核心观点 - 北大团队提出系统性框架IEI（识别-解释-引申），首次从认知科学角度量化评估AI模型的组合创造力（Combinational Creativity）[1][13] - GPT-4等先进模型在创意理解任务上已超越普通人类（准确率70% vs 50%），但在深层语义解读（如隐喻）上仍落后于人类专家（专家胜率78%）[2][21] - 通过IEI框架优化后，AI创意生成质量提升35%（基于人类专家盲测），证明AI创造力可通过结构化思维引导优化[23][26] 组合创造力机制 - AI展示三层认知能力：识别基本元素（如寄居蟹与易拉罐）→解释功能关联（容器功能相似）→引申深层含义（环保反思）[8][9][17] - 组合创造力是人类创新的核心能力，指通过重组已有概念生成新颖且有意义的想法[11] - 传统评估方法仅关注结果新颖性，而IEI框架首次揭示创造性过程的结构与机制[12][14] 实验数据 - **模型表现**：GPT-4o在识别（75.67分）、解释（85分）、引申（73.5分）任务中综合领先，显著优于平均人类（三项分别为53.42/70.33/51分）[23] - **生成优化**：使用完整IEI方法的模型生成结果排名分（2.1）接近人类专家（1.8），优于简化II方法（2.9）[24][25] - **跨模型对比**：Claude-3.5-Sonnet在引申任务得分74.19，超过Gemini-1.5-Pro（54.34）[23] 方法论价值 - 为AI创造性应用提供结构化路径：理解组合意义而非机械拼贴[33] - 首次建立人类与机器创造力的标准化比较基准[33] - 可应用于产品设计领域（如将护手霜与皇冠创意组合）[41]