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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260125083356.htm
原文作者：University of Montreal
AI可以超越普通人类的创造力——但最具想象力的人类仍然是独一无二的。
像ChatGPT这样的生成式人工智能系统真的能产生原创想法吗？一项由蒙特利尔大学心理学系的Karim Jerbi教授领导，著名AI研究人员Yoshua Bengio参与的研究，以前所未有的规模回答了这个问题。这是迄今为止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《科学报告》（Scientific Reports，Nature Portfolio）上的研究，指出了一个重大的转变：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相对于最强大的AI模型保持着清晰且持续的优势。
AI达到了普通人类的创造力水平
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，在旨在衡量发散性语言创造力的任务上，得分超过了普通人类。
"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定义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发现：即使是最好的AI系统，仍然达不到最具创造力的人类所达到的水平。"
该研究的两位共同第一作者，博士后研究员Antoine Bellemare-Pépin（蒙特利尔大学）和博士候选人François Lespinasse（康考迪亚大学）的进一步分析揭示了一个惊人的模式。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经过测试的AI模型的得分。在排名前10%最具创造力的个体中，这种差距变得更大。
"我们开发了一个严格的框架，使我们能够使用相同的工具来比较人类和AI的创造力，这些数据来自超过10万名参与者，我们与多伦多大学的Jay Olson合作完成了这项工作，"Mila的兼职教授Karim Jerbi说。
科学家如何在人类和AI中衡量创造力
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任务（Divergent Association Task, 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，即从单个提示中生成多样化和原创想法的能力。
DAT由研究的合作作者Jay Olson创建，要求参与者（无论是人类还是AI）列出十个在意义上尽可能不相关的词语。一个高创造力的回应示例包括“星系、叉子、自由、藻类、口琴、量子、怀旧、天鹅绒、飓风、光合作用”等词语。
在该任务上的表现与写作、创意生成和创造性解决问题等其他既定的创造力测试结果密切相关。尽管该任务基于语言，但它超越了词汇本身。它涉及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还具有实际优势，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。
从单词列表到真正的创意写作
研究人员接着探索了AI在这一简单单词联想任务上的成功是否可以扩展到更复杂和真实的创意活动中。为此，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。
结果遵循了熟悉的模式。虽然AI系统有时超过了普通人类的表现，但最熟练的人类创作者持续产出了更强、更原创的作品。
AI的创造力可以调整吗？
这些发现引发了另一个重要问题：AI的创造力是固定的，还是可以塑造的？研究表明，通过更改技术设置，特别是模型的temperature（温度）参数，可以调整AI的创造力。这个参数控制着生成响应的可预测性或冒险性程度。
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（etymology）来思考词语起源和结构的提示，会导致更多意想不到的联想和更高的创造力得分。这些结果强调了AI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造过程的核心部分。
AI会取代人类创作者吗？
这项研究为人们对人工智能可能取代创意专业人员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一个极其强大的工具：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。"
研究结果并非预示着创意职业生涯的终结，而是暗示了一个AI可以作为创意助手的未来。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。
"通过直接审视人类和机器的能力，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《科学报告》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的创始人兼深度学习（现代AI系统背后的技术）的先驱Yoshua Bengio，以及LoiZéro的创始人。
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