人工智能（以下简称AI）的创造力建模和机器实现研究一跃成为热门话题，各种有创造力的软件层出不穷，其突出成就体现为会写学术论文和能打败世界围棋冠军的软件，能创作小说、绘画之类作品的多层次人工系统等。基础理论研究也成就卓著，诞生了足以填补AI空白的新生事物——“计算创造力”。它有两个指称，一是指由人工系统所实现的创造力或AI创造力；二是指专门研究如何让人工系统表现创造力的、融理论探讨与工程实践于一体的AI分支领域。 　　开创有中国气派的计算创造力AI分支，除了要全面深入研究国外计算创造力建设的成功经验、完成“补课任务”之外，还应弯道超车，直接切入其前沿阵地，着力研究前提性、前瞻性基础理论问题，聚焦其中的心灵－认知哲学问题，如创造力建模的原型实例问题、计算机实现创造力的可能性问题、软件工程的“接地”与“真实性缺失难题”等。

　　正值2025年高考志愿填报期，有关专业选择的讨论再度升温。在人工智能迅猛发展的背景下，“文理抉择”这一老话题又引发新讨论。从当年“学好数理化，走遍天下都不怕”的口号，到近两年“文科无用”等论调，种种说法令不少考生及家长心生迷茫。 　　随着AI时代到来，高等教育正面临一场深刻的结构性变革。美国哈佛大学2024年取消了30多门秋季课程，历史与文学类课程受冲击最大。国内高校似乎也有类似举措，一些大学撤销或合并了文科学部，停办诸如公共事业管理、电子商务、广播电视学等人文社科专业。

　　随着生成式AI重新定义创意边界，创意产业正经历深刻变革。本报告通过与55个国家的291位创意领袖进行121小时深入对话，结合AI平台分析，揭示了人工智能对创意领域的多维影响，旨在帮助行业应对转变，重塑创意价值体系。 　　AI介入创作过程引发了所有权、作者身份的争议。如Midjourney作品获奖却因缺乏“人类作者”被否认版权，索尼世界摄影奖也因AI作品引发伦理讨论。91%的参与者关注AI伦理问题，行业亟需建立新的创意合约，明确AI使用标准与归属责任，避免信任危机。

　　当前，全球数字转型加速，智能技术成为核心驱动力。如何创新智能技术，实现人与机器能力的融合倍增，支撑高质量发展？ 　　高质量发展呼唤智能新范式。人机共生智能，是人类智能与人工智能深度融合、相互增强、协同进化的高级智能形态，强调“人机双向协同”，即机器通过持续学习人类反馈不断优化决策，人类借助机器洞见实现创造性工作，两者在“感知—决策—执行—反馈”中形成紧密闭环。通过“人机共创”，可在创新、质量、安全、可持续等“质”的层面产生突破，重塑产业生态系统的竞争力。

　　在心理学与认知神经科学中，创造性长期被视为人类独有的“天赋”，涵盖创新思维、人格特质与动机等心理要素。而今，新型生成式人工智能的出现打破了这一局面，机器不仅能够写诗作画、谱曲成文，还能在科研探索、工业生产及教育领域提供助力。这一变革促使我们思考：人工智能是否已成为真正的“创作者”？当下的创造生态又将发生何种改变？ 　　我对此变革充满期待，近期研读南开大学周详教授等所著《创造力与人工智能》（陕西师范大学出版总社，2024年）后，更惊喜地发现我们的观点竟如出一辙。该著作立足学术前沿，以中国学者的实证研究回应“机器人或AI能否具备人类创造性”等前沿科学命题。书中基于“概述”“促进”“融合”“反思”框架，系统论证创造力与人工智能互促的理论基础及应用实例，探究多领域融合路径并前瞻应对现实挑战。其从心理学、认知科学与人工智能技术逻辑的交叉点出发，深入思考创造性在“人—人工智能—社会环境”多主体、多层次系统中的结构性重塑。

　　德国《南德意志报》网站5月11日刊登题为《人工智能来临——做好准备》的文章。作者为TED大会前国际策展人布鲁诺·朱萨尼、巴西伊加拉佩研究所联合创始人罗伯特·穆加。全文摘编如下： 　　人工智能对人类历史的改变可能超过之前的所有变革。谷歌首席执行官孙达尔·皮柴将其形容为“比火和电的发明还要影响深远”。虽然人工智能肯定会创造数百万个新的工作岗位，但数亿个工作岗位流失造成的后果仍是个未知数。面对这一即将到来的变革，似乎还没有人做好准备。

　　人工智能(AI) 正在加速发展，但人类的创造力也必须加速发展。在海湾合作委员会（GCC）快速发展的营销格局中，尤其是在沙特阿拉伯，人工智能已不再是实验性的。它如今已成为我们日常工作流程的一部分，无论是用于图像生成和自动文案撰写，还是用于消费者行为预测和营销活动效果分析。

　　随着人工智能（AI）技术的不断演进，2025年已成为行业创新的关键节点。近期在上海举行的第十二届设计上海展览会，不仅展示了未来设计的无限可能，也凸显了AI在创意产业中的深度融合与技术革新。特别是在“人性化设计”全球大会上，来自亚太及全球的行业领袖聚焦于“人类创造力与人工智能的边界”，引发了对未来创新路径的深刻思考。此类讨论彰显了AI技术在突破传统设计范畴、推动行业变革中的核心作用，彰显其在深度学习、神经网络等前沿技术上的持续突破，彰显出行业对技术领先优势的高度重视。