原载于《福建论坛（人文社会科学版）》2026年第4期（总第407期）
徐一超，上海交通大学媒体与传播学院博士研究生。
摘要：既有研究对AI赋能创意工作的探讨多局限于结果导向，而忽视其过程性与系统性机制。AI未必直接产出优质创意，而是以系统互动为中介，分别实现拓界式赋能（拓展认知与符号边界）、迭进式赋能（推动创意迭代与主体成长）、反思式赋能（触发对人类价值与行业本质的思考）。三种赋能分别对应“为我所用”“互相调适”“主体间性”的人机关系模式，在人机共创体整体工作效能的增量等方面呈现非均质梯度。创造力系统的核心绝不只是创意者、符号领域、接受场域这三大结构要素，更是其间蕴含的动态关系。因此，不能局限于将智能体视作新的结构要素，而应关注发生于互动关系之中的新变。
关键词：AI赋能；创意工作；创造力系统；人机共创；创意产业
近年来，“科技赋能”成为各行各业的热词。对创意产业而言，值得关注的一个重要命题是：人工智能（Artificial Intelligence，AI）如何赋能创意产业中的创意工作？一种简单直接的理解是，以AI为代表的数智技术能够生成创意。另一种理解则相对审慎，认为AI未必可以直接生成优质创意，却能在人机协作下带来更好的效果。这两种常见理解都把关注的焦点放在创意的结果方面，但AI介入后的创意工作成效事实上有其复杂性，远非整齐划一地被赋能或提升。如一些研究者所言：AI的创意产出“能否被恰当地称为‘有创意’其实并不重要，因为无论这些图像是如何生成的，它们都将融入更广泛的创意实践社会系统，改变设计师、艺术家和插画师的工作方式”。换言之，AI不仅作用于创意的“产出”和“结果”，而且作用于创意工作的“系统”和“过程”。本文旨在深入创意工作的微观机理，以创意产业中的品牌文化创意工作为例进行质性研究，探讨在微观层面AI如何赋能创意工作，尤其是如何影响创意工作者、创意过程及其中的系统性互动关系。
一、文献回顾
（一）“创意工作”的界定与辨析
后工业社会孕育出从事“旨在‘创造有意义的新形式’的工作”的“创意阶层”，其核心成员包括文化创意产业中创造新理念、新内容的工作者，以及金融、法律、医疗卫生等更广泛领域的“创造性专业人员”和“创新专家”；其工作具有较大的自主性、灵活性，呈现“无领工作”和“时间错位”等特点。有研究者从“行业”（industry）和“职业”（occupation）维度对其细分，其中，在创意行业从事创意职业的“专业创意者”（specialist creatives）因其工作中相对更高的创意要素价值占比，成为创意工作的核心力量，相较于其他行业、职业体现出更高的创意专业度和工作灵活性。这也是本文所研究的“创意工作”的范畴。
创意工作不同于个人意义上的创作、创造、创新，无论是创意成果还是生成创意的动机、能力、过程，都需兼顾“新颖性”（newnessor or iginality）与“适用性”（usefulness or value），并依赖有意识的管理。“适用性”指创意始终为他人而作，“新颖性”则须证明其“合乎目的的适用性”，进而被采纳并产生实效。在商业化、组织化语境中，创意工作的适用性特质和创意管理的必要性更加凸显，因为只有当创意成果获得客户认可并顺利实现交付时，创造性的文化价值才能转化为“工作”的经济价值。从创意想法的最初产生到创意产品的最终交付，创意工作者既需要根据客户需求的变化、阶段性产出的效果持续修订方案甚至重新规划，又需要以最终目的为导向，在各种主客观障碍前有效协调、坚持不懈，甚至反复进行心理建设和情绪管理。这个过程中校准调适（revise and restrategize）与进程维系（maintain and sustain）的两大维度，构成了创意过程的“自我调节”（self-regulation）机制。
（二）AI赋能下的“人机共创”
AI的介入使传统的创意工作演化为“人机共创”，在此过程中，人与计算机在紧密互动中涌现创造力，获得比各自独立工作成果相加更具创造性的解决方案，实现整体大于部分之和。
对AI赋能下人机共创的既有研究，普遍关注创意的“产出”和“结果”。一是剖析或反思AI本身的创意产出机制或创意成果特质，例如分析不同算法在不同模态创意内容生成中的应用及创造力瓶颈，研究从“生成对抗网络”（Generative Adversarial Network，GAN）到“创意对抗网络”（Creative Adversarial Network，CAN）的发展如何提升产出结果的创意程度，比较AI创意产出的不同视觉美学特征及其对受众互动的影响，揭示其文化多样性匮乏、刻板印象的“表征趋同”等问题。二是聚焦人类与AI共同创意的产出结果和影响。在不同的实证研究中，人机协作对创意绩效的提升程度因具体任务类型、人类创意者自身的专业能力等因素而异。就人机共创对创意工作整体的结果性影响而言，既有研究普遍强调生产效率提升等“提质提效”效应，当然也有研究对人类工作主体的异化、失业风险等技术赋能的“副产物”进行了反思。
AI不仅直接作用于创意产出的“结果”，还同时作用于创意工作的“过程”。它既是提供创造性想法的“生成”者，又是发挥辅助工具功能的“支持”者，还是补充相关性知识、激发人类主体创造性认知的“增强”者。例如智能化的时间工具、灵感数据库等，能够赋能创意工作的流程管理、循环迭代。相较而言，这类对AI影响下创意工作“过程”的研究较为零散、有限，尚缺乏系统性的深入剖析和有效的理论建构。
（三）创意背后的“创造力系统”
不仅是关于人机共创的研究偏重“结果”思维，就连“创意”概念本身也具有“结果”意味：它被视作运用特定能力而产生的“新颖、有价值的成果”，这一过程中调用的能力或潜能被称为创造力。但“创意”与“创造力”在英文中共享同一词汇（creativity），这在某种程度上也反映出“结果”与“过程”的密不可分：“‘创意’实质上是一个复杂得多的、异常艰巨的过程，而不是简单地凭‘灵光’乍现或沉溺于片刻偶发得来的聪明点子。”创意和创意工作的这种过程性、系统性需要引起重视。对此，“创造力系统”（systems view of creativity）理论提供了有力的解释框架。该理论揭示了创意成果背后的能力系统及其运作机制，并反对将创造力理解为个体能力和内在的心理过程。具体而言，创造力系统由“符号领域”“接受场域”“创意者”构成。“符号领域”指特定范围内“已经存在的客体、规则、表征或符号”，是创意产生的土壤。创意无法凭空产生，而是存储在“习俗惯例、语言以及‘领域’的特定符号里”，无法接触文化符号系统的个体无论能力多么高超，也不可能产生创意。“接受场域”指向对特定符号领域具有影响力的人，他们作为“守门人”，决定哪些想法被接纳。创意“不是单个个体的产物，而是对个体产物进行判断的社会系统的产物”，由生产者和接受者的交互作用建构而成。正是在与符号领域、接受场域的互动系统中，“创意者”及其创意行为、成果才成为可能。符号领域被创意者汲取、转化，由此形成的想法在接受场域的认可、接纳中成为兼具新颖性和适用性的创意结果，这些创意又会进入符号领域并成为面向其他或未来创意者的新输入。
在数智时代，“创造力系统”理论进一步关注了AI在创造力系统中的角色，但缺乏微观层面的剖析和实证材料的支撑。其分析重点在于创意者与知识对象、创意对象间的关系，对创意者与自身甚至与整个创造力系统的关系——创意过程的自我调节机制——关注不足。基于此，本文将从创意者与符号领域、与接受场域的互动关系及其与自我的反身性关系三个维度，探究AI对创意工作的赋能意义。
二、研究方法
本文以AI赋能下的品牌文化创意工作为例，通过参与式观察与半结构化深度访谈收集经验材料。之所以在创意产业的诸多细分类别中选择品牌文化创意工作作为研究对象，是因为该领域具有较高的创意综合性与商业关联度：一方面，它涵盖多元媒介形态和创意表现形式，兼具文案创意、平面设计、影视制作、艺术衍生、媒介传播等不同类型，有利于提升经验材料的异质性；另一方面，它为不同行业提供专业创意服务，与商业世界的广泛而紧密的关联更符合创意“合乎目的的适用性”。
笔者选择国内一家头部品牌咨询公司作为田野调查地点，先后于2024年6月至8月、2025年1月至3月、2025年6月至7月进行参与式观察；其间，作为团队成员参与了三个人机协作品牌文化创意项目的交付。该咨询公司业务由策略和设计两大板块构成，前者包括品牌文化战略、传播策略等策略创意，以及品牌文化口号、命名等语词创意，后者包括品牌文化标识与视觉识别系统设计、主视觉设计等视觉创意，且各业务板块都涉及AI协作。
半结构化访谈采用线上、线下结合的方式，于2025年6月至7月进行，共计25名受访者（见表1），平均访谈时长38分钟。受访者既包括该公司部分雇员，也包括来自其他机构或独立的创意工作者。选择受访者时，笔者优先考虑受访者经验的丰富性，兼顾不同资历、性别的创意工作者，确保样本的多样性。受访者在策略、语词、视觉三大创意领域各有所长，其中视觉创意也包含纯粹构想视觉概念但不从事设计实施的情况。
三、创造力系统视域下AI对创意工作的三种赋能
（一）拓界式赋能
创意工作的基础是创意者从特定领域既有的文化符号系统中汲取资源。在这一过程中，符号领域内信息的可获得性、分化或整合程度等，都可能对创意者创造力的发挥产生影响。在数智时代，AI能对创意者与符号领域间的互动进行较为显著的拓界式赋能，在汲取新知、运用已知、转化符号三个维度，突破认知范围和符号形式的有限性，延伸人类的创意技能。
一是在汲取新知的维度，AI能够帮助创意工作者更高效且结构化地建立认知秩序。创意的新颖性特质要求创意者通过不断汲取新知为新想法的产生提供资源，这也是AI能够充分发挥效能的领域，它就像一个“超级搜索引擎”，（N21）帮助创意者极为高效地认知新领域。但AI不同于搜索引擎的关键特质是对信息的结构化整合与分析能力，这种对庞杂符号信息的结构化认知框架对于创意工作至关重要：“让未知的东西先有清晰的框架，创意才会有抓手和思路。”（N14）AI在汲取新知过程中的结构化赋能，一方面体现为对新领域海量知识的有序汇总，另一方面也体现在对新概念的有效拆解：“我会通过AI拆分一些关键概念的层次结构，这种结构感，在帮助我快速进入陌生领域方面非常有用！”（N01）
在对个体而言全新的知识领域中，AI帮助创意者高效建立认知秩序，为创意转化奠定基础，这事实上成为个体有限学习和认知能力的延伸。有受访者以小说叙事中的“限知”和“全知”视角作比：“我们每个个体在特定领域里都是‘限知’的，有了AI，我觉得自己会更接近‘全知’一点，虽然无法真正穷尽这个领域的所有知识和信息，但至少是从地面视角切换到了高空的无人机视角，能看到相对更广的全局。”（N04）这种个体能力的拓界延伸也对团队协作产生了积极的影响，因为AI能够帮助团队成员快速补足认知短板，“让自己对得上大家在沟通中的基础话语”，（N03）从而更有效地参与团队讨论、推进集体创意。
二是在运用已知的维度，AI能为创意工作者带来认知之内、意料之外的创意刺激。基于其算法原理，AI按照规则可以对特定领域中的信息、符号进行穷尽式的排列组合，在逻辑上能够高效地遍历所有可能性。这一过程时常会产生“溢出”人类理性思考之外的意外组合。当然它们无法被整体性地直接用作交付物，却能以局部亮点的形式激发人类主体的进一步创意，例如文案创意中个别陌生化的词语，影视创意中彰显人物特质的动作或道具构思等。它们有时是一些“让人眼前一亮的细节”和“意外的惊喜”，（N23、N13）有时因生硬的拼凑式组合显得“奇奇怪怪”，（N02）然而“拼凑完之后，人类会赋予某种形式和意义，无序产生后会有不一样的启发”。（N09）有受访者形象地分享道：“AI帮助创意打开一个新的空间，不是人脑能产出的东西，就像是给组里加了一个外星人。”（N19）
面对这些认知之内、意料之外的符号组合，人类创意者的能动作用至关重要。只有在此基础上进行再创意，或是通过问答迭代的方式调整优化，才有可能形成兼具新颖性和适用性的创意成果。这一机制其实是AI通过作用于人进而影响创意结果，AI的创意产出更像是灵感的“唤起物”（evocativeobject），有力地激活、延伸了人类的能动性：“AI帮我打开新的可能性，持续地打开自己”，（N21）它“刺激我产生新的想法，有一种激发我、帮助我不断拓展创意能力边界的感觉”。（N04）
三是在符号转化的维度，AI的运用可以更便捷地将单一符号转化为系列符号甚至是跨媒介的表现形态。在当下深度融合的媒介环境中，创意工作不仅需要汲取新知、运用已知，还需要对创意符号进行多元转化，从而更好地打动接受场域中的“守门人”。AI显著降低了符号转化的时间、成本等限制，也体现出“拓界”的赋能意义。一方面，AI能够帮助创意者延伸能力边际，更便捷地将单一符号转化为媒介矩阵所需的系列符号。例如在品牌文化创意工作中，品牌定位高度凝练，而AI在接收到精准提示词的情况下，能高效地进行诠释和演绎，发展出品牌支柱、品牌个性等创意架构，甚至能针对不同媒介受众、传播场景的特点构建信息矩阵。另一方面，多模态生成式AI为创意符号跨媒介的转化提供了便利。例如在语词创意和视觉创意的协同环节，AI可以根据品牌口号生成风格与之匹配的品牌画面，虽然难以直接用于交付，却高效、直观地为创意者进一步的视觉创意提供了方向。又如在品牌影视创意中，AI的介入能帮助创意者快速设计分镜头，“节省三分之二的案头工作时间”。（N17）AI甚至能在影视摄制前就通过“动书分镜”（motion book）向接受场域中的创意需求方提供动态影像的直观示意，有利于双方就创意的适用性目标达成精准共识，更加顺利地推进后续工作。
（二）迭进式赋能
在创意工作中，创意者不仅需要依托符号领域的资源寻找灵感、构想创意，而且需要对自身状态与整个创造力系统的互动过程进行管理、调节，包括前文所提及的根据产出质量实时校准调适、面向最终目标有效维系进程、针对状态波动敏锐地反身体认等。在这一迭代演进的创意进程中，AI不仅赋能创意客体的调整完善，而且赋能创意主体的灵感激发，但与突破有限性的拓界式赋能相比，迭进式赋能伴随着相对更多的非正面技术影响。
一是在校准调适的维度，AI使得创意客体的迭代完善更加低成本且易协作。从萌生想法到最终交付，创意成果会经历从无形到有形、从构想到表征的过程，其间创意者要根据自身状态和外部环境的变化不断迭代创意。AI的介入大大降低了试错成本：“我可以反反复复地试，一步步校准甚至试错。”有受访者坦言：“创意行业使用AI，很多时候不是因为它做得更好，而是因为成本更低。”（N22、N23）在AI已经积累了成熟模型和经验的创意领域，一些调整迭代可谓兼备高效性和精妙性，例如“改脸、扩图，快速生成一些3D小场景，或是给立体字换个材质，变成那种毛茸茸的质感，AI都又快又擅长”。（N05）
AI还使创意迭代过程中的互补协作更加高效。一方面，创意个体能力方面有长短板，AI能灵活地与之配合：“它有时像个新同事，成长很快，交给它的任务比交给实习生完成得更快；有时又像个老师，在我不擅长的领域给我帮助。我感觉它的角色一直在变，和它擅长的部分、我擅长的程度相关，长短互补，灵活切换。”（N09）另一方面，通过帮助特定个体补足短板，AI让创意组织整体的协同度和创造力得到提升，创意项目因而得到稳步推进。有研究者认为，即使AI工具无法直接提升单个个体的最大创造力，但由于节省了时间，缩小了绩优者与落后者之间的差距，团队的整体创造力仍有可能得到提升。
二是在进程维系的维度，AI通过正向、负向体验调动创意主体。创意项目需要持之以恒地推进，在此期间创意主体的情绪与心理状态可能会产生起伏。人机共创既可能提升创意者的自我效能感，也可能使之受挫，但这种正负向的双重体验都进一步调动了主体在创意工作中的投入程度并激发其潜能。
AI对创意者自我效能感的提升主要有三类。其一，AI给予创意者自信。“AI给了我信心，让我觉得不擅长的领域也是可以去探索的”。（N08）被赋能的创意者不再无端自我否定和设限，在交流讨论中“不会那么露怯”，（N09）他们在与客户沟通时也更有底气。这种自信还体现在使创意个体普遍会有“我可以调动一个团队”（N15）的被赋能感和充任管理者的身份想象：“我就是创意总监，AI是我的助手和团队成员，甚至手脚型的员工。”（N19）其二，AI使创意者感觉轻松。AI让原先“要有情绪和心理建设，要喝个酒找状态”的“艰辛”的创意过程转变为“更高效、心态更轻松”的“对话”。（N10）作为一个创意“搭子”（N06），AI能给创意者带来“触手可及的被支持感”和“安心的陪伴感”。（N05）它“让我手上有更多的牌，我也知道所有问它的问题都有一个答案和回音”。（N07）其三，AI使创意者感觉兴奋。在和AI对话的过程中，“我会很期待下一轮会‘蹦’出什么回答”。（N06）
然而，也有创意者体验过人机共创中的挫败，那些“半天给不了、越飞越远、拉不回来、没救了”（N06）的问答情形给创意者带来了失望甚至愤怒。不过在负面体验的刺激下，多数创意者都会选择从头开始：或是重启一个对话框，调整提示词，再次尝试人机共创；或是回归人脑创意，“重新浸润到素材里”，（N06）“回到最基础的材料中，寻找故事性和打动我的感触”。（N21）有时甚至AI表现越糟糕，人类主体的创意潜能越被激发出来。这表明，负向协作体验同样有助于推进创意进程。
三是在反身性体认的维度，AI的介入能启迪创意主体专业心智的成长。人机共创中创意者自我调节机制的一大体现，是对共创过程本身的“元认知”。这种对人机关系、创意本质有意识的反身体认，可以帮助创意者总结经验、自我迭代。在访谈中，一些创意者对AI在创意工作中的角色进行了反思，深化了对人机关系的理解。有受访者对自己与同事基于同一任务与AI协作产出创意的高下对比深有感触，体悟“AI是使用者的镜像”：“人的思考深度决定AI产出的深度，你们的对话在哪个层级，产出就在哪个层级。”（N07）该受访者认为当AI陷入套路化答案时，应该是人要重新“开放自己，给AI新的视角”，而非指责AI的拙劣创意甚至陷入负面情绪，因为“不是AI穷尽了，是人自己穷尽了”。（N07）
这种反身性体认不仅涉及人机关系，而且涉及对“创意”本身意义的思考。前AI时代，“人对作品的ownership（归属感）很强，幸福感很强烈”；（N19）而到了AI时代，“人从创作者变成引导者，似乎不在感觉里，走不进语词和句子里”，（N06）那种在随机性与开放性之中反复琢磨、深度思考甚至会陷入痛苦的创意过程消失不见，与之相应地，产出成果的独属感、幸福感也大为减弱。在商业逻辑的助推下，高效的AI创意生产更讲求工具理性，“创意者被锁在电脑前，像流水线上的工人，不断进入下一个流程”。（N03）
（三）反思式赋能
在创意工作的创造力系统中，创意者面对的另一组关键关系是其与接受场域间的互动，这决定了创意能否被采纳从而实现其“合乎目的的适用性”。对商业语境下的创意工作而言，接受场域以项目采购方（即客户）为主体，因为它们决定了哪些创意能够进入商业的适用性领域，实现文化效益和经济效益的统一。与拓界式、迭进式的赋能影响不同，AI在创意者与接受场域间的互动中的作用力更为内隐却也更为深远。在对客户需求的理解、对创意成果的评估选择、与客户进行沟通等多个环节中，AI所起的作用有限，这促使人们重新向内审视人相对于智能体的价值“势能”，研判创意行业的本质，体现了AI某种反思式的赋能意义。
一是在理解客户需求的维度，AI仅能提供局部的辅助或启发。创意工作需要满足特定商业客户的需求，为其创造价值。在参与式观察和访谈中，AI对于客户需求的理解所起到的作用较为有限，这与商业需求的高度复杂性相关。首先，客户的需求通常是综合性的且非标准化的，不仅涉及内容、形式、风格等多重创意要素，而且涉及需求背后的各种背景信息。它们有些可以被系统化地梳理和表达，而更多的则散布在碎片化沟通的话语流中，甚至根本未被道明。这些需求要素往往“都在我脑子里”，（N12）即使需要AI协助理解分析，也往往依靠创意者先进行清晰精准的梳理转化。其次，客户的需求不仅在“事”，而且在“人”，甚至在“组织”，AI无法像人类创意者那样直接“体会对方作为人的心理和感觉”，（N03）更无法介入“企业里个体的差别太大了，客户对接人还有他的领导，要揣测”（N17）这类情境。这些复杂、微妙、难以被条理化呈现的需求要素，也就无法被AI理解和学习，人类主体仍然需要充当转译的中介。
不过，AI虽然无法有力地赋能对客户的需求理解，却也能提供一定的局部辅助或启发。一方面，AI可以高效地搜集、整理各种对标案例，也可以便捷地将一些初步构想的创意符号转化为更完整、更可感的示意性符号系列，甚至客户也能用AI快速示意对交付物的期待。这些都能“提升客户沟通效率，快速弥合双方对需求和交付物理解的不一致”，（N01）有助于需求的对齐。另一方面，一些AI会呈现思考过程，这为一些创意者提供了理解需求、破解问题的参考思路：“我不仅看结果，而且看思路，对我能有启发。”（N08）组织提示词的语言表述、向AI输入客户需求的过程，“也是我自我思考的过程”。（N07）
二是在评估选择创意成果的维度，AI所能发挥的作用更加有限。在创意工作中，创意成果的评估选择分为两个环节：创意团队内部的遴选和推荐，客户团队的最终选择与决策。在当下的商业实践中，“企业客户极少会让AI参与决策，毕竟还是人在做企业，要人来做判断”。（N02）相对于AI，“人的品味要在，甚至更重要了”，（N07）“人需要对那些言过其实、叠床架屋的内容进行识别和判断”。（N01）在内部的创意评估阶段，AI也会被部分创意者用于创意成果或阶段性成果的效果测试，即要求AI以客户视角进行评价反馈。这一过程中，测试者通常期待AI“跳出项目本身，以‘白纸’状态给一些反馈”，不过AI往往“会有导向性，甚至会迎合我”。（N09）
除了极为有限的赋能，AI介入创意评估选择阶段，还可能带来负面影响或困扰。正如已有研究所指出的那样，AI的广泛应用无形中塑造着接受场域内“守门人”们的偏好与品味，“大家都用AI，反而同质化了”，（N11）一定程度上形成了某种“反向赋能”的负面效应。AI提供信息的真实性及其生成创意要素的版权问题，则是评估选择阶段的另一重困扰，令许多创意者保持警惕。
三是在沟通说服客户的维度，AI表现有些无力，这反衬出人际互动的重要性。“说服接受场域认可所创造新事物的优点的能力，是个体创造力的一个重要方面”，也就是说，创造力与说服力密不可分，甚至相辅相成。在商业性的创意工作中，如何更有效地影响、说服客户，堪称一门艺术，不仅与创意产出的水准相关，而且与人际沟通中的策略相关。在AI时代，创意工作依旧涉及“现场的人的互动，对客户的细微把握，比如洞察企业复杂层级中不同的人想要什么，如何协同说服，辨析真正重要的东西”，（N01）但对于这些具身性的沟通交往和人际共情，AI尚无能为力。有创意者还认为，自己对于亲自“手作”的创意会投入更多感情，也“更有表达的意愿，在向客户提报时能表达更丰富的内容，更容易打动客户”，（N03）但人机共创的作品无法负载同等的“情绪价值”。
更关键的是，如果“客户也能从AI得到创意，那为什么要花钱请顾问”？（N19）对创意工作的沟通说服环节而言，这既是压力，又是机遇。一方面，AI工具在客户一端的广泛普及倒逼专业的创意工作者反思自身的角色和行业的意义，“很难用AI创意去糊弄客户”；另一方面，“客户也会发现AI有不靠谱的地方，明白不可能直接用（它的创意），会重新审视人的价值”。（N09）AI的有限性反衬出人类主体在创意工作中尚难被替代的价值，也凸显出创意行业的本质不只在于交付创意结果，而且在于人际互动过程中的共鸣。
四、AI对创意工作的梯度化赋能及其启示
研究发现，AI对创意工作的赋能在绝大多数情况下并不直接作用于创意的交付结果，而是以创造力系统中的多重互动关系为中介：在创意者与符号领域间的互动维度，AI既突破了创意者认知范围的边界，又跨越符号形式的边界，进行了拓界式赋能；在创意者自我调节的维度，AI既助力了创意客体的迭代演进，又促进了创意主体的潜能激发，进行了迭进式能；在创意者与接受场域间的互动维度，AI反向触发了创意工作者对人的价值的重新审视以及对行业本质的深入思考，进行了反思式赋能。
创造力系统视域下AI对创意工作的这三种赋能有着不同的机制和效果，也折射出人机关系的不同模式。拓界式赋能的本质是充分发挥AI在信息处理、算法穷举、模态转化等方面的优势能力，从而延伸人类的有限技能，一定程度上体现AI“为我所用”的工具意义。迭进式赋能中AI的能力表现具有不稳定性，它既可以根据人类指令进行自我调适，又因其创意表现的波动，促使人类进行自我调节，这一“互相调适”的协作过程事实上持续影响、激发着人类的潜能释放，推动创意进程。而反思式赋能是通过凸显AI作为“他者”的能力局限，反过来促使人类“内窥”事物深层规律、核心价值与本质问题。它借助“主体间性”视角，展现出在与AI相互对照、相互作用的过程中，人类被激发出来的潜在能力与内在动力，这对塑造和深化人类主体性具有深远的意义。
因其机制和背后人机关系模式的差异，这三种赋能在人机共创体整体工作效能的增量、AI在其中的价值贡献占比等方面呈现出程度不均、性质不一的梯度。在拓界式赋能中，AI以突出的“投入产出比”延伸了人类的有限能力，为创意工作进程创造即时、可见、高感知度的效能增量。在迭进式赋能中，AI不仅带来效率的提升，而且促进了人类主体内在的情感转化与能量激发，当然也会造成人机共创系统磨合调适、创意主体负向体验等效能内耗。在反思式赋能中，AI仅为创意工作贡献有限力量，这与人类主体的贡献显然不可同日而语，然而正是在这种对比当中，创意主体也在深化着主体性反思。因此，AI对创意工作的拓界式、迭进式、反思式赋能顺次形成了一个非均质性的梯度（见表2）：人机共创体整体工作效能的增量从外显趋向内隐，且渐趋有限，AI在其中的价值贡献占比相对减小，也就是人的重要性、被依赖度渐次增强；人机共创体从讲求功能、推崇效率的工具理性偏向，趋近卷入认知、情感、信念等要素的价值理性偏向，AI在其中影响人类主体性的即时性渐弱，但深远度渐强。值得强调的是，这三种赋能并非边界清晰、彼此独立，而是AI影响的非均质化“肌理”与“面向”，以一种梯度化的、边界互渗的“连续体”（continuum）形态共存于创意工作的过程中、创造力的系统中、不同的互动性关系情境中，体现着新技术影响的复杂性。
这一梯度还启发我们对AI“赋能”意义的审视与思考。一方面，对于新技术赋能创意工作的理解，应该超越纯粹结果、效果导向的工具主义、功能主义逻辑，建立更具生态意识、反身意识的新视域。这意味着我们不能仅仅将新技术视作单纯为主体所用、产出合意结果的客体工具，而是应将其视作在生态性的“行动者网络”（Actor-Network）中，从非均质性的不同维度协商人机共生方式、形塑创意工作生态、调动创意者反身性实践的行动单元。不难看到，在AI的影响下，创造力系统中的各互动要素及其对创意者自身能力素质的要求都在不断变化。例如，创造力自我调节中的校准调试从传统的“几易其稿”，转变为精准的“提示词技艺”。一些创意者已经敏锐地意识到创意工作底层逻辑的变革：“当年的Adobe把创意工作从纸笔搬上了屏幕，只是改变了创意的媒介，现在的AI却是变革了创意的流程和逻辑，需要完全不同的思路和能力”，（N16）“技术来了，生产关系正在重构中”。（N02）在这样的生态变革中，人类创意主体也在不断协商、适应中实现自我变革。
另一方面，在这一人机共创的生态中，“赋能”并不意味着AI将自身优势之“能”直接赋予人，亦非人与智能体能力的机械、线性相加，而是指人机共创体整体生态性的、可正亦可负的工作效能变化。共创体事实上是一个有机交互的生态系统，其整体效能的增量可以来自AI对效率等的直接、显化贡献，也可能来自人机互动下激发的人类潜能、增蓄的内在势能，甚至可能在巨大的系统内耗或折损中转为负值。在AI价值贡献占比较为有限、人类被依赖度仍较高的反思式赋能中，如果人类主体未能深化对人的价值的审视、未能深化对行业本质的思考，反而在对AI的依赖中逐渐退化，丧失共情理解、审美判断、沟通影响等优势能力，那么人机共创体的整体工作效能恐将不升反降，产生“反赋能”效应。因此，在讨论创意产业的技术赋能话题时，必须警惕简单化、狭隘化的“赋能”理解及认知藩篱。
在理论层面，把握AI对创意工作的梯度化赋能，能够推动创造力系统理论的发展深化。创造力系统绝非创意者、符号领域、接受场域这三大结构要素，更是其间蕴含的动态关系。因此，这一理论在数智时代的演进，不能局限于将智能体视作新的结构要素，而应关注发生于互动关系之中的新变。此外，创造力系统并非一个均质、平衡的结构，在不同的应用语境和变化情境中，系统中不同结构要素的重要性和反应灵敏度也存在差异：在创意的产业化生态中，接受场域的复杂性、话语权格外值得重视；而面对数智化影响，符号领域及其与创意者的互动关系表现出比接受场域更显著的灵敏反应。
在实践层面，梯度化赋能启发创意工作者调整认知心态、提升能力素养。创意者应该更理性地认知AI在创意工作中的共生角色，不以过高的期待依赖AI贡献创意，而是在其支持与激发下充分释放主体的创意潜能；同时，在积极提升提示词技巧等人机共创所需新能力的基础上，应坚守并精进审美判断、人际沟通等人类主体的优势能力，警惕人机共创体整体效能折损的“反赋能”风险。创意企业则需针对性地加强人机共创的组织和人才机制建设，例如结合AI梯度化赋能的特点差异化配置管理资源，放大其降本增效的组织效能；又如可以根据AI赋能梯度匹配针对性的人才策略，甚至通过产学研联动助力行业人才培养模式的转型。技术型创意企业还可把握具身智能等技术浪潮，推动创意领域垂类智能体的开发训练，探索AI在人机共创体中更大的价值贡献空间。
结 语
AI赋能创意工作并不意味着要直接贡献好创意，而是以创造力系统中的多重互动关系为中介，施加过程性、差异化的影响。它对创意者与符号领域的互动进行拓界式赋能，在汲取新知、运用已知、转化符号的过程中，有力地突破认知范围和符号形式的边界限制；对创意者与自身、与系统性创意过程的互动（即自我调节）进行迭进式赋能，在校准调适、进程维系、反身性体认的过程中，助力创意客体的迭代演进和创意主体的激发成长；对创意者与接受场域的互动进行反思式赋能，在对客户需求的理解、对创意成果的评估选择、与客户进行沟通的过程中，AI的有限性反向触发对人的价值和行业本质的反思。这三种赋能涉及“为我所用”“互相调适”“主体间性”的不同人机关系模式，在人机共创体整体的工作效能增量、偏向性，以及AI在其中的价值贡献占比、影响特征等方面，呈现出非均质性的梯度。这启发人们在面对新技术“赋能”时，应该祛除工具主义、狭隘化的理解路径，警惕文化科技伦理风险，把握人机共创体整体生态性的效能变化及其复杂性。
本研究也存在一些不足。例如AI对创意工作的赋能程度受到诸多主客观因素的共同影响，本研究未能关注创意个体差异、AI工具差异、人机协作技能水平等对赋能梯度的影响或调节；当下的多数创意工作仍以组织协作的形式进行，AI对创意协作、创意组织的影响在本研究中未能得到充分讨论；虽然本研究的参与式观察覆盖一定的时间跨度，但本文的分析主要基于横截面的经验材料展开，缺乏对AI赋能机制历时演变的考察；研究结论更多立足于创意工作中人机共创的普遍现状，对于前沿案例和趋势的前瞻性观察研判也有待加强。
