AI能否创造新的东西取决于对“创造”的定义和场景。以下是综合分析：

一、AI的创造力现状

1. 组合与优化能力

   AI擅长将已有知识进行跨领域重组，例如将不同艺术风格融合生成新画作，或通过算法优化药物分子设计。这种组合式创造力在科学、艺术等领域已取得显著成果。

2. 生成式创作的突破

   AI在长文创作、艺术生成等方面实现突破，如谷歌的Gemini 2.0可生成百章小说大纲，DeepSeek-R1模型辅助作家润色文本，展现了程序化生产的潜力。

3. 局限性

   • 缺乏“原初感知”：AI无法超越人类知识体系，所有创作均基于已有数据。

   • 创新深度不足：AI难以产生颠覆性概念，更多是在现有框架内优化。

   • 情感与伦理缺失：AI创作缺乏人类的情感深度和道德判断能力。

二、AI与人类协作的潜力

AI可作为创新引擎，辅助人类发现新思路、评估方案并加速决策过程。例如，AI能处理海量非结构化数据，提供创新替代方案，但最终决策仍需人类判断。

三、对“真正创造”的争议

• 支持观点 ：AI通过组合和优化可产生新应用场景，如拓扑学与DNA结构的关联解释，或爵士乐与现代元素的融合。

• 反对观点 ：AI缺乏自主意识、情感和伦理判断，无法产生具有真正意义和价值的原创作品。

四、结论

AI在特定领域能辅助创造新事物，但整体上仍处于人类知识框架内。其创造力本质是“工具化创新”，而非“原初创造”。未来需结合人类智慧，发挥AI的优化能力，以实现更广泛意义上的创新。