为了深入探讨人类与人工智能在创意能力方面的差异与潜力，来自多所知名研究机构的科学家们提出了一套严谨的分析框架。这项研究基于超过10万名参与者的数据，通过与多伦多大学的Jay Olson博士合作完成。该研究旨在利用统一工具比较人类与AI的创造力。
研究团队采用了多种方法评估创意能力，其中核心工具是Divergent Association Task (DAT)，一种广泛用于心理学领域的测试，用于衡量发散性创造力（即从单一提示生成多样且独特想法的能力）。DAT由联合研究者Jay Olson设计，它要求参与者（包括人类和AI）列出十个在意义上尽可能不相关的词汇。例如高度创意的答案包括“银河、叉子、自由、藻类、口琴、量子、怀旧、天鹅绒、飓风、光合作用”。
但研究并未止步于简单的词汇联想能力。为了探讨AI在复杂创意任务中的表现，研究团队进一步比较了AI与人类在写作类挑战中的反应能力，包括创作俳句、撰写电影剧情概要以及创作短篇小说等具体任务。
实验结果显示了一种熟悉的模式：尽管AI系统在一些任务上能够超越普通人类的表现，表现出较高的发散性创意，但在人类顶尖创作者面前仍显逊色。研究进一步揭示了AI的温度设置对其创意输出的影响。当温度较低时，AI的表现更为安全和传统，而在高温度下，AI的输出则更为多变、不拘一格，展现出更强的探索性。
这项研究为社会对人工智能取代创意专业人士的担忧提供了新的视角。虽然AI目前可以在一些特定任务上与人类平均水平匹敌甚至超越，但其能力具有明显局限性，并依赖人类的指导。这并不意味着创意职业的终结，而是揭示了一个未来——AI作为人类的创意助手，通过扩展思维边界和探索路径来帮助人类发挥更大的创意潜力，而非完全替代人类创作。
研究论文《人类与大型语言模型的发散性创造力》已于2026年1月21日发表于《Scientific Reports》。该研究汇聚了来自蒙特利尔大学、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的顶尖科学家。通过深入揭示人类与AI创意能力对比，这些发现为AI在创意领域的未来应用提供了科学依据与启示。
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深刻而细腻的研究，体现了科学家们对语言的敬畏与探索，知识的边界正在被不断突破！
研究成果离不开团队的智慧与努力，有点羡慕那些能参与这类工作的科学家了！