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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260125083356.htm
原文作者：University of Montreal
生成式人工智能系统，如ChatGPT，能否真正创造出原创思想？由蒙特利尔大学心理学系的Karim Jerbi教授领导，并有著名AI研究员Yoshua Bengio参与的一项新研究，以前所未有的规模探究了这个问题。这项研究是对人类创造力与大型语言模型创造力之间进行的规模最大的直接比较。
这项发表在《科学报告》（Scientific Reports，自然出版集团旗下期刊）上的研究指出一个显著的转变：生成式AI系统现已达到一个水平，可以在某些创造力衡量标准上超越普通人类。与此同时，最具创造力的人类仍然对最强大的AI模型保持着清晰且一致的优势。
AI达到了普通人类的创造力水平
研究人员评估了包括ChatGPT、Claude、Gemini等在内的几款主流大型语言模型，并将它们的表现与超过10万名人类参与者的结果进行了比较。研究结果突显了一个明确的转折点：包括GPT-4在内的一些AI系统，在旨在衡量发散性语言创造力的任务上，得分超过了人类的平均水平。
“我们的研究表明，一些基于大型语言模型的AI系统现在可以在明确界定的任务上超越普通人类的创造力，”Karim Jerbi教授解释道。“这个结果可能令人惊讶——甚至不安——但我们的研究也突显了一个同样重要的观察结果：即使是最好的AI系统，仍然无法达到最具创造力的人类所达到的水平。”
该研究的共同第一作者，蒙特利尔大学的博士后研究员Antoine Bellemare-Pépin和康考迪亚大学的博士生François Lespinasse进一步分析后发现了一个惊人的模式。虽然一些AI模型现在超越了普通人，但顶尖创造力仍然牢牢掌握在人类手中。
事实上，当研究人员考察最具创造力的一半参与者时，他们的平均得分超过了所有接受测试的AI模型的得分。在最具创造力的前10%的个体中，这种差距甚至更大。
Jerbi教授（他也是Mila的副教授）表示：“我们开发了一个严格的框架，允许我们使用相同的工具，基于超过10万名参与者的数据，与多伦多大学的Jay Olson合作，来比较人类和AI的创造力。”
科学家如何衡量人类和AI的创造力
为了公平地评估人类和机器的创造力，研究团队采用了多种方法。主要工具是发散联想任务（DAT），这是一个广泛使用的心理学测试，用于衡量发散性创造力，即从单一提示中产生多样化和原创想法的能力。
DAT由研究的共同作者Jay Olson创建，要求参与者（无论是人类还是AI）列出十个意义上尽可能不相关的词语。一个极具创造性的回答示例包括：“星系、叉子、自由、藻类、口琴、量子、怀旧、天鹅绒、飓风、光合作用。”
该任务的表现与写作、想法产生和创意解决问题等其他既定的创造力测试的结果密切相关。虽然这项任务是基于语言的，但它超越了词汇量本身。它涉及到跨越许多领域的创造性思维所涉及的更广泛的认知过程。DAT还有一个实际优势，因为它只需要两到四分钟即可完成，并且可以向公众在线获取。
从词汇列表到真正的创意写作
研究人员随后探讨了AI在这一简单词汇联想任务上的成功是否可以扩展到更复杂、更现实的创意活动中。为了测试这一点，他们将AI系统和人类参与者在创意写作挑战中进行了比较，例如创作俳句（一种简短的三行诗歌形式）、撰写电影情节摘要和制作短篇故事。
结果遵循了一个熟悉的模式：虽然AI系统有时超过了普通人类的表现，但技术最精湛的人类创作者始终提供了更强大、更原创的作品。
AI的创造力可以调整吗？
这些发现引出了另一个重要问题：AI的创造力是固定的，还是可以被塑造的？研究表明，AI的创造力可以通过改变技术设置来调整，特别是模型的温度（temperature）参数。这个参数控制着生成响应的可预测性或冒险性。
在较低的温度设置下，AI会产生更安全、更常规的输出。在较高的温度下，响应变得更加多样化、更不可预测和更具探索性，使系统能够超越熟悉的想法。
研究人员还发现，创造力在很大程度上受到指令编写方式的影响。例如，鼓励模型使用词源学来思考词源和结构的提示，会产生更出乎意料的联想和更高的创造力得分。这些结果强调，AI的创造力在很大程度上取决于人类的指导，使得交互和提示成为创意过程的核心部分。
AI会取代人类创作者吗？
这项研究为关于人工智能可能取代创意专业人士的担忧提供了一个平衡的视角。尽管AI系统现在可以在某些任务上达到或超过平均人类的创造力水平，但它们仍然存在明显的局限性，并且依赖于人类的指导。
“尽管AI现在可以在某些测试中达到人类水平的创造力，但我们需要超越这种误导性的竞争感，”Karim Jerbi教授说。“生成式AI最重要的是已经成为服务于人类创造力的极其强大的工具：它不会取代创作者，但会深刻地改变他们想象、探索和创造的方式——对于那些选择使用它的人来说。”
研究结果没有预示创意职业的终结，而是暗示了一个未来：AI将作为创意助手而存在。通过扩展想法和开辟新的探索途径，AI可能会帮助放大人类的想象力，而不是取而代之。
“通过直接面对人类和机器的能力，像我们这样的研究促使我们重新思考我们对创造力的定义，”Karim Jerbi教授总结道。
关于研究
题为《人类与大型语言模型的发散性创造力》（“Divergent creativity in humans and large language models”）的论文已于2026年1月21日发表在《科学报告》上。该研究汇集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（魁北克人工智能研究所）和Google DeepMind的科学家。
Karim Jerbi教授领导了这项研究，Antoine Bellemare-Pépin（蒙特利尔大学）和François Lespinasse（康考迪亚大学）担任共同第一作者。研究团队还包括Mila的创始人兼深度学习先驱Yoshua Bengio，深度学习是ChatGPT等现代AI系统的技术基础。
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