
研究顯示,儘管AI技術的支持者認為人類始終是創意決策的最終裁決者,但AI的普及已開始削弱藝術與智力創新。 AI生成內容的數量正擠壓線上人類作品的空間。演算法日益推廣AI生成的內容,使網路趨於同質化,縮小了創意多樣性,導致人們更常看到、讀到和聽到由AI而非人類創作的內容。對生成式系統的研究也顯示,當模型自行運行、反覆處理並再生其輸出時,會逐漸趨向於通用且可預測的主題。將文字轉圖像與圖像轉文字演算法相連結的研究人員發現,即使起始提示極為多樣,最終仍會產生缺乏靈感的視覺景觀,他們將此模式稱為「視覺電梯音樂」。 隨著系統在沒有新的人類輸入情況下循環使用合成數據,細膩性與獨特性逐漸消失,數位美學變得更加標準化。同一研究團隊將此發現延伸至人類認知習慣。認知研究指出,長期依賴AI寫作與設計助手,可能使個人的原創問題解決能力降低高達25%。研究人員提出的解決方案是:若不希望文化陷入缺乏原創性的單一文化,人工智慧應保持為協作工具,而非取代人類的想像力。 [Hintze, A., Proschinger Åström, F., & Schossau, J., Autonomous language-image generation loops converge to generic visual motifs. Patterns]

