人类创造力仍难以被自动化取代
新发表在《Advanced Science》上的一项研究指出，关于人工智能（AI）具备真正创造力的说法并不成立。尽管当下的生成式AI模型在表面上看似能够自主“创作”，但对其想象与生成过程的细致拆解显示，这种所谓的创造力并不真实。
这项研究由巴塞罗那大学神经科学研究所（UBneuro）认知与脑可塑性研究组、巴塞罗那生物医学研究所（IDIBELL）、计算机视觉中心（CVC-UAB）以及维也纳认知科学中心的国际团队共同完成。
以视觉想象为切入点的实验设计
研究聚焦于视觉创造力和想象力，源于2024年由 Fundació Èpica—La Fura dels Baus 组织的一次工作坊。该机构长期致力于推动科学、技术与艺术之间的跨界合作。
在工作坊之后，研究团队设计出一套全新的方法来考察创造力。他们构建了一项基于抽象刺激的视觉想象任务，将一款图像生成AI模型（分别在有人类指导和无指导两种条件下）与两类人群进行对比：
- 视觉艺术家
- 普通大众（非艺术家）
为保证不同来源作品之间具有可比性，研究人员先用人类参与者创作的图像对AI模型进行训练，并根据是否有人类指导，为AI提供不同复杂程度的文本提示。
评审结果：艺术家最具创造力，无指导AI垫底
一组人类评审者以及两套AI系统共同参与了对所有绘画作品的打分，评价标准包括五个维度：
- 喜好度（作品被喜欢的程度）
- 生动性
- 原创性
- 美学
- 好奇心
在所有评价维度上，结果高度一致：
- 视觉艺术家得分最高，被认为最具创造力；
- 其次是普通大众；
- 再往后是有人类指导的AI模型；
- 无人类指导的AI模型得分最低，差距明显。
“即便AI模型是用人类参与者的创作作品进行训练，它在生成真正具有创造性的图像方面仍然表现不佳；而且一旦缺乏人类协助，表现会进一步下降。”IDIBELL和CVC-UAB研究员、本研究的共同负责人 Xim Cerdá-Company 指出。
创造力应被视为过程，而非只看结果
研究团队认为，这项工作对AI研究和认知科学的意义在于：它强调了研究创造力这类复杂、多维度现象时，必须采用多种测量方式和模型，而不能只看单一结果。
Cerdá-Company 解释说：“目前关于AI创造力的评估几乎完全集中在语言任务上，这很容易造成偏差，甚至会把AI包装成一个真正的创造主体。通过采用不同的方法，直接分析从构思到执行的想象过程，我们展示出事实并非如此。”
他补充道：“创造力必须被当作一个动态过程来研究，而不是只盯着最终产出。”
团队还特别指出，当从AI模型中逐步移除人工指导时，其创造力评分会显著下滑。
生成式AI仍远未实现独立创造
“当前的生成式AI模型距离复制真正独立的创造过程还有很大差距。”本研究共同负责人、巴塞罗那大学、IDIBELL及UBneuro认知与脑可塑性研究组负责人 Antoni Rodríguez-Fornells 教授表示。
这一发现凸显了人类在AI创造流程各个阶段——从训练数据的选择与构建，到创意构思与生成控制——中不可或缺的作用。
心理学系教授、ICREA研究员 Rodríguez-Fornells 总结道：“不能只从技术层面去看图像生成AI的能力。必须拆解并考察创造过程的多个组成部分。这样一来，AI对人类干预的直接依赖性就会变得一目了然。”
