海外AI热点话题 - AI提示词生成算不算“创作”

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作者：微信文章
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在人工智能迅速发展的时代，一个引发技术、艺术与伦理界广泛争论的问题是：为AI生成提示词（Prompt）是否构成一种创作行为？
随着大型语言模型（LLM）和图像生成器的普及，用户通过输入描述性文本——即提示词（Prompt）——来产出代码、故事、艺术作品乃至视频。

支持者认为，设计高效的提示词需要技巧、想象力与反复打磨，类似导演指导电影或作曲家创作音乐。反对者则认为，真正的“创作重担”由AI完成，提示者更像是委托人而非创作者。

本文将从AI社区、法律、哲学与实际案例出发，探讨这一争议：提示词生成究竟让人类登上了创造力的新高峰，还是仅仅把创作外包给了机器？
🧩 一、定义：什么是“创作”，什么是“提示词生成”？


“创作”（Creation）传统上意味着人类凭借智慧、努力与表达，创造出具有原创性的作品。在艺术领域，这包括构思、执行与润色的全过程，往往伴随个人情感与主观意图。而“提示词生成”（Prompt Generation）指的是为AI模型编写文本指令的过程。例如用户输入：

“生成一个吉卜力风格的梦幻漂浮岛屿景观，色彩鲜明、富有超现实感。”

AI便据此生成图像。
问题在于：提示词本身是否具有创造性？ 或它只是AI算法运作的“触发器”？
🧠 二、支持方观点：提示词工程是一门创作技艺


提示词支持者强调“提示词工程”（Prompt Engineering）本身的技巧性。这是一门新兴学科，要求使用者理解AI的能力、偏好与输出模式，从而引导出理想结果。

在Reddit上，一位用户曾谈到AI工具如SunoAI时表示：“这就是提示词工程、创意指导与视觉愿景的结合。”——提示者如同导演，通过指令掌控作品的方向。

在编程领域，提示词甚至能“编排”复杂的软件架构。Y Combinator的Tom Blomfield指出，如今AI工具完成了大部分代码工作，人类变成了“编曲师（orchestrator）”，意味着提示词可能已成为新的“创作方式”。

此外，提示词的迭代极似传统艺术创作过程。艺术家会反复修改草稿，而提示词工程师也会调整输入，比如加入“使用普鲁斯特式语言风格”或“避免技术决定论的简单化”之类的描述，以塑造输出。

在LMArena等平台的创意写作测试中，像Gemini-2.5-Flash-Lite这样的模型在“创意写作”项目中表现优异——但前提是有优秀提示词的引导。
哲学上，如果“创作”意味着意图与选择，那么提示词策划者的行为类似“拼贴艺术”或“现成品艺术”，他们通过选择与组合赋予作品新的意义。

法律与伦理层面也提供了支持。某些司法体系认为，只要人类参与度足够，如提供详细提示与后期编辑，AI生成作品也可获得版权。美国版权局指出，凡具“人类作者性”的作品即可受保护，暗示“用心设计的提示词”或可被视为创作。

音乐生成领域的Boomy与Soundraw等工具，让用户通过提示词生成免版权曲目，提示者被视为“作曲者”。

正如a16z合伙人Justine Moore所言：“AI原生工具让非专业用户也能跨领域创作内容。”提示词降低了创作门槛，使更多人得以释放创造力。
⚖️ 三、反对方观点：提示词只是“委托”，不是“创作”


反对者认为，提示词不是创作，因为AI才是实际执行创作的主体。
Noam Blum在X平台上写道：“AI提示词不是艺术创作，更像是你委托一台机器替你创作。”

提示者只是设定指导方针，而AI基于海量人类数据完成真正的合成。正如用户Nivla’s Cart在讨论中讽刺道：“提示者其实并不知道自己想要什么，只是让机器生成‘差不多’的结果。”换言之，输出的“原创性”是统计的幻象，而非主观创意。

批评者还指出提示词缺乏技艺性。传统创作需要掌握技能——绘画、混色、逻辑编程等，而提示词只需自然语言输入，多为“试错”。

电影概念艺术家Reid Southen直言：“给AI图像生成器下提示词只是提供指导，真正绘画的是AI。”这让提示者更像客户，而非艺术家。

伦理学家Neil Turkewitz强调：“AI模型本身没有意图或意识，把这种行为称为创作，是在稀释创造的意义。”AI的输出“完全衍生”，仅是训练数据的混合与重组。

法律上，美国版权局在《Zarya of the Dawn》案中否认AI生成图像的版权，认为提示词不构成人类作者行为。在《Thaler v. Perlmutter》案中，法院再次确认版权需源于“人类创作”。

艺术界对此也强烈反弹，认为AI艺术是“千篇一律的糊糊”（slop），缺乏原创深度。

正如AI评论者Teortaxes讽刺道：“普通人被赋予了‘神的力量’，却只会输入‘星球大战版亚瑟王’。”——创意沦为陈词滥调。

哲学上，创作意味着探索与突破。Joscha Bach指出，AI缺乏人类“范式转移”的勇气与直觉，它只是“听话的学生”，而非“革命者”。提示词或许模拟创意，但缺乏情感与风险。正如艺术家RJ Palmer在X上所说：“输入提示词就像点Uber Eats订餐——那能算厨师吗？”
💡 四、实践案例与现实启示


在编程中，虽然提示词能生成代码，但如Prokop Simek所言，企业仍需设计“自定义AI生成器”并监督质量。

在内容创作中，AI生成的虚假事件（如Justine Moore曝光的“猫咪骗局”）揭示出输出虽逼真，却缺乏真实创造性。

在设计软件如Adobe Firefly中，AI只是辅助工具——最终的创作署名仍属于人类编辑，而非提示词本身。

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🧭 五、结论：创作的核心在于“主动性”


创作的本质究竟在输入、过程还是输出？如果提示词本身算创作，那么创作的边界被极大拓宽，正如Anthropic CEO Dario Amodei所言，这可能“压缩数百年的创意进程”。但现实倾向于另一种判断：提示词是指导，AI才是执行。

正如数字文化研究者digital_literacy总结的那样：“在高水平提示下，AI展现出惊人创造力，但这更像‘品味调校’，而非原创创造。”

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结语：
提示词生成确实需要灵感与智慧，但它尚未构成完整意义上的“创作”。
它是一种强大的“创作增强器”，却无法取代人类的主动性与情感表达。
未来，社会需要重新定义“创造力”的内涵，以确保AI的崛起不会削弱，而是升华人类表达的核心价值。