近年來，AI寫作工具的興起讓許多人只需輕敲鍵盤，就能輕松獲得論文、說唱歌詞甚至劇本的初稿。然而，盡管這些工具效率極高，它們卻難以達到“莎士比亞式”的原創高度。據Science雜志報道，最新研究表明，AI創作的作品仍帶有顯著的模仿痕跡。

為了驗證這一觀點，科研人員開發了一種專門評估AI創造力的新方法。倫敦大學學院的計算機科學家Mirco Musolesi表示，評估創造力是一個既復雜又充滿挑戰的任務，而這種新方法在衡量語言新穎性方面表現出色。

自生成式AI和大語言模型出現以來，它們的創作能力一直備受爭議。雖然這些AI系統能夠迅速生成類似人類寫作的文字，但一些學者指出，它們并未真正創新，而只是簡單地重新排列了訓練數據中的內容。批評者甚至將其比喻為“機械鸚鵡”，只會盲目重復已知文本。

然而，量化這種創造力并非易事。科研人員通常采用兩種方法：一種是使用計算機檢測抄襲跡象，但“無抄襲”并不等同于“原創”；另一種方法是讓人類評分員評估文本的流暢性和原創性，但這種方法既主觀又耗時。

為了克服這些困難，華盛頓大學的計算機科學家Lu Ximing及其團隊開發了一款名為DJ Search的工具。這款工具不僅具有客觀性，還能捕捉到文本之間的細微差異。它從AI生成的文本中提取短語片段，并在數據庫中搜索相似內容。除了尋找完全匹配項外，它還能識別語義相近的表達。通過AI算法分析詞義，它利用嵌入向量來判斷同義詞，并計算未匹配部分在文本中的占比，以此評估AI輸出的新穎性。

研究發現，在詩歌、小說和演講等領域，人類的原創性表現明顯優于AI。具體來說，人類在詩歌創作上的原創性比AI高出80%，在小說創作上高出100%，在演講方面則高出150%。

DJ Search不僅能夠評估AI作品，還能比較人類作品的原創性。例如，它發現《饑餓游戲》的語言原創性比《暮光之城》高出35%。研究負責人Lu將AI比作DJ：“它們就像DJ混音音樂一樣拼接文本，雖然能創造出令人驚嘆的作品，但無法取代真正的作曲家。”

加州大學洛杉磯分校的計算機科學家Nanyun Violet Peng提出，未來的研究應該進一步評估整體敘事的原創性，而不僅僅局限于語言層面。她認為，這將有助于更全面地了解AI和人類在創作過程中的差異。