生成式AI已經在許多領域中展現了非凡的潛力，如圖像生成、音樂創作、文本撰寫等。然而，AI的創造力仍然面臨一些瓶頸，無法完全取代人類在創意上的表現。AI在模仿和重組現有數據的基礎上，往往缺乏真正的「創意火花」，這也成為生成式AI在創意領域中最大的挑戰之一。

生成式AI的創造力局限

1. 資料依賴與模仿性創作 生成式AI的創作過程主要基於大量資料的學習與重組。無論是生成文本、圖像，還是音樂，AI都是通過分析已有的資料進行模仿和重構。這種過程雖然可以產生新穎的結果，但本質上仍然是對過去資料的重新排列。AI缺乏人類所擁有的直覺、情感與創新思維，導致其創作難以達到真正的原創高度。
2. 無法突破框架思維 AI創作的另一個瓶頸在於它的框架思維。生成式AI依賴於訓練數據中的模式和規律，無法自發地跳出這些模式來創造全新的思維方式或藝術風格。這樣的創作模式雖然可以在某些程度上模仿創意，但一旦遇到超出既有模式的需求，AI便顯得力不從心。
3. 缺乏情感共鳴 人類的創意往往來自情感共鳴，創作本身具有情感動機。無論是詩歌、音樂，還是視覺藝術，情感是創意的核心驅動力。然而，生成式AI並不具備情感，這使得其創作常常缺乏深度和內涵。AI可以生成技術上完美的作品，但卻難以引發觀眾的共鳴。

如何突破AI的創意瓶頸

1. 跨領域融合 突破創意瓶頸的一個潛在途徑是將AI與其他領域相結合，促進跨學科的創作。將AI與人類創意合作，結合不同技術或領域的知識，能夠為生成式AI帶來新的視角。例如，讓AI學習不同文化背景中的藝術形式，或是與人類創作者合作，補充AI在情感與直覺上的不足。
2. 自我學習與強化學習 現代AI系統大多依賴有監督學習，即需要大量標註過的資料來進行訓練。然而，自我學習和強化學習可能為AI的創意突破提供解決方案。自我學習讓AI能夠根據環境中的反饋，不斷自我調整和進化，而強化學習則能讓AI在創作過程中根據試錯機制進行探索，這樣的學習模式能夠幫助AI擺脫傳統的數據依賴，產生更多元化的創意表現。
3. 引入隨機性與多樣化輸入 為了增加生成式AI創作的多樣性，可以在訓練過程中引入更多隨機性與多樣化的輸入。這樣可以幫助AI突破現有的數據框架，產生更具創意的結果。隨機性不僅能促使AI嘗試新穎的組合，也能模擬人類創作中的突發靈感。
4. 協同創作模式 生成式AI未來的一個發展方向可能是與人類的協同創作。AI能夠提供創意的輔助工具，而人類則負責引導和提升創意的質量。例如，AI可以根據初步的創作方向生成多種創意方案，然後由人類進行篩選、修改和完善。這樣的協作模式可以充分發揮AI的運算能力，同時保留人類創造力的核心。

結論

生成式AI的創意瓶頸主要體現在其過於依賴數據和既有模式，缺乏自我意識和情感共鳴。然而，通過跨領域融合、自我學習、引入隨機性等方式，我們有機會推動AI在創造力上的突破。儘管AI的創作仍然難以完全超越人類，但在未來，AI與人類的合作創作將有可能帶來全新的創意形式，改變我們對創造力的理解。

B4A語言範例程式：AI創意瓶頸模擬

下面是一個簡單的B4A程式範例，模擬AI在創意過程中如何嘗試突破瓶頸，展示了如何利用隨機性來生成不同的創作結果。

Sub Process_Globals
    ' 全域變數
    Private creativityOptions As List
End Sub

Sub Globals
    ' UI 元素
    Private btnGenerate As Button
    Private lblResult As Label
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    
    ' 創意選項列表
    creativityOptions.Initialize
    creativityOptions.AddAll(Array As String("詩句", "音樂片段", "圖像描述"))
    
    btnGenerate.Text = "生成創意"
End Sub

Sub btnGenerate_Click
    ' 根據隨機選擇生成不同的創作結果
    Dim randomIndex As Int = Rnd(0, creativityOptions.Size)
    Dim result As String = GenerateCreativity(creativityOptions.Get(randomIndex))
    
    ' 顯示結果
    lblResult.Text = result
End Sub

' 創意生成邏輯
Sub GenerateCreativity(option As String) As String
    Select option
        Case "詩句"
            Return "靜夜思，月光如水，心中千絲萬縷。"
        Case "音樂片段"
            Return "和弦進行：C - G - Am - F，帶有憂鬱色彩的旋律。"
        Case "圖像描述"
            Return "一片綠油油的田野，遠處是高聳的山峰，天空中有幾隻飛鳥掠過。"
        Case Else
            Return "未知的創意結果。"
    End Select
End Sub

程式說明：
1. 創意選項生成：程式會隨機從列表中選擇不同的創意形式，如詩句、音樂片段或圖像描述，並根據選擇生成相應的結果。這種隨機生成的過程模擬了AI在創意過程中如何嘗試不同的路徑來突破瓶頸。
2. 隨機性與多樣性：程式利用隨機性來增加創意的多樣性，這有助於模擬AI如何通過隨機試探來產生新的創作方向。
此範例展示了如何通過B4A程式來模擬AI的創意生成過程，並提供了突破創意瓶頸的一種方法。雖然AI在創造力方面仍然面臨挑戰，但結合隨機性與人類的引導，AI有潛力在創意領域中實現更多的突破。

參考網址
https://www.b4x.com/
https://ithelp.ithome.com.tw/users/20168401/ironman/7499