📢 转载信息
原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260125083356.htm
原文作者：University of Montreal
研究人员测试AI与10万人类在创造力上的表现
AI可以超越普通人类的创造力——但最具想象力的人类思维仍然是独一无二的。
像ChatGPT这样的生成式人工智能系统真的能产生原创想法吗？蒙特利尔大学心理学教授Karim Jerbi领导的一项新研究，联合著名AI研究员Yoshua Bengio共同参与，以空前的规模回答了这个问题。这项研究是有史以来在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Scientific Reports (Nature Portfolio) 上的研究表明，情况发生了重大转变。生成式AI系统现已达到一个水平，即它们在某些创造力衡量标准上可以超越普通人类。与此同时，最具创造力的人类在面对最强大的AI模型时，仍然表现出明显且持续的优势。
AI达到普通人类创造力水平
研究人员评估了几种领先的大型语言模型，包括ChatGPT、Claude、Gemini等，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，在旨在衡量语言发散性创造力的任务上，超越了普通人类的平均得分。
“我们的研究表明，一些基于大型语言模型的AI系统现在可以在定义明确的任务上超越普通人类的创造力，”Karim Jerbi教授解释说。“这个结果可能令人惊讶——甚至令人不安——但我们的研究也强调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候选人François Lespinasse的进一步分析揭示了一个引人注目的模式。虽然一些AI模型现在超越了普通人的表现，但顶尖的创造力仍然牢牢掌握在人类手中。
事实上，当研究人员检查创造力排名前一半的参与者时，他们的平均得分超过了所有受测AI模型的得分。在最具创造力的前10%的个体中，这种差距变得更大。
“我们开发了一个严格的框架，使我们能够利用来自10万多名参与者的数据，与多伦多大学的Jay Olson合作，使用相同的工具来比较人类和AI的创造力，”Mila的副教授Karim Jerbi教授说。
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，研究团队使用了多种方法。主要工具是发散联想测试（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，即从单个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。一个高创造力的回答的例子包括“星系、叉子、自由、藻类、口琴、量子、怀旧、天鹅绒、飓风、光合作用”等词语。
该任务的表现与其他已建立的写作、想法生成和创造性解决问题的创造力测试结果密切相关。虽然该任务基于语言，但它超越了词汇量。它涉及广泛的认知过程，这些过程存在于许多领域的创造性思维中。DAT也有实际优势，因为它只需两到四分钟即可完成，并且可以被公众在线访问。
从词语列表到真实的创意写作
然后，研究人员探索了AI在这个简单的词语联想任务上的成功是否可以扩展到更复杂、更真实的创造性活动中。为了测试这一点，他们比较了AI系统和人类参与者在创意写作挑战中的表现，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，但技术最娴熟的人类创作者始终提供了更强、更原创的作品。
AI的创造力可以调整吗？
这些发现提出了另一个重要问题。AI的创造力是固定的，还是可以塑造的？研究表明，通过改变技术设置，特别是模型的温度（temperature），可以调整AI的创造力。该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、更具探索性，使系统能够超越熟悉的想法。
研究人员还发现，创造力受到指令编写方式的强烈影响。例如，鼓励模型使用词源学（etymology）来思考词源和结构的提示，会导致更多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（prompting）成为创造过程的核心部分。
AI会取代人类创作者吗？
这项研究为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。虽然AI系统现在可以在某些任务上达到或超过普通人类的创造力，但它们仍然有明显的局限性，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一项极其强大的工具，服务于人类的创造力：它不会取代创作者，而是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AI将作为创意助手存在的未来。通过扩展想法和为探索开辟新途径，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所说的‘创造力’的含义，”Karim Jerbi教授总结道。
关于研究
题为“人类与大型语言模型中的发散性创造力”（Divergent creativity in humans and large language models）的论文于2026年1月21日发表在Scientific Reports上。这项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和LoiZéros的创始人、现代AI系统（如ChatGPT）背后技术的深度学习先驱Yoshua Bengio。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区