倫敦大學管理學院與埃克塞特大學的研究人員開展的一項最新調查，探討了生成式AI對于創意寫作的影響。此項研究考察了從大語言模型（LLM）處獲取故意創意，將對人類撰寫敵小說的創造力產生怎樣的影響。

調查結果只能說相當微妙。雖然生成式AI支持下的故事擁有更好的創意、吸引力和文字質量，但同時也讓故事的最終呈現效果愈發趨同。

衡量生成式AI對于創意寫作的影響

此項研究重點關注短篇小說寫作。參與者被要求撰寫一段敵故事，主題隨機分配且長度僅為8句話。

研究人員則根據內容的新穎性和切實性來衡量創造力水平。

所謂新穎性，是指“一種想法偏離現狀或者期望的程度”。另一方面，切實性則是指“一個想法的實用性與現實相關度”。對于短篇小說來說，較好切實性意味著故事更適合成為“可出版的產品，比如進一步被擴寫成一本書”。

研究人員假設，生成式AI可能通過兩種方式影響創意寫作。首先，它可以作為“人類思維的跳板，提供潛在的起點，從而形成不同的故事情節「樹狀結構」或者幫助作者克服寫作障礙。”

“如果猜測屬實，我們預計生成式AI將幫助人類作者產出更多創造性的文字 成果。”

而另一方面，生成式AI也可能會將作者錨定在某個特定想法之上，“從開始就限制住作者思路的可變性，反而抑制創意寫作的自由度。”

“如果是這樣，那我們預計生成式AI將令不同故事愈發趨同，而人類作者產出創造性文字成果的可能性反而會降低。”

為了研究舔式AI對于創造力的具體影響，研究人員設計了一項分為兩個階段的在線實驗。在第一階段，293名受試者被要求撰寫一篇關于隨機主題的短篇故事，總長為8句話。受試者共被分為三組：

純人類組：該組不會獲得生成式AI模型的任何幫助或提示。

人類加單次生成式AI組：該組可以收到 OpenAI GPT-4生成的3句輸出。

人類加五次生成式AI組：該組可以向GPT-4求助最多五次，即獲取3 x 5句輸出結果。

之后，作者先根據新穎性、切實性和各種情感要素對自己的故事進行評估。在第二階段，600名評估員依據相同的標準對這些故事進行盲評，即不知道作者來自哪個組。

生成式AI有助于增強創造力

研究發現，從生成式AI處獲取提示可以提高新穎性與切實度。

研究人員寫道：“我們發現與人類作者相比，使用生成式AI能夠增加新穎性與切實度的平均水平……”

有趣的是，能夠對AI進行五次求助的組有著最明顯的進步效果。接觸更多思路可以幫助作者擺脫最初的假設，探索更多的創作可能性。

研究還發現，在基準創造力評估中得分較低的作者，往往能夠從生成式AI中受益更多。這些作者在使用AI生成的想法時，故事的新穎性與切實度顯著提高。研究人員還觀察到，在這種情況下，生成式AI充當的是一種均衡器，消除了“基于作者固有創造力所展現的劣勢或優勢差異”。

也就是說，評估人員發現AI輔助撰寫的故事更有趣、文字質量更高，而且更有可能引發曲折離奇的情節走向。

研究人員寫道：“使用生成式AI能夠讓故事更加‘專業’，即超出作者個人能力的極限。”

個人創造力與集體創新

雖然生成式AI增強了個人創造力，但研究人員同時發現，與對照組相比，基于AI生成思路的故事似乎也出現了趨同的跡象。

這一發現引發了人們對于生成式AI被廣泛應用之后，創意內容可能發生同質化的擔憂。

研究人員寫道：“簡而言之，兩組借助生成式AI思路撰寫故事的作者，在一定程度上更依賴于AI呈現給他們的脈絡走向。”

研究人員因此警告稱，如果作者們過于依賴有限數量的生成式AI模型中相似的提示與思路，“就存在失去集體創新能力的風險”。

“具體來講，如果出版行業接受到死角客觀存在AI啟發的故事，那么這些故事總體上的獨特性將有所下降，即故事之間的相似度越來越高。簡而言之，我們的研究結果表明，盡管生成式AI對于個人的創造力具有增強作用，但如果生成式AI被廣泛應用于創意領域，則可能引發總體性的創意衰退。”

隨著越來越多的公司開始提供AI驅動的寫作工具，部分組織已經在使用大模型規模化產出內容。在這樣的背景下，此番研究發現可能具有重要意義。畢竟當網絡上充斥著具有相似分布的信息內容后，這些內容又將反過來用于訓練下一代語言模型，最終陷入自我增強的僵化循環。