人工智能能否像人类一样具有创造力？

创造力是社会进步与创新的基石。随着能够完成曾专属于人类创造力任务的先进生成式 AI 模型的兴起，研究 AI 的创造潜力对其负责任的发展和应用至关重要。在本文中，我们从理论上证明，在能够恰当拟合人类创作者生成的数据的条件下，AI 可以像人类一样具有创造力。因此，关于 AI 创造力的争论被归结为其拟合足够数据量能力的问题。为得出这一结论，本文首先通过引入一个名为相对创造力的新概念，来应对定义创造力的复杂性。我们并未试图普遍定义创造力，而是将焦点转向 AI 能否匹敌一个假设人类的创造能力。这一方法论上的转变导向了对 AI 创造力的一种统计上可量化的评估，即统计创造力。该概念通过统计比较 AI 与特定人类群体的创造能力，促进了对 AI 创造潜力的理论探索。我们的分析揭示，通过在不边缘化生成条件的情况下拟合大量条件数据，AI 可以作为一个假设的新创作者出现。该创作者拥有与其训练所用人类创作者相当的同等创造能力。基于理论发现，我们讨论了在提示条件自回归模型中的应用，为评估生成式 AI 模型（如大型语言模型 LLMs）的创造能力提供了一种实用方法。此外，本研究提供了一条可操作的训练指南，将创造力的理论量化与实际模型训练连接起来。