AI创造力的本质 - AI的创造力并非源于"无所不知"的数据训练 而是源于其"一知半解"的技术缺陷 这些缺陷成为创意火花的秘密引擎 [3] - 生成式AI的创造力核心来自架构中的两个底层约束：局部性和平移等变性 而非对概念的"高阶理解" [4][8] - AI缺乏人类的"功能固着"认知偏误 这种"无知"反而使其能突破常规思维限制 [5] AI创造力的技术原理 - 局部性原则：AI模型一次只能聚焦于极小图像区块 通过组合无数局部特征而非复制完整对象来生成内容 [8] - 平移等变性原则：AI在不同位置运用相同规则处理相同结构 确保生成内容的逻辑一致性 [8] - 两项原则共同作用 使AI的"拼贴"式创作既新颖又符合现实规律 [10] 提升AI创造力的方法论 - 战略性地设计具有特定"创造性缺陷"的架构 而非单纯追求模型规模 [13] - 采用"信息差"训练法 通过控制数据输入类型迫使AI进行非常规组合 [13] - 将提示词工程转化为"约束的艺术" 通过精确限制激发创新突破 [13][15] 行业启示 - AI模型设计理念需转变：从追求完美复现人脑转向善用"不完美"特性 [17] - 创新重点从数据规模转向"智慧约束"的设计能力 [17] - 研究"最优约束尺度"和AI独特认知范式可能成为未来关键方向 [19]