生成式人工智慧不應該出現在任何創意應用程式或軟體中的 6 個理由

每當我們讓人工智慧「創造」某些東西時，我們就放棄了創造我們自己獨特作品的一部分過程。你願意將自己的創造力交給經過模仿訓練的演算法嗎？許多人認為，生成式人工智慧 不屬於創意軟體，原因如下。

目錄

• 1. 生成式人工智慧阻礙了人類真正的創造力
• 2. 人工智慧讓一切看起來都千篇一律
• 3.貶低人類的創造技能
• 4. 生成式人工智慧剝奪了人類真正的技能發展
• 5. 濫用和抄襲的可能性
• 6. 生成式人工智慧危害創意遺產

1. 生成式人工智慧阻礙了人類真正的創造力

當我們依靠人工智慧來創作藝術、音樂甚至書面內容時，我們正在扼殺真正的人類表達。創造力不僅僅是巧妙地組合形狀、顏色或文字；還將情感、觀點或經驗轉化為新事物。當人工智慧承擔繁重的工作時，我們就會錯過創造力中深刻的個人層面。這就像讓機器給它上色一樣——它可能很快，但絕對沒有實質內容。

此外，當我們依賴人工智慧來獲取創意時，我們可能會忘記如何挖掘自己的想法。最好的想法往往來自於反覆試驗，在一張白紙或一塊畫布上苦苦掙扎，直到找到想法。但隨著人工智慧提供現成的概念，我們失去了這種奮鬥——而這種奮鬥正是推動真實、原創創造力的動力。

比較一下傳統的素描與使用人工智慧創作的藝術品。藝術家可以花數小時嘗試不同的粗細和陰影技術，從每個筆觸中學習，而人工智慧使用者無需開發任何實際繪畫技巧即可創建數十種變化。

2. 人工智慧讓一切看起來都千篇一律

生成式人工智慧的最大問題之一是，它產生的結果雖然在技術上令人印象深刻，但缺乏多樣性和細微差別。人工智慧模型是在現有工作的龐大資料集上進行訓練的，因此它們通常只是複製現有的模式和風格。結果是，海量的內容都感覺像是一個主題的變奏——精緻卻重複。

例如，比較 AI 藝術生成器的結果，您會看到明顯的跡象：相同的昏暗燈光、肖像中相似的面部特徵以及特徵模糊的背景。

當我們將人工智慧引入創意應用時，我們實際上是將相同性帶入了為獨特性保留的空間。藝術、設計和寫作依靠個人風格以及只有人類思維才能帶來的意外變化而蓬勃發展。但隨著人工智慧創造出越來越多我們所看到和消費的東西，創意世界有可能成為以前事物的迭代版本。

3.貶低人類的創造技能

隨著人工智慧工具可用於處理創造性任務，人類技能可能會被忽略。設計、寫作或繪畫的能力以前需要多年的練習、回饋和改進。現在，任何人都可以使用正確的 AI 工具在幾秒鐘內創建看起來像專業作品的東西。

這項技能的價值喪失可能會帶來真正的後果。以最近關於設計產業人工智慧工具的爭論為例。平面設計師表示擔心，Canva 的生成式 AI 設計和 Adob​​e 的生成式填充功能等 AI 工具會導致客戶貶低熟練設計師的價值。

畢竟，如果電腦只需點擊幾下滑鼠就能創建徽標或編輯圖像，為什麼還要花錢聘請專業人士呢？這種心態破壞了專業人士在其作品中投入的努力和精湛技藝，並使真正的藝術家的作品難以得到認可。

4. 生成式人工智慧剝奪了人類真正的技能發展

創造力技能不是一夜之間形成的；它們需要經過多年的實踐、測試和改進才能開發出來。但當人工智慧可以完成「困難的部分」時，就更容易跳過學習並讓演算法來處理它。最終，我們將錯過真正發展自身技能的機會。

創作藝術、音樂、寫作或設計不僅僅是創造一件完整的作品，還包括學習技巧、完善風格並透過實驗找到自己的聲音。依賴人工智慧作為捷徑不僅會破壞這一進程，而且還有可能創造出一代永遠沒有機會真正發掘其潛力的創造者。我們失去了嘗試、從錯誤中學習、成長的能力。

5. 濫用和抄襲的可能性

生成性人工智慧也可能使剽竊等不道德行為變得更加普遍。在現有作品的大型資料集上訓練的人工智慧模型通常會產生與原創作品非常相似的內容，從而引發對意外或故意抄襲的擔憂。

藝術家們對人工智慧工具抄襲特定風格提出了警告，這使得用戶很容易將生成人工智慧生成的內容據為己有，甚至幾乎完全模仿著名藝術家的作品。

事實上，藝術家們的強烈反對使得 ArtStation 和 DeviantArt 等平台不得不更新其政策，讓創作者可以選擇不將其作品用於 AI 訓練資料集。此舉充分說明了人工智慧引發的抄襲風險，人們可以基本上複製創作者的獨特風格，而無需承認或註明來源。

這種濫用不僅傷害了特定的個人；而且影響著整個創意界。當幾乎相同的複製品自由流通時，原創作品可能會失去價值。

6. 生成式人工智慧危害創意遺產

人類的創造性遺產——藝術、音樂、文學和其他文化表現——代表了不同群體獨特的歷史、經驗和價值。當我們轉向人工智慧創作新作品時，我們可能會失去這種豐富性。

人工智慧模型是在現有資料集上進行訓練的，這些資料集通常反映出對文化和創造力的狹隘看法，並且往往受西方觀點的主導。這些數據集中代表性不足的文化有可能被人工智慧驅動的創新排除或扭曲。

隨著時間的推移，如果生成式人工智慧繼續在創意生產中發揮更大的作用，這些代表性較差的文化可能會被人工智慧訓練資料中固有的偏見所忽視或同質化。結果是，創意世界變得越來越機械化、千篇一律，無法反映出真正的文化多樣性。

儘管生成式人工智慧在效率和便利性方面具有不可否認的潛力，但它在創新應用和軟體方面弊大於利。創造力是人類的一種深層追求──利用情感、經驗和個性。重要的是，我們要保持人類的首要地位，抵制讓機器控制的衝動。