核心观点 - AI的"创造力"本质上是扩散模型架构的确定性产物，而非高级智能表现[1][19] - 扩散模型的局部性和等变性限制（技术缺陷）反而成为其创造力的来源[13][16][19] - 该机制与生物形态发生学中的图灵模式高度相似，解释了AI生成图像常见缺陷（如多余手指）的成因[9][12][19] 研究背景 - 扩散模型（DALL·E/Stable Diffusion核心）设计初衷是精确复制训练数据，但实际表现出"即兴创作"能力[3][5] - 去噪过程中像素块的局部重组导致信息丢失，类似拼图丢失说明书后的创造性重组[6][8] - 物理学家团队（跨学科背景）从生物自组装过程获得启发，建立ELS数学模型验证假设[9][16] 关键发现 - ELS模型仅基于局部性+等变性规则，即能以90%准确率复现扩散模型输出[18][19] - 创造力源于系统动态：模型过度关注局部像素块而缺乏全局协调（类似生物发育中的多指畸形）[12][15][19] - 该机制可数学形式化，证明创造力是去噪过程的必然副产品[16][19] 未解问题 - 非扩散模型（如LLM）的创造力机制尚未被该理论覆盖[21] - 人类与AI创造力可能共享"不完整认知→填补空白"的底层逻辑[21][22] 行业意义 - 首次将AI创造力归因于底层技术架构而非抽象能力[1][19] - 为理解人类创造性思维提供新视角（神经科学类比）[19][21] - 可能推动新一代生成模型的设计范式转变[16][19]