在AI時代的藝術中，人類創意不那麽重要了？

在人與AI的長期角力中，力圖證明人類還有獨特性的一方，可能又失了一城。

從2023年5月開始，人類就因為擔心AI使他們失去工作，而發起了長達5個月的好萊塢大罷工。

在這次罷工中，影視界人士擔憂AI會逐漸侵入影視製作的核心地帶，如劇本寫作和影視拍攝，這樣編劇和演員們的存在意義會越來越小。

在彼時，人們並不擔心編劇會消失，隻是擔心行業中的部分人會麵臨失業問題。

因為大家的共識還是AI至多能替代一些重複性的劇本寫作或前期繪畫工作。而最具“創意”的劇情、美術等部分都還需要人類來編織。

人們認為：AI沒有“創意”能力，而人這一種族價值的自留地中最核心的部分就是——“創意”。

但是，在今年十二月《創意研究期刊》中杜克大學和哈佛大學的聯合研究中，這一共識被挑戰了。

他們發現，人的創意對AI生成的結果有影響，但並沒那麽大。

AI時代，人的創意能力在貶值

這項研究著眼於一個引人入勝的問題：在人工智能輔助創作的時代，人類與生俱來的創意是否仍然重要？

為了尋找答案，研究團隊設計了一個精巧的實驗。他們通過在線平台Prolific招募了401名說英語的參與者，這些人來自不同背景，年齡跨度從19歲到81歲不等。

實驗的核心是讓參與者創作三組文字提示，然後看看生成的圖像創意如何。為了讓參與者理解任務，研究人員給出了一個示例提示"一個比紐約市還大的蘋果"，並展示了AI據此創作的圖像。

為了測量參與者的創意水平，研究團隊使用了兩個經典的創意測試。

除此之外，研究人員還收集了參與者的年齡、性別、語言能力和智力等信息，保證一切可能影響創意的因素都被考量進來。

既有的創意理論中，語義多樣性是創造性的基礎，比如完美但出其不意的類比就被大家認為很有創意。

研究人員還用了穀歌的Gemini來分析這些文字提示的"語義多樣性"——就是衡量提示中的詞語之間的概念距離有多遠。比如，"貓"和"狗"的語義距離就比"貓"和"宇宙飛船"要近得多。

為了評判這些AI生成的藝術作品，研究團隊請來了三位評分員。他們需要給每幅作品的創意打分，分值從1分（毫無創意）到5分（極具創意）。但評分員們並沒有被告知什麽是"有創意"，而是依據自己的判斷去打分。這種方法看似主觀，因為創意評價其實沒有什麽標準，直覺反而是最好的標準。

最終，實驗產生了992張AI藝術作品。然而，研究團隊通過一係列統計分析發現，那些在創意測試中表現更好的參與者確實能夠產生更具創意的AI藝術作品，但這種優勢並不如人們可能預期的那樣顯著。

首先，研究發現所有創意相關指標之間都存在普遍的正相關關係。AI生成圖像的創意評分與參與者提供的文字提示的語義多樣性呈現正相關(相關係數r=0.16)，這意味著當參與者能夠想出概念跨度更大的詞組組合時，最終的藝術作品往往會被評為更有創意。比如，將"鯊魚"和"月球迪斯科派對"這樣風馬牛不相及的概念組合在一起，比簡單描述"雨中的狗"更可能產生富有創意的作品。

研究還發現，參與者在標準創意測試中的表現與其AI藝術作品的創意評分也呈現正相關。具體來說，替代用途任務(AUT)的原創性得分與AI藝術創意評分的相關係數為0.11，而發散聯想任務(DAT)的得分與AI藝術創意評分的相關係數為0.14。這表明，那些在傳統創意測試中表現出色的人，確實傾向於產生更具創意的AI藝術作品。

這一影響大概能占最終作品呈現的多大不同呢？具體來說，高創意的參與者往往能夠產生語義多樣性更高的文字提示，而這些提示又導致了更具創意的AI藝術作品。DAT得分通過文字提示的語義多樣性影響AI藝術創意的間接效應約占總效應的18%，而AUT得分的間接效應約占16%。

這一影響實在說不上大。如果非要比喻一下就是，人的創意能影響到你畫出馬奈還是德加（兩人都是印象派中風格和時期都相近的畫家），但不可能影響到是創造出印象派還是野獸派。

馬奈

德加

更要命的是，深入的統計分析揭示了另一個發現：在控製了年齡、性別、語言能力和智力等因素後，文字提示的語義多樣性仍然顯著預測了AI藝術作品的創意水平(β=0.10)。

換句話說，即使排除了其他可能的影響因素，提示詞之間的概念距離的遠近，甚至比參與者的創意評分對畫作創意影響更大。

是平權，也是價值的剝離

確實，腦洞越大，創意越強。但過去腦洞之間的空隙會很難被聯係起來，你需要足夠的經驗和創造才能發現其中隱藏的聯係和表現。而現在，AI就可以幫你去完成這些細節的聯係和想象。

人類的創意中可能最複雜的部分反而被替代了。你隻要大膽開腔就可以。

如果排除了這種語義多樣性本身的影響，那人的創意在這裏發揮的餘地就更小。

在很大程度上，人類可能正在與AI的對比中失守創意王冠。因為這一過程中的核心過程已經被剝奪。

另外一個令人驚訝的發現是，研究發現之前使用AI藝術生成器的經驗並不影響作品的創意評分。這表明，僅僅熟悉AI工具並不足以提高創作質量，真正重要的是個人的創造思維能力。

連熟練應用AI產品，通過卷來提高創意這條路也似乎行不通了。

因為AI無情的利用其隨機性來塑造創意，而人似乎隻能成為一個指令發出者。

事實上AI的創造能力已經被認知很久了。當Midjourney推出風格化之後，萬千風格已經被創作出來了。有很多風格美麗、詭異，並從未出現在大家的認知之中。甚至這些創造這些風格的創造者本人都無法料到。

說AI沒有創意，這實在是有些武斷了。

就在幾天前，AI圈還爆發了一場關於AI是否有智能的討論。一些經驗主義者就表示，從經驗哲學的角度去講，人的智能也不過是對既往經驗和知識的重新組合，並將其應用在新的場景中。而AI，在它明顯掌握了海量知識，且已經有了將這些知識進行組合的方式，為什麽不能稱之為智能？

在創意這件事上，事情也是一樣。創意，往往就是既有元素和技法的組合。比如印象派就融入了日本繪畫的畫法，形成了其獨特的筆觸。野獸派則取經於非洲藝術元素，構建了自己的語匯。

那麽創意，還會是人類獨占的嗎？

在文章的結尾，研究者承認這種效應量偏小可能有幾個原因：首先，實驗設計沒有允許參與者看到並改進他們的AI作品，而在現實中，藝術創作往往是一個反複迭代的過程；其次，研究使用的創意測試主要考量語言創意，可能沒有充分捕捉到視覺藝術創意的特點。

有很多當下正在進行AI藝術創作的作者肯定也會講，一個作品需要有一致性，需要傳達思想、需要有劇情的編排和邏輯。這些AI現在還做不到。

但在不久的以後呢？

就像現在，如果影響AI繪畫創意度的核心是“語義多樣性”，我們甚至能做個專門條件詞義更遠詞句組合的小型模型，去生產“更具創意”的繪畫。

創造能力的消失

如果說人的創意價值越來越低是我們當下需要擔心的事，那在晦暗未明的未來中，我們是否還能抱有創造能力都不好說。

在今年9月，一篇來自多倫多大學的研究《Human Creativity in the Age of LLMs》，係統的檢測了使用AI工具對人創意的影響。

研究團隊召集了1100名參與者，設計了兩個平行實驗，分別測試兩種不同類型的創造性思維能力。第一種被稱為"發散性思維"——也就是產生多個不同想法的能力，比如想出一個回形針的各種創新用途；第二種是"聚合性思維"——找到一個最佳答案的能力，就像解決一個需要巧思的謎題。

參與者被分成三組。第一組完全靠自己思考；第二組可以看到AI直接給出的答案；第三組則直接讓AI當老師，指導他們做創作。但在實驗的最後階段，所有人都需要獨立完成任務，不能再借助AI的幫助。

結果令人相當沮喪。在使用AI期間，參與者的表現確實更好，但當不能再使用AI時，情況就發生了戲劇性的變化。那些從未使用過AI的參與者反而表現得更好。這就像是一個依賴計算器的學生，在不能使用計算器時，反而不如那些一直用筆算的同學。

而這其中，被AI指導過的被測試者會出現被他們稱之為"同質化"的現象。簡單來說，就是接受過AI指導的人往往會產生相似的想法，即使在他們不再使用AI之後也是如此。這可能是因為他們把注意力都放在理解和運用AI提供的框架上，反而忽略了培養自己的思維能力。

而僅僅借助AI工具提供結果的對照組，其原創性介於純粹自我創作和接受AI指導之間。

在發散性思維測試中，參與者需要為普通物品想出創新用途。比如，一條褲子可以用來做旗幟、儲物袋或是臨時降落傘。研究發現，雖然AI能提供大量創意點子，但參與者似乎對這些建議持懷疑態度。有趣的是，即使AI提供的想法實際上非常有創意，但人們也傾向於產生自己的、可能不那麽出色的想法。

而在聚合性思維測試中，參與者需要找出能夠連接三個看似無關單詞的第四個詞。例如，對於"書架"、"日誌"和"書蟲"，正確答案是"書"。在這類需要找到唯一正確答案的任務中，AI的幫助似乎更受歡迎。但同樣的，一旦失去AI的協助，那些習慣了依賴AI的參與者表現反而更差。

這說明人類可能既無法本能的用好AI帶來的創意，甚至還在剝奪自身的創意。

比如這項研究還揭示了一個更值得去關注的現象：在使用AI的過程中，參與者的自信心普遍下降。他們對自己的創造能力的評估變得更低了。這種自信心的下降可能會影響人們未來麵對創造性任務的態度和表現。

而在上麵的研究中我們發現，大膽的腦洞可能才是創意的核心。一個自信不高的人很難有這樣的膽量再去做嚐試。

被剝奪創作過程中的核心思維過程，被AI打壓掉自己創造的信心。就算AI給了你創造的工具，一個空無的靈魂又有什麽理由再拿起畫筆？

如果這一趨勢不會改變，我們很可能迎來的將是人類創意的消失。