研究指出，如果创意产业过度依赖人工智能（AI）来辅助或主导创作过程，尤其是当AI被用来“编故事”的时候，未来可能出现的书籍、电影和其他形式的文学及影音作品可能会失去多样性，变得千篇一律。这一担忧基于几个关键因素：

  1. AI的模仿能力：AI系统通常被训练来模仿已有的作品风格和结构。这意味着它们可能会重复过去成功的模式，而不是创造全新的、原创性的内容。由于AI学习的是历史数据，它可能无法突破现有框架，创新性会受限。

  2. 缺乏人类情感和经验：虽然AI可以生成看似复杂和有深度的故事，但它缺乏人类的情感体验和直觉，这些是创作中不可替代的元素。人类创作者的个人经历、情感波动和世界观赋予作品独特的视角和深度。

  3. 创作过程中的互动与反思：人类创作往往涉及不断的自我反思和与他人的互动，这一过程促进了作品的迭代和完善。AI则缺乏这种内在的批判性和反思能力，可能导致作品的表面化和同质化。

  4. 技能退化：如果创作者过于依赖AI工具，他们自身的技能和创造力可能会逐渐退化。就像使用拼写检查器过多可能会削弱一个人的拼写能力一样，过度依赖AI来完成创意工作可能使创作者失去独立思考和创作的能力。

  5. 评估和反馈：AI生成的作品可能难以得到有效的人类反馈，因为AI本身不会质疑其输出的创意价值。而人类评审员可能会对由AI生成的作品持保留态度，影响作品的接受度和市场表现。

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阿尼尔・多希和埃克塞特大学的联合作者奥利弗・豪瑟招募了约 300 名志愿者，担任“作家”。科学家随后将这组“作家”随机拆分为 3 组，并要求志愿者分别从如下三个主题中自选一个主题，撰写一篇由 8 句话组成的小故事。

  • 在开阔海域上的冒险

  • 在丛林中的冒险

  • 在外星球上的冒险

三个不同的组别，将分别接受不同程度的生成式 AI 协助。

  • 第一组：生成式 AI 不提供任何辅助

  • 第二组：ChatGPT 提供三句话作为故事创意

  • 第三组：最多可以获得 5 个 AI 生成的故事创意

在完成故事的写作后，参与者被要求根据故事的新颖性、可享受性以及将其转化为出版书籍的潜力等指标来评估自己的作品创造性。同时，参与评估的还有 600 名外部人类评审员。

研究结果发现，平均而言，生成式 AI 可将个别作者创造力质量提高 10%，并将故事的可享受性提高 22%，特别是对结构和情节转折等元素有帮助。

但在集体层面，AI 辅助完成的作品彼此之间的相似度远高于不借助 AI 辅助完成的作品，因为人们对 AI 提供的创意过于依赖。

奥利弗・豪瑟表示，这引发了一种“社会困境”。一方面，让人们更容易进入这个领域，降低门槛是有益的。但另一方面，如果艺术的新颖性因此下降，从长远来看可能是有害的。

多希也认为，就像过早给儿童使用计算器可能会阻止他或她学习基础算术一样，人们可能会在掌握写作、音乐或其他基础技能之前过于依赖 AI 工具。

研究结果原文：Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content

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