Nature刊文：AI是否真正具备创造力？
11月5日，发表在Nature News上的一篇文章指出，人工智能是否真正具备创造力，正随着生成式大模型的崛起而引发深刻讨论。
一首名为《钢琴小品第17号》的d小调钢琴曲，以其凄切的和弦与新颖的不和谐音打动听众，却是由经过数千小时YouTube视频训练的人工智能所创作。这直接挑战了数十年来心理学将创造力视为人类特有能力的观点。
2022年11月，OpenAI推出ChatGPT，标志着生成式AI进入公众视野。它能依据简单提示生成文本与图像，其后续模型更在诗歌、音乐与创意构想等领域逼近人类水平。伦敦玛丽女王大学的西蒙·科尔顿形容这一进步“令人瞠目结舌”，并指出科学界正面临如何定义创造力的难题。
关于机器创造力的争论由来已久。19世纪，Ada Lovelace认为机器仅能执行预设任务；而艾伦·图灵在1950年则预言计算机可复制人类一切能力。随着“深蓝”击败国际象棋冠军、AlphaGo攻克围棋，以及“巴赫涂鸦”模仿作曲风格，人工智能逐步展示出类人能力。当前共识将创造力定义为“产生既新颖又有效的事物”，而AI在多项测试中已能与人类表现媲美，甚至难以区分。
然而，人类在部分领域仍保持优势。研究发现，AI生成的短篇故事在叙事结构、角色深度方面不及专业作品；在为日常物品构思新用途时，其创新能力甚至不如五岁儿童。在科学研究中，AI虽能提出看似创新的方案，却常忽略实际可行性或既有研究，缺乏对人类背景与资源限制的理解。
在一项基因调控研究中，ChatGPT-4表现出固执于初始假设、难以根据新数据调整思路的局限。它缺乏人类那种基于好奇心的探索欲望与灵活思维。研究人员指出，要实现真正的科学突破，AI需具备注意到异常并提出关键问题的能力——这恰是当前生成式模型的短板。
有学者提出，创造力的定义应加入“真实性”与“意图性”，强调自我表达与内在动机。哲学家卡特琳娜·莫鲁齐指出，AI虽能评估并改进输出，却无法自主设定目标。即便未来出现更先进的神经形态或神经符号架构，其是否真正经历“创造性过程”仍存争议。
因此，AI能否被称为具有创造力，不仅取决于其输出是否新颖有效，更关乎我们如何理解创造的本质——是仅看成果，还是同时审视过程与意图。
这场辩论不仅重新定义机器，也在促使人类反思自身创造力的独特性。
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