Mapping The Use of Generative Artificial Intelligence in Group Creative Processes: A Scoping Review

长期以来，创造力一直被理解为发生在人与人之间的火花。当设计师、作家或学生组成的团队聚集在一起解决问题时，这种魔力往往不在于任何单一的思想，而在于他们互动中的摩擦与流动。他们相互启发，挑战假设，并将不同的观点结合起来以创造新事物。几十年来，技术一直是这一过程中的工具，帮助团队进行沟通或组织工作。但一种新型技术已经到来，它不仅仅是组织，它还能创造。生成式人工智能现在可以独立编写故事、绘制图像和创作音乐。这为所有在群体中工作的人提出了一个深刻的问题：当一台机器加入创造者的圈子时，它是帮助团队找到了更好的想法，还是改变了他们共同思考的方式？

来自意大利天主教圣心大学（Università Cattàlica del Sacro Cuore）的一组研究人员致力于绘制这项新技术在群体环境中是如何被使用的。他们对科学研究进行了广泛搜索，以寻找至少两人协作完成一项创意任务并使用生成式人工智能的现实案例。他们寻找了关于这些工具如何被使用、它们协助了哪些类型的工作以及对团队动态产生了何种影响的证据。在审查了数千条记录后，他们确定了三十八项符合其标准的的研究。这些研究涵盖了广泛的活动，从课堂上的头脑风暴环节到设计研讨会以及专业的创新团队。研究人员发现，虽然这项技术展现出了巨大的潜力，但其角色非常复杂，既带来了显著的优势，也带来了新的、棘手的挑战。

这些实验中最常见的场景是教育领域，即学生将这些工具用于项目，紧随其后的是设计和创意产业。任务各不相同，但最频繁的活动是头脑风暴或生成新想法。在这些场景中，人工智能很少仅仅是一个坐在角落里的被动工具。相反，它最常扮演的是共同创造者的角色，一个为工作流做出贡献的主动伙伴。研究人员观察到，这项技术通常在项目的早期阶段被引入，即团队试图尽可能多地生成各种可能性的时候。在作品评判、精炼或定稿等后期阶段使用该技术的现象则较少见。

当团队使用这些工具时，结果通常是积极的，但呈现出一种清晰的模式。最频繁的益处是提升了想法的数量和多样性。人工智能可以提出意想不到的联系，或提供视觉提示，帮助团队打破思维定式。它还提高了工作的速度，处理起起草或组织信息的繁琐部分，从而让人们能够专注于更高层次的思考。在许多情况下，团队成员报告说感到更有参与感和动力，觉得过程更加有趣。这项技术似乎充当了一个共同的焦点，一个整个团队都可以观察并讨论的数字人工制品，这有助于他们协调彼此的努力，并建立对问题的共同理解。

然而，研究也强调了当机器成为创意伙伴时所产生的重大张力。最普遍的担忧是人们可能会过度依赖计算机，让它代替自己思考。这种“认知卸载”意味着团队成员有时会停止质疑机器产生的想法，或者停止产生自己的原创想法。人们担心输出的内容会变得过于统一，因为大家都在使用同一种类型的工具，导致每个人的作品看起来都一样。这可能会削弱使群体创造力如此强大的多样化视角。

另一个主要问题是人类与机器所有权之间的模糊界限。当一个团队在人工智能的帮助下创造出某种东西时，很难说谁应该对最终结果负责。谁拥有这个想法？谁获得荣誉？研究人员发现，这种不确定性在某些团队中引发了焦虑，尤其是在责任归属至关重要的专业环境中。此外，这项技术有时会破坏人类互动的自然节奏。在某些情况下，人们不再彼此交谈，而是开始只与机器对话；或者机器的建议以一种让人感到侵入性的方式中断了对话的流畅性。

研究人员得出结论，这项技术并不是一种能自动让团队更具创造力的神奇解决方案。相反，它是复杂系统中的一个强有力的全新元素。协作的成功与其说是取决于软件的能力，不如说取决于团队选择如何使用它。如果一个团队利用该工具来扩展他们的思维，同时保持自身的批判性判断并维持人与人之间的对话流动，那么结果通常是非常出色的。但如果他们让工具接管思考过程，益处很快就会转化为弊端。未来人类与人工智能共同进行的群体创造，可能取决于如何设计工作流，以确保人类掌控方向，确保机器始终是过程中的伙伴而非驾驶员。