新研究揭示AI创作仍显著依赖于已有素材，缺乏真正原创性

在当前科技迅猛发展的时代，人工智能已经在许多领域展现出了惊人的能力，特别是在文本创作方面。人们只需简单输入指令，就能得到看似流畅且合理的文字输出。最新的研究显示，尽管这些AI写作工具的表现日益提升，它们的创作依然主要依赖于已有的素材，这使得它们缺乏真正的原创性。

依据《Science》杂志的一项研究，研究人员发现现阶段的 AI 创作作品多带有明显的衍生特征，缺乏如莎士比亚般的独创性。这项研究是由伦敦大学学院的计算机科学家 Mirco Musolesi 领导的，他表示，评估创造力是一项复杂而富有挑战性的任务。因此，该团队开发了新的程序，以量化AI的创造力并分析其输出的内容。

自从生成式AI和大型语言模型的崛起以来，科学界对于这些工具的创作能力便开始提出质疑。虽然AI能够快速生成与人类写作风格相似的文本，然而一些学者指出，这些AI的创作过程并未真正创新，而是简单地重组了其训练过程中接触到的内容。因此，这种现象常被形容为“盲目重复已知文本”。

为了更好地理解和量化AI的创造力，研究团队引入了两种主要的方法。第一种方法关注文本的“无抄袭性”，尽管文本未必存在直接抄袭现象，这并不意味着其具备原创性。第二种方法则试图通过评估文本的流畅性和原创性来进行分析，但这一过程往往主观性较强，难以标准化。

为了克服这些障碍，华盛顿大学的计算机科学家 Lu Ximing 和他的团队开发了一款名为 DJ Search 的工具。该工具的工作原理是在生成的 AI 输出文本中提取短语片段，并在其数据库中寻找相似的内容。DJ Search不仅能识别完全匹配的短语，还能察觉语义相近的表达，通过 AI 算法分析词义，并使用嵌入向量来判断同义词。该工具通过计算的方法评估 AI 输出的文本的新颖性。

研究结果显示，在创作能力的比较中，人类的表现显著优于具体人类创作的原创性评分高出AI作品不少。在DJ Search的测试中，研究人员进一步比较了人类作品的原创性，例如《饥饿游戏》与《暮光之城》的语言原创性，前者的原创性比后者高出35%。

当被问及这项研究的意义时，Lu Ximing 说到：“这些AI生成的作品，尽管在某些方面都颇具吸引力，然而它们的确是基于已有的素材进行创作的，并不具备真正的创新性。”这表明，尽管AI在文本生成方面的能力正在提高，我们仍然不能将其视为真正的创造者。

另一方面，加州大学洛杉矶分校的计算机科学家 Nanyun Violet Peng 进一步指出，未来的研究应当更加关注于AI创作的广度，而不仅限于语言层面的表面。因此，探索AI在创作中潜在的广泛影响、创新方法以及其能产生的价值，将是后续研究的重要方向。

尽管AI写作工具为人类提供了便利，并能在短时间内生成大量文本，但目前的研究结果揭示了它们在原创性方面的局限性。这不仅引发了学术界对AI创作能力的深入探讨，也提醒人们在使用AI创作工具时，应保持理性、批判的态度。未来，随着技术的不断进步，AI能够在原创性上取得突破，但目前来看，依赖于过往的素材仍然是其主要特征。我们仍需探索如何更有效地利用与传统的创意过程相结合，以达到更高的创作水平。