ChatGPT这类生成式AI真能创造原创想法吗？蒙特利尔大学心理学系Karim Jerbi教授领衔、AI先驱Yoshua Bengio参与的新研究，以史无前例的规模探讨了这个问题——这是人类与大语言模型创造力的最大规模直接对比。

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研究发表于《科学报告》（自然旗下期刊），结论指向一个关键转折点：生成式AI已在部分创造力测试中超越普通人水平，但最具创造力的人类仍对最强AI保持明显且稳定的优势。

一、AI追上“平均人类创造力”，但顶尖人类仍碾压

研究团队评估了ChatGPT、Claude、Gemini等多款主流大模型，并与10万+人类参与者的结果对比。发现GPT-4等模型在语言发散创造力任务中得分超过人类平均值。

“我们的研究显示，部分大语言模型AI在定义明确的任务中，创造力已超越平均人类，”Jerbi教授解释，“这结果可能令人惊讶甚至不安，但同样重要的是：即使最优秀的AI，也远不及最具创造力的人类水平。”

进一步分析显示，AI虽能超过普通人，但“巅峰创造力”仍牢牢掌握在人类手中：人类参与者中创造力前50%的平均得分，超过所有测试的AI模型；前10%的顶尖创造者与AI的差距则更大。

“我们与多伦多大学的Jay Olson合作，基于10万+参与者的数据，开发了一套严谨的框架，让人类与AI能用相同工具对比创造力，”同时任职于Mila（魁北克AI研究所）的Jerbi教授说。

二、用“发散联想任务”公平测创造力

为公平对比人类与AI的创造力，团队采用了发散联想任务（DAT）——这是心理学界广泛使用的测试，衡量从单一提示生成多样原创想法的能力。

该任务由合著者Jay Olson设计，要求参与者（人类或AI）列出10个语义尽可能无关的单词，例如高分答案：“星系、叉子、自由、藻类、口琴、量子、怀旧、丝绒、飓风、光合作用”。

这个任务与写作、创意生成、问题解决等其他创造力测试结果高度相关，且仅需2-4分钟即可完成，适合大规模在线测试。

三、从单词联想到创意写作：AI仍输顶尖人类

研究团队进一步测试AI的创造力能否延伸到复杂场景，对比了AI与人类在俳句创作、电影梗概撰写、短篇故事写作中的表现。结果呈现相同规律：AI有时能超过平均人类，但最优秀的人类创作者的作品始终更出色、更具原创性。

四、AI创造力可“调节”：靠参数和提示词

研究还发现，AI的创造力并非固定不变，可通过技术参数调整——尤其是温度参数：

低温度：输出更安全、常规；

高温度：输出更多样、不可预测，突破常规想法。

此外，提示词的表述也会显著影响AI创造力：例如引导AI从词源和结构思考的提示，能产生更意外的联想，提升创造力得分。这说明AI创造力高度依赖人类引导，交互与提示是创作过程的核心。

五、AI不会取代创作者，而是成“创意助手”

针对“AI将取代创意从业者”的担忧，研究给出平衡视角：AI虽能在部分任务中达到或超过平均人类水平，但仍有明显局限，且依赖人类指导。

“即使AI在某些测试中达到人类水平，我们也需跳出‘竞争’的误区，”Jerbi教授说，“生成式AI首先是服务于人类创造力的强大工具：它不会取代创作者，而是深刻改变他们想象、探索和创作的方式——只要创作者愿意使用它。”

研究认为，未来AI将作为“创意助手”，拓展思路、开辟新探索路径，放大人类想象力而非取代它。

“通过直接对比人类与机器的能力，这类研究推动我们重新思考‘创造力’的定义。”Jerbi教授总结道。

该研究论文《人类与大语言模型的发散创造力》于2026年1月21日发表，参与机构包括蒙特利尔大学、康考迪亚大学、多伦多大学、Mila和谷歌DeepMind。