目的时候，产生了解决方案之后，还需要落地实施，这些也需要工程师们根据实际的具体情况，加上自己的专业判断，才能变成现实。在这一环节现代TRIZ理论以及RDMI研发方法理论体系中提供了不少的工具、方法，这些也是ChatGPT无法取代的。

　　现代TRIZ理论、经典TRIZ理论与ChatGPT的关系如下图所示。现代TRIZ理论减去ChatGPT还有许多分析具体问题的工具，以及落地的工具。

（四）ChatGPT能够为现代TRIZ理论带来什么？

　　当然分析问题的时候，ChatGPT等AI工具也不是一无是处，以对解决实际问题至为重要的因果链分析为例，我们在建立因果链的时候，由于受团队成员有限知识的影响以及长期形成的思维定势的影响，在找的时候往往只找到少量的而且是比较显而易见的原因，大量的、隐含的问题往往自始至终都没人注意，所以在找直接原因的时候往往束手无策，例如，在分析某电路板上的热量传递不良的时候，大多工程师会想当然地认为是接触不良的原因，或者仅仅能够想到众多原因中的某一个或两个原因，除此之外，不再想其他方面的原因。如果借助于ChatGPT，就可以找到更多的直接原因，然后从这些直接原因入手，继续向下查找其他直接原因，就可以按照逻辑关系建立起因果链，挖掘到更多深层次的原因，这样就可以找到更多解决问题的路径，使解决问题的思路更加开阔。

(五）ChatGPT还能为现代TRIZ的其他工具带来什么？

　　现代TRIZ理论体系中有许多工具，有一些工具是可以用ChatGPT来取代的，而有一些工具，ChatGPT的引入可以为他们提供一些思路，虽然不能取代，但能够起到一定的增强作用。如下图所示。

　　在上图中，填充红色标记的为ChatGPT可以取代的，未填充的是ChatGPT不能取代，但ChatGPT能够起到增强作用的。

（六）TRIZ能为ChatGPT的应用带来什么？

　　任何事物都不太可能是完美的，TRIZ是这样，ChatGPT也是的。TRIZ可以为ChatGPT提供什么呢？ChatGPT基于海量数据产生的大模型提供了强大的知识库，但正确的答案往往取决于正确的提问，如果牛顿不是问“为什么苹果会落到地上？”，他就有可能不会发现万有引力，普通人不会问类似的问题，也就决定了他们不会发现“万有引力”。所以如果没有正确的问题，就不可能有正确的解决方案。如果我们往ChatGPT中输入的问题并不是深层次的，而是浮于表面的问题，就不可能得到深层次的解决方案，我们可以预测，未来，类似ChatGPT等AI工具的普及必将会成为一个趋势，就像目前的搜索引擎一样普及，既然大家都在用ChatGPT了，那就必然又会使同行业的竞争对手们处于同一知识水平上，对于行业的某个问题的方案的优劣，会更大程度上取决于所问的问题的质量、层次和深度。就像笔者多次在不同场合强调的“会回答问题的人不牛，会解决问题的人也不牛，真正的牛的是提出问题的人”。会提出问题的人虽然并不知道答案，但他知道问题存在，这是更有价值的。

　　未来，如何识别出来深层次的问题，问出高质量的问题，就成为竞争力差异的关键因素了。现代TRIZ理论中提供了大量分析问题的工具，比如我所提出来的项目正确目标的设定(初始缺点的设定）、我在各种场合下都强调的因果链分析、用于认知系统工作原理为进一步深入分析打基础的功能分析、用于产生新问题或转换问题的剪裁等。对于这些工具的运用，都可以让我们跳出固有的思维惯性，从各个视角来全面地看问题，从不同于常人视角来看问题，看到一般人不借助于工具很难识别出来的问题。通过向ChatGPT中输入多个、深层次的问题，就可产生由多个与众不同的高质量的解决方案的组合，从而更加容易应对高复杂度、高难度的问题。

（七）结论

　　基于以上讨论，我们可以得出以下结论：

　　1、ChatGPT等AI工具基本上可以取代经典TRIZ理论中绝大部分工具，即使不一定100%取代，取代90%以上是没问题的。尽管他们的工作原理不一样。

　　2、现代TRIZ理论中引入了大量分析问题的工具，这也是现代TRIZ理论中最为有效的部分，由于分析问题需要根据工程系统的具体情况以及专业知识来进行深入分析，ChatGPT目前还不可能取代这一部分工具，但可以对这些工具的运用起到一定的促进作用。

　　3、ChatGPT还可以对现代TRIZ理论中的一些工具起到一定程度的增强作用，弥补了这些工具的缺点。

　　4、现代TRIZ理论中大量分析问题的工具，可以为ChatGPT等AI工具提供高质量的问题输入，这也是ChatGPT产生高质量解决方案的基础，这也是企业解决复杂度越来越高的问题所必需的。

（八）后记

　　RDMI®的研发方法论专家们还将会继续深入研究、并将ChatGPT融入到现代TRIZ理论体系，通过多种方法论的整合，更加有效地解决创新中所遇到的各种类型的问题，这也是我们一直强调和倡导的。我们认为，在创新的领域中，没有哪种方法论是不能改变的，不能与时俱进必将会被淘汰；企业所遇到的越来越复杂的问题需要多种方法的融合，没有哪种单一的方法能够适于解决所有问题。我们将拥抱这种变化，并将持续引领这种变化。

　　注：文中所指的ChatGPT泛指与ChatGPT类似的人工智能工具。

　　1、原创不易，欢迎帮助转发，让更多人了解先进的方法论，提高创新能力。

　　2、在写本文的过程中，本文收到了苏文涛、李军政、台宏达、张纵纵、董彬、张彬彬、王东亚、朱泉国、惠智家等RDMI®多位TRIZ三级、四级专家的启发、反馈和建议，指出了本文中的大量不妥之处，在此深表感谢。

　　3、作者水平有限，不妥之处，欢迎各位留言讨论、指正。

　　作者简介：

　　孙永伟，博士，注册六西格玛设计(DFSS)黑带大师，TRIZ五级大师，研发方法理论体系的提出者，对外经济贸易大学国际商学院实践教授，天津大学创新创业导师，TRIZ理论的畅销书《TRIZ打开创新之门的金钥匙I》和《TRIZ打开创新之门的金钥匙II》两本书的作者，目前已经获得授权的发明专利30余项。曾任GE（通用电气）全球研发中心工程师、GE能源集团黑带、GE油气集团项目经理等职。孙博士曾获得中国质量技术领域的全国质量技术奖以及北京市工程师学会”创新达人“称号。经他签发不同类别研发方法论认证证书的专家达5000多人，其中多位已经成为企业研发方法论推进负责人。20多年来，他一直在企业和研究机构的研发第一线，具有丰富的企业内部推进六西格玛和TRIZ等先进研发方法论的经验以及运用这些方法论解决实际问题的能力，曾多次受邀到德国、波兰等欧洲国家及韩国、马来西亚、印度等亚洲各国介绍方法论的推进经验。作者邮箱：ywsun@yeah.net。