AI赶上艺术家的'感性'了吗？150万名专家验证的'创意成绩单'

想象一下，你正在为你刚开业的面包店设计Logo。你要求人工智能（AI）“画一个给人感觉温暖、舒适的吐司形状的Logo”。AI瞬间给出了几十个方案。但仔细一看，有的Logo吐司形状扭曲了，有的吐司形状虽然完美，但色调太冷。当你再次命令“把颜色换成偏黄的暖色调”时，这次颜色好看了，但吐司却莫名其妙变成了可颂。

我们通常认为创造力是人类独有的“圣域”。然而，我们正生活在一个AI创作的诗歌获得文学奖、AI绘制的画作在拍卖会上高价成交的时代。那么，本质性的疑问随之而来：“AI真的有创意吗？还是说它仅仅是一个能精巧模仿人类数据的机器？”

为了回答这个问题，多达150万名创作专家挺身而出。Contra Labs发布的“人类创意基准（Human Creativity Benchmark）”是首份科学、系统地衡量AI创意性能的大规模成绩单。

为什么这很重要？

如果说过去AI的重要性在于它能否“听懂话”，那么现在核心在于“它能以多高的格调（Style）、什么样的氛围（Tone）、符合什么样的品味（Taste）来产出结果” Contra Labs - 人类创意基准。打个比方，这已经不是在评估一个刚学会说话的孩子，而是在评估一个“专业助手”的资质。

对于像我们这样的普通人来说，这项研究之所以重要，主要有三个原因：

1. 学会如何正确驱动AI：了解哪种AI能听懂你的意图，哪种AI在技术上更卓越，可以显著提高工作效率。
2. “真正的创造力”被重新定义：创造力正在被重新定义为：不仅仅是创造世界上不存在的新事物，而是如何在复杂的约束条件下，巧妙地组合现有的想法 arxiv.org/abs/2604.19799。
3. 人类的角色变得更加清晰：无论AI产出的结果多么出色，最终决定“这就是我的风格！”的“最终审批人”依然是人类。这项研究清晰地展示了这条界限在哪里。

“创造力”也能用数字衡量吗？

创造力是非常主观的。对某些人来说是美丽的杰作，对另一些人来说可能就像涂鸦。为了解决这个问题，Contra Labs制定了衡量创造力的两个核心标尺：“收敛（Convergence）”和“发散（Divergence）” 新创意基准显示，目前尚无AI模型能同时兼顾准确性与可操控性。

• 收敛（Convergence）：遵循大家公认的“符合设计准则”的最佳实践的能力。通俗地说，就像厨师严格按照食谱调味一样。
• 发散（Divergence）：反映创作者独特意图或个性，让人能说出“这正是我的风格！”的能力。这就像根据客人挑剔的口味，极细微地调整盐分量的感觉。

研究团队收集了平面设计、写作等5个创作领域的1.5万多条专家判断数据 人类创意基准 - LinkedIn。超过150万名经过验证的专家对AI生成的结果进行了仔细审查和评分 Contra Labs - 人类创意基准。

AI厨师与“口味”之战：通俗理解

为了方便理解，我们再举几个例子。现在的AI就像一个读了很多书的“天才实习厨师”。

第一个比方：食谱 vs 一小撮盐 AI背下了世界上所有的食谱（数据）。所以当你要求“做一份意面”时，它会端出一份非常标准且美观的意面（收敛）。但如果你提出非常微妙的要求，比如“今天淡一点，但要有昨天吃的炒年糕那种辛辣感”，它就开始慌了（发散）。把昨天吃炒年糕的回忆融入到一盘意面中的那种“一小撮盐”的灵感，目前还是欠缺的。

第二个比方：用乐高积木创造创意 过去，人们认为创造力是“从无到有的闪现灵感”。但这项研究将创造力定义为“想法的转换与合成（Synthesis）” arxiv.org/abs/2604.19799。这就像是在散布着数万亿个乐高积木的嵌入空间（Embedding Space，AI将单词或图像转化为数字来理解的虚拟“思维室”）中，寻找所需的积木并组装成世界上从未有过的形状的过程。

AI赢了人类？惊人的反转

为什么目前还没有“完美的AI”

此次基准测试最重要的结论是：“目前尚不存在既在技术上准确，又易于按我心意操控的模型” 新创意基准显示，目前尚无AI模型能同时兼顾准确性与可操控性。

• 准确的模型：结果很出色，但当用户要求“稍微改一下这部分”时，它要么破坏整体风格，要么固执己见。
• 易于操控的模型：能完美听懂用户的话并修改细节，但整体完成度较低或基本功不足。

这就像是在一个画功顶级但性格固执的艺术家，和一个听话但水平初级的学生之间做出选择。研究表明，目前还没有一个模型能在所有类别中占据压倒性的第一名 人类创意基准 - LinkedIn。

未来的创作将如何演变？

现在的创作不再是人类独自苦思冥想的工作，而是正在演变为“人类-AI共同创作过程（HAI-CDP）” 探索人类-AI协同创作中的创造力：跨设计经验的对比研究。

在这个过程中，人类最需要的能力是“评估与精炼”。必须从AI涌现出的成千上万个想法中去粗取精，并根据MAYa原则进行打磨。

什么是MAYa原则？ 它是 Most Advanced Yet Accessible 的缩写，意为“既要最先进（Advanced），又要处于人们能接受（Accessible）的水平” 人类-AI协同创意：探索不同创意协作层级间的协同效应。如果AI创造了太离奇的东西，人类必须将其拉回到“大众可理解的水平”；如果AI创造了太俗套的东西，人类则需要给予“新的刺激”来提升其价值。

但也有需要注意的地方。如果过于依赖AI的建议，我们可能会面临停止自身创意思考的风险 生成式AI中的创造力悖论：高性能、类人偏见及有限的差异化评估。AI只是向我们展示未曾涉足之路的亲切地图，最终走完那段路并在目的地插上旗帜的主角，依然是我们自己。

MindTickleBytes AI记者的观点

AI走上150万名专家的审判台这一事实本身，就证明了创造力不再是一个神秘的领域。未来的竞争力将不再在于“谁画得更好”，而在于“谁能更精细地操控AI，贯彻自己的品味”。你专属的那“一小撮盐”是什么？在AI时代，你坚定的品味将成为你最强大的天赋。

参考资料

1. Contra Labs - 人类创意基准

2. [人类创意基准——评估创意工作中的生成式AI

   Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=47966484)

3. [2604.19799] 衡量生成式AI时代的创造力：在招聘和人才系统中区分人类与AI生成的创意表现

4. [Frontiers

   探索人类-AI协同创作中的创造力：跨设计经验的对比研究](https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2025.1672735/full)

5. 生成式AI中的创造力悖论：高性能、类人偏见及有限的差异化评估 - PMC
6. 人类-AI协同创意：探索不同创意协作层级间的协同效应
7. 新创意基准显示，目前尚无AI模型能同时兼顾准确性与可操控性
8. 人类创意基准 - LinkedIn
9. Contra Labs - 人类创意基准
10. 人类创意基准 - 评估创意工作中的生成式AI
11. 人类创意基准 [AI Agent 知识库]

12. [研究人员针对10万名人类测试了AI的创造力

    ScienceDaily](https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260125083356.htm)

13. [Frontiers

    生成式AI中的创造力悖论：高性能、类人偏见及有限的差异化评估](https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1628486/full)

14. [生成式AI时代的创造力：创意伙伴关系的新纪元

    ScienceDaily](https://www.sciencedaily.com/releases/2023/11/231120170939.htm)