我们都是创造者：生成式 AI、集体知识与迈向人机协同之路
人工智能
2025-04-11 v1
摘要
生成式 AI 对人类独特性的传统观念提出了深刻挑战，尤其是在创造力方面。在基于神经网络的基础模型的推动下，这些系统展示了卓越的内容生成能力，引发了关于作者身份、版权和智能本身的激烈辩论。本文认为，生成式 AI 代表了一种替代性的智能与创造力形式，它通过数学模式合成运作，而非基于生物理解或逐字复制。人工神经网络与生物神经网络之间的根本差异表明，AI 学习主要是从海量数据集中提取统计模式，这些数据集是从互联网上抓取的集体人类知识的结晶形式。这一视角使版权盗窃的叙事复杂化，并突显了将 AI 输出归因于个体来源的实际挑战。我们主张人机协同，而非追求可能徒劳的法律限制。通过将生成式 AI 作为人类直觉、情境和伦理判断的补充工具，社会可以释放前所未有的创新潜力，实现创意表达的民主化，并应对复杂挑战。这种建立在对其能力和局限性的现实理解基础上的协作方法，提供了最有希望的前进道路。此外，认识到这些模型是集体人类知识的产物，引发了关于可及性的伦理问题——确保公平获取这些工具可以防止社会鸿沟扩大，并充分发挥其造福集体的潜力。
引用
@article{arxiv.2504.07936,
title = {We Are All Creators: Generative AI, Collective Knowledge, and the Path Towards Human-AI Synergy},
author = {Jordi Linares-Pellicer and Juan Izquierdo-Domenech and Isabel Ferri-Molla and Carlos Aliaga-Torro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.07936},
year = {2025}
}