创造力是社会进步和创新的基石。
创造力通常被视为人类的典型特征，它不仅仅是一种个人特征，而且是一种塑造社会、催化科学、技术和艺术进步的变革力量。
创造力构成了创新的支柱，推动了经济增长和社会变革。
随着生成式人工智能模型的迅速崛起，这些大语言模型能够完成过去只属于人类创造力的任务，研究人工智能的创造潜力对于负责任地开发和应用人工智能至关重要。
随着人工智能技术的快速发展，一种观点在快速蔓延： “机器不仅具有智能，而且具有创造智能，甚至会对人类构成挑战和威胁”。
在过去相当长一个时期，甚至时至今日，“智能”这个很难被人说清楚的东西，曾一直被认为专属于人类和动物，而不是机械物体。
不仅如此，生成式人工智能产品能够生成各种媒体作为输出，现在承诺“让创造力民主化”。
也就是说，可能并不是机器具有创造力，而是机器（生成式人工智能）将使每个人都具有创造力。
回顾历史，关于“创造力”，学术界给出了诸多各不相同的解释，人们可以找到一系列各不相同的不同定义，包括产生和使用创意、创造新事物或富有想象力的事物、实现目标的过程以及人类智能的特征。 那么，人工智能有创造力吗？
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如果你想非常简单地回答这个问题，你可以说“这取决于你选择使用哪种创造力定义。”
关于人类创造力，尽管早已在心理学、哲学和认知科学等各个学科中对其进行了广泛的深入的研究和分析。
然而，对于“创造力”的定义仍未达成共识。《剑桥高级学习词典和同义词典》（the Cambridge Advanced Learner’s Dictionary & Thesaurus）对创造力的定义是，创造力与想法联系在一起——“产生或使用原创和不寻常想法的能力”。
然而，如果你在剑桥学术内容词典中查找创造力的定义，创造力的界限就会扩大到包括创造行为——“产生原创和不寻常想法的能力，或制造新事物或富有想象力的东西的能力。”
英国萨塞克斯大学认知科学研究员玛格丽特·博登 (Margaret Boden) 提出了迄今为止最广为接受的创造力定义之一。
玛格丽特·博登认为，创造力是产生新颖、有价值和令人惊讶的想法的能力。 按照这个定义，生成式人工智能可以被视为具有创造力。
有些人可能会认为，在得到提示后，产生新想法和创造新事物等活动都在当今的生成式人工智能工具（如 DeepSeek、Kimi、豆包、ChatGPT、文心一言、Bard、讯飞星火认知大模型、Stability、Anthropic、Firefly 等等）的能力范围内。
它们能够经过一个编码过程，在此过程中它们会受到某种限制以生成输出。人工智能可以产生我们认为具有创造性的输出。
因此，根据创造力的定义，即“产生原创和不寻常想法或创造新事物或富有想象力的东西的能力”，在内容创作和问题解决等方面，由于生成式人工智能展现出了一定的创造力。从这个意义上看，人工智能是具有创造力的。不过，将创造力的定义集中在产出上的做法受到了批评，也有人提出了其他替代方法。 例如，在 2023 年发表的一篇论文中，学者Green, Beaty, Kenett, 和 Kaufman写道，创造力通常由生产的东西来定义。他们谈到了这种方法的局限性，并概述了创造力不仅仅是一系列产品，而是一个当前定义经常忽略或排除的过程。在他们的论文中，他们提出了一个“创造力的过程定义”，它不依赖于“目标是否真正实现”。 他们提出，“创造力被定义为受生成目标约束的内部注意力。”尽管，我们都承认：用于训练生成式人工智能算法的机器学习过程本身确实就是一个创造性的过程。人工智能系统通过分析和重组大量预先存在的数据来产生新的组合，而不是通过体验情绪、意图或有意识的洞察力。其创作过程依赖于数据和算法，缺乏人类的主观情感和意识，难以达到人类创造力的深度和广度。从这个意义上讲，人工智能更像是一种强大的工具或合作者——一种增强人类创造力的手段——而不是一种独立的、有自我意识的创造力。每一项新的发展都表明 AI 在创造力方面取得了重大进步，但是，重要的是要理解我们所说的“创造力”的含义，以判断 AI 是否真正具有创造力。 尽管人工智能在人类恰当提示的基础上，可以产出和生成以往只有人类智能才能产出的作品， 甚至能够超出普通人想象的作品。但是，我们必须清醒地认识到，人类进行创造时所使用的过程对人工智能来说是不可能的。
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为此，摆在我们面前可能只有两条路：要么，我们接受人工智能具有创造力（因为它满足现有的标准定义，特别是只关注产出的话），要么，我们更新创造力的标准定义，以便将人类的真实创造力与人工智能的人工创造力区分开来。
Charismatic 提出了一个新的比喻，用来思考生成式人工智能的创造性行为和过程。
如果我们不再将生成式人工智能称为工具，而是开始将其称为媒介，会怎么样？
这可能是这样的：生成式人工智能产品是 21 世纪的媒介。通过指令，它们能够返回（精神）文本、图片和声音。就像人类媒介一样，它们并不是表面上看起来的全能实体。它们与过去息息相关，我们应该对它们的方法持怀疑态度，它们提供的输出应该受到质疑，而不是信以为真。我们决定如何处理返回的内容或如何解释它，这取决于我们自己。AI 模型是否真的具有创造力是一个令人着迷且复杂的问题。创造力并没有一个普遍接受的定义，试图仅根据输出来回答“人工智能有创造力吗？”这个问题，会削弱创造过程的复杂性，以及这些产品发挥作用所需的人力和数据。算法或机器人本身是否可以被描述为创造性实体，与人类一样，则是仍有待商榷的。人工智能肯定可以增强人类的创造力。它可以产生许多想法、概念、策略或粗略草稿，然后有创造力的人可以对其进行提炼和构建。通过这种方式，人工智能可以充当共同创造者，帮助加快和激发人类的创作过程。随着人工智能的发展，关于人工智能和创造力的讨论也变得越来越复杂。生成式人工智能是在促进创造力？还是抑制人类的想象力？对于学校教育而言，人工智能究竟意味着什么？人工智能重塑学校教育，师者何以为师？这是摆在全球教育工作者面前的一个时代重大课题。现在，我们正站在人类创造力和人工智能的十字路口，问题不在于人工智能是否会取代我们，而在于我们如何与它一起进化。未来，随着技术的不断发展，人工智能的创造力可能会进一步提升，但其与人类创造力之间的本质区别和局限性仍将存在。Green, A. E., Beaty, R. E., Kenett, Y. N., & Kaufman, J. C. (2023). The Process Definition of Creativity. Creativity Research Journal, 36(3), 544–572. https://doi.org/10.1080/10400419.2023.2254573