蒙特利尔大学心理学系Karim Jerbi教授领导的研究团队，包括人工智能先驱Yoshua Bengio教授，发表了关于大型语言模型与人类创造力对比的迄今最大规模研究。研究结果显示，生成式人工智能在创造力方面取得重大进展，部分模型已超越人类平均创造力，但最具创造力的人类仍明显优于最先进的人工智能系统。

研究测试了包括ChatGPT、Claude、Gemini等在内的多个大型语言模型，并与10万名人类参与者的创造力表现进行比较。结果发现，GPT-4等模型在发散性语言创造力任务中，表现已超过人类平均水平。然而，最具创造力的一半人类参与者平均表现优于所有测试的AI模型，前10%的人类创作者优势更为显著。研究共同第一作者安托万·贝勒马尔-佩潘和弗朗索瓦·莱斯皮纳斯指出，尽管AI已超越人类平均创造力，但最高水平的创造力仍为人类独有。

为衡量创造力，研究采用发散联想任务(DAT)等心理学工具，要求人类和AI参与者写出十个语义不同的单词。人类表现与其他创造力测试结果一致，且测试便捷，公众可在线参与。此外，研究还比较了AI模型和人类在创意写作任务上的表现，包括俳句创作、电影剧情简介和短篇小说，结果再次表明人类创作者保持明显优势。

研究还探讨了人工智能创造力的调节方式，发现通过调整模型“温度”和指令措辞，可显著影响AI创造力。低温下AI输出谨慎可预测，高温下则引入更多随机性，产生更多样化关联。这凸显了人机交互在创造过程中的关键作用。

面对人工智能可能取代创意工作者的担忧，Jerbi教授表示，生成式人工智能已成为服务人类创造力的强大工具，不会取代创造者，而是会改变人们想象、探索和创造的方式。研究邀请我们重新思考人工智能作为创意助手的角色，探索新型创意合作模式。

更多信息：标题：《人类和大型语言模型中的发散性创造力》，发表于：《科学报告》(2026)