人工智能、创造力与意向性：范式转型的必要性

将人工智能（AI）应用于创造具有创意且有价值的成果并非新鲜概念（Boden，1998；Cope，1989）。但直到近年来，我们才看到能够生成高质量文本、图像、视频及音频内容的大规模AI工具被发布并广泛应用（Anantrasirichai & Bull，2022）。这些工具的快速普及及其生成成果的自主特性，对根深蒂固的范式构成了挑战，尤其在艺术等创意领域更是如此。这一现状要求我们重新讨论并审视既有的概念与假设。长期以来，意向性与创造力一直被视为人类独有的特质，也是理解人类的核心要素。其中，意向性常被描述为“智力认知过程中创造性因素存在的体现”（Gondek，2021，第420页），而创造力则指创造新颖、有价值且具有惊喜性的想法或作品的能力（Boden，2004）。这两个概念内在关联且对理解人类至关重要，因此学界已从认知、人格、情感、动机等多个心理学视角对其展开大量研究。然而，如今的创意型AI系统已能够独立生成与人类创作的作品难以区分的成果，还提供了多种协同创作的可能性（Miller，2019）。因此，AI应被视为一种工具、协同创作的伙伴以及独立的创作者（Elgammal，2019）。但智能系统以数据为核心且具备自主性的特点，与我们对于创意任务中人类意向性的认知与期待相悖。为此，我们必须重新审视现有假设，以适应AI在创意过程中日益重要的角色。 笔者认为，当前及未来的情境呼唤一种新的范式：在这种范式中，人类与AI在协同创作关系中体现的意向性，其真实性可与无AI参与的创作过程相媲美；AI被视为能够助力人类充分表达自身动机与意图的赋能者；同时，这种范式也承认算法本身具备日益显著的意向性。在传统认知中，创意任务中的人类意向性往往被视为表达真实渴望、情感与动机的有意识行为。尤其在创意与艺术领域，人类表达的主观价值高度依赖于完成表达所需任务所具备的技能或专业知识（如演奏乐器能力、写作或绘画技巧），因此实现意图的创意过程向来被视为极具重要性（Kozbelt，2004）。但随着AI工具日益普及、精度提升且更易操作，创意任务所需的专业技能大幅降低，甚至不再必需。例如，人们无需掌握音乐理论或精通乐器演奏，就能“创作”出新颖、美妙且令人惊艳的歌曲。AI由此实现了创意产出能力的普及化，让任何人的渴望、情感与思想都能得以呈现。按照现有范式，创意过程中使用AI可能会削弱人们对人类意向性的感知，进而降低作品的价值；但笔者认为事实不应如此。无论AI是否具备“智能”，它都应被视为增强人类创造力的工具。由于操作简便，AI工具还能激励那些原本不具备创意能力的人通过人工协同创作来表达内在意图。简而言之，AI将推动创意行为的普及，产生海量创意成果。因此，无论创作者是否具备创意技能或专业知识，AI都应被视为人类表达的助推者，其应用也不应损害人们对创作者意向性的感知。新的创意范式应更侧重创作的内在动机，而非实现意图的过程。这一假设基于AI技术将朝着精度更高、更易操作且更普及的方向发展的现实；鉴于其无可否认的价值，全球范围内的接受与应用可谓顺理成章。很快，大多数人都会借助AI来增强自身的创造力。当然，不依赖AI的人类意向性表达仍会存在，创作过程的选择权也始终掌握在创作者手中（例如，选择不借助AI创作诗歌，或完全交由AI自动化生成仅作最终审核）。但AI现已能生成与人类创作的作品难以区分的成果（Hadjeres, Pachet, & Nielsen，2017；Tigre Moura & Maw，2021），这意味着确认创意过程本质的难度正日益增大。创意过程的概念将取决于创作者（说明作品的创作方式）与接收者（是否相信创作者的陈述）之间的信任。此外，新范式还应考虑智能系统的意向性（Kurt，2018；Mikalonytė & Kneer，2021）。尽管此前已有研究探讨在人工智能中识别意向性的可能性（Zhu，2009），但这一观点仍遭广泛排斥，尤其在艺术领域更是如此。但从更广泛的意义上讲，AI确实具备某种形式的意向性：它往往是被设定为实现特定目标而设计的，这些目标体现了开发者与机构的诉求。随着AI工具的快速普及，这一议题有望成为创意产业的核心讨论点，进而影响人们对人工智能创作或协同创作成果的认知。AI应用的不断深入，很可能会引发关于人类在创意领域独占性丧失的担忧。创意技能 mastery 向来被视为卓越与成就的标志，能为人类提供意义感与成就感。因此，失去这种独占性不仅是接纳新技术的问题，更意味着要重新思考并定义关于人性与身份的深层次认知。这对当下的创作者而言是严峻挑战，他们很可能最初会抗拒接受这样一种新创意范式：即任何掌握AI工具的人也能被视为创作者。因此，未来研究应开展跨文化、跨行业及人口统计学层面的调查，分析AI工具 adoption 的驱动与阻碍因素，并将其与创作者的身份认同相关联。此外，人类与AI之间日益紧密的合作也要求建立新的伦理与法律框架，例如涉及知识产权（Palace，2019）、作者身份（Hristov，2016）以及创意成果的责任归属（Karliuk，2018）等问题。这些仅为其中一部分复杂且尚未妥善解决的议题，它们引发了更多关于创造力与创意意向性真实性的疑问。随着未来几年人机协同创作的内容呈指数级增长，此类讨论的重要性将更加凸显。鉴于问题的紧迫性与重要性，未来研究必须探讨创意任务中AI应用现有的（且不断演变的）伦理与法律影响，以及其对创意意向性感知的作用。最后，技术始终是社会变革的核心驱动力，其对现有格局与范式造成的影响程度往往会导致应用过程中的各种抵触现象（Juma，2016）。但AI引发变革的速度前所未有；众所周知，接触程度是人类对新技术脱敏的重要因素。因此，尽管新范式的一些观点目前可能被部分人视为荒谬（例如非创作者与AI协同创作时的意向性，或算法的意向性），但其广泛接受或许会比预期来得更早。未来的创意研究必须探究不同行业及人类与技术互动各层面中范式转型的基础，还需持续关注并适应不断变化的技术进展，以及技术应用对人类脱敏现象的影响。尤为重要的是，研究必须加强对自主系统意向性与人工协同创作的探讨。这一议程对于解释人工智能在创意任务中带来的巨大变革及不确定性至关重要。本研究获得Projekt DEAL提供的开放获取经费支持。本文作者声明无利益冲突；本研究未涉及经费资助；由于本研究未生成或分析数据集，故不涉及数据共享问题。

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