从2023年5月开始，人类在好莱坞发起了为期五个月的大罢工，因为他们担心人工智能会让他们失业。
在这次罢工中，影视界人士担心人工智能会逐渐侵入剧本创作、影视拍摄等影视制作的核心领域，让编剧和演员的意义越来越小。
当时，人们担心的不是编剧会消失，而是这个行业的一些人会面临失业。
因为大家的共识是，AI最多可以替代一些重复性的剧本编写或者前期绘画工作。最“有创意”的剧情、美术等部分，还是需要人类去编织。
人们认为AI没有“创造”能力，而人类种族价值保留区的核心部分就是“创造”。
但杜克大学和哈佛大学今年 12 月在《创意研究杂志》上发表的一项联合研究中，这一共识受到了挑战。
他们发现人类创造力对人工智能产生的结果有影响，但影响不大。
1 AI时代，人们的创造能力正在贬值
这项研究着眼于一个有趣的问题：在人工智能辅助创造的时代，人类与生俱来的创造力仍然重要吗？
为了找到答案，研究小组设计了一个巧妙的实验。他们通过在线平台招募了 401 名英语参与者，他们来自不同背景，年龄从 19 岁到 81 岁不等。
实验的核心是让参与者创建三组文本提示，然后看看生成的图像有多有创意。为了帮助参与者理解任务，研究人员给出了一个示例提示“一个比纽约市还大的苹果”，并展示了人工智能基于它创建的图像。
为了衡量参与者的创造力水平，研究小组使用了两项经典的创造力测试。
此外，研究人员还收集了参与者的年龄、性别、语言能力和智力等信息，以确保所有可能影响创造力的因素都被考虑在内。
在现有的创造力理论中，语义多样性是创造力的基础。例如，完美但出乎意料的类比被认为非常有创意。
研究人员还使用谷歌来分析这些文本提示的“语义多样性”——衡量提示中的单词在概念上相距多远的指标。例如，“猫”和“狗”之间的语义距离比“猫”和“宇宙飞船”之间的语义距离近得多。
为了评判这些人工智能生成的艺术作品，研究团队邀请了三位评审员。他们被要求对每件作品的创造力进行评分，评分范围从 1（没有创意）到 5（非常有创意）。但评分者并没有被告知“创意”是什么意思，而是根据自己的判断进行评分。这种方法显得比较主观，因为创意评价没有标准，直觉才是最好的标准。
最终，实验产生了992幅AI艺术作品。然而，研究团队通过一系列统计分析发现，在创造力测试中表现较好的参与者确实能够创作出更具创意的人工智能艺术品，但这种优势并不像人们想象的那么显着。
首先，研究发现所有与创造力相关的指标之间普遍存在正相关关系。 AI生成图像的创造力评分与参与者提供的文本提示的语义多样性呈正相关（相关系数r=0.16），这意味着当参与者能够想出具有更广泛概念跨度的单词组合时，最终的艺术作品往往被认为更具创意。例如，将“鲨鱼”和“月球迪斯科派对”等不相关的概念结合起来比简单地描述“雨中的狗”更有可能产生创造性的作品。
研究还发现，参与者在标准创造力测试中的表现也与他们的人工智能艺术品的创造力评级呈正相关。具体来说，另类用途任务（AUT）的原创性得分与AI艺术创造力得分之间的相关系数为0.11，而发散联想任务（DAT）得分与AI艺术创造力得分之间的相关系数为0.11。得分为0.14。这表明在传统创造力测试中表现良好的人确实倾向于创作更具创意的人工智能艺术品。
这种影响对最终产品的呈现有多大差异？具体来说，极具创造力的参与者倾向于产生具有更高语义多样性的文本提示，这反过来又导致更具创造性的人工智能艺术品。 DAT 分数通过文本提示的语义多样性对 AI 艺术创造力的间接影响约占总效果的 18%，而 AUT 分数的间接影响约占总效果的 16%。
这个影响其实并没有那么大。如果一定要打个比方的话，人的创造力可以影响你画马奈还是德加（他们都是印象派风格和时期相似的画家），但不能影响你画印象派还是野兽派。
马奈
德加
更糟糕的是，深入的统计分析还揭示了另一个发现：在控制年龄、性别、语言能力、智力等因素后，文本提示的语义多样性仍然显着预测AI艺术品的创造力水平（β=0.10）。
换句话说，即使排除其他可能的影响因素，提示词之间的概念距离对绘画创意的影响也比参与者的创意评分更大。
2 这是权利平等，也是价值剥夺。
事实上，你的想象力越大，你的创造力就越强。但在过去，很难将想象中的差距连接起来。你需要足够的经验和创造力来发现隐藏的联系和表达。现在，人工智能可以帮助您连接和想象这些细节。
也许人类创造力中最复杂的部分反而被取代了。只要说出来。
如果排除这种语义多样性本身的影响，人类创造力在这里发挥的空间就更小了。
在很大程度上，人类的创造力可能正在被人工智能夺去。因为这个流程中的核心流程已经被剥离掉了。
另一个令人惊讶的发现是，研究发现之前使用人工智能艺术生成器的经验并没有影响作品的创意评级。这说明仅仅熟悉AI工具并不足以提高创作质量。真正重要的是一个人的创造性思维能力。
即使你精通AI产品的应用，通过体量提升创造力的路径似乎也行不通。
由于AI无情地利用其随机性来塑造创造力，人类似乎只能成为指令的发布者。
事实上，人工智能的创造能力早已被认可。当风格化被引入时，已经创建了数千种风格。有很多美丽的、怪异的、从未出现在大家意识中的风格。即使是这些风格的创造者也无法预测到这一点。
说AI没有创造力，实在是太武断了。
就在前几天，AI圈子里爆发了一场关于AI是否智能的讨论。有经验主义者说，从经验哲学的角度来看，人类智能无非是对过去的经验和知识的重新组合并在新的场景中应用。至于AI，既然它显然掌握了大量的知识，并且已经有办法将这些知识结合起来，为什么还不能称之为智能呢？
谈到创造力时也是如此。创造力通常是现有元素和技术的组合。例如，印象派融入了日本绘画技法，形成了其独特的笔触。野兽派借鉴了非洲艺术的元素来构建自己的词汇。
那么，创造力还会是人类独有的吗？
在文章的最后，研究人员承认这种效应规模可能很小，原因有几个：首先，实验设计不允许参与者看到并改进他们的人工智能作品，而现实中，艺术创作往往是一个迭代的过程。过程;其次，本研究采用的创造力测试主要考虑语言创造力，可能无法充分捕捉视觉艺术创造力的特征。
很多目前正在创作AI艺术的作者肯定会说，一个作品需要连贯性、传达思想、有情节安排和逻辑。这些人工智能还做不到。
但在不久的将来呢？
就像现在，如果影响AI绘画创造力的核心是“语义多样性”，我们甚至可以做一个小模型，专门条件更远含义的单词组合，从而产生“更有创意”的绘画。
3 创造能力的消失
如果说人类创造力价值的下降是我们现在需要担心的，那么在暗淡不明朗的未来我们是否还有创造力就很难说了。
今年9月，多伦多大学的一项研究《法学硕士时代的人类》系统地考察了使用人工智能工具对人类创造力的影响。
研究团队聚集了1100名参与者，设计了两个平行实验来测试两种不同类型的创造性思维能力。第一个被称为“发散思维”——产生多种不同想法的能力，例如想出回形针的各种创新用途；第二个是“聚合思维”——寻找最佳答案的能力，就像解决一个谜题一样，需要独创性。
参与者被分为三组。第一组完全依靠自己的思考；第二组可以看到人工智能直接给出的答案；第三组则直接让AI充当老师来指导他们的创作。但在实验的最后阶段，每个人都需要独立完成任务，不能再依赖AI的帮助。
结果非常令人沮丧。参与者在使用人工智能时确实表现更好，但当人工智能不再可用时，情况发生了巨大变化。从未使用过人工智能的参与者表现更好。这就像一个依赖计算器的学生。当他不会使用计算器时，他就比不上总是用笔计算的同学。
其中，被AI引导的测试对象会经历他们所说的“同质化”。简而言之，接受人工智能教育的人往往会有类似的想法，即使他们不再使用人工智能。这可能是因为他们专注于理解和应用人工智能提供的框架，而忽视了培养自己的思维能力。
仅依靠AI工具提供结果的对照组的创意介于纯粹的自我创造和AI指导之间。
在发散思维测试中，参与者被要求对常见的物体提出创新的用途。例如，一条裤子可以用作旗帜、储物袋或临时降落伞。研究发现，虽然人工智能可以提供丰富的创意，但参与者似乎对这些建议持怀疑态度。有趣的是，即使人工智能提供的想法实际上非常有创意，人们也倾向于产生自己的想法，可能不那么聪明。
在聚合思维测试中，参与者被要求找到第四个单词来连接三个看似不相关的单词。例如，对于“书架”、“期刊”和“书虫”，正确答案是“书”。在此类需要找到唯一正确答案的任务中，人工智能的帮助似乎更受欢迎。但同样，一旦失去人工智能的帮助，那些习惯依赖人工智能的参与者就会表现得更差。
这说明人类可能无法本能地利用好人工智能带来的创造力，甚至可能正在剥夺自己的创造力。
例如，这项研究还揭示了一个值得更多关注的现象：在使用人工智能的过程中，参与者的自信心普遍下降。他们对自己创造能力的评价变低了。这种自信心的下降可能会影响人们对未来创造性任务的态度和表现。
在上述研究中，我们发现大胆的想象力可能是创造力的核心。一个自信心不强的人很难有勇气再去尝试。
他们在创作过程中被剥夺了核心思维过程，创作信心被AI压制。即使人工智能给了你创造的工具，空虚的灵魂又有什么理由重新拿起画笔呢？
如果这种趋势不改变，我们很可能会看到人类创造力的消失。
