生成式人工智能正在彻底改变我们创造内容的方式，但在其显而易见的好处背后，却隐藏着一个令人不安的悖论：它在提高个人创造力的同时，却有可能削弱我们创造性产品的集体多样性。让我们一起探索这一现象及其对人类未来创造力的影响。
集体多样性悖论是最近从科学研究中出现的一种现象，它显示了生成式人工智能的使用如何对人类创造力产生相互矛盾的影响。一方面，ChatGPT、Claude 或 Gemini 等工具能显著提高个人用户所制作内容的质量和创造力。另一方面，这些工具往往会使结果同质化，使创意作品之间越来越相似。
发表在《科学进展》（Science Advances）上的一项突破性研究通过对 293 名作家进行对照实验，分析了这一动态变化，揭示了令人惊讶的数据：与没有技术支持的故事相比，在人工智能辅助下撰写的故事被评为更有创意、写得更好、更吸引人，但故事之间的相似度 也明显更高 。
这种现象呈现出典型的社会困境特征：使用生成式人工智能的每个人都能立即获得个人利益（更好的内容、更高的效率、更强的创造力），但集体采用这些工具会逐渐减少创意产品的整体多样性。
这种态势类似于一种社会困境：有了生成式人工智能，作家个人的境况会更好，但集体产生的新内容范围会更窄。
研究发现了一种 "螺旋式下降 "的现象，在这种现象中
一个特别有趣的方面是，生成式人工智能对不同类型的用户产生了不对称的影响。研究结果表明，生成式人工智能可能对创造力较弱的个人影响最大。这种现象在实现创造力民主化的同时，也自相矛盾地造成了结果的标准化。
Anil Doshi 和 Oliver Hauser 进行的实验将 293 名参与者分成三组：
由 600 名独立评委评估的结果显示，参与者被招募并完成发散性联想任务（DAT）--这是一项衡量个人内在创造力的指标--然后被随机分配到三种实验条件之一。
结果表明
研究人员发现，人工智能辅助小组的故事彼此之间以及与人工智能产生的创意都更为相似。这不禁让人担心，如果人工智能工具得到广泛应用，创意成果可能会出现同质化现象。
对于实施生成式人工智能解决方案的公司来说，这一悖论带来了巨大的挑战：
营销与传播：广泛使用 GPT 等工具来创建营销内容可能会导致以下后果
产品开发：人工智能协助进行头脑风暴和设计：
各组织可以采取不同的战略，最大限度地发挥人工智能的优势，同时最大限度地降低同质化的风险：
最初，与人-人和混合网络相比，单人-人工智能网络显示出最大的创造性和多样性。然而，随着时间的推移，人-IA 混合网络的创造力比单人-IA 网络更加多样化。
虽然人工智能可以引入新的想法，但随着时间的推移，它也会表现出一种主题趋同的形式，从而导致整体多样性的减少。
人类倾向于创造与原始故事情节紧密结合的新叙事，而人工智能的产出则显示出一种独特的趋势，即趋同于某些创意主题，例如与太空有关的叙事，这些主题在不同的迭代中保持一致。
创造力通常被认为是个人的成就。多样性则是一种集体成果。换句话说，创造性是一个想法的属性，而多样性则是一系列想法的属性。
大量接触人工智能既增加了多样性的平均数量，也提高了思想多样性的变化率。关于变化率的结果尤为重要。变化率的微小差异会随着时间的推移产生巨大的总体差异。
这是一种现象，即生成式人工智能增强了用户的个人创造力，但同时也在集体层面上减少了创意产品的整体多样性，使内容变得越来越相似。
不，研究表明，最大的收益集中在那些天生创造力较低的用户身上。人工智能发挥着 "均衡器 "的作用，将每个人的素质提升到中高水平，为那些从低水平起步的人带来巨大的进步，但对于那些已经非常有创造力的人来说，这种进步只是微不足道的。
人工智能辅助内容往往趋同于类似的叙事结构、相似的词汇和统一的文体方法。例如，故事显示出重复出现的模式和语义相似性，这在纯粹的人类作品中是看不到的。
通过人工智能工具的多样化、先进提示工程的使用、混合创作流程以及对所制作内容多样性的持续监控等战略。
是的，在算法工程或科学研究等具有客观衡量标准的领域，人工智能可以产生可衡量的改进，而不会出现趋同问题。而在主观创意领域，同质化现象则更为明显。
数据显示，在某些情况下，特别是当人类和人工智能在协作网络中互动时，趋同会趋于稳定甚至逆转。关键在于设计兼顾辅助性和多样性的系统。
他们应将人工智能作为一种辅助工具，同时保持对创意的控制，使灵感来源多样化，开发提示工程技能以最大限度地提高原创性，并积极监测其产出的多样性。
通过语义相似性分析、计算文本嵌入之间的距离、词汇多样性度量以及独立人类评委的比较评估。这些研究采用了先进的计算技术来量化收敛性。
资料来源和参考文献：
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