最新AI创造力研究：艺术生产将如何变化

最新AI创造力研究：艺术生产将如何变化

沃顿商学院最近举办了一场关于人工智能与机器创造力的网络研讨会，探讨了AI如何改变创意内容生产方式。波士顿大学信息系统教授李渡云（Dokyun Lee）和慕尼黑工业大学数字营销博士研究员艾斯纳（Yannick Exner）等专家分享了他们对AI融合未来的看法，并介绍了相关领域的最新研究进展。

AI生成内容与人类创作的比较

艾斯纳的研究表明，人们对AI生成的内容与人类生成的内容有着相似的看法。他参与合著的论文《生成式营销的力量：AI能否生成人类水平的视觉营销内容？》比较了人们对人造图像和AI图像的反应。研究发现，AI图像在感知方面优于人造图像，在社交媒体参与方面具有可比性，并实现了显著更高的点击率。

AI在视觉设计中的应用

普渡大学营销学教授西索迪开发了一种直接从图像数据中发现和量化人类可解释视觉特征的方法。他的最新合著论文《生成式可解释视觉设计》探讨了如何使用深度机器学习来发现有趣的产品属性，然后使用这些属性来生成能引起消费者共鸣的新产品。他表示：“我们知道视觉设计对消费者的选择很重要。”

AI工具对艺术创作的影响

李渡云教授的合著论文《生成式AI、人类创造力和艺术》研究了文本到图像的AI工具帮助人类创造高质量数字艺术的能力。该研究使用了5万多名用户的400多万件艺术品的数据集，发现随着时间的推移，使用文本到图像AI工具来生产的作品提高了25%的创造力，艺术价值提高了50%。关键的收获是，有AI工具辅助的艺术家体验到了更多的创造力和价值，产生了更多的内容创意和更多受到好评的艺术。

AI与人类创造力的平衡

学者们一致认为，AI影响人类创造力的潜力几乎是无限的。艾斯纳好奇AI工具是否会从某个时间点开始给予人类的回报率下降，因为这些模型是基于人类知识构建和训练的。如果人们开始过于依赖模型，而较少进行新颖的思考，会发生什么？

李渡云反驳道：“当摄影出现时，艺术并没有消亡。我觉得AI会产生同样的影响，至少在创意方面是这样。但我同意艾斯纳的观点，即知识库可能会发生些什么，人们可能没有动力继续源源不断地做出原创贡献，到某个时间点，大模型里的知识储备也没有什么可值得人类学习的。”

沃顿营销学教授罗伯特•梅耶主持了这场研讨会，他更愿意支持Apple Vision Pro。他笑着说：“我希望它在我的生日清单上，是妻子送给我的礼物。”

本文最初由沃顿AI研究中心发布。