研究人员测试AI与10万人类的创造力对比

通过与多伦多大学Jay Olson博士的合作，来自科学研究领域的一项突破性工作近日引发广泛关注。这项研究开发了一个严谨的框架，成功将人类与人工智能（AI）的创造力进行同质化比对，并基于超过10万名参与者的大数据支持，系统性揭示了人类与AI之间的创造力表现差异。领导研究的Mila（魁北克AI研究所）副教授Karim Jerbi表示，该框架为公平评估“人机创意”提供了强大的工具与方法。

在创造力比较分析中，研究团队采用了多种测试方法。其中，最主要的工具为“发散联想任务”（Divergent Association Task，简称DAT）——一种广泛用于心理学领域的测试，用以测量发散型创造力，这种能力反映了从单一起点生成多样性、原创性想法的能力。由研究共同作者Jay Olson设计的DAT任务，要求参与者（包括人类与AI）列出十个相互之间意义尽可能无关联的词汇。例如，“银河、叉子、自由、海藻、口琴、量子、怀旧、丝绒、飓风、光合作用”就是一个高度创造性反应的典型样本。

通过DAT任务的结果，研究进一步探讨了AI在这种简单联想任务上的成功是否可以延展至更复杂、更具现实意义的创造性活动。

为验证人工智能的综合创造力能力，研究团队设计了多个创作任务，包括创作俳句（一种由三行短句组成的诗歌形式）、撰写电影情节概要以及编写短篇故事。结果显示出明确的趋势：尽管AI系统在某些任务上能够超越普通人类的表现，但最顶尖的人类创作者仍然占据优势，体现了更强的原创性与精细化创作能力。

此外，研究揭示了AI创意输出与系统参数设置之间的显著关联。在低“温度”设置下，AI倾向于生成更安全、更传统的作品；而在高“温度”设置下，其反应则更具多样性、不可预测性和探索性，从而能够摆脱熟悉的想法约束，向更大胆的创意方向迈进。

这项研究以均衡视角回应了公众对人工智能或将取代创意行业专家的担忧。尽管AI现在可以在特定任务上达到或超越普通水平的人类创意表现，研究明确指出AI仍然具有显著局限性，且依赖人类的引导发挥作用。

与其担忧创意职业的终结，研究结果更倾向于表明，在可预见的未来里，AI将扮演“创意助手”的角色。通过扩展想法边界、打开全新的探索路径，AI可能更好地增强人类的想象力，而非完全取代人类的创造性工作。

这项研究以《人类与大型语言模型的发散型创造力》（Divergent Creativity in Humans and Large Language Models）为题，已于2026年1月21日正式发布在《科学报告》（Scientific Reports）上。研究汇聚了蒙特利尔大学、康考迪亚大学、多伦多大学密西沙加分校、Mila（魁北克AI研究所）、以及Google DeepMind的科学家共同完成，为理解AI在人类创意领域的应用与潜力带来了新的契机与启发。