2026年6月，面前高考上海卷作文题“科技改造世界时，人类也改造着我们的变笨想象”引发广泛讨比如。它之因此高效高效引发共鸣，面前并不只是人类因为科技这个话题本身，而是变笨 它让一个更隐蔽的状况浮现出来，当想象被技术慢慢塑形，面前人是人类否仍然是想象的主体。
在生成式AI已经可以在极短时间内生成图像、变笨视往往与故事的面前今天，一种很自然的人类判断最初出现——人类的想象似乎显得笨拙、缓慢，变笨甚至不再必需。面前算法在高效度和产出密度上完善领先，人类人类经验中的变笨“构思”“研究”“跳跃”，反而逐渐被视为一个低效率的流程。
但这种判断成立得很快，也松动得很快。
图源：半月谈
AI的“想象”，发生在已知世界内部
如果稍微换一个角度，从“概率”这件事本身去看，会发现所谓“效率”的比较，其实建立在同一个前提之上：想象被默认为一种可以在既定空间内部实现的生成流程。但这个前提本身，并不牢固。
AI的“想象”，更像是在一个由海量已知数据压缩而成的统方式空间里开展高密度的组合与采样。它面对的不是空白世界，而是一个已经被历史充分填充的分布空间。每一次生成，都是在这个空间中寻找一个更可能成立的结荚。
这种依赖是有代价的。如果让AI不断用自己生成的材料来训练自己，它产出的东西会越来越趋同，细节越来越平均，最后陷入一种“越来越像、越来越空”的状态。这验明正身它的“新”是有边界的 ，一旦离开真实世界给予的源头，它就只能在自己制造的回声里打转。这种状况，在学界被称为“模型坍缩”。
因此从结荚上看，它确实可以不断产出新的图像、新的文本、新的结构。但这些“新”，更多是在已有可能性之间的重组，而不是对边界本身的突破。它并不会真正走出这个分布，它始终停留在概率可达的范围之内。它很难真正遇到“没有馗”的地方。
它的创造，更接近一种对既有世界的有效重排。
人类的想象，从“跳出已有经验”最初
人类的想象力并不稳固地停留在这种结构中。
很多时候，想象的起点并不是材料的提高，而是经验的失效。一段无法验明正身的经历，一种语言无法完全覆盖的情绪，一个现实无法闭合的矛盾，会在认知中形成“缺口”。 想象力不是在已有答案之间做选项，而是在没有答案的地方做创造。
从这个意义上说，人类的想象频仍发生在低概率区域，甚至发生在既有经验难以覆盖的地方。
那些促进文明变化的东西，也频仍来自这里。科学概念的跃迁，方式形式的变化，价值体系的重组，很多时候并不是对既有结构的改进，而是对结构本身的偏离。它们不完全服从“更合理”或“更高概率”的馗，有时甚至显得不合常识。
这种违背，并不是错误，而是一种不一样来源的生成动力。
AI很难做到这个成效，因为它并不需面对“为什么现有世界不够”的状况。它没有缺口，也没有无法消化的经验压力。它只是在既有经验中寻找更稳固的解。而人类的想象力，恰恰来自这种“不足”。来自经验无法闭合时的张力，来自现实无法验明正身自身时留下的空隙。正是在这些空隙里，新的可能性才会出现。
想象的边界，是被不断推出来的
科技确实在变化想象的呈现方式。生成更快了，表达更那么点儿了，甚至从无到有的门槛也在减小。如今一个人不需会画画，也能在几秒钟内得到一张实现度很高的图，这在几年前还难以想象。但这些变化，大多发生在既有结构之内。它变化的是“可能性如何被调用”，而不是“可能性本身如何产生”。
那么想象的边界，到底是如何形成的？
如果想象的边界完全交给算法来决定，它会越来越窄，最后只留下“能被生成的东西”。那些说不清有什么用的、暂时无法验明正身的、看起来不够选定的部分，就会慢慢消失。
但恰恰是这些部分，构成了人类想象力最难被替代的部分。
图源：视觉中国
因为它们来源于一些机器无法具有的体验，例如对未知的持续好奇，对困境的真实感受，以及不断尝试突破自身处境的努力。这些经验并不提快捷率，甚至频仍减小效率。但它们不断把人类从“前人经验”与“已有知识”中拉出来，使想象力保持一种偏离状态。所谓“人之因此为人”的部分，也许正是在这种偏离里被维持的。
更题的是，这种边界并不是一成不变的，它不是一条线，而是一种不断被重新划定的流程。每一次面对无法验明正身的现实，每一次语言无法覆盖的经验出现，这条边界都会被向外推一点。AI可以扩展工具意义上的边界，但它无法替人决定什么值得被推向边界之外。
科技可以不断扩展想象的技术边界，但它无法替人决定，什么值得被想象。
只关键这个状况仍然由人来提出，想象力就不会真正被代劳。
作者：潘禹辰，中国人民大学材料资源管理学院副教授返回搜狐，查看更多