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人类的创造力并未被抹杀，而是在不断进化。以下是适应这种变化的建议。
这篇文章花费了不少时间撰写，因为这是一个严肃的话题。如果理解错误，可能会面临失业或业务失败的风险。此外，这是一个每天都在变化的复杂问题。人工智能是否会影响创造力和创新，答案可能出乎意料。
人工智能的历史及发展
《纽约时报》最近刊登了一篇题为《电子大脑自学》的文章，重点介绍了美国海军资助的 Perceptron 项目。这是人工智能的早期尝试，旨在打造第一台无需人类训练或控制就能“感知、识别和识别周围环境”的非生物机器。
Perceptron 被期望能够行走、说话、写作并发展出自我意识。然而，它只能处理简单的符号操作和逻辑问题，面对复杂决策时则束手无策。1958 年，这项技术的成本高达 10 万美元。
十年后，出现了名为 Shakey 的自主机器人，被《生活》杂志称为“第一个电子人”。Shakey 的设计目标是像人类在夜间摸黑去冰箱拿水一样在走廊中导航。然而，当遇到障碍物时，它只会停下来，仿佛在思考，但实际上并非如此。
回顾这段历史的原因是：背景很重要。了解人工智能的历史对于应对其现在和未来至关重要，尤其是在探讨人工智能是否会扼杀创造力或摧毁人类创新等基本问题时。,
发生了什么变化？
与 1958 年相比，今天的情况截然不同。这在一定程度上得益于 ChatGPT 和 Midjourney 等生成式人工智能工具。这些工具可以生成类人的文本、艺术甚至视频。
曾经被认为是人类技能的东西现在掌握在机器手中。如今的人工智能模型不仅仅是自动化，它们还能理解用户输入、模拟思维过程并适应偏好。人工智能的适应能力来自于通过分析大量数据不断改进的机器学习。
在创意产业中，人工智能工具可以设计标志、生成复杂的艺术作品并撰写引人入胜的叙述，为创作者提供了新的可能性。这些进步正在改变人们工作、创造和创新的方式。
生成式人工智能已成为商业战略的焦点，企业利用这些技术提高效率并以新的方式与受众互动。,
关键问题
在探讨了人工智能的历史和演变之后，是时候面对这个关键问题了：人工智能真的会威胁人类的创造力和创新吗？
答案很复杂。像 DALL-E 和 GPT-4 这样的工具无疑令人印象深刻，它们作为复杂的模式识别器和生成器，可以放大人类的创造力，但缺乏真正的创新本质，这种本质源于人类的经验和原创性。
这引发了一个重要问题：如果人工智能完全基于人类作品进行训练，我们能否真正称其为创造性或创新性？
创造力和创新不仅仅是生成内容，它们根植于原创思维、情感深度和文化相关性。
有人曾问作者是如何培养幽默感的，他开玩笑说是童年创伤。但事实上，人类的成功与失败塑造了自身，并推动了艺术创作。正是这种填补空白的欲望常常推动真正的创新。人工智能可以模仿这一点，但无法像人类那样在好奇心和情感的驱动下进行创新。
目前，答案是否定的。这些特质仍然是人类独有的。只要人工智能需要被“训练”，它就会反映已经存在的东西，成为人类的高级回声，而不是创造者。
另一方面，尽管人工智能没有原创思想，但这并不意味着它不会使某些工作变得多余，同时创造出全新的工作。事实上，根据麻省理工学院的一篇论文，如今 63% 的工作在 20 世纪 40 年代甚至不存在，这表明技术一直在以意想不到的方式重塑就业市场。,
个人观点
经过深思熟虑后，作者给出了以下建议：生活本质上是关于变化的，接受变化是唯一的出路。技术在本质上正在做它设计要做的事情：让生活更轻松。
抵制技术就是抵制进步本身。人类的创造力并未被抹杀，而是在不断进化。也许未来的设计师和作家并未消失，而是转变为提示工程师，与这些工具协作构思想法，掌握一种新的艺术形式。
即使人工智能创造了某些东西，也不意味着它是好的。辨别、策划和提炼那种无形的“眼光”将始终是人类独有的能力。除非天网成为现实，但即便如此，人类的创造力、适应力和韧性仍可能闪耀。
