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2025 年，当 DeepSeek 引领的开源浪潮将 AI 使用成本压至 2023 年的 0.05%-0.1%，当 ChatGPT 周活突破 8 亿、全球 AI 活跃用户超 14 亿，一场关于 “创造力” 的革命已然来临。

国声智库联合新华网、中国传媒大学发布的《2025 年全球 AI 创造力发展报告》（以下简称 “报告”），基于 19 国 50 城的 5625 个真实案例，首次系统性定义 “AI 创造力” 的核心内涵，勾勒出人机共生时代的产业变革与个体进化蓝图。

这份 78 页的报告，不仅解答了 “AI 能否创造” 的争议，更指明了一个关键趋势：未来的竞争不再是 “人与 AI 的对抗”，而是 “善用 AI 的创造者” 与 “被 AI 淘汰的旁观者” 的分野。

一、AI 创造力的本质：不是替代人类，而是重构创造范式

1.1 重新定义 AI 创造力：人机共生的核心能力

报告给出了极具颠覆性的定义：AI 创造力并非机器独立创造的能力，而是 “创造性运用 AI 增强人类创造力、实现人机共生共创的能力”。其核心价值在于打破时空限制，让人类与数千年文明积淀双向互动，将复杂的专业门槛转化为可跨越的台阶，最终形成 “人定方向、AI 提效率” 的新型创新范式。

这一定义背后，是 AI 技术的阶段性突破。报告指出，2025 年的 AI 已走过规则驱动、统计学习、深度学习三大阶段，迈入大模型与多模态融合的关键期。在图像分类、语言理解等单项能力上，AI 已全面超越人类平均水平；在数学奥赛、国际程序设计竞赛等高端领域，AI 更是达到顶尖水准；即便是需要深度推理的博士级科学问答，AI 也在快速逼近专家水平。但这些能力并非为了替代人类，而是成为人类创造力的 “放大器”—— 正如国声智库 “AI + 产业发展服务平台” 所实践的，AI 处理数据采集、初稿生成等基础性工作，人类聚焦核心观点提炼与战略研判，最终实现 80% 的效率提升。

1.2 2025：AI 发展的三大分水岭特征

报告将 2025 年定义为 AI 从 “技术狂欢” 走向 “价值落地” 的分水岭，三大特征标志着新时代的到来：

• 成本普惠化：以 DeepSeek 为代表的开源模型，彻底打破了 AI 技术的垄断壁垒。AI 使用成本降至 2023 年的 0.05%-0.1%，相当于 “白嫖级” 体验，让中小企业甚至个人都能低成本使用尖端 AI 工具，直接催生了应用场景的爆发式增长。
• 用户亿级化：全球 AI 活跃用户突破 14 亿，中国普及率半年内翻倍至 36.5%。ChatGPT 周活破 8 亿，DeepSeek 一周狂揽 1 亿新用户，AI 产品不再是少数人的 “科技玩具”，而是渗透办公、教育、医疗等多元场景的 “认知伙伴”。
• 竞争产品化：行业焦点从底层技术比拼，转向产品价值与用户体验的竞争。5625 个案例显示，单纯的技术参数已不再是核心竞争力，能否解决真实场景问题、能否实现人机高效协同，成为 AI 产品突围的关键。

二、产业渗透图谱：51 个领域的 AI 创造力实践

报告通过对 2010-2025 年 12 月间 5625 个案例的追踪分析，清晰呈现了 AI 创造力在 6 大类 51 个领域的渗透态势。从应用占比变化中，可窥见 AI 从消费端向生产端、从娱乐化向实用化的深化路径。

2.1 四大核心领域的突破性应用

• 科研领域：AI4Science 的爆发式增长科研应用占比从 2021 年的 11.30% 飙升至 2025 年的 17.87%，成为增长最快的领域。AlphaFold 的表现堪称标杆 —— 两年内预测超 2 亿个蛋白质结构，相当于传统研究方法 70 年的成果总量，效率提升 10 万倍。更重要的是，这种顶尖科研工具通过 AI 实现普惠，普通人也能在 Foldit 平台上参与蛋白质结构设计，让科研不再是精英专属。在能源领域，AI 成为 “系统连接器”，通过全产业链数据整合与优化，实现了效能的全局提升。
• 产业领域：全链条价值重构产业应用占比持续提升至 19.82%，AI 正从单点优化转向全链条重构。在制造业，智能体与机器人协同实现柔性生产，小批量定制成本大幅降低；在农业，农户通过手机拍摄农作物，AI 可秒辨病虫害并给出精准防治方案；在工业数字化转型中，国声智库联合全应科技编制的《工业人工智能技术与产业发展趋势报告》，为企业提供了从技术突破到落地实践的完整解决方案。
• 文娱领域：从流量工具到创意伙伴尽管文娱应用占比从 39.58% 降至 32.34%，仍是应用最广泛的领域，但功能已从单纯的内容生成转向深度创意协同。AI 艺术二维码成为典型案例 —— 既保留机器可识别的信息功能，又具备人类可感知的美学价值，创意落地仅需几秒。在内容创作领域，AI 从 “代笔” 升级为 “创意激发器”，通过分析海量素材生成灵感方向，人类则聚焦情感表达与价值内核，实现 1+1>2 的创作效果。
• 教育医疗：个性化服务的规模化实现教育领域，“教师引导 + AI 辅导” 的模式展现出惊人效能。尼日利亚的英语学习实验证明，6 周的 AI 辅助教学效果堪比传统教学 2 年；美国 Alpha 学校采用 AI 个性化学习方案，学生每天仅需 2 小时主科学习，进步速度却是同龄人的 2.6 倍，成绩跻身全美前 1%。医疗领域，清华大学 AI 医院的诊断准确率超 90%，在影像诊断、慢病管理等场景中，AI 成为医生的 “第二双眼睛”，既提升了诊疗效率，又降低了误诊风险。

2.2 新兴场景：“一人团队” 的崛起

AI 创造力的普惠性，催生了 “一人团队” 这一新型组织形态。报告案例显示，不会编程的创业者可通过 AI 工具研发 APP（如 “小猫补光灯” APP），不懂设计的个体户能借助 AI 快速产出专业级营销物料，外贸从业者依靠 AI 生意助手与跨语言数字人，实现全球接单无障碍。这种模式的核心在于，AI 承担了编程、设计、翻译等执行性工作，人类聚焦市场需求、创意方向等核心决策，让个体能力边界无限拓展。

国声智库的 “AI + 产业发展服务平台” 更是将这一模式规模化。该平台依托自主研发的 Xthink Tank 智能体，实现了 “课题策划 – 数据采集 – 智能分析 – 成果输出 – 效果评估” 的全流程闭环服务。Xthink Tank 通过模拟智库专家思维，结合公网数据与 “智库共同体” 私有数据云，可灵活适配快速研判、深度报告撰写等多元场景，让企业无需组建庞大团队，就能获得定制化的战略决策支持。

三、人机协作最优解：做 AI 的 CEO，而非 AI 的奴隶

面对 AI 能力的飞速提升，报告创新性地提出 “做 AI 的 CEO” 这一核心理念，打破了 “AI 替代人类” 的焦虑，为人机共生提供了可落地的行动框架。

3.1 人机协作的三维分工模型

报告明确了人类与 AI 的核心职责边界，形成 “定目标 – 管过程 – 选结果” 的三维分工：

• 人类聚焦 “战略层”：明确创造的目标与价值方向，比如 “解决中小企业数字化转型痛点”“设计符合品牌调性的营销内容”，这需要人类的同理心、价值判断与战略眼光。
• AI 承担 “执行层”：发挥算力优势，完成数据采集、方案生成、效率优化等重复性、规律性工作，比如 Xthink Tank 智能体的数据分析与初稿撰写功能，可将专家从基础工作中解放出来。
• 人类把控 “决策层”：对 AI 生成的多元方案进行筛选、优化与整合，结合实际场景与情感需求，最终输出最具价值的成果。这种分工并非固定不变，而是通过动态协作实现最优效果。

3.2 两大核心框架：从理念到实践的落地路径

为让 “做 AI 的 CEO” 理念落地，报告提出了两套核心框架：

• C-PAII 共创模型：通过 “协作（Collaboration）- 规划（Planning）- 执行（Action）- 迭代（Iteration）” 的闭环，构建人机协同的标准化流程。无论是个人创作还是企业项目，都可按照这一模型分配人机职责，实现高效共创。
• STEM-DAHB 跨学科框架：融合科学（Science）、技术（Tech）、工程（Engineering）、数学（Math）与设计（Design）、艺术（Art）、商业（Business）、人文（Humanities），打破文理壁垒。这一框架强调，未来人才需兼具科技逻辑与人文温度，才能更好地驾驭 AI、定义价值。

国声智库的实践印证了框架的有效性。其自主研发的 Xthink Tank 智能体，采用 “国际先进大模型 + 行业私有化模型” 的混合部署，构建了 “数据采集 – 要点互动 – 观点推演 – 成果输出” 的闭环生态。同时通过语义一致性验证、事实性核验、逻辑链完整性检测的三层智能校验机制，有效规避 AI 幻觉风险，确保成果的可靠性。对智库专家而言，这一工具将研究效率提升 80%；对企业用户而言，可低成本获取经权威审核的定制化报告，决策响应速度实现跨越式提升。

四、能力重构与教育转型：AI 时代的生存必修课

AI 创造力的普及，正在重塑个人与社会的能力体系。报告指出，2025-2030 年，AI 与大数据相关能力需求将激增 87%，但这并非意味着人类只需掌握技术工具 —— 真正的核心竞争力，正从 “专业技能” 转向 “定义问题、管理 AI、做出价值判断” 的综合能力。

4.1 个人能力重构：三维核心素养

未来职场的 “超级个体”，需具备 “AI 素养 + 软技能 + 跨界整合” 的三维能力模型：

• AI 素养：并非指编程能力，而是理解 AI 的优势与局限，能够清晰下达指令、筛选 AI 输出结果的能力。比如知道如何通过 Prompt Engineering 引导 AI 生成精准内容，如何识别并修正 AI 的 “幻觉” 信息。
• 软技能：创造力、复杂决策能力、人际互动能力成为核心。这些是 AI 难以替代的人类特质，也是定义创造价值的关键 ——AI 可生成 100 个方案，但只有人类能判断哪个最符合用户情感需求、哪个最具商业价值。
• 跨界整合：打破单一领域的知识壁垒，具备跨学科思考能力。STEM-DAHB 框架的核心，正是培养 “既懂科技又有温度” 的复合型人才，让人类在人机协作中始终占据主导地位。

4.2 教育体系转型：从精英化到全民素养培育

面对能力需求的变革，全球教育体系正在从精英化的 AI 教育转向全民 AI 素养培育。联合国提出的 AI 竞争力框架，强调以人为本、伦理意识与技术应用的多维能力培养；中美等国已推动 AI 课程进校园，将人机协作能力纳入基础教育体系。

报告中的案例展现了教育创新的多种可能：2024 年《开学第一课》让小朋友用 AI 研究太空知识，生成设计图与 3D 模型；北京国际设计周的 “青少年 AI 音乐节”，将小动物叫声、身体动作通过 AI 转化为音乐；2026 年即将发布的《AI 乐园奇遇记》，通过 “图书 + 视频 + 智能体互动” 模式，从小培养孩子的 “人机协作感”。这些实践的核心，并非教孩子如何使用 AI 工具，而是培养他们与 AI 共生的思维方式。

五、挑战与展望：AI 创造力的边界与未来

报告并未回避 AI 发展带来的争议与挑战，而是客观分析了当前 AI 创造力的边界，提出了 “预防 – 治理 – 重建” 的全周期管理体系。

5.1 三大核心挑战：技术局限与社会争议

• 创新边界局限：当前 AI 的创造本质是 “高维重组”，擅长从现有知识库中整合信息生成新内容，但难以突破认知边界，想象出 “从未见过的事物”。比如 AI 可设计出符合美学规律的画作，却难以创造出颠覆传统美学的全新艺术流派。
• 伦理与信任风险：AI 幻觉、数据偏见仍是突出问题。主流大模型仍会生成不符合事实的内容，数据集中的偏见可能导致 AI 输出歧视性结果。同时，版权归属问题引发广泛争议，画师、编剧等群体对 AI 滥用原创内容的抵制，反映出创造价值分配的矛盾。
• 社会结构影响：AI 替代重复性、结构化任务，可能导致部分岗位消失，需要社会建立完善的再就业培训体系。同时，信息茧房、算法依赖等问题，可能削弱人类的独立思考能力，加剧社会分化。

5.2 未来趋势：从工具到伙伴，再到组织重构

尽管存在挑战，报告对 AI 创造力的未来仍持乐观态度，并勾勒出三大发展趋势：

• AI 智能体的普及：以国声智库 Xthink Tank、OpenAI 智能体为代表的下一代 AI 产品，将从 “任务型工具” 升级为 “陪伴型伙伴”，具备更强的上下文理解与持续学习能力，可深度参与人类的创造过程。
• 组织形态去中心化：“一人团队” 将成为常态，传统层级化组织将向动态化、扁平化演进。通过 AI 工具，个体可链接全球资源，实现超大规模的敏捷创新，中小企业与个人的创新活力将被充分激发。
• 生态共建成为主流：国声智库提出的 “智库 AI 共生计划”，通过整合 “智政产学研媒金” 资源，形成 “数据 – 模型 – 场景 – 生态” 的智慧决策体系，这种开放协作的模式将成为 AI 创造力发展的核心动力。未来，AI 不再是单一企业的竞争壁垒，而是生态共建、价值共享的公共基础设施。

结语：未来属于 “AI 的 CEO”，而非 “AI 的使用者”

《2025 年全球 AI 创造力发展报告》的核心启示，在于打破了 “技术决定论” 的迷思 ——AI 的终极价值并非替代人类，而是通过人机共生共创，让每个人都能成为更具创造力的个体。当 DeepSeek 降低了 AI 的使用门槛，当 AlphaFold 提升了科研的创新效率，当国声智库的智能体重构了研究与决策的流程，我们正进入一个 “人人皆可创造” 的新时代。

但新时代的红利，不会平均分配给每一个人。它属于那些主动升级为 “AI 的 CEO” 的创造者 —— 他们懂得用 AI 放大自己的优势，而非被 AI 的功能牵着走；他们坚守人类的核心价值，用同理心、创造力与战略眼光，为 AI 赋予温度与方向。正如报告所强调的：“未来最大的挑战与机遇并非源于 AI 技术本身，而是来自人类如何创造性地与 AI 协作。”

对个人而言，现在最该做的不是恐惧 AI 替代，而是培养 “驾驭 AI” 的能力；对企业而言，核心竞争力不再是拥有多少 AI 技术，而是构建怎样的人机协同生态。当我们学会与 AI 共生共创，就能在这场创造力革命中，不仅不被时代淘汰，更能成为定义未来的力量。