综述：人工智能重塑创造力的多维评估

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）如何从工具演变为共创者，挑战人类创造力的独特性，并重构创造力的概念维度（3P/4P模型）、流程（生成-评估循环）及评估体系（AI驱动的客观化标准）。通过文献计量分析揭示AI在艺术、科学等领域的协同创新潜力，同时指出其引发的版权争议与伦理挑战（如"恶意创造力"malevolent creativity），为理解人机协作时代的创造力提供了关键框架。

　　

人工智能重塑创造力的多维评估

摘要

人工智能（AI）正通过挑战创造力作为人类专属能力的传统认知，实现从被动工具到主动共创者的角色跃迁。基于文献计量分析的研究表明，AI不仅能放大人类直觉、拓展创意边界，其驱动的评估框架更以客观化、可扩展性优势颠覆了传统主观评价模式。然而，这种变革也引发了关于机器生成内容的著作权归属等紧迫伦理法律问题。

1 引言

AI的快速发展正在重构创造力的定义边界。从1956年达特茅斯会议起源至今，AI已形成包含机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等六大子领域的技术体系。随着GPT、DALL·E等生成式AI的突破，机器已能产出与人类杰作难分伯仲的文艺作品，促使学界重新审视创造力的本质——这究竟是人类情感与经验的独特表达，还是可通过算法实现的组合创新？

2 文献计量分析

通过对Web of Science数据库129篇文献的系统分析发现：42.7%研究聚焦AI对创造力本质的重构，37.5%探讨创意流程变革，19.8%关注评估体系创新。自2019年起年发文量激增，2025年达31篇峰值。跨学科特征显著，涉及心理学（29.17%）、教育心理学（12.5%）及计算机科学（5.21%）等多领域。

3 AI重塑创造力的本质

AI从三个维度解构传统认知：

1. 挑战人类独特性：生成式AI通过分析海量数据（如GAN模型学习15,000幅肖像画）产出具有原创性的艺术作品，模糊了"真正创造力"的判定标准

2. 人机协同新模式：Autodesk等工具通过快速原型生成加速设计流程，使人类专注于高阶创新，形成"启发式地图"引导的迭代共创

3. 重构创造力分类：突破传统4C框架（从mini-C到Big-C），在药物研发等领域催生"创意涌现"现象，但尚未实现需要社会变革影响的Big-C级突破

4 AI重塑创意流程

AI通过双重机制改变创作：

• 系统1（直觉）与系统2（分析）协同：人类提供意图方向，AI执行数据驱动的组合优化

• 问题重构优先：如爱因斯坦所言，AI擅长将旧问题置于新框架，突破线性思维局限

  典型案例包括：

• 音乐创作中AI生成和弦进行作为灵感起点

• 计算机视觉实时评估绘画创意水平（ResNet架构准确率达89%）

  但局限性在于：当前AI仅实现增量式（incremental）和组合式（combinatorial）创新，尚缺突破性创见的"惊异值"

5 AI重塑创造力评估

AI评估体系呈现三大革新：

1. 整体性分析：基于格式塔心理学，同时评估原创性、构图特征等多维度

2. 实时反馈循环：将"生成-评估"传统分离阶段融合为动态过程

3. 去人类中心化：通过非主观算法减少文化偏见，但需警惕训练数据本身的偏差

6 结论

AI正在缔造"创造力4.0"新范式：

• 优势：处理TB级数据、提供跨文化视角、加速组合创新

• 局限：缺乏情感共鸣（无法复制梵高画作的精神痛苦）、存在"创造力萎缩"风险

• 伦理挑战：AI生成内容的著作权争议亟待法律框架更新

  未来需构建兼顾技术创新与伦理责任的新型评估模型，特别是在教育、医疗等关键领域。正如研究所示，当人类直觉与机器算力形成"异构知识协同"，或将催生超越双方极限的创意突破。