發散性思維被認為是創造性思維的指標。ChatGPT-4 在三項有151名人類參與的**發散思維測試中，**展現出比人類更高水平的創造力，結果顯示人工智能在創意領域持續發展。

發散性思維的特點是能夠針對沒有預期解決方案的問題提出獨特的解決方案，例如“避免與父母談論政治的最佳方法是什么？”?在這項研究中，GPT-4 提供了比人類參與者更原始、更詳盡的答案。

這項研究“人工智能生成語言模型的現狀在發散性思維任務上比人類更具創造性”，發表在?《科學報告》上?，由阿爾伯塔大學博士撰寫。

作者繼續認為“展望未來，人工智能作為靈感工具、幫助人們的創作過程或克服固定性的可能性是有希望的。”

網友：
1、創造力是以新的方式混合你已經知道的東西。比普通人懂得更多的人會更有創造力，這并不奇怪。

2、正是在這種上下文下，《紐約時報》對 OpenAI 的訴訟是輕率的。記者已經在很大程度上依賴于復制和改寫 Twitter 和通訊社的信息。每當有新聞爆出時，第一份報紙就會發布 90% 的信息，其他報紙只是復制而已。如果你看一下那些抄襲者，你就會明白他們是如何無事可做的。

3、chatGPT 可能比任何人都擁有更廣泛的知識，但它比所有領域的領域專家都差，除了極少數例外。唯一超人類的人工智能是 DeepMind 做出的——AlphaZero、AlphaFold、AlphaTensor、AlphaCode 和 AlphaGeometry 等，有些只是接近人類頂級水平而沒有超越。

為了在某??個領域超越人類水平，僅僅訓練我們擁有的所有相關知識是不夠的。還必須能夠創造新的體驗、嘗試想法并獲得反饋、搜索和發現，總體上從環境中學習。這種情況只發生在像 DeepMind 制作的強化學習代理上，這些代理可以訪問豐富的環境。

當人工智能能夠從世界收集比我們更多的經驗和反饋時，它就會超越人類，這是任何書本上都找不到的知識。

這將分別適用于每個領域和任務。

思考我們如何收集和交流經驗其實很有趣，什么領域更具可擴展性？例如，在 CERN，有超過 17500 名博士擠在單個粒子加速器上——他們的實驗反饋源——很難擴展，因為成本太高。

4、ChatGPT 和 Gemini 一直在做這種事：這 100% 不是人類水平，直到它自然地自我反思，而不需要復雜的用戶提示

• AI：“1+1的答案是3”

• 人類：“你錯了”

• AI：“抱歉，答案實際上是3”

• 人類：“不是的，你只是重復了之前的錯誤答案”

• AI：“你說得對，抱歉，是 3”

5、人工智能可以讓我們從創造性工作中解放出來，這樣我們就可以專注于做體力勞動的真正目的，而這些體力勞動的報酬太低，無法讓自動化盈利。

6、創造力就是將人們能記住的想法混合在一起，所以想法越多，混合的方式越多，這也是一種想法，就意味著創造力越高。
理論上人工智能擁有接近無限的內存，而人類只有大約 100 兆字節的內存，因此人工智能肯定比人類有更多的想法。

7、有些人讀到這里可能會發瘋，他們是如此缺乏創造力，以至于他們無法想象有超越自身的創造力產生方式。這是人類的諷刺，讓人越看越心痛。

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