豆包生成图像
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- ROMANCE WORLD -
题记：
Gen AI，它真的有在创造吗？
嘿，朋友，来聊聊个挺有意思的话题吧?
——人的创造力与生成式人工智能（GenAI）的创造力，它们之间那些差异和幻象。
没时间的直接看思维导图：
首先说说人的创造力吧，这玩意儿简直就是咱们内心的魔法工坊。它源自咱们的意识深处，带着情感的温度，还有对这个世界独一无二的看法。
想象一下，艺术家们怎么画出那些让人心动的画，写出触动灵魂的歌？那都是他们把自己对生活的感悟、情感的波动，还有那些小梦想、大理想，一股脑儿地揉进了作品里。
科学家呢，他们就像探险家，对未知世界充满好奇，提出的新理论、新发现，都是他们大脑里那场精彩绝伦的思维盛宴的成果。
再瞅瞅GenAI的创造力，它就像是个超级学霸，但学的都是别人的东西。
GenAI整天埋头在数据堆里，学习各种模式、规律，然后试着模仿这些来创造新东西。比如，它能根据一堆文章，吐出些像模像样的文字，但那些文字啊，就像是拼图游戏，把已有的碎片重新组合了一下，少了点灵魂的味道。图像生成也是同理，虽然能变出些新花样，但总觉得少了那么点“原创”的劲儿。
姑且叫她美的千篇一律，（咱们创作的虽然chou，但是chou得各有千秋）
说到创造的过程，人类那可是天马行空，直觉、联想、想象、灵感，这些神奇的东西随时可能蹦出来。咱们能跨领域思考，把看似不相关的东西联系在一起，创造出前所未有的奇迹。
就像达芬奇，画画、解剖、工程样样精通，他的创造力就像个万花筒，转一转就是新花样。
而且，咱们还能自我反思，不断改进，让创造的东西越来越完美。
反观GenAI，它的创造过程更像是流水线作业，按照预设的算法和模型来。它不会突然灵光一闪，也不会有那种“啊哈，我想到了！”的激动时刻。它更像是个高效的助手，按照指令完成任务，忠诚且刻板。
前几天听北大一个人工智能对教育影响的报告，很有启发：
科学的说法是：
- 需要创造者的欲望和动力：人类的创造力往往源于内在的欲望和动力，比如对未知的探索欲、表达自我的渴望等。而 AI 缺乏这种主观的欲望和动力驱动。
- 对人类文化的理解（真、善、美）：人类在创造过程中会受到对真、善、美等价值观的理解和追求的影响。AI 难以真正理解和把握这些抽象的人类文化概念，因为它们更多是基于数据和算法进行运算，无法像人类一样从情感、道德等层面去感悟和运用这些价值观念。
- 无法从重复以往获取：人类的创造力常常是突破传统、超越以往经验的结果。而 AI 目前主要是通过对大量已有数据的学习和重复来生成内容，难以真正实现创新性的突破。
我个人觉得第三点最难以超越。
为什么说生成性人工智能无法像人一样从重复以往获取创造力，比如人类可以温故而知新，其实本质是材料虽然还是同一类材料，但是我们的处理思想的原思考框架有变化了。
但是机器做不到啊。
一方面，人工智能缺乏真正的理解和感悟。它主要通过对数据的模式识别和统计分析进行学习，不理解材料的含义、背景和价值，也没有情感投入和主观体验。而人类在回顾以往时会深度思考、结合自身经验和价值观，且情感投入会影响对材料的理解和记忆，为创造提供灵感。
另一方面，算法和数据存在局限性。人工智能的行为由固定算法和模型决定，创造方式相对固定，难以灵活审视和利用材料。并且若依赖的大量数据同质化，生成内容也会大同小异。而人类面对同样材料能以不同思维和想象力挖掘利用，产生多样结果。
最后说说创造的目的和意义吧。人类的创造，那都是为了追求更好的生活，表达自我，传递情感，甚至推动社会进步。每一样创造物背后，都藏着咱们对美好生活的向往和追求。
而GenAI呢，目前看来，它更像是为了完成特定任务而存在的，虽然能辅助咱们工作，提高效率，但在情感、文化这些层面，它的创造还显得有点单薄。
所以你看，人的创造力和GenAI的创造力，虽然都能创造出新东西，但背后的故事、情感和意义，那可是大不相同呢！
在人类与AI的创造力对比与协同的广阔领域中，我们不难发现两者之间存在既对立又统一的复杂关系。这种关系不仅深刻影响着我们对创造力的认知，更预示着未来创造活动的新模式与新可能。
首先，从创造力的本质来看，人类与AI的创造力确实存在着本质的区别。人类的创造力根植于复杂的生理结构、丰富的情感体验、深邃的哲学思考以及悠久的文化传承之中。它能够跨越时空的限制，产生出令人惊叹的艺术作品、科学发现和技术创新。相比之下，AI的创造力则更多地依赖于算法的优化、数据的积累以及计算能力的提升。尽管AI在某些领域展现出了惊人的创造力，如音乐创作、绘画设计、文学写作等，但这种创造力往往局限于特定任务或领域内，缺乏人类创造力的广泛性和深度。
然而，正是这种差异为人类与AI的创造力协同提供了广阔的空间。根据报告中的4C分类，我们可以清晰地看到AI在日常创造力方面的优势，即其能够高效、准确地完成大量重复性、规律性的工作。而人类则擅长于个人偶发的创造力、专家级别的创造力以及big C天才创造力。这种分工不仅使得人类与AI在各自擅长的领域内发挥最大效用，更为两者之间的协同合作提供了可能。
这张图展示了创造力的 4C 框架，包括不同类型和水平的创造力：
expert-level creativity（大 C 创造力 / 创造性天才）：代表着最高水平的创造力，通常是那些具有重大创新和突破的创造，如伟大的科学家、艺术家等所展现出的创造力，他们能够开创全新的领域或改变人类的认知。
pro-c（专业创造力）：处于较高水平的创造力，通常是专业人士在其领域内展现出的创新能力，他们能够提出新的方法、技术或理念，推动领域的发展。
little-c（日常创造力）：普通人在日常生活中表现出的创造力，比如想出新的解决问题的方法、进行一些小的创意活动等。
mini-c（微小创造力）：可能是一些非常微小的创意表现，比如对一个物品的小改造、一个小点子等。
在未来的人机协同创造力模式中，人类将不再是孤立无援的创造者，而是与AI共同构建智慧生态的核心力量。
人类将利用自身的灵感、想象力和判断力，对AI提供的信息进行深度加工、融合与创新。
同时，人类还将不断探索新的技术路径和方法论，以构建能够自我涌现智慧的智能体。这些智能体将具备更高的自主性、灵活性和适应性，能够在复杂多变的环境中自主学习、自我优化并创造出更加优秀的作品和解决方案。
在这种协同创造的过程中，人类必须保持核心角色的地位。
一旦人成为边缘参与者，GenAI创作的内容还不如不加入AI。
创造中的人要去试探这个合作创造力的边界，这个极限拉扯我预计要很多年。
这意味着人类不能简单地将创造力工作交给AI去完成.
而是要与AI建立深度的合作关系，共同探索未知领域、解决复杂问题并推动社会进步。
只有这样，我们才能真正实现人机协同的创造力飞跃，打破现有的天花板限制并创造出更加辉煌的未来。
总之，人类与AI的创造力对比与协同是一个充满挑战与机遇的领域。我们需要以开放的心态、创新的思维去迎接这一变革的到来，并不断探索新的合作模式和方法论以推动创造力的持续发展。
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