他们发现，人的创意对AI生成的结果有影响，但并没那么大。
这一影响大概能占最终作品呈现的多大不同呢？具体来说，高创意的参与者往往能够产生语义多样性更高的文字提示，而这些提示又导致了更具创意的AI艺术作品。DAT得分通过文字提示的语义多样性影响AI艺术创意的间接效应约占总效应的18%，而AUT得分的间接效应约占16%。
德加
换句话说，即使排除了其他可能的影响因素，提示词之间的概念距离的远近，甚至比参与者的创意评分对画作创意影响更大。
是平权，也是价值的剥离
说AI没有创意，这实在是有些武断了。
就在几天前，AI圈还爆发了一场关于AI是否有智能的讨论。一些经验主义者就表示，从经验哲学的角度去讲，人的智能也不过是对既往经验和知识的重新组合，并将其应用在新的场景中。而AI，在它明显掌握了海量知识，且已经有了将这些知识进行组合的方式，为什么不能称之为智能？
在创意这件事上，事情也是一样。创意，往往就是既有元素和技法的组合。比如印象派就融入了日本绘画的画法，形成了其独特的笔触。野兽派则取经于非洲艺术元素，构建了自己的语汇。
那么创意，还会是人类独占的吗？
在文章的结尾，研究者承认这种效应量偏小可能有几个原因：首先，实验设计没有允许参与者看到并改进他们的AI作品，而在现实中，艺术创作往往是一个反复迭代的过程；其次，研究使用的创意测试主要考量语言创意，可能没有充分捕捉到视觉艺术创意的特点。
有很多当下正在进行AI艺术创作的作者肯定也会讲，一个作品需要有一致性，需要传达思想、需要有剧情的编排和逻辑。这些AI现在还做不到。
但在不久的以后呢？
创造能力的消失
如果说人的创意价值越来越低是我们当下需要担心的事，那在晦暗未明的未来中，我们是否还能抱有创造能力都不好说。
在今年9月，一篇来自多伦多大学的研究《Human Creativity in the Age of LLMs》，系统的检测了使用AI工具对人创意的影响。
研究团队召集了1100名参与者，设计了两个平行实验，分别测试两种不同类型的创造性思维能力。第一种被称为"发散性思维"——也就是产生多个不同想法的能力，比如想出一个回形针的各种创新用途；第二种是"聚合性思维"——找到一个最佳答案的能力，就像解决一个需要巧思的谜题。
参与者被分成三组。第一组完全靠自己思考；第二组可以看到AI直接给出的答案；第三组则直接让AI当老师，指导他们做创作。但在实验的最后阶段，所有人都需要独立完成任务，不能再借助AI的帮助。
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