蒙特利尔大学研究人员近期开展了一项大规模创造力比较研究，涉及10万名人类参与者和当前主流的生成式AI模型，包括ChatGPT、Claude和Gemini。这项研究旨在通过发散性语言创造力任务来评估人工智能与人类的创造力表现，是同类研究中规模最大的一次。

研究团队使用了心理学中的发散联想任务作为测量工具，要求参与者在四分钟内列出10个相关性较低的词语，词语之间的关联性越低，则被认为创造力越强。同样的任务也被赋予了人工智能模型执行。

结果显示，在发散联想任务中，大型语言模型的平均得分超过了多数人类参与者。然而，大约一半的人类参与者在测试中表现优于AI，而排名前10%的人类参与者的创造力得分远高于人工智能系统。

蒙特利尔大学心理学系的Karim Jerbi教授表示：“我们开发了一个严格的框架，基于超过10万参与者的数据，使用相同工具比较人类和AI的创造力。”他还指出：“尽管AI现在可以在某些测试中达到人类水平的创造力，但我们需要超越这种误导性的竞争意识。生成式AI首先已成为服务人类创造力的极其强大的工具：它不会取代创作者，而是深刻改变他们想象、探索和创造的方式——对于那些选择使用它的人来说。”

研究人员进一步比较了人工智能与人类在创造性写作任务中的表现，包括俳句、电影剧情摘要和短篇小说的创作。在这些任务中，最具创造力的人类参与者仍然超过了机器的表现，尽管人工智能在整体平均分上高于普通参与者。

研究还发现，当人工智能模型获得明确的人类指导时，其创造力表现会显著提升。这表明人工智能目前更多是作为辅助工具而非替代品存在。同时，关于人工智能生成内容在创意领域的应用也引发了一些讨论，近期约有800名艺术家联合发起了一项反对使用AI生成内容的运动。

该研究已发表在《Scientific Reports》期刊上。研究人员强调，这项工作的重点不应是“人类对抗机器”的竞争，而应突显人工智能在协助人们创造性努力方面的潜力。Jerbi补充道：“通过直接对比人类和机器的能力，像我们这样的研究促使我们重新思考创造力的含义。”