在关于创造力：认知和 GenAI 的博客文章中，我们粗略地了解了生成人工智能体及其工作原理，并将它们与生成自然智能进行了比较。生成性意味着具有创造、产生、生产或复制某物的能力或功能。 GenAI 能够做到这一点。如果这也是原创的、有用的，那么按照我们原来的定义，它就满足了创造力的要求。正如我们在替代用途任务中看到的那样，生成人工智能代理不仅仅产生想法。他们还创建完整的产品：图像、视频、文本、声音、音调序列等。
但事实是，人工智能根本不需要洗碗，就能想出创造一台机器的想法，这可以为几代人节省大量时间、压力，甚至可能因为洗脏盘子而分手。代理商无法通过招募必要的技术专家和投资者来独立建造这样的机器。代理不会使用机器本身，不会与不同的人谈论它，不会在实施过程中遇到问题，不会迭代改进解决方案，不会根据不同的标准进行多个级别的设计和评估。所有这些都是创造成熟创意产品的创意过程的一部分。
人在创作过程中不可或缺
当我们给生成代理一个提示——一个带有任务的具体问题定义时，它就开始变得有创造力。
与创造力相关的许多步骤和技能仍然是我们人类所 塞浦路斯电话数据 拥有的。然而，生成式人工智能可以帮助我们产生想法，跳出框框思考，更快、更高效地走得更远。生成人工智能代理可以成为我们产生创意的创意助手。我们已经在市场上找到了专门针对不同行业、输入格式、输出格式和工作流程的生成模型和产品。 IT 行业，特别是代码开发和生成，似乎是生成人工智能市场的主要目标群体之一。我们建议每个人都利用这一点来发挥自己的优势。
我们将时间、精力和财力花在哪个想法上取决于我们个人和社会。发现、发明、设计和创新仍然是我们社会和经济的驱动力。因此，推广生成式人工智能的使用是有意义的。不言而喻，必须解决道德、版权和数据保护风险，这里不会对此进行更详细的讨论。