毫無疑問，生成式人工智能迅速產生新文字、圖像和音頻的能力，正在動搖創意工作。
在美國劇作家協會（Writers Guild of America）持續已久的罷工，一個核心的癥結就是該協會要求只能將人工智能作為研究工具，而不是取代其成員。
對許多創意人才來說，有了人工智能，似乎更難謀生了。 然而同時，人工智能工具也常被視為提升人類創造力的跳板。
Anthropic的聊天機器人 Claude、OpenAI 的 ChatGPT 和 Dall-E 3 等技術提供了吸引人的創意體驗。 這些工具能否幫助我們作為一個富有創造力的物種生存和發展？ 還是它們會敲響我們所知創造力失去的喪鐘？
創造力是甚麼？
認知科學專家博登（Margaret Boden）在其《創造性思考》一書中，區分了人類的兩種創造力。
當一個人第一次思考某件事時，心理或個人（p型）創造力就會產生，即使其他人之前已經分別思考過。 一個例子是，兒童意識到水可以有任何形狀。
從本質上講，p 型創造力就是學習一些有用的東西，並在過程中與他人的想法同步。
另一方面，歷史性創造力（h型）是指當個人思考從未思考過的事情。 一個例子是阿基米德（Archimedes）在洗澡時的「頓悟」時刻，據說這促使他發現了浮力定律。
一個人的創造力對其他人的思維產生的影響越大，其留下的遺產或影響就被視為越重要、越持久。
這就是為甚麼西澳西北金伯利（Kimberley）的旺吉納(Wandjina)岩畫、荷馬（Homer）的《伊利亞德》（Iliad）、畢卡索（Pablo Picasso）的《格爾尼卡》（Guernica）、弗蘭克·勞埃德·賴特（Frank Lloyd Wright）的《流水別墅》或稱《落水山莊》（Fallingwater House）和愛因斯坦（Albert Einstein）的奇蹟年（Annus Mirabilis）論文，都被認為是傑出人類留下的傑出作品。這些偉大創造之所以重要，是因為它們繼續塑造我們的思維。
生成式人工智能不屬於任何一類
人工智能顯然具有促進p型和h型創造力的潛力。 它可以帶領我們深入了解生物學、歷史和數學，幫助我們創建可能有用或引人思考的文字和圖像。
但是，人類創造力與人工智能驅動的創造力之間有一個關鍵區別：後者並非源自於思維與世界的演化衝突。
人工智能模型不包含現實。 它們依賴於數資料的複雜統計抽象。 這限制了它們在現實世界中的創造的意義，也限制了它們產生「我找到了/我發現了/我成功了」的驚喜歡呼時刻的能力。
為了將人工智能驅動的創造力與傳統創造力區分開來，我提出了一個新的術語：通用創造力，或g型創造力。 它正式確定一個事實：雖然人工智能模型能夠引發新的思考，但它們受制於它們所訓練的基礎資料。
Source: SBS
存在哪些風險？
我們可以預料到，在未來，g型創造力將會大幅增加。 危險在於，我們對人工智能的日益廣泛使用，可能會導致我們的思維過於相似，導致認知多樣性的減少，增加文化緊密度，傾向於遵循相似的規則和價值觀，對異己觀點和多樣性較不寬容。
在人口層面，這將成為創造力的殺手。
威脅不僅僅是人工智能生成的電影、電視、書籍和藝術。 未來，我們居住的房屋、駕駛的汽車（或不必駕駛的汽車）以及共享的公共空間將由人工智能塑造。 在日益相似的環境和體驗的壓力下，我們的思維可能會變得同質化。
這種相似性會進一步使我們面臨通用化螺旋的風險。 人工智能模型是根據我們創造的內容進行訓練的。 因此，我們在g型創造力中使用人工智能越多，我們的內容就會變得越普通——而由於這將用於進一步訓練人工智能，人工智能輸出的內容也會變得越來越普通。
雖然這對某些專業任務可能有用，例如一致地解釋法律，但考慮到通用化螺旋可能導致的奧威爾式（Orwellian）政治經濟學，是令人擔憂。
能否在享受人工智能的同時保護創造力？
平衡和協調人類創造力與人工智能之間的關係，並不像定期去大自然散步那麼簡單，儘管這可能會有所幫助。
生成式人工智能很可能是一項轉型技術，可以與印刷機或蒸汽機相媲美。 這樣的變革巨輪很難抵擋；我們集體被捲入了它們所引發的改變、不確定性和疏離感。
我們這一代中最優秀的人已經放棄了其他追求，開始嘗試建立和使用先進的人工智能模型。
我們要保持真正的創造力，最好的方法就是保護人類，並優先考慮人類而非人工智能。
知識產權法律是關鍵。 任何進一步推動賦予人工智能法律主體地位的舉措——例如允許人工智能享有「合理使用」權，在受版權保護的資料上進行自我訓練，或將版權適用於人工智能輸出——都將侵蝕我們的創意體系，並有可能導致人類創造力面臨通用化螺旋的風險。
本文作者： Cameron Shackell
Sessional Academic and Visitor, School of Information Systems, Queensland University of Technology
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