AI创造力新解：高智商≠高创意

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标题：给AI一个词就能测出科研创造力？人大高瓴团队揭示：高智商AI未必最具创新力

引言：

“高智商就一定有高创造力吗？”这个长期困扰教育界的难题，如今也摆在了人工智能领域面前。近日，中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队的一项突破性研究表明，仅仅通过改变给AI的提示词中的一个科学关键词，就能有效评估其科研创造力。更令人惊讶的是，研究发现，模型的通用智能水平与创新能力之间并非总是正相关。这一发现不仅挑战了我们对AI能力的传统认知，也为未来人工智能在科学研究领域的应用开辟了新的道路。

正文：

AI的“创造力”之问：

当前，人工智能在数学推理、代码生成等领域已展现出超人类的卓越能力，最新的大型语言模型（LLM）甚至在各类智力测试中屡创佳绩。然而，这些模型是否真正具备科研创新能力，却是一个亟待解答的问题。孙浩教授指出，现有的AI评估方法往往依赖大量的背景信息，这可能掩盖了模型真正的创造力。他强调，科学史上许多重大发现往往源于一个简单的灵感，而这项研究的目的，正是要测试AI是否也具备这种“灵光一闪”的能力。

LiveIdeaBench：一个词引发的创新

为了解答这个问题，孙浩教授团队开发了一个名为LiveIdeaBench的全新基准测试平台。该平台的核心理念在于，通过微调AI提示词中的一个科学关键词，来评估其科研创造力。研究团队选取了18个学科领域的1180个科研关键词，并对包括OpenAI的GPT-4、Google的Gemini、Anthropic的Claude在内的20个主流大模型进行了测试。

令人意外的发现：高智商不等于高创造力

测试结果令人惊讶。Gemini Pro 1.5在原创性、可行性等多个维度表现均衡，名列前茅。然而，在通用任务评测中表现一般的QwQ-32B-Preview模型，在创造力测试中却与顶尖模型不相上下。此外，Claude 3.5 Sonnet在原创性方面遥遥领先，但在可行性评分上相对较低。

“这表明模型的通用智能与科研创造力是两个相对独立的维度，”研究人员阮恺指出，“就像人类中IQ高的人不一定最有创造力一样，AI的发展也需要在‘聪明’和‘有创意’之间找到平衡。”

四个维度全面评估科研创造力

LiveIdeaBench基于经典的Guilford创造力理论，从四个维度评估模型的科研创造力：

• 原创性（Originality）：想法的新颖程度。
• 可行性（Feasibility）：技术实现的可能性。
• 流畅性（Fluency）：产生多样化想法的能力。
• 灵活性（Flexibility）：跨学科创新的能力。

为了保证评测的公平性和时效性，该基准采用了动态评审机制，由多个顶尖模型组成评审团，每月更新一次。

“点子王”模型：AI辅助科研的新突破

基于LiveIdeaBench的测试结果，研究团队还开发了一个专门面向科研创意生成的“点子王”模型（IdeaWhiz）。该模型继承了QwQ-32B-Preview的推理特性，并在化学、生物、气候和医学等领域展现出强大的创意能力。例如，当要求模型针对“癌症”提出科研创意时，它能够通过细致的推理过程，提出将机器学习与多组学数据结合以开发个性化癌症疫苗的创新方案。

该模型已在Hugging Face开源，研究者可以通过Ollama等工具轻松使用。

结论与展望：

这项研究不仅为我们提供了一个评估AI科研创造力的全新视角，也为人工智能在科学研究领域的应用开辟了新的可能性。LiveIdeaBench不仅是一个评测基准，更是一个探索AI科研创造力的新窗口。研究团队希望这项工作能够推动AI在科学创新方面的进步，并为科研工作者提供一个实用的头脑风暴助手。

参考文献：

• 孙浩, 阮恺, et al. (2024). LiveIdeaBench: A Benchmark for Evaluating Scientific Creativity of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2412.17596.
• LiveIdeaBench项目主页: https://liveideabench.com/
• Liveideabench数据集: https://huggingface.co/datasets/6cf/liveideabench
• IdeaWhiz模型卡: https://huggingface.co/6cf/QwQ-32B-Preview-IdeaWhiz-v1
• IdeaWhiz模型量化版本: https://huggingface.co/bartowski/QwQ-32B-Preview-IdeaWhiz-v1-GGUF

（完）

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