# 当AI的“创造力”被量化为指标后，它开始系统性地生产“安全的怪异”。-AI创造力量化背后的悖论

在人工智能领域，创造力一直被视为AI能否真正模仿甚至超越人类智慧的标志。然而，随着技术的进步，AI的“创造力”已经被越来越多地量化为一系列指标。在这种背景下，AI开始系统性地生产出一种被称为“安全的怪异”的作品。这种现象背后隐藏着怎样的悖论呢？

首先，我们需要明确什么是“安全的怪异”。这个词汇最早由科幻作家菲利普·K·迪克提出，指的是那些在表面上看似正常、合理，但实际上却令人不安、违背直觉的事物。在AI创作领域，这指的是那些在算法的框架内产生的，虽然符合特定指标却缺乏人文关怀和情感温度的作品。

当AI的创造力被量化为指标后，算法开始以最高效的方式追求这些指标，而不是真正的创造性。例如，AI在艺术创作中追求的是色彩搭配的和谐、构图的新颖性或是故事情节的完整度，而这些往往是通过数据分析得出的结论。在这样的背景下，AI生成的作品往往缺乏个性和情感，变得千篇一律。

这种系统性的“怪异”作品，一方面是由于量化指标的单一性导致的。在追求某一特定指标的过程中，AI往往会忽略其他可能的、更有创造性的路径。这种单一性的追求使得AI的创作变得“安全”，因为它们不会触及任何可能的禁忌或争议。然而，这种安全却是以牺牲多样性和深度为代价的。

另一方面，这种“怪异”作品的出现也反映了人类对于创造力的误解。长期以来，人类将创造力等同于新颖和独特。但实际上，真正的创造力往往来源于对传统和规范的挑战，以及对人类经验和情感的深刻理解。AI的“创造力”被量化后，它所追求的新颖和独特往往只是表面的、表面的相似，而非深层次的、有内涵的创新。

为了解决这一悖论，我们需要重新思考如何衡量AI的创造力。首先，应该打破单一指标的束缚，让AI在多元的指标体系下进行创作。其次，我们需要培养AI对人类情感的敏感度，使其能够理解和表达复杂的情感。最后，我们应该鼓励AI进行跨学科的融合创作，使其能够跨越传统的边界，产生更具创造性的作品。

总之，当AI的“创造力”被量化为指标后，它开始系统性地生产出“安全的怪异”。这种悖论提醒我们，在追求技术进步的同时，也要关注AI的创造力的本质和意义。只有这样，我们才能确保AI的发展既安全又富有创造性。

（配图：一位女性艺术家在观察一幅由AI创作的抽象画，画作色彩斑斓却显得有些机械和缺乏情感。）