AI 有創意，但它無法取代你的「那種」創意 研究告訴我們人類創造力正在衰退—但還有救
讀完這篇，你會知道：
- AI 的確有創意—Georgetown 大學神經科學家說：「我毫不猶豫地承認 AI 可以有創意。」但問題不在這裡。
- 研究人員分析超過 37 萬篇大學入學申請文章後發現：ChatGPT 問世後，文章用詞更多元，但原創構想反而變少。
- 威廉與瑪麗大學學者 Kim Kyung-Hee 分析近 30 萬筆 Torrance 創意測驗數據，發現人類創造力自 1990 年起持續下滑。
- 南加大（USC）正在用腦電波（EEG）研究人類與 AI 協作時的思考模式，試圖找出哪種互動最能「保護」人的創意。
- 這兩個事實並列，給我們一個清醒的行動訊號：AI 愈強，我們愈需要刻意練習人類獨有的創造力。
思考的起點
如果有人告訴你，AI 會寫詩、會繪圖、會設計廣告文案—你大概不會太驚訝。這件事已經發生了。
但如果有人告訴你，正是因為 AI 的存在，你自己的創造力正在悄悄萎縮—你會怎麼反應？
這不是危言聳聽。2026 年 7 月，三個頂尖研究機構—Georgetown 大學、威廉與瑪麗大學、南加大（USC）—幾乎同時發布了與人類創造力有關的研究發現。三篇報告放在一起讀，形成一個令人坐立難安的論述：AI 愈來愈擅長模仿創意，而人類的創造力，卻在同一段時間裡以緩慢但可測量的速度下降中。
這不是「AI 會不會取代人類工作」的老問題。這是一個更根本的問題：當我們習慣讓 AI 幫我們想，我們自己的腦子，還會想嗎？
這篇文章，我們想帶你把這三個研究拆開來看，再重新拼在一起—不是為了讓你恐慌，而是為了讓你清醒。
一、AI 的創意：真實存在，但趨向相似
Georgetown 大學心理學教授暨神經科學家 Adam Green，長期研究人類創造力與大腦神經機制。他對 AI 創意的態度，比你想像中更開放—他說：「我完全不反對說 AI 可以有創意。」
但他緊接著補上了一句話，這句話才是重點：「我們需要小心的是，不要以為它可以取代人類的創造力。」
為什麼？問題出在「多樣性」。
Green 的研究室指出，人類大腦在創意過程中，會沿著由個人生命經驗形成的語意網絡（semantic network）搜尋連結。每個人的經歷不同，因此聯想的路徑也不同。你可能因為某段特殊的童年記憶，把「西瓜」和「足球」聯繫在一起—這個連結完全屬於你，別人未必有。正因如此，不同的人在腦力激盪時，會產出真正不同的構想。
AI 的問題在於：它依賴的是同一套系統。當你請 AI 發想創意，它能產出合理的、甚至很好的構想—但這些構想彼此之間會趨於相似，因為它們都來自同一個經過訓練的模型。Green 說：「失去的，是人類構想的多樣性。」
Georgetown 研究室進一步用數據印證這個直覺。他們分析了超過 37 萬篇大學入學申請文章—涵蓋 ChatGPT 問世前後的對照時期。結果發現：ChatGPT 出現後，學生寫的文章用詞變得更多元、更豐富；但當創意研究領域的外部評審逐篇閱讀這些文章，他們發現一個弔詭現象：使用 AI 工具輔助的文章，雖然字彙更華麗，原創構想卻更少。
更令人擔心的是：即便構想變少了，評審仍然傾向給使用 AI 的文章打出更高的「創意分數」—因為詞彙多樣性讓文章看起來更有創意。這個研究隱含了一個警示：我們對創意的感知，正在被 AI 的語言能力所誤導。我們以為我們在欣賞原創性，但我們實際上欣賞的，是流暢度。
二、人類創造力的長期下滑：從 1990 年開始的趨勢
這個現象並不是 AI 時代才出現的。早在 ChatGPT 問世的十年前，研究者就已經發現人類創造力正在系統性衰退。
威廉與瑪麗大學教授 Kim Kyung-Hee 分析了近 30 萬筆 Torrance 創意測驗（Torrance Tests of Creative Thinking，簡稱 TTCT）的歷史數據，這批數據涵蓋 1968 年至 2008 年、美國各年齡層的受試者。Torrance 創意測驗是目前學術界最廣泛使用的創意測量工具之一，透過一系列開放性任務，衡量受試者的想像力與創意問題解決能力。
數據顯示了一個令人不安的走勢：智商（IQ）與創意商數（CQ）在 1990 年以前都穩定上升；但從 1990 年起，創意商數開始持續下滑，與智商的走勢出現明顯分岔。Kim 在 2011 年將這項發現發表為論文，標題直接命名為《創意危機》（The Creativity Crisis）。
她認為，這場衰退不是偶然，而是多重文化因素疊加的結果。兒童的自由玩耍時間減少、螢幕使用時間增加，以及學校過度強調標準化測驗—這些因素共同擠壓了孩子探索、犯錯、用想像力思考的空間。當教育系統反覆訓練孩子找「正確答案」，孩子的發散性思維能力，就在無形中被削弱了。
這個研究在當時引起廣泛討論，但也有學者提出不同角度：也許我們的創造力並非消失，而是以不同方式呈現—例如透過數位媒介、meme 文化、或跨領域的混搭創作。但多數研究者仍然同意一個核心觀點：創意思考是一項需要持續練習的能力，而這項能力，在我們愈來愈依賴螢幕與演算法的時代，正面臨前所未有的挑戰。
值得注意的是，Kim 的研究數據截至 2008 年。AI 工具在這之後才真正普及。如果她今天重新收集數據，結果又會是什麼？這是一個研究界目前還沒有完整答案的問題，但許多神經科學家的預測並不樂觀。
三、GPS 與創意的類比：當工具替代思考，能力就會退化
Georgetown 的 Adam Green 提出了一個非常具體的類比，讓我們理解「工具依賴」如何影響認知能力。
他說：「過去人們可以靠自己導航，擁有很強的空間認知能力。GPS 出現後，情況完全改變了—人們離開手機或衛星導航就迷路。當人們失去空間認知能力，很可能也同步失去了更廣泛的認知能力。」
這個邏輯延伸到創意：如果我們讓 AI 做愈來愈多的創意思考，我們自己的創意神經迴路，是否也會像不再使用的肌肉一樣逐漸萎縮？
Green 表示，他和許多同事對 AI 長期影響大腦神經的問題，態度相當保守。「這與我們對科技的所有其他認識背道而馳，」他說。這裡的「背道而馳」指的是：如果 AI 對創意是中性的，反而才是科技史上的例外。過去幾乎所有技術，在替代了某項認知任務後，都導致了該認知能力的弱化。
他特別點出一個核心問題：AI 正在做的事，是史無前例地要求我們以「成果」換「過程」。而創意帶來的所有好處—靈活思維、問題敏感度、跨域聯想—恰恰是來自創意的過程本身，不是來自最終那份設計稿或那段文字。
換句話說，當我們把創意的過程外包給 AI，我們節省了時間，卻可能同時放棄了讓大腦真正成長的機會。
這並不是說 AI 是邪惡的。Green 自己的研究室也使用 AI—用來分析人類構想產生的數據、處理耗時的文書工作。他強調的是「互補」而非「取代」：先用自己的大腦產出構想，再讓 AI 協助精煉、測試、或分析。這個順序，在他看來非常關鍵。
四、USC 的腦波研究：用 EEG 找出最好的人機協作模式
如果說 Georgetown 的研究是在警告我們，那麼南加大（USC）的研究則試圖提供一張地圖。
USC Viterbi 工學院電腦科學系助理教授 Souti Chattopadhyay 獲得美國國家科學基金會（NSF）約 60 萬美元的 CAREER Award，啟動了一項為期五年的研究計畫，目標是找出「哪種人機互動模式，最能促進人類的創意與批判思考」。
研究的方法很特別：她的團隊會招募三類專業人士—軟體工程師、新聞記者、醫師—請他們在使用 AI 輔助工具的情況下完成工作任務，同時記錄他們的腦電波（EEG）活動。對照組則在沒有 AI 的情況下完成相同任務。
為什麼是這三種職業？因為它們都高度依賴創意思考與批判判斷，同時已經廣泛引入 AI 工具—記者用 AI 整理資料、工程師用 AI 生成程式碼、醫師用 AI 做臨床摘要。這三個領域的人機互動模式，具有相當的代表性。
研究的核心問題包括：AI 是否創造了新的認知盲點？依賴 AI 是否削弱了人們評估答案準確性的能力？AI 系統能否被重新設計，讓它增強人的思考而不是悄悄接管？
Chattopadhyay 解釋，大腦不同區域在執行不同認知任務時會有不同的活化模式：批判思考通常與前額葉皮質有關，創意靈感與突發的神經活躍有關，專注力與大腦視覺區域有關。透過 EEG，研究者可以量化這些模式，進而比較「有 AI 輔助」與「沒有 AI 輔助」時，大腦的思考路徑有何不同。
研究分為兩個階段：第一階段，繪製一張「人機互動地圖」，標記出哪些互動模式擴展了人的思考、哪些反而收縮了它。第二階段，根據這張地圖，重新設計四種新的人機互動模式，讓協作更能保護並強化人類的認知能力。
合作夥伴包括微軟研究院（Microsoft Research）、《洛杉磯時報》，以及 USC Keck 醫學院與 USC Annenberg 新聞學院。這個計畫預計在真實工作情境中測試，而不只是在實驗室裡—這讓它的發現更具參考價值。
Chattopadhyay 說：「創造力本質上是人類的。這個計畫建立在一個哲學基礎上：AI 可以增強人的創造與思考能力，但它無法取代它。」
五、創意可以刻意培養：給現在的你的行動建議
三個研究放在一起，傳遞的訊息並不是悲觀的絕望—而是清醒的呼喚。人類創造力在衰退，但 Kim Kyung-Hee 在她 2016 年出版的著作《創意挑戰》（Creativity Challenge）中明確指出：創意是可以透過刻意練習來重新培養的。
那麼，具體可以怎麼做？以下幾個方向，來自三個研究機構的建議或隱含邏輯：
【先動手，再用 AI】Georgetown 的 Green 建議，腦力激盪時，先用紙筆寫下自己的構想，再把 AI 當成第二階段的工具—用來精煉、測試漏洞、或擴展你已有的方向。這個順序改變了一切：你的大腦先工作，AI 再跟上。
【允許自己發呆】Kim 的研究強調「自由玩耍」對創意的重要性。對成人來說，這等同於刻意留白的時間—不滑手機、不看通知，讓思緒自由漫遊。研究顯示，大腦的「預設模式網絡」（default mode network）在放鬆、發呆時特別活躍，而這正是醞釀創意連結的關鍵時刻。
【主動尋求新鮮體驗】到不熟悉的地方走走、讀一本完全不是你專業領域的書、嘗試一個從未接觸過的技能—這些看似「沒效率」的行動，實際上是在為你的語意網絡增加新節點，讓未來的創意連結有更豐富的素材可以調用。
【在對話中保留你的判斷力】USC 的研究特別關注「AI 是否讓人喪失評估能力」這個問題。一個實際可操作的習慣是：每次使用 AI 產出內容後，先問自己三個問題—「這個答案合理嗎？」「它遺漏了什麼？」「如果換個角度，結論會不同嗎？」這三個問題，讓你的批判思考不會因為 AI 的流暢度而休眠。
【練習觀察，而不只是消費】創意力強的人，往往有一個共同習慣：他們不只消費資訊，也主動觀察現象。試著對你每天遇到的事物保持好奇—為什麼這個設計這樣排列？為什麼這個溝通方式有效？為什麼這件事讓你有感覺？提問本身，就是在訓練你的創意肌肉。
Green 說得好：「如果我們讓 AI 去創造，我們將會被困在已有的構想裡。如果我能產出真正不同的東西，那比產出好但相同的東西，有高得多的價值。」
我們的觀點
這三個研究讓我們想到一件事：創意從來都不是只有少數「天才」才有的特權，但它也不是放著就會自動成長的能力。
AI 的出現，讓「不用動腦」變得前所未有地容易。但弔詭的是，愈是容易不動腦，我們就愈需要刻意去動腦。這不是反科技—這是在理解工具本質之後，做出有意識的選擇。
我們最擔心的，不是 AI 太聰明，而是我們把「流暢」誤認為「有創意」。Georgetown 那 37 萬篇文章的研究清楚地說明了這件事：當外在的語言更豐富，我們的內在構想反而更貧乏—但我們的感知卻沒有跟上。
我們的觀點是：AI 是一面鏡子。它放大了你已經有的思路，但它無法憑空替你生出「那種」創意—那種來自你個人的生命經驗、你獨特的聯想路徑、你願意讓思緒亂跑然後意外碰撞出的東西。那種創意，只有你有。
概念速查
Torrance 創意測驗（TTCT）：
由心理學家 E. Paul Torrance 開發，是目前應用最廣泛的創意測量工具之一，透過開放性任務衡量發散性思維、想像力與原創性。
語意網絡（Semantic Network）：
大腦中儲存概念關聯的神經結構。每個人的語意網絡因個人經驗而不同，是個體創意多樣性的根源。
腦電波（EEG，Electroencephalography）：
記錄大腦電活動的非侵入式技術，可量化不同認知任務下的神經模式，是 USC 研究追蹤人機互動時思考變化的主要工具。
預設模式網絡（Default Mode Network）：
大腦在放鬆、發呆或沉思時特別活躍的神經迴路，與創意靈感的孕育有密切關係。
發散性思維（Divergent Thinking）：
在面對問題時，能同時產出多個不同方向的構想，是創意思考的核心能力之一，與收斂性思維（找到唯一正確答案）相對。
FAQ
Q：AI 真的能有創意嗎？
A：Georgetown 的研究明確說，AI 可以有創意—它能寫詩、提出構想、解決問題。但它的創意來自同一套模型，因此趨於相似；人類創意來自每個人獨特的生命經驗與語意網絡，因此更多元。
Q：創意商數（CQ）和智商（IQ）有什麼不同？
A：IQ 主要測量邏輯推理與訊息處理能力；CQ 衡量的是發散性思維、想像力與原創問題解決能力。研究顯示，兩者在 1990 年前都在上升，但 1990 年之後，IQ 繼續上升，CQ 卻開始下滑。
Q：使用 AI 工具一定會損害創意嗎？
A：目前研究還沒有給出絕對的結論。關鍵在於「如何使用」：先自己思考再用 AI 輔助，與一開始就把創意任務全丟給 AI，對大腦的影響可能截然不同。USC 正在進行的研究，就是試圖找出哪種互動模式最能保護並強化人類的認知能力。
Q：創意衰退是可以逆轉的嗎？
A：Kim Kyung-Hee 在她的研究與著作中都強調：創意是可以透過刻意練習來培養和恢復的。自由玩耍、接觸新鮮事物、減少螢幕依賴、主動保留發呆時間—這些都有助於重新激活創意思考迴路。
開放討論
你有沒有注意到，自從開始使用 AI 工具後，自己的某種思考習慣改變了？是變得更依賴提示、還是反而被激發出更多想法？
歡迎在留言區分享你的觀察—你的第一手經驗，對這個議題的討論非常有價值。
延伸思考
1. 如果 AI 能產出「好但相似」的構想，而人類能產出「真正不同」的構想—在你的工作脈絡裡，哪一種更有價值？
2. 你上一次在沒有任何工具輔助的情況下，讓思緒自由漫遊超過 15 分鐘，是什麼時候？那次產生了什麼？
3. 如果你的創意能力是一塊肌肉，你現在是在鍛練它、維持它、還是讓它逐漸萎縮？
資料來源
Green, A. et al. (2026). AI Is Creative. But Can It Replace Human Creativity? Georgetown University.
關於文字策展人
Cha Cha 是查查創意文字策展人暨創辦人，Stanford d.school 設計思考專業研修，累積超過三百場企業工作坊實戰經驗。長期深耕設計思考、創意思考與未來趨勢，致力於讓更多人在 AI 時代找到自己的思考方式。
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