如果AI的创造力“涌现”是个误会, 那AI怎么帮我们创新?
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在AI技术飞速发展的当下，我们常常惊叹于其惊人的创造力，但这种创造力的来源究竟是什么？本文从一个全新的视角探讨了AI创造力背后的真相，指出其并非源于“完美”的知识体系，而是源自“不完美”的设计约束。
我们正处在一个由AI驱动的“文艺复兴2.0”时代。从ChatGPT的吉卜力创意热潮到Veo3生成的爆款短视频，AI似乎有媲美甚至超越人类的创造力。
我们一直以为，这种能力的觉醒源于更庞大的数据集、更复杂的算法和对人类世界的完美模仿。我们曾坚信，通往更强创造力的道路，是用天量的数据“喂养”出一个灵感涌现不绝的“创新之神”。
但如果真相恰恰相反呢？如果AI的创造力并非源于其“无所不知”，而是源于其“一知半解”？如果那些我们一直试图修复的“技术缺陷”，恰恰是点燃其创意火花的秘密引擎呢？
最近，一篇发表在《QuantaMagazine》上的重磅研究，颠覆了我的认知。斯坦福大学的研究者梅森·坎布（MasonKamb）和苏里亚·甘古利（SuryaGanguli）的研究成果表明，AI的创造力并非某种高深莫测的“涌现智能”，而是一个令人意外的、由“不完美”设计所催生的必然结果。
揭开创意的面纱：所谓的“灵感涌现”只是美丽的误会
长期以来，当我们看到AI生成了一幅“宇航员在巴洛克风格的宫殿里骑马”的图像时，我们倾向于认为AI“理解”了宇航员、马和巴洛克风格，并像人类艺术家一样将它们创造性地结合起来。这是一种令人欣慰的拟人化想象，但研究表明，这是一个美丽的误会。
真相是，以扩散模型（DiffusionModels）为代表的生成式AI，其创造力的核心并非来自对概念的“高阶理解”，而是源于其架构中两个看似“缺陷”的底层约束。这种对全局的“无知”，恰恰让AI摆脱了人类思维中的一种经典枷锁——“功能固着”（Functionalfixedness）。
功能固着是一种人类有而AI没有的认知偏误，是指人们知道了一些事物的固定的作用和功能之后，就会习惯性的认为这些事物就是用来干这些事情，而忽视了这些事物的其他方面的功能。
在著名心理学家卡尔·邓克尔（KarlDuncker）的“蜡烛问题”实验中，人们很难想到用装图钉的盒子来做烛台，因为我们对“盒子”的完整知识（它是容器）限制了想象力。AI则没有这种“知识的诅咒”，它不“理解”盒子，只“看到”其可以支撑物体的局部属性，因此这种“无知”反而成全了它的创造力。
AI不是一个全知全能的画家，更像一个技艺高超的马赛克艺术家，他虽然看不见整幅壁画的全貌，但凭借手中有限的彩色瓦片和一套严格的拼接规则，却能创造出令人惊叹的全新图案。
AI创造力的“黄金镣铐”：两大基本原则
那么，这两副给AI戴上，却反而让它舞姿更美的“黄金镣铐”究竟是什么？
第一副镣铐：局部性（Locality）。这指的是AI模型在处理信息时，并不是像我们一样“纵览全局”，而是一次只能聚焦于一个极小的图像区块（patch）。它像一个透过锁孔看世界的观察者，视野极其有限。
AI不知道一只完整的猫是什么样的，但它对“猫的毛发纹理”、“猫耳朵的尖锐轮廓”、“猫眼睛的反光”这些局部特征了如指掌。这种“视野缺陷”迫使它在生成图像时，无法直接复制一整只记忆中的猫，而必须将无数个它学到的“局部碎片”重新组合。
第二副镣铐：平移等变性（TranslationalEquivariance）。这听起来很专业，但原理却很直观。它是一套保证“结构一致性”的铁律。简单来说，如果模型在一个局部区块学会了“砖墙”的纹理，那么当它需要在图像的另一个位置画砖墙时，它会运用完全相同的规则和结构。这确保了AI生成的世界不会陷入混乱。这一思想与AI先驱、图灵奖得主杨立昆大力倡导的“世界模型”（WorldModels）不谋而合。两者的核心都在于，让AI学习这个世界可预测、可泛化的基本规律，而不是去死记硬背无穷无尽的表象。正是这种对底层规则的遵循，让AI的“拼贴”显得真实可信。
当“局部性”将世界打碎成无限重组的可能，而“平移等变性”则像一根无形的线，将这些碎片以一种和谐、连贯、符合逻辑的方式缝合起来，创造力的奇迹便诞生了。
无独有偶，近年来AI研究者们开发的“等变局部评分”（EquivariantLocalScore,ELS）机，正是一个只优化这两个核心原则的简化数学模型，它竟然能高度复现复杂扩散模型的输出，这再次证明了——约束，而非自由，才是AI创造力的真正源泉。
化“限制”为“催化剂”：系统性提升AI创新力的3个方法
理解了AI创造力的根本原理，我们提升AI创新能力的方向就变得豁然开朗。我们不再是盲目地扩大模型、堆砌数据，而是可以像一位熟练的工程师一样，通过“设计约束”来主动引导和激发AI的创造潜力。这种“拥抱限制”的哲学，在人类的创新史上早已屡见不鲜。史蒂夫·乔布斯毕生信奉“至繁归于至简（Simplicityistheultimatesophistication）”，他对iPhone只保留一个Home键的极致约束，恰恰成就了一代产品的革命性体验。
同样，在AI的世界里，我们也可以通过以下方法，将限制化为创新的催化剂：
方法一：设计“不完美”的架构。未来的AI模型设计，重点可能不再是单纯地追求“更大更强”，而是要战略性地构建具有特定“创造性缺陷”的架构。我们可以设计出在不同维度上具有不同“局部性”视野的模型，或者引入更多有趣的“等变性”规则（如旋转、缩放等），就像给乐高玩家提供不同形状和功能的积木，让他们能搭建出更富想象力的作品。
方法二：驾驭数据“信息差”。如果我们想让AI画出更有创意的椅子，或许我们不应该只给它看成千上万张椅子的照片。我们可以尝试一种“信息差”训练法：给模型看无数物体的局部纹理（木头、金属、织物），再给它看无数种结构（四条腿的、单腿的、悬空的），但就是不给它看一张完整的“椅子”。这将迫使模型在其“局部知识库”中进行前所未有的探索和组合，从而“发明”出我们从未见过的椅子设计。
方法三：将提示工程提升为“约束的艺术”。当我们向AI输入“一只由水晶构成的蝴蝶，栖息在熔岩流上”时，我们正是在让模型在严格的约束下（水晶质感+蝴蝶结构+熔岩环境），去完成一次前所未有的“创作越狱”。这让人想起了传奇音乐家布莱恩·伊诺（BrianEno）著名的“倾斜策略（ObliqueStrategies）”卡牌。当创作陷入僵局时，他会抽出一张写有“只用一个音符”或“重复一个动作”这类指令的卡牌，通过这种人为的限制来打破思维定势，激发全新的灵感。
这一方法也让提示词的意义变得更加深刻。一个好的提示词，本质上就是在施加一种巧妙的“创造性约束”。
拥抱“不完美”，我们面临什么问题？
对AI创造力的研究和探索，或许能让我们反思对AI“完美”复现人脑的执迷，转而善用AI的“不完美”。我们手中的创新钥匙，不再是无穷无尽的数据和算力，而是设计“智慧约束”的能力。
这也引发了两个更深层次的问题：
既然约束是创造力的引擎，那么是否存在一种“最优约束”的尺度？太多的约束会扼杀创意，太少则会导致混乱，那个激发最大创新的“黄金分割点”在哪里？
如果AI的创造力源于一种与人类截然不同的“认知范式”，那么追求让AI像人一样思考的通用人工智能（AGI）道路，是否从一开始就走偏了？
或许这些将是未来AI领域的重点研究方向。
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结语
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神州信息加入两大国家级人工智能标准化组织 近日，神州信息凭借在标准化领域深厚积累和在重点行业人工智能应用探索实践成功，成功加入“全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会”和“工信部人工智能标准化技术委员会”两大国家级人工智能标准化组织
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