認知神經科學、人工智能與創造力

摘 要：第十屆全國創造力學術研討會集中討論了創造力研究的前沿領域，包括創造力的認知神經機制以及人工智能（AI）對創造力的影響。研究者通過應用事件相關電位（ERP）、功能近紅外光譜（fNIRS）和功能磁共振成像（fMRI）等先進技術，深入探討了創造力在個體和團隊層面的認知神經機制。這些研究揭示了個體創造力的神經基礎和團體創造力的合作基礎，詳細分析了影響創造力的各種因素，從腦部活動的動態變化到團隊協作中的神經機制。在AI與創造力的關系方面，會議討論了幾個重要議題，其中包括：公眾對AI的焦慮，涉及AI可能對創造力產生負面影響的擔憂，對AI替代人類創造力和創新能力的憂慮;探討了AI與人類組成的虛擬團隊在創造力協作中的潛力，分析了這種跨界合作如何促進創新以及面臨的挑戰;討論了AI對創造性產品的評價方法，包括如何利用AI進行創意生成的質量評估和優化，以及AI評價在創意產業中的實際應用。此次研討會不僅提供了對創造力認知神經機制的新理解，還為AI在創造力領域的應用提供了深刻見解。通過對這些前沿話題的全面探討，會議為未來創造力研究和AI應用的發展方向提供了寶貴的理論基礎和實踐指導。

關鍵詞：創造力;認知神經科學;AI;tDCS;fNIRS

中圖分類號：G44 文獻標志碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-1128.2024.10.007

第十屆全國創造力學術研討會（2024年6月21日至23日在華中師范大學召開），以“創新引領未來，新質生產力驅動發展”為核心宗旨，旨在匯聚各方智慧和力量，共同探討創新研究的新方向和新機遇，促進創新人才培養和新質生產力的提升，實現可持續發展。筆者在該會議綜述的上篇[1]，介紹了本次研討會關于創造力的影響因素和教育應用的內容，其中，個體差異的人格與情緒等因素，都離不開認知神經科學的指標。隨著神經影像學技術的發展，心理學與其深度融合，尤其是在創造力領域，認知神經科學成為了一大特色。而在組織因素的研究中，隨著腦間同步性的意義被揭示，團隊成員的大腦信號在任務中的同步成為關鍵指標。研究者們已經不滿足于對真實團隊的研究，在人工智能的大背景下，虛擬團隊成為創造力前沿的熱點話題。本篇將對第十屆全國創造力學術研討會中認知神經科學與AI的研究進行介紹。

一、創造力的認知神經機制——個體與團體

本次會議中大量研究與創造力的認知神經機制有關，研究者們使用ERP、fNIRS、fMRI等方法，對創造力的個體水平、團體水平的影響因素展開多方面考察。

（一）個體水平創造力的神經機制

江西師范大學黃福榮團隊對評估標準和創意產生之間的關系進行了研究[2]。通過信號檢測論計算出120名個體的創造性評估標準，再根據評估標準將個體分為寬松、理想與嚴格三個標準組。結果表明，在理想標準組中，客觀新穎有效比新穎無效條件引發了更小的N400 和更大的 LSP振幅（N400與LSP振幅均與創新想法生成有關），而在嚴格或寬松標準組中則沒有這一現象，這說明過于嚴格的評估標準不利于創新想法生成。在嚴格和理想標準組中，主觀評估的新穎肯定比新穎否定條件引發了更小的N400和更大的LSP振幅，但在寬松標準組中沒有這一現象，這說明寬松標準較不利于創新想法的選擇;嚴格和理想標準組能根據認知沖突消解程度做出理智選擇，而寬松標準組則不能。

華東師范大學郝寧團隊使用fMRI技術，對不公平情境中的惡意創造行為進行了研究[3]。在行為實驗部分，以最后通牒任務范式來操縱公平或不公平情境。研究者將被試隨機分配到公平組與不公平組，并對一系列公平（如被試能分到50%的金錢）或不公平（如被試只能分到10%的金錢）的金錢分配方案進行決策。被試將完成惡意創造任務（盡可能多地想出新穎的傷人方案）、惡意生成任務（盡可能多地想出傷人方案，不一定要求新穎）以及現實情境任務（盡可能多地想出新穎的方法解決問題，測量一般創造表現）。研究結果發現，在控制被試的一般創造表現之后，不公平情境對個體惡意創造行為的效應集中在任務的前半段。具體而言，不公平組被試在惡意創造任務前半段中的觀點新穎性和傷害性比公平組更高，而對惡意生成任務的促進效應僅出現在觀點新穎性上。此外，不公平組的被試在惡意創造任務中會更努力地構思更新穎惡意的觀點。靜息態的結果顯示，當個體在平靜狀態下右側額上回活動較強，而右側額中回以及顳中回較少參與大腦整體活動時，不公平情境才能正向影響惡意創造行為。額中回與反應抑制和調用內部信息相關，顳中回多與創意想法生成相關。這可能說明，較高的社會比較傾向以及較少的反應抑制與共情會使不公平狀態下惡意創造表現提升。

除此之外，郝寧團隊還使用非侵入性的經顱直流電刺激技術（tDCS）對創造性思維過程進行了研究[4]。研究者通過對參與者雙側額下回（IFG）施加tDCS，以探索tDCS是否會改變整個創造性思維的神經基礎。研究采用遠距離聯系測驗（CRA），并考慮這些測驗題目的語義特征（即題干與答案的語義距離），檢驗不同tDCS（左側IFG陽極右側FG陰極，簡稱L+R-;左側IFG陰極右側IFG陽極，簡稱L-R+;皆為假刺激）后被試完成測驗任務的表現。結果表明，L+R-刺激之后，被試更擅長完成語義距離較小的測驗試次，而 L-R+刺激后，被試更擅長完成語義距離較大的測驗試次。同時，分類器模型比較發現，基于alpha波功能連接的分類器模型在L+R-組的表現更差，同時在前額葉出現了左偏側化現象。該結果表明，針對雙側額下回的tDCS 改變了創造性思維的整體認知過程，而不僅僅是提升或抑制某個特定的認知能力。L+R-刺激后被試更偏向用分析性策略解決創造性問題，而L-R+刺激后被試更偏向使用聯想性策略解決創造性問題。

陜西師范大學胡衛平團隊對獎懲和創造力的關系進行了研究[5]。結果發現，在低強度條件下，懲罰組右側前額極和左側背外側前額葉皮層的激活顯著大于獎勵組。在高強度條件下，獎勵組的背外側前額葉皮層、額下回和額極區的激活值顯著高于懲罰組。該研究使用指令（不同數量的金錢獎勵和懲罰）來誘導不同強度的獎勵和懲罰（低強度1元，高強度10元）。不同強度的獎懲因素對創造力有不同影響。具體來說，高強度的獎勵有利于創造力，而高強度的懲罰則不利于創造力。因此，在教育領域，有必要減少高強度懲罰策略的使用，采取獎勵等積極措施，以激發學生對活動的興趣，進一步提高學生的創造性表現。

這些研究為我們提供了更多深入理解創新和創造力背后復雜的認知及情境因素的機會。未來可以進一步探索如何結合評估標準與創意生成的有效方法，尤其是在教育和組織管理中的應用。通過理解不同評估標準如何影響創新想法的選擇與生成效率，可以制定更有效的創新政策和培訓方案，以激發個體和團隊的創造力。此外，對于不公平情境如何激勵或抑制惡意創造行為的研究，可以引導人們更好地管理社會和工作環境中的公平性問題，從而促進更加積極和有利于合作的創意表達。在技術介入方面，神經科學技術的應用則促進了對認知過程更深入的理解，未來的研究可以進一步探索如何精準調節特定腦區功能，以增強創造性思維和創新能力。總體而言，這些研究為推動社會、教育和科技領域的創新提供了理論支持和實踐指導，為構建更具創造力和包容性的未來社會奠定了堅實基礎。

（二）團體創造力中的腦間同步性

團體創造力的研究大致可以分為人格結構、社會關系、情境屬性、交流模式和團體動機幾個方面。團體的結構、人格結構、性別結構和知識結構在前人研究中已有豐富的探討，并一直是團體創造力的重要話題。

陜西師范大學的段海軍團隊對戀人的團體創造力展開研究[6]，考察了戀人在解決團體創造性任務時潛在的人際神經互動機制。結果發現，相比陌生人組成的團體，戀人團體的原創性、流暢性和合作水平更高。fNIRS結果顯示，戀人團體在額極皮層（FPC）和右側顳頂聯合區（rTPJ）上的腦間同步性（IBS）顯著增加，且與合作水平和團體創造力成績呈正相關。其中，額極皮層（FPC）以一種新穎的方式負責進行語義關系整合和概念連接，而這種整合與連接是創造性思維的關鍵組成部分。右側顳頂聯合區（rTPJ）則與社會互動有關，參與口頭信息傳遞和伙伴之間的共享意向。

陜西師范大學衣新發團隊對不同模糊容忍性結構的團隊進行研究[7]，考察了不同模糊容忍性組合的團隊在清晰和模糊情境中的團體創造力表現。結果發現，含有高模糊容忍性個體的團隊，清晰和模糊任務之間的腦間同步性（IBS）沒有顯著差異。這意味著具有高模糊容忍度的個體能夠使團隊更好地適應模糊情境，即使團隊中存在模糊容忍性低的個體。此外，低-低組的前額極IBS與清晰條件下的觀點結合程度（IOC）呈正相關。觀點結合程度反映了團體創造力中兩人合作的程度，對對方觀點采擇的程度越高，IOC越高。為了解釋兩種條件下其他行為指標（流暢性和獨創性）的不同趨勢，將雙通道創造力理論擴展到團隊創造力領域，研究者采用圖論方法分析了兩種條件下的超腦網絡。結果顯示，跨所有組別，在模糊情境下，全局效率（Eglob）都顯著增加;在模糊情境中，全局效率的增量調節了IOC減少對流暢性減少的影響。這可能是團隊適應模糊情境的潛在神經機制。

此外，衣新發團隊還圍繞“新質生產力與心智創造力”這一主題開展了相關研究。以歷史測量學為核心，以教育心理學為目的，全面回顧了中國歷史上杰出創造型人才的影響因素，并用創造六心智模型對拔尖創新人才的成長模式進行了解釋[8]。研究指出，心智創造力培育是新質生產力建設的核心所在，應該通過分析以往有關心智創造力發展與教育的相關理論及發展新的模型來有效提升國民的心智創造力，應充分借鑒古今中外一切有益于心智創造力的文化模式、教育模式來提升新質生產力，特別是應該通過理念更新、教師發展、標準修訂、課程重構、教材升級、教法優化、學法創新，通過“四個評價”有機結合和系統化綜合改革來有效實現從心智生產力培育到新質生產力發展的穩步跨越。

華東師范大學的郝寧團隊對交流模式進行了研究[9]。他們將交流模式分為在線視頻交流、在線文本交流和線下面對面交流三種，再分別考察三種模式下的團體創造力。結果發現，在線文本組在團隊創作任務中的表現不如其他兩種溝通模式組。雖然面對面視頻組和在線視頻組之間的行為表現沒有顯著差異，但在線視頻組表現出更高的觀點采用傾向，同時在負責處理語言和非語言信息的大腦區域有更高程度的IBS。這表明，在線視頻形式可能需要參與者花費更多認知資源來積極地處理彼此的信息，這使他們更傾向于接受彼此的觀點。因團體創造力單一任務時長較高，因此郝寧團隊進行了動態腦間同步性分析，通過k-means聚類，發現了網絡分離現象，進一步揭示了發散性思維在團體中的神經機制。

海南師范大學的劉寧團隊對社會動機多樣性進行了研究[10]，結果發現，團體創造力受到社會動機多樣性與任務類型的交互作用的影響。在新穎性、適宜性和精細性維度上，社會動機多樣性和任務類型的交互作用顯著，進一步簡單效應分析顯示，在兩種任務類型條件下，社會動機多樣性組的得分均顯著高于無多樣性組;在完整性維度上，社會動機多樣性主效應顯著，社會動機多樣性和任務類型的交互作用不顯著;社會動機多樣性組在前額葉上的IBS增量顯著高于無多樣性組。該研究還考察了社會動機多樣性對創造力的影響，并借助近紅外超掃描技術嘗試揭示其背后的神經基礎，對促進團體創造力具有一定的理論和實踐價值。

陜西師范大學的胡衛平團隊對虛擬團隊創造力進行了研究[11]。研究者將被試與AI助手作為同一個小組，解決創造性任務。結果發現，全程合作條件提供更充裕的思考時間，高新穎性的觀點在左側額下回激活更高;而自主合作條件激發了更強的加工動機，中等新穎性的觀點在左側角回激發效果更佳。綜合認知網絡分析結果進一步發現，在提供高/中新穎觀點時，自主合作組初步進行了策略學習，并有意識地使用創造性策略，而全程合作組依舊在憑借記憶檢索等傳統方式。觀點新穎性的結果發現虛擬團隊成員加工信息有一定上限，中新穎性觀點達到了加工的閾限，在左側角回產生最高程度的激活，更高的新穎性并不會產生更好的激發作用。

總的來說，腦間同步性目前已成為團體創造力中與合作高度相關的指標。由于人工智能的出現，研究者不再滿足于真實團隊，同時展開了對虛擬團隊的拓展研究。這說明團體創造力研究中較高的生態效度，使得研究自然貼近了社會前沿需求。

（三）頓悟的神經機制

頓悟作為創造力領域的傳統話題，同樣備受關注。研究者使用tDCS、ERP等技術，對頓悟的機制進行了深入研究與探討。

山東師范大學的安立鵬團隊聚焦于頓悟中的“啊哈”體驗[12]，他們發現字母和答案一致的條件比不一致條件誘發的N1（70～110ms）成分更小以及誘發的P2（150～200ms）和LPC（480～680ms）成分更大，熟悉度低的答案比熟悉度高的答案誘發了更負的N300（280～340ms）成分。相關分析發現，頓悟感得分僅與一致條件且材料熟悉度低時N1的平均波幅呈顯著負相關。這說明頓悟體驗的產生和思維僵局或心理定勢的打破有著密不可分的關系，頓悟體驗可能同時具有情緒加工和認知加工的雙重特性。該結果對于拓展答案誘發頓悟的研究和理解頓悟體驗的產生機制具有重要意義。

華中師范大學的趙慶柏團隊對頓悟問題解決過程中的動態神經表征進行了探索[13]。結果表明，使用微狀態分析技術可以區分出時間序列上不同解決條件的神經表征模式。問題的成功解決表現為對問題信息的充分表征、執行功能穩定發揮調控作用;相比解決條件，未解決條件在問題呈現初期就表現為執行功能的參與較弱、默認模式網絡相關活動增強且持續占據主導地位，這可能意味著對問題的注意投入不足和初始表征不充分;更重要的是，對比兩種成功解決條件，默認模式網絡相關活動僅在頓悟條件下活躍，表明無意識加工在頓悟問題解決中有重要作用。除此之外，該團隊還對背外側前額葉皮質（DLPFC）在頓悟問題解決中的作用進行了研究。tDCS的探測結果發現了對左側DLPFC進行陰極刺激（使其暫時抑制）的神經干預在兩種類型的頓悟問題解決績效以及過程中的差異化作用。這一結果為理解執行功能參與頓悟問題解決的認知神經機制提供新的見解。

這些研究對頓悟的深入探討為我們揭示了創造力領域中的重要認知過程和神經機制。展望未來，還可以進一步探索將tDCS、ERP等技術結合起來，深入研究頓悟的機制和產生過程。特別是通過結合不同神經科學技術，更全面地理解頓悟體驗在認知加工和情緒加工中的雙重作用;通過建立更精細的認知神經模型，探索頓悟過程中神經網絡的動態變化和關鍵節點的功能。例如，進一步研究默認模式網絡在頓悟問題解決中的作用，以及背外側前額葉皮質在執行功能和問題解決策略中的調控機制。研究頓悟體驗和創造力發揮中個體差異的影響，以及如何通過訓練和干預手段促進頓悟能力的提升。這些將為教育和職業發展領域提供新的策略和方法，將頓悟研究成果應用于教育和創新管理實踐中，設計有效的教學和團隊工作策略，以促進創造性問題解決和創新能力的發展。通過進一步的研究和應用，使人們可以更好地理解和利用頓悟這一重要的認知現象，推動人類創造力和解決問題的能力的發展。

二、AI與創造力

隨著人工智能在各領域的應用逐漸深入，關于AI如何影響創造力評價與人機共創的問題也日益受到關注。研究表明，AI焦慮和性別偏見在AI創造力評價中起著重要作用，而人機共創模式的優化更是未來發展的關鍵方向。通過深入分析這些因素及其背后的心理機制，我們可以更好地理解AI在創造力領域的作用，并為未來研究和應用提供有力支持。

（一）AI焦慮與創造力

《我“半斤”所以你“八兩”：人工智能焦慮影響對人工智能創造力的評價及其機制》[14]揭示了AI焦慮（擔心被AI替代的程度）對AI創造力評價（對AI產品的創造力進行人工打分）的影響，發現高AI焦慮會降低個體對AI創造力的評價，并分析了創新自我效能感的中介作用。研究者通過3項系列實驗，考察了AI焦慮對AI創造力評價的消極影響以及創新自我效能感在其中的中介作用。結果發現：相比于低AI焦慮，高AI焦慮會使個體對AI創造力的評價顯著更低，其心理機制是AI焦慮降低了個體的創新自我效能感，進而使個體對AI創造力作出了更低評價。

（二）AI評價的性別偏見

《打壓同性，欣賞異性：異性AI獲得更高創造力評價》[15]探討了AI的性別刻板印象如何影響人類對其創造力的評價。研究者設計了一系列實驗，將參與者隨機分配到男性組或女性GenAI（指AI的不同性別）組，并要求他們評估 GenAI 的科學問題提出能力與科學想象能力。結果顯示，盡管AI性別與參與者性別的主效應均不顯著，但兩者之間存在顯著的交互效應。具體而言，男性參與者對女性AI的科學創造力評價更高，而女性參與者對男性AI的科學創造力評價更高。這表明，在評估AI的科學創造力時，存在對同性AI的打壓效應和對異性AI的提升效應，這種效應可能與人類對性別的刻板印象有關。

（三）與AI共同創造

《與人工智能共同創造：人工智能與人類思想評價者對發散思維表現和評價滿意度的影響》（Co-creating with AI： The effect of AI vs. human idea evaluator on divergent-thinking performance and evaluatiH6O90JnoAWrmvwyZKmnCX8xu9YZSnztsIgyNVp4kvwk=on satisfaction）[16]研究了AI與人類評價者對創意生成和評價的影響。研究者設計了兩項研究，考察了AI與人類評價者身份對創意生成績效和評價滿意度的影響。結果顯示，評價者身份不影響創意生成績效和評價滿意度，但人們更傾向于選擇AI評價者進行未來合作。這表明，AI評價者具有某些優勢，例如更客觀、更高效等，能夠提升人們的評價體驗。創造力不僅滲透于社會文化的多個層面，基于創造力研究的人機共創也將持續深化并變得更加普遍。隨著人工智能技術的不斷發展，人機共創將成為未來創造力研究的重要方向。未來研究可以從以下幾個方面展開。（1）消除AI創造力評價偏見。AI創造力評價中的性別偏見是一個不容忽視的問題，受到前期訓練的影響，AI對性別的認識存在刻板印象，這一印象會帶入創造力評價的過程中。未來研究可以探索如何設計無性別屬性的AI評價系統，或者通過教育等方式提高人類對AI創造力的認知水平，從而消除性別偏見對創造力評價的影響。（2）優化人機共創模式。AI在創造力評估、團隊協作等方面的作用日益凸顯。未來研究可以進一步探索人機共創的最佳模式，例如，如何將AI與人類的優勢相結合，以及如何設計更有效的AI輔助工具，以提升創造力表現和團隊協作效率。例如，可以開發基于AI的創造力評估工具，幫助人們更準確地評估自己的創造力水平;可以設計促進團隊創造力的干預方案，例如通過AI技術實現團隊成員之間的信息共享和協同合作;可以探索AI在藝術創作中的應用，例如利用AI技術生成新的藝術作品。（3）關注社會因素對創造力的長期影響。影響創造力的社會因素是多方面的，例如社會階層、社會排斥等。未來研究可以進一步探討社會因素對創造力的長期影響，例如社會階層對個體創造力發展的影響，以及社會排斥對個體心理健康的影響，從而為創造力的培養和發展提供更全面的指導。例如，可以研究不同社會階層對個體創造力發展的影響，例如教育資源的分配、社會支持等。（4）應用與實踐。創造力研究不僅具有理論意義，也具有重要的應用價值。未來研究可以將研究成果應用于教育、商業、藝術等領域，例如開發基于AI的創造力評估工具，設計促進團隊創造力的干預方案，以及探索AI在藝術創作中的應用等，以提升人類創造力的實踐水平。（5）探索其他研究方向。例如，研究人工智能對個體創造力發展的影響，包括AI是否會影響個體的創造性思維模式;研究人工智能對創造力教育的影響，包括如何利用AI技術進行創造力教育。以上可能的未來研究方向，能夠幫助我們更好地理解和利用人工智能技術，促進創造力的提升，推動社會進步與發展。

以上研究提醒我們，應消除AI創造力評價中的性別偏見，通過設計無性別屬性的AI系統或提高人類對AI創造力的認知來減少性別偏見;應優化人機共創模式，探索AI與人類優勢的結合，開發更有效的AI輔助工具，以提升創造力表現和團隊協作效率;應關注社會因素（如社會階層和社會排斥）對創造力的長期影響，為創造力的培養和發展提供更全面的指導;應將研究成果應用于教育、商業和藝術領域，開發AI創造力評估工具，設計團隊創造力干預方案，探索AI在藝術創作中的應用。此外，還應探索其他研究方向，包括AI對個體創造力發展的影響和對創造力教育的作用，以進一步理解和利用AI技術，推動創造力的提升和社會進步。

三、創造力研究的不竭動力——生態效度

總的來說，創造力研究對生態效度的要求越來越高，能解決真實社會需求的研究越來越重要。在這一背景下，研究者們不僅關注理論模型和實驗室發現，還越來越重視研究的實際應用和對社會的影響。正因如此，研究者不斷開發新的實驗范式，與時俱進，通過實驗任務更好地模擬真實情境。自然交流范式，真實互動任務等，在fNIRS等高生態效度的神經影像學技術下得以開展。出于對動作的良好容忍性，基于fNIRS的腦間同步性在社交相關研究中越來越多地被提及。未來的研究需要更加緊密地與現實世界中的挑戰和需求對接，如探索如何將創新理論應用于解決社會問題、提高教育和職業培訓中的創造力，以及推動科技進步和產業創新。此外，跨學科的合作將成為推動創造力研究發展的關鍵，通過結合心理學、神經科學、人工智能等領域的知識，能夠更全面地理解和培養創造力。實現這些目標需要不斷關注研究的實際效用、政策支持以及與行業的合作，確保研究成果能夠有效地轉化為實際解決方案，促進社會的全面進步與發展。

參考文獻：

[1]白新陽，劉芯田，陳潞萍，等. 創造力的影響因素與教育應用——第十屆全國創造力學術研討會綜述（上）[J].基礎教育參考，2024（09）：26-37.

[2]賈璐嘉，黃福榮. 創造性評估影響生成的認知機制[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[3]喬熙諾，高楨妮，張文宇，郝寧. 不公平情境對惡意創造行為的效應及其靜息態活動模式探究[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[4]謝聰，張雙飛，喬熙諾，郝寧. 經顱直流電刺激對創造性思維過程的影響[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[5]BAI HUIZHI， WANG XUEWEI， LI XINYI， YUAN， JING LYU， HU WEI PING. The effect of the different intensities of reward and punishment on the creativity： A fNIRS study[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[6]段海軍，張佳琪，王一凡. 愛是否能夠讓我們變得更有創造性？[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[7]白新陽，薛文瑞，劉洋，李亞丹，田菁，孫娜 ，衣新發. 高模糊容忍性的個體使團隊更好地適應模糊情境：一項超掃描研究[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[8]衣新發，蔡曙山. 創新人才所需的六種心智[J].北京師范大學學報（社會科學版）， 2011（4）：31-40.

[9]SHATE CHENG， NING HAO. Cognitive Process Differences and Neural Mechanisms in Group Creativity Between Online and Offline Communication Forms[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[10]任賽楠，劉寧. 社會動機多樣性對團體創造力的影響：一項基于近紅外的研究[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[11]呂元婧，相碩琪，胡衛平. 觀點新穎性與合作方式影響虛擬團隊創造力的認知神經機制[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[12]安立鵬. 答案誘發頓悟中與“啊哈”體驗有關的ERP成分[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[13]陳巖，趙慶柏.探索頓悟問題解決過程中的動態神經表征[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[14]張婧婧，白博仁，付江洪，周詳. 我“半斤”所以你“八兩”：人工智能焦慮影響對人工智能創造力的評價及其機制 [C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[15]白博仁，張婧婧，常擴，周詳. 打壓同性，欣賞異性：異性AI獲得更高創造力評價[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

[16]ZHU YUXI， WEN YUXIANG， ZHANG YINGYING， GU XIAOJING， ZHANG XIAOXIAO. Co-creating with AI： The effect of AI vs. human idea evaluator on divergent-thinking performance and evaluation satisfaction[C]//第十屆全國創造力學術研討會，第十屆全國創造力學術研討會摘要集，2024，6.

Cognitive Neuroscience， AI and Creavitiy：

The Tenth National Symposium on Creativity （Part Two）

BAI Xinyang1 LIU Xintian1 CHEN Luping1 CHEN Qian1 LIU Ruiqi1 LIU Wei2 ZHAO Qingbai2 YI Xinfa1

（1. Key Laboratory of Modern Teaching Technology of the Ministry of Education， Shaanxi Normal University， Xi’an 710062;

2. School of Psychology， Central China Normal University， Wuhan 430079）

Abstract： The 10th National Conference on Creativity focused on cutting-edge areas of creativity research， including the cognitive neural mechanisms of creativity and the impact of artificial intelligence （AI） on creativity. At the conference， researchers applied advanced technologies such as Event-Related Potentials （ERP）， Functional Near-Infrared Spectroscopy （fNIRS）， and Functional Magnetic Resonance Imaging （fMRI） to explore the cognitive neural mechanisms of creativity at both individual and team levels. These studies revealed the neural basis of individual creativity and the collaborative foundation of team creativity， providing detailed analyses of the factors affecting creativity， from dynamic changes in brain activity to the neural mechanisms involved in team collaboration. Regarding the relationship between AI and creativity， the conference addressed several key topics. Firstly， AI anxiety emerged as a significant issue， reflecting public concerns about the potential negative impact of AI on creativity. These concerns include fears that AI might replace human creativity and innovation capabilities. Secondly， researchers explored the potential of virtual teams composed of AI and humans in collaborative creativity， analyzing how this cross-disciplinary cooperation can foster innovation and the challenges it may face. Lastly， the conference discussed methods for evaluating creative products using AI， including how AI can be used to assess and optimize the quality of creative outputs and its practical applications in the creative industry. The conference not only provided new insights into the cognitive neural mechanisms of creativity but also offered profound perspectives on the application of AI in the field of creativity. By comprehensively addressing these cutting-edge topics， the conference laid a valuable theoretical and practical foundation for the future development of creativity research and AI applications.

Keywords： Creativity; Cognitive neuroscience; AI; tDCS; fNIRS

（編輯 郭向和 校對 張又文）

作者簡介：白新陽、劉芯田、陳璐萍、陳芊、劉睿祺、衣新發（通訊作者），E-mail：yixinfa@snnu.edu.cn，陜西師范大學現代教學技術教育部重點實驗室，中國基礎教育質量監測協同創新中心陜西師范大學分中心（西安，710062）;劉威、趙慶柏，青少年網絡心理與行為教育部重點實驗室，華中師范大學心理學院， 湖北省人的發展與心理健康重點實驗室（武漢，430079）