迷人的未来。COSTFOTO/NURPHOTO/盖蒂图片社

人们可能预测人工智能会模仿各种形式的人类智能，但很少有人会将创造力放在第一位。创造力是神奇的，而且令人沮丧的是，创意总是转瞬即逝。创造力是我们之所以成为人的关键，而且它似乎是机器背后冰冷的逻辑难以理解的。

但现在越来越多人使用人工智能开展创意工作。

如DALL-E和Midjourney等新人工智能工具越来越成为创意制作过程的一部分，有些工具甚至凭借他们的创意作品获奖。人工智能工具产生了日益严重的社会和经济影响，例如，人工智能生成新创意内容的潜力，是好莱坞编剧罢工的导火索。

如果说我们最近对人工智能引发罢工的原因所做的研究能带来任何启示，那就是基于人工智能的创意可能刚刚开始出现，包括证明其前景和危害的例子。

新颖性与实用性的融合

当人们创造力最旺盛的时候，他们会创造出以前并不存在的新产品或新解决方案，回应需求、目标或问题。

从这种意义上来说，创造力就是以有用的或令人满意的新颖方式，组合现有的创意、材料、知识等资源。创造性思维的结果经常还会给人们带来惊喜，带来一些创造者没有甚至不可能预测到的成果。

它可能是一项发明，一段出人意料的笑料，或者一种突破性的物理学理论。它也可能是一种独特的音符、节拍、声音和歌词排列，最终形成一首全新的歌曲。

因此，作为创造性思维方面的研究人员，我从GPT-4等最新版人工智能生成的内容中发现了一些有趣的现象。

GPT-4在执行需要创造性思维的任务时展现出来的新颖性和有用性，让我回想起我作为老师和创业者，从学生和同事们那里收到的各种创意。

这些创意五花八门，出人意料，而且紧扣主题，具有实际意义。根据要求，有些创意甚至充满了想象力。

例如，向GPT-4输入下列提示：“假设所有儿童每周有一天会变成巨人。会发生什么？” GPT-4生成的创意涉及文化、经济、心理学、政治、人际交往、交通、休闲等许多方面，它生成的许多新颖的联系令人意想不到，也是前所未见的。

这种新颖性和实用性的结合很难实现，大多数科学家、艺术家、作家、音乐家、诗人、厨师、创始人、工程师和学者都可以证明这一点。

但人工智能似乎就能做到，而且表现出色。

检验人工智能的创造力

我决定与创造力和创业领域的研究人员克里斯蒂安·拜尔奇和克里斯蒂安·吉尔德合作，让人工智能参加托伦斯创造性思维考试（Torrance Tests of Creative Thinking，TTCT），检验它的创造力。

托伦斯创造性思维考试要求考试者进行现实生活任务所需要的创意活动，例如提问题、如何做到更随机应变或更高效、猜测原因和效果或者完善一款产品等。考试者可能被要求建议改进一款儿童玩具的方法，或者如上文的例子所示，想象一种假设情景的后果。

考试的目的并不是衡量历史创造力，这是一些研究人员用于形容莫扎特和爱因斯坦等人的变革性才能所使用的术语。它评估的是个人的一般创造力，通常被称为心理或个人创造力。

我们除了在GPT-4中运行了八次TTCT考试以外，还让24位本科生参加了考试。

所有考试结果由私人考试公司Scholastic Testing Service经过培训的评审进行评价。该公司负责TTCT考试的评分。评审事先并不知道他们要评价的部分考试由人工智能完成。

Scholastic Testing Service是一家私人公司，因此它不对外公开考题。这可以保证GPT-4无法从互联网上搜索历史考题和回答。此外，该公司有由大学生和成年人完成的数以千计的考试数据库，这为我们额外提供了一个庞大的对照组，可以与人工智能的分数进行对比。

结果如何？

GPT-4在创意独特性方面的得分排在所有考试者的前1%。根据我们的研究，我们认为这是证明人工智能的原创性思维达到甚至超过人类的早期例证之一。

简而言之，我们认为，GPT-4等人工智能模型能够产生在人类眼中出人意料的、新颖的和独特的创意。有其他研究人员对人工智能和创造力的研究得出了类似结论。

创造力确实可以评价

人工智能展现出的创造力之所以令人感到意外，有许多原因。

例如，许多研究领域以外的人士依旧相信，创造力无法定义，更无法评分。但数千年来，人类的新颖性和独创性的产物，总是会被标上价格买卖。至少从上世纪50年代开始，心理学等领域就已经对创造性工作进行定义和评分。

研究人员梅尔·罗得斯在1961年推出的创造力的个体、产物、过程、压缩模型，尝试对当时人们理解和评价创造力的无数种方式进行分类。之后，人们对创造力的了解日益深入。

还有人对于将“创造力”这个词用于计算机等非人类实体感到意外。在这方面，我们认同认知科学家玛格丽特·博登的观点。她认为，创造性这个术语是否适用于人工智能，这是一个哲学问题，而不是科学问题。

人工智能的奠基人预测到它的创造力

值得注意的是，我们的研究仅分析了人工智能生成的创意结果。我们没有研究它的创意过程，这个过程可能与人类的思维过程截然不同。我们也没有分析它生成创意的环境。如果我们将创造力定义为只有人类才具备的能力，那么顾名思义，我们只能认为人工智能不具有创造力。

尽管关于创造力的定义和创意过程存在争议，但最新版人工智能生成的成果确实是新颖的和有用的。我们认为，这符合心理学界和科学界对创造力的主流定义。

此外，当前人工智能所具备的创造力并未完全在意料之外。

1956年达特茅斯夏季人工智能研究项目（1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）的建议书现在已经举世闻名。当时，人工智能的奠基人们强调，他们希望模拟“学习的每个方面，或者任何智能的特性”，包括创造力。

在这份建议书中，计算机科学家内森·罗切斯特披露他参与研究的动机是：“我如何建造一台机器，能够在解决问题的时候展现出独创性？”

显然，人工智能的奠基人们相信，创造力，包括创意的独创性，是机器可以模拟的人类智能特定形式。

在我看来，GPT-4和其他人工智能模型在创造力方面出人意料的得分，凸显出一个更紧迫的问题：到目前为止，美国学校很少开设专门针对人类创造力和培养创造力的官方项目和课程。

从这方面而言，人工智能现在展现出来的创造力，为教育工作者和其他有志于进一步提高人类创造力的人们，包括将创造力视为个人成长、社会发展和经济增长的必要条件的人们，提供了一个行动起来改变现状的“斯普特尼克时刻”。（财富中文网）

本文作者埃里克·古济克为蒙大拿大学（University of Montana）管理学助理临床教授。

本文依据知识共享许可协议转载自The Conversation。阅读原文。

翻译：刘进龙

审校：汪皓