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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。
什么是人工智能中的集体多样性悖论？
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。
科学进展》（Science Advances）上发表的一项开创性研究通过对 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：在人工智能辅助下撰写的故事被评为更有创意、写得更好、更引人入胜，但与没有技术支持的故事相比，它们之间的相似度也明显更高。
銜接機制如何運作
人工智能创造力的社会困境
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。
这种动态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，但集体产生的新颖内容范围会更窄生成式人工智能提高了个人创造力，但减少了集体新颖内容的多样性 | Science Advances。
研究发现了一种 "螺旋式下降 "的现象，在这种现象中
- 用户发现人工智能提高了内容的感知质量
- 增加这些工具的使用
- 产品逐渐变得更加相似
- 现有创意和方法的总体种类减少
对创造力的不对称影响
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。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。生成式人工智能提高了个人创造力，但减少了新颖内容的集体多样性。这种现象在使获取创造力的途径民主化的同时，也自相矛盾地助长了结果的标准化。
科学证据和案例研究
创意写作研究
Anil Doshi 和 Oliver Hauser 进行的实验将 293 名参与者分成三组：
- 对照组：没有人工智能辅助的写作
- 第 1 组：获得由 GPT-4 生成的单一创意
- 第 2 组：从人工智能中获得最多五个不同的想法
由 600 名独立评委进行评估的结果表明，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。 生成性人工智能提高了个人创造力，但减少了新颖内容的集体多样性 - 医学文献。
结果表明
- 人工智能辅助故事在创意、质量和参与度方面得分更高
- 创作力较弱的作家从援助中受益最多
- 人工智能辅助故事之间的相似性更高
语义融合动态
研究人员发现，人工智能辅助小组的故事彼此更加相似，与人工智能产生的创意也更加相似。人工智能辅助创意的新研究揭示了一个有趣的社会难题。
对公司和专业人员的影响
企业创新的风险
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
- 竞争对手之间的信息越来越相似
- 失去独特的声音品牌
- 减少内容的原创性
产品开发：人工智能协助进行头脑风暴和设计：
- 限制创新解决方案的探索
- 倾向于 "安全 "但无差异的方法
- 减少项目建议的多样性
公司的缓解策略
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：
- 工具多样化：使用多种人工智能平台，采用不同的方法
- 高级提示工程：开发促进原创性的提示技术
- 混合流程：人类创意步骤与人工智能辅助交替进行
- 多样性评估：实施衡量标准，监测所制作内容的原创性
-
创意网络中的人工智能行为
社会网络中的集体动力
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力和多样性。然而，随着时间的推移，人类-人工智能混合网络的创造力比单人-人工智能网络更加多样化。
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。
国际影响评估的专题融合
人类倾向于创造与原始故事情节保持一致的新叙事，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，如与太空有关的叙事，而且在不同的迭代中保持一致。
人工智能时代创意的未来
衡量多样性与创造性
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，创造力是一种想法的属性，而多样性则是一系列想法的属性。《人工智能想法如何影响人类想法的创造力、多样性和进化：来自大型动态实验的证据》（How AI Ideas Affect the Creativity, Diversity, and Evolution of Human Ideas: Evidence From a Large, Dynamic Experiment.
接触人工智能的对比效应
大量接触人工智能既提高了多样性的平均值，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。变化率上的微小差异会随着时间的推移产生巨大的总体差异。《人工智能思想如何影响人类思想的创造性、多样性和进化：一项大型动态实验的证据》（How AI Ideas Affect the Creativity, Diversity, and Evolution of Human Ideas: Evidence From a Large, Dynamic Experiment.
FAQ - 常见问题
人工智能中的集体多样性悖论究竟是什么？
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。
是否所有用户都能从生成式人工智能中平等受益？
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。人工智能就像一个 "平衡器"，将每个人的质量提升到中高水平，为那些从低水平起步的人带来巨大的进步，而为那些已经非常有创造力的人带来微不足道的提高。
内容融合在实践中如何体现？
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。
企业如何避免内容同质化？
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。
在哪些领域，人工智能可以真正放大创造力，而不会造成同质化？
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。
这种现象会随着时间的推移而恶化吗？
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。
创意专业人员应如何保持原创性？
他们应将人工智能作为辅助工具，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。
如何对这一现象进行科学测量？
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：
