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Too Late to Prune: Generative AI, the Screen, and Team Creative Decisions

Difang Huang, Shumin Yu, Fadong Chen, Weihua Zhou · 2026 · SSRN Electronic Journal

DOI: 10.2139/ssrn.7592800 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Korean

Generative AI는 옵션을 저렴하게 만들고 옵션을 생성하여 스크린하는 창조적 인 작업의 격차를 전환시킵니다. 우리는 AI의 가치는 팀의 화면 전에 또는 그 후에 옵션이 도착하는지에 달려 있다고 주장합니다. 우리의 모델에서, 초기 옵션은 포트폴리오의 자리를 위해 경쟁합니다; 늦은 옵션은 그 경쟁 후에 도착하고 스크린을 유지합니다. 사전 등록 된 실험에서, 우리는 타이밍 된 검색 및 선택 단계를 가진 제품 설계 작업 중 같은 언어 모델에 대한 5 개의 액세스 스케줄에 148 개의 3 인 팀을 무작위로 할당했습니다.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Generative AI makes options cheap and shifts the bottleneck of creative work from generating options to screening them. We argue that AI's value depends on whether its options arrive before or after the team's screen. In our model, early options compete for a place in the portfolio; late options arrive after that competition and are kept unscreened. In a preregistered experiment, we randomly assigned 148 three-person teams to five schedules of access to the same language model during a product-design task with timed search and selection stages. Moving the same 15 minutes of access from search

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Topics: Selection (genetic algorithm), Creativity, Task (project management), Generative grammar, Bottleneck, Competition (biology)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange