毫无疑问，生成式人工智能快速生成新文本、图像和音频的能力正在撼动创意工作。
在美国编剧协会持续已久的罢工中，一个核心的症结就是该协会要求只能将人工智能作为一种研究工具，而不是取代其成员。对于许多创意型人才来说，有了人工智能，似乎更难谋生了。
然而与此同时，人工智能工具也常常被视为提升人类创造力的跳板。Anthropic的聊天机器人 Claude、OpenAI 的 ChatGPT 和 Dall-E 3 等技术提供了吸引人的创意体验。
这些工具能否帮助我们作为一个富有创造力的物种生存和发展？还是它们会敲响我们所知创造力失去的丧钟？
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创造力是什么？
认知科学专家玛格丽特·博登（Margaret Boden）在其《创造性思维》一书中区分了人类的两种创造力。
当一个人第一次思考某件事时，心理或个人（p型）创造力就会产生，即使其他人之前已经单独思考过。一个例子是，孩子意识到水可以有任何形状。
从本质上讲，p 型创造力就是学习一些有用的东西，并在此过程中与他人的想法同步。
另一方面，历史性创造力（h型）发生在个人思考以前从未思考过的事情时。一个例子是阿基米德在洗澡时的“顿悟”时刻，据说这促使他发现了浮力定律。
一个人的创造力对其他人的思维产生的影响越大，其留下的遗产或者影响就被视为越重要、越持久。
这就是为什么金伯利的旺吉纳岩画、荷马的《伊利亚特》、毕加索的《格尔尼卡》、弗兰克·劳埃德·赖特的《流水别墅》和阿尔伯特·爱因斯坦的奇迹年论文都被认为是杰出人类留下的杰出作品。它们之所以重要，是因为它们继续塑造着我们的思维。
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生成式人工智能不属于任何一类
人工智能显然具有促进p型和h型创造力的潜力。它可以带领我们深入了解生物学、历史和数学，帮助我们创建可能有用或引人思考的文本和图像。
但是，人类创造力与人工智能驱动的创造力之间有一个关键区别：后者并非源于思想与世界的进化冲突。
人工智能模型不包含现实。它们依赖于数字数据的复杂统计抽象。这限制了它们在现实世界中的创造性的意义，也限制了它们产生“我找到了/我发现了/我成功了”的惊喜欢呼时刻的能力。
为了将人工智能驱动的创造力与老式的创造力区分开来，我提出了一个新的术语：通用创造力，或g型创造力。它将这样一个现实正式化：虽然人工智能模型能够引发新的思考，但它们受限于它们被训练的基础数据。
Source: SBS
存在哪些风险？
我们可以预料到，在未来，g型创造力将会爆发。危险在于，我们对人工智能的日益广泛使用可能会导致我们的思维过于相似，导致认知多样性的减少和文化紧密性的增加。
在这种情况下，社会将在其执行的规范中变得更加严格，对偏离现状的容忍度也将会降低。在人口层面，这将成为创造力的杀手。
威胁不仅仅是人工智能生成的电影、电视、书籍和艺术。未来，我们居住的房屋、驾驶的汽车（或不必驾驶的汽车）以及共享的公共空间都将由人工智能塑造。在日益相似的环境和体验的压力下，我们的思维可能会变得同质化。
这种同一性会进一步将我们置于通用化螺旋的风险之中。人工智能模型是根据我们创造的内容进行训练的。因此，我们在g型创造力中使用人工智能越多，我们的内容就会变得越普通——而由于这将被用于进一步训练人工智能，人工智能输出的内容也会变得越来越普通。
虽然这对某些专业任务可能有用，比如始终如一地解释法律，但考虑到通用化螺旋可能导致的奥威尔式政治经济学，这一点令人担忧。
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能否在享受人工智能的同时保护创造力？
平衡和协调人类创造力与人工智能之间的关系，并不像定期去大自然散步那么简单，尽管这可能会有所帮助。
生成式人工智能很可能是一项变革性技术，可以与印刷机或蒸汽机相媲美。这样的巨轮很难抵挡；我们集体被卷入了它们所引发的变革、不确定性和疏离感。
我们这一代人中最优秀的一些人已经放弃了其他追求，开始尝试构建和使用先进的人工智能模型。
我们要想保持真正的创造力，最好的办法就是保护人类，使其优先于人工智能。知识产权法是关键。任何进一步为人工智能争取法人地位的举措——比如允许人工智能享有“合理使用”权，在受版权保护的材料上进行自我训练，或将版权适用于人工智能的产出——都将侵蚀我们的创造性体系，并有可能导致人类创造力面临通用化螺旋的风险。
本文作者：
Cameron Shackell
Sessional Academic and Visitor, School of Information Systems, Queensland University of Technology
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