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数十年来，否具人们始终认为，创造创造力是否具WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91ladder%20hoist人类区别于机器的重要特质。然而，创造随着生成式人工智能的否具崛起，这一观念正面临挑战。创造
英国《自然》网站11月初发文指出，否具无论是创造诗歌、视频、否具思想还是创造音乐，如今人工智能（AI）生成的否具作品已能与不少人类创作的作品相媲美。这意味着，创造当前对创造力的否具科学定义，已难以清晰划分人与机器的创造界限。那么，否具WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91ladder%20hoistAI是否已具备了真正的创造力？不少科学家对此持否定态度，他们指出人类与AI的“协同创造”才是未来方向。
AI工具可精准预测蛋白质的3D结构。
图片来源：《自然》网站
叙事质量不及专业作品
尽管创造力难以描述和衡量，但通常其定义为：生产既具原创性又具实际价值的作品或事物的能力。
自2023年起，从商业到神经科学等多个领域的研究者陆续报告，AI系统在这类测试中已能媲美人类表现。美国俄勒冈大学认知心理学家、《创造力研究杂志》创始编辑马克·伦科表示，人们往往难以分辨出创作内容是出自AI还是人类之手，无论是诗歌、科学假说，还是手机应用程序。
不过研究证实，顶尖人类创作者仍保有优势。一项研究对比了人类创作的短篇小说与聊天机器人的作品，结果显示，尽管部分AI故事被认为可与业余人类作品相提并论，但其叙事质量远不及《纽约客》发表的专业作品。AI作品常缺乏完整的叙事框架、人物塑造也差强人意。另一项实验也表明，在为日常物品构思新功能时，AI的创新能力甚至无法与五岁儿童相比。
在科学领域，AI在处理定义明确的问题上表现卓越，例如预测蛋白质的三维结构。然而，面对更宽泛的科学挑战时，AI则显得力不从心。斯坦福大学团队发现，在生成计算机科学研究计划时，AI提出的设想要么计算成本过高难以执行，要么未能充分参考前人成果，人类方案则更具可行性。
此外，部分AI系统因缺乏想象力，难以提出真正具有突破性的科学见解。法美联合团队表示，人类常因好奇而尝试新实验，并随之调整思路以解释结果，但ChatGPT-4等AI系统则显得固执，即使面对新证据，也难以转变原有思考路径。
多数科学家持否定态度
基于上述研究与事实，对于“AI是否应被视为具有创造力”这一问题，多数科学家仍持否定态度。
美国康涅狄格大学教育心理学家、多本创造力相关书籍作者詹姆斯·考夫曼称，人们需理解创造的过程，而非仅关注结果。AI虽能产出具有创意的作品，却并未经历真正的创造过程，因此难以被视作具备创造力的主体。
英国爱丁堡艺术学院研究创造力与AI的哲学家卡特琳娜·莫鲁齐表示，尽管某些AI模型能够评估自身输出的内容并做出改进，但它们依然只能沿着人类用户设定的目标前进。
澳大利亚莫纳什大学计算创造力研究者乔恩·麦科马克也强调，即便是高质量的AI创作，本质上仍“寄生”于富含人类创造力的训练材料之中。AI既无法自主提出艺术概念，也无法成为真正独立的艺术家。
伦科则担忧，若轻易承认AI系统具有创造力，可能引发文化层面的危机。教师乃至整个社会或将逐渐只看重最终成果，而忽视对灵活性、内在动力等重要品质的培养。
人机协作是大势所趋
面对“AI是否具备创造力”的争议，许多科学家选择转换视角，转而研究人与机器之间的互动关系。
英国埃塞克斯大学计算机科学家玛丽亚·特蕾莎·拉诺提出，创造力本质上是一场对话，而AI的出现，为人类带来了一种全新的创造媒介。她致力于探究的“协同创造力”这一新兴研究领域，不再将AI视为简单的应答工具，而是探索它如何激发全新形式的艺术创作。
实践中，一些艺术家已开始尝试人与AI的新型合作模式，“故障艺术”便是一个典型例子。艺术家利用电子设备的故障现象，通过艺术加工，将技术缺陷转化为独特的美学表达。
澳大利亚莫纳什大学的乔恩·麦科马克团队开发的“模仿诗人”装置，进一步深化了这种人机互动。用户通过在特制表面组合磁性文字块，AI系统随即回应生成一首诗，形成真正的创作对话。
在另一个合作项目中，麦科马克与英国伦敦大学研究员路易斯·布拉德肖共同开发了名为Aria的AI模型。Aria不仅能创作钢琴曲，还能尝试改变音符音高，并解释其音乐选择背后的考量。他们期待，这类AI工具最终能为人类提供更多创作可能，帮助拓展人类文化的边界。
然而，科学家也提醒需警惕潜在风险。美国麻省理工学院研究显示，依赖AI辅助写作的参与者，其大脑连接活跃度较低，创作风格也趋于单一。另一项创意写作研究同样发现，AI辅助生成的故事相比纯人类创作，呈现出明显的同质化倾向，这些引发了文化多样性可能受损的担忧。
关于AI是否带来更公平的创作机会，学界观点也存在分歧。一方面，AI确实降低了创作门槛，让不懂乐器的人也能创作音乐；但另一方面，若优质AI资源分配不均，反而可能加剧现有的不平等。（记者 刘 霞）
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数十年来，否具人们始终认为，创造创造力是否具WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91ladder%20hoist人类区别于机器的重要特质。然而，创造随着生成式人工智能的否具崛起，这一观念正面临挑战。创造
英国《自然》网站11月初发文指出，否具无论是创造诗歌、视频、否具思想还是创造音乐，如今人工智能（AI）生成的否具作品已能与不少人类创作的作品相媲美。这意味着，创造当前对创造力的否具科学定义，已难以清晰划分人与机器的创造界限。那么，否具WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91ladder%20hoistAI是否已具备了真正的创造力？不少科学家对此持否定态度，他们指出人类与AI的“协同创造”才是未来方向。
AI工具可精准预测蛋白质的3D结构。
图片来源：《自然》网站
叙事质量不及专业作品
尽管创造力难以描述和衡量，但通常其定义为：生产既具原创性又具实际价值的作品或事物的能力。
自2023年起，从商业到神经科学等多个领域的研究者陆续报告，AI系统在这类测试中已能媲美人类表现。美国俄勒冈大学认知心理学家、《创造力研究杂志》创始编辑马克·伦科表示，人们往往难以分辨出创作内容是出自AI还是人类之手，无论是诗歌、科学假说，还是手机应用程序。
不过研究证实，顶尖人类创作者仍保有优势。一项研究对比了人类创作的短篇小说与聊天机器人的作品，结果显示，尽管部分AI故事被认为可与业余人类作品相提并论，但其叙事质量远不及《纽约客》发表的专业作品。AI作品常缺乏完整的叙事框架、人物塑造也差强人意。另一项实验也表明，在为日常物品构思新功能时，AI的创新能力甚至无法与五岁儿童相比。
在科学领域，AI在处理定义明确的问题上表现卓越，例如预测蛋白质的三维结构。然而，面对更宽泛的科学挑战时，AI则显得力不从心。斯坦福大学团队发现，在生成计算机科学研究计划时，AI提出的设想要么计算成本过高难以执行，要么未能充分参考前人成果，人类方案则更具可行性。
此外，部分AI系统因缺乏想象力，难以提出真正具有突破性的科学见解。法美联合团队表示，人类常因好奇而尝试新实验，并随之调整思路以解释结果，但ChatGPT-4等AI系统则显得固执，即使面对新证据，也难以转变原有思考路径。
多数科学家持否定态度
基于上述研究与事实，对于“AI是否应被视为具有创造力”这一问题，多数科学家仍持否定态度。
美国康涅狄格大学教育心理学家、多本创造力相关书籍作者詹姆斯·考夫曼称，人们需理解创造的过程，而非仅关注结果。AI虽能产出具有创意的作品，却并未经历真正的创造过程，因此难以被视作具备创造力的主体。
英国爱丁堡艺术学院研究创造力与AI的哲学家卡特琳娜·莫鲁齐表示，尽管某些AI模型能够评估自身输出的内容并做出改进，但它们依然只能沿着人类用户设定的目标前进。
澳大利亚莫纳什大学计算创造力研究者乔恩·麦科马克也强调，即便是高质量的AI创作，本质上仍“寄生”于富含人类创造力的训练材料之中。AI既无法自主提出艺术概念，也无法成为真正独立的艺术家。
伦科则担忧，若轻易承认AI系统具有创造力，可能引发文化层面的危机。教师乃至整个社会或将逐渐只看重最终成果，而忽视对灵活性、内在动力等重要品质的培养。
人机协作是大势所趋
面对“AI是否具备创造力”的争议，许多科学家选择转换视角，转而研究人与机器之间的互动关系。
英国埃塞克斯大学计算机科学家玛丽亚·特蕾莎·拉诺提出，创造力本质上是一场对话，而AI的出现，为人类带来了一种全新的创造媒介。她致力于探究的“协同创造力”这一新兴研究领域，不再将AI视为简单的应答工具，而是探索它如何激发全新形式的艺术创作。
实践中，一些艺术家已开始尝试人与AI的新型合作模式，“故障艺术”便是一个典型例子。艺术家利用电子设备的故障现象，通过艺术加工，将技术缺陷转化为独特的美学表达。
澳大利亚莫纳什大学的乔恩·麦科马克团队开发的“模仿诗人”装置，进一步深化了这种人机互动。用户通过在特制表面组合磁性文字块，AI系统随即回应生成一首诗，形成真正的创作对话。
在另一个合作项目中，麦科马克与英国伦敦大学研究员路易斯·布拉德肖共同开发了名为Aria的AI模型。Aria不仅能创作钢琴曲，还能尝试改变音符音高，并解释其音乐选择背后的考量。他们期待，这类AI工具最终能为人类提供更多创作可能，帮助拓展人类文化的边界。
然而，科学家也提醒需警惕潜在风险。美国麻省理工学院研究显示，依赖AI辅助写作的参与者，其大脑连接活跃度较低，创作风格也趋于单一。另一项创意写作研究同样发现，AI辅助生成的故事相比纯人类创作，呈现出明显的同质化倾向，这些引发了文化多样性可能受损的担忧。
关于AI是否带来更公平的创作机会，学界观点也存在分歧。一方面，AI确实降低了创作门槛，让不懂乐器的人也能创作音乐；但另一方面，若优质AI资源分配不均，反而可能加剧现有的不平等。（记者 刘 霞）