由AI生成的提示词是否比人类写的更有创意？

由AI生成的提示词是否比人类写的更有创意？这个问题有点像在问“机器人做的饭比妈妈做的好吃吗？” 答案不是简单的“是”或“否”，而是“看情况”。

咱们先聊聊AI是怎么想出提示词的。它不像人那样有灵感，有七情六欲，它的“创意”是基于海量数据和算法的产物。AI通过学习网上无数的文本和图片，识别出各种模式和关联。 当你让AI生成一个提示词时，它其实是在进行一场复杂的概率游戏，预测什么样的词语组合最有可能满足你的要求。 这种方式让AI在某些方面表现得很有“创意”。

比如说，AI擅长“组合式创新”。 它可以把一些平时八竿子打不着的概念捏合在一起，生成出乎意料的提示词组合。 比如你给它“赛博朋克”和“下午茶”两个词，它可能会生成一个提示词：“一个全身都是机械义肢的贵妇，在阴雨连绵的未来都市霓虹灯下，用机械手指优雅地端起一杯冒着热气的红茶。” 这种组合人类不是想不到，但AI可以瞬间生成几百个不重样的，效率高得吓人。

有研究甚至表明，在某些衡量创意的指标上，AI的表现已经超过了普通人。比如在发散性思维测试中，AI能够生成更多、更独特的想法。 一项研究让AI和人类同时为某个产品构思创意，结果发现AI生成的顶级创意数量是人类的7倍。 另一项由洛桑大学进行的大规模实验也得出了类似的结论，ChatGPT-4在创意任务中的得分持续高于人类。 这听起来有点让人沮丧，但事实是，AI在信息处理速度和广度上确实有天然优势。

但是，我们得说回事情的另一面。AI的这种创意，本质上是一种基于现有数据的重新排列组合，它很难凭空创造出真正“原创”的东西。 它的所有灵感都来自于它的训练数据，无法超越这个范围。 而人类的创造力源于生活经验、情感、文化背景和个人记忆。 比如一个提示词“描绘一个宇航员在空间站里第一次看到地球时的眼神”，人类创作者可以调动自己曾经感受到的震撼、孤独、思乡等复杂情感，让这个眼神充满故事。AI或许可以描述出眼神的细节，但很难赋予其真正的情感深度和共鸣。

人类的创意还体现在对细微差别和文化背景的理解上。 比如一个在中国文化背景下长大的创作者，可能会写出“一个穿着宇航服的航天员，透过舷窗望着那颗蔚蓝色的星球，想起了小时候姥姥给他讲的嫦娥奔月的故事，眼角泛起了泪光。” 这种带有特定文化印记和个人情感的创意，是AI目前难以企及的。加州大学伯克利分校的一项研究发现，人类写的故事比AI生成的更有深度、更独特，也更少陈词滥调。 AI的故事往往缺乏与特定社会或文化的关联。

而且，AI生成的提示词有时候会陷入一种“模式坍缩”的困境。 为了让AI的回答“有用且无害”，开发者会用人类的偏好数据去“对齐”模型。但研究发现，人类在评分时，会不自觉地偏爱那些更熟悉、更传统的答案。 这就导致AI被训练得越来越“安全”，但也越来越无聊，翻来覆去就是那几个套路。 我自己就试过，让某个AI模型连续讲五个关于咖啡的笑话，结果五次都是同一个。

那么，到底谁的提示词更有创意？

正确的思路可能不是把AI和人放在对立面，而是看怎么把两者结合起来。 AI可以作为一个不知疲倦的创意伙伴，帮你进行头脑风暴，提供无数种可能性，尤其是在你需要快速、大量地发散思维时。 你可以把它当成一个创意发动机。

具体可以这么做：
第一步，先用AI进行发散。给AI一个宽泛的主题，让它生成大量的、不同风格的提示词。比如，你可以对AI说：“给我生成10个关于‘未来图书馆’的创意提示词，风格要包含科幻、奇幻和恐怖。”
第二步，人工筛选和深化。从AI生成的众多提示词里，挑出几个你觉得有潜力的。然后，加入你自己的经验、情感和独特的视角，对它进行修改和深化。 比如AI给了一个“在反重力图书馆里漂浮着找书”的提示词，你可以在此基础上加上自己的想法：“一个白发苍苍的老人，在失重的图书馆里，笨拙地追逐一本泛黄的《百年孤独》，这本书是他年轻时恋人送的礼物。”
第三步，迭代优化。把你修改后的提示词再丢给AI，让它在这个新基础上继续生成，看看能不能碰撞出新的火花。这个过程就像打乒乓球，你来我往，不断激发新的灵感。

这种人机协作的方式，既利用了AI快速生成多样化想法的能力，又保留了人类创作者独有的情感深度和原创性。 AI负责提供广度，而人类负责挖掘深度。

所以，回到最初的问题，AI生成的提示词本身可能在某些方面（比如组合创新的数量和速度上）显得“更有创意”。但这种创意缺少了人类独有的情感、经验和文化内涵。真正有价值、能打动人的创意，往往还是源于人类的内心。未来的趋势不是谁取代谁，而是人类如何更好地利用AI这个工具，放大自己的创造力。