人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已成為創造性過程中的重要支持工具。創作者能運用AI參與創意活動，例如音樂、繪畫和寫作等，進一步激發靈感並拓展其表達方式。AI的合作性質使人類與運算系統形成了一種共創的關係。透過這種互動，創作者能輕鬆掌握新技術，同時探索更多可能性。因此，AI的參與不僅被視為創作過程中的助力，也賦予了其一定程度的創造性能動，既能支援創作者的創作實踐，又能對其創造性行動形成挑戰與啟發。

 

下文中我們將探索AI如何作為創意生成的合作夥伴，以及它在創作過程中所扮演的多重角色。我們將從兩個方向得知，如何讓使用者實現與思考AI生成技術的創造力基礎，並理解人們如何將AI當作「工具」（tool）或「輔具」（assistant）兩種情境脈絡，學習如何運用這些工具來擴展自己的表達能力和創作範圍。

 

 

 

 

 

在《思考的藝術》一書中，作者Graham Wallas（1926）指出了創造力的四個發展過程，包括了準備階段（preparation）、孵化階段（incubation）、啟發階段（illumination）、驗證階段（verification）。這一創造力模式強調了邏輯思維與潛意識活動的結合，廣泛地被應用於教育、設計和問題解決領域。不過，雖然把創造力歸為不同主題階段，可以使創意過程變得更明確，但似乎過於線性，並非每一件創作都普遍適用。

 

事實上，創造力往往是一系列不確定的組合。Roland Finke、Thomas Ward與Steven Smith（1996）所提出的「生成探索模式」（geneplore model），便用於解釋這種創造性思維的動態過程。該模型將創造力分為兩個核心階段：生成（generation）和探索（exploration），強調創意是發散性與收斂性思維相結合的結果。

 

在生成階段，個人專注於產生多樣化的「前發明結構」（preinventive structures），這些是未完成或部分構建的想法、概念或表徵。這一階段注重激發靈感，提供開放性的可能性，而非限制於邏輯和目標。例如，藝術家可能隨意繪製草圖以激發靈感。在探索階段，創作者則評估生成的構想，篩選並進一步地發展符合目標或需求的概念。這一階段強調批判性分析和實驗性測試，目的在解決問題、完善創意並將其轉化為具體成果。例如，設計師可能從初期的草圖中挑選最佳方案，通過修改與實現形成最終設計。

 

「生成探索模式」的概念可以讓我們理解到，生成探索模式的重要特徵在於，創造力不是單純的靈光一現，而是一個持續發展的過程。創作者通過反覆生成與探索，將模糊的想法精煉為有價值的創新成果。因此，創造力的過程，應該是多元、多向的思考與實踐。

本文例舉兩作品創作方式，為探討AI創造力的個案，主要討論兩個作品的創造性，即創造力歷程的差異之處。可分為「AI作為一種工具」與「AI作為一種輔具」兩個情境脈絡。

 

 

（一）AI作為一種工具

 

在這種創作的情境脈絡下，人類創作者對AI生成的結果有完全的控制力。AI僅僅是執行指令或協助處理繁瑣工作的工具。例如，設計師可以利用AI來生成圖形，但最終選擇、編輯和呈現的決策由人類掌控。

 

 

 

在這種創作情境脈絡中，創作是一種人機共生的過程，創作者需要承認AI對創作結果的實質貢獻。AI不僅僅是執行命令，還能通過機器學習和生成技術參與創意的激發與推進。

 

 

從前述的概念討論得知人機共創的兩種脈絡：一種為「人為創意在前，機器修潤在後」，另一種為「機器亂數產生在前，人為創意修潤在後」[1]，即「AI作為一種工具」與「AI作為一種輔具」，兩者的辯證具有創作主體的倫理意義。作為工具的AI，通常不構成作品的共同創作者，人類創作者擁有完整的創作地位，AI生成的內容視為其創作過程的一部分，不需要特別披露AI的參與。但作為輔具的AI，則涉及到學術與倫理的考量，尤其是透明化AI參與的重要性，若AI對創作過程有實質貢獻，需明確標示AI參與的程度，確保創作結果的公平評價。

 

 

 

本文所區辨的兩種AI時代的創作力，並不分高雅或低俗，僅僅是想指出創造力在當代的可能性。無論是何種創作模式，都揭示著，AI的介入不僅提升了創作效率，還降低了門檻，使創作更加民主化。當然這也帶來了新的挑戰，包括著作權的界定與學術倫理的透明性問題。在AI的輔助下，創作已不再是孤立的行為，而是一種「我們」的協作過程；人類創意的價值未因AI的介入而減損，反而通過人機協作的模式得到了延伸與深化，為創作注入了無限的可能性。

 

 

參考文獻