Beyond Input-Output: Rethinking Creativity through Design-by-Analogy in Human-AI Collaboration
作者: Xuechen Li, Shuai Zhang, Nan Cao, Qing Chen
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2026-02-10
备注: 20 pages, 9 figures. Accepted to the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
期刊: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26)
💡 一句话要点
扩展类比设计（DbA）在人机协作中的应用，提升创造力并缓解设计固化
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 类比设计 人机协作 创意设计 设计固化 认知计算
📋 核心要点
- 现有AI驱动设计方法过度依赖输入-输出模式，忽略了类比设计在激发创意和避免设计固化方面的潜力。
- 论文通过将类比设计（DbA）嵌入到整个创作流程中，扩展了其应用范围，并将其视为人机协作的关键技术。
- 通过系统性回顾85项研究，论文总结了DbA的表示形式、技术阶段和应用领域，为未来研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
尽管基础模型的普及显著提高了个人生产力，但也带来了一个潜在的挑战：创意内容的同质化。为了应对这一问题，我们重新审视了类比设计（DbA），这是一种认知驱动的方法，通过跨领域映射灵感来促进新颖的解决方案。然而，目前流行的观点通常将DbA限制在早期的构思阶段或特定的数据模态，同时将AI驱动的设计简化为简单的输入-输出流程。这种概念上的局限性无意中助长了广泛的设计固化。为了解决这个问题，我们通过将DbA嵌入到整个创作过程中来扩展对DbA的理解，从而证明其减轻这种固化的能力。通过对85项研究的系统回顾，我们确定了六种表示形式，并将技术分为创作过程的七个阶段。我们进一步讨论了三个主要应用领域：创意产业、智能制造以及教育和服务，展示了DbA的实际相关性。在此基础上，我们将DbA构建为一种人机协作的中介技术，并概述了在HCI和设计研究中推进创造力支持的潜在机会和内在风险。
🔬 方法详解
问题定义：现有AI辅助设计方法往往将AI视为简单的工具，执行输入-输出任务，忽略了设计过程中类比推理的重要性。这种简化导致设计方案的同质化和设计固化，限制了创新性解决方案的产生。缺乏对类比设计在整个创作流程中的系统性理解和应用，阻碍了人机协作在创意领域的潜力。
核心思路：论文的核心思路是将类比设计（Design-by-Analogy, DbA）从早期构思阶段扩展到整个创作流程，并将其视为人机协作的关键中介技术。通过跨领域映射灵感，激发新的设计方案，并缓解设计固化。强调DbA在不同创作阶段和不同数据模态下的应用，从而更全面地利用AI的创造力。
技术框架：论文的技术框架主要包括三个部分：1) 对现有类比设计研究的系统性回顾，识别六种表示形式和七个创作阶段；2) 讨论类比设计在创意产业、智能制造以及教育和服务等三个主要应用领域的实际相关性；3) 将DbA构建为人机协作的中介技术，并探讨其在HCI和设计研究中推进创造力支持的潜力和风险。整体流程是：文献调研 -> 概念扩展 -> 应用分析 -> 框架构建。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 扩展了类比设计的应用范围，不再局限于早期构思，而是将其融入整个创作流程；2) 将类比设计视为人机协作的关键中介技术，强调其在促进创意和缓解设计固化方面的作用；3) 通过系统性回顾，总结了类比设计的表示形式、技术阶段和应用领域，为未来的研究提供了理论基础。
关键设计：论文主要侧重于概念框架的构建和系统性回顾，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。关键设计在于对类比设计在不同创作阶段和不同应用领域的分类和分析，以及将其与人机协作相结合的框架。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过对85项研究的系统回顾，全面分析了类比设计在不同创作阶段和应用领域的潜力。论文识别了六种表示形式和七个创作阶段，为未来的研究提供了清晰的分类框架。此外，论文还讨论了类比设计在创意产业、智能制造以及教育和服务等领域的实际应用，展示了其广泛的应用前景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于创意产业（如广告设计、产品设计）、智能制造（如新材料研发、工艺优化）以及教育和服务领域（如个性化学习、智能客服）。通过类比设计，可以激发创新思维，提高设计效率，并为用户提供更具个性化和创造性的解决方案。未来，该研究有望推动人机协作在创意领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
While the proliferation of foundation models has significantly boosted individual productivity, it also introduces a potential challenge: the homogenization of creative content. In response, we revisit Design-by-Analogy (DbA), a cognitively grounded approach that fosters novel solutions by mapping inspiration across domains. However, prevailing perspectives often restrict DbA to early ideation or specific data modalities, while reducing AI-driven design to simplified input-output pipelines. Such conceptual limitations inadvertently foster widespread design fixation. To address this, we expand the understanding of DbA by embedding it into the entire creative process, thereby demonstrating its capacity to mitigate such fixation. Through a systematic review of 85 studies, we identify six forms of representation and classify techniques across seven stages of the creative process. We further discuss three major application domains: creative industries, intelligent manufacturing, and education and services, demonstrating DbA's practical relevance. Building on this synthesis, we frame DbA as a mediating technology for human-AI collaboration and outline the potential opportunities and inherent risks for advancing creativity support in HCI and design research.