当AI生成图像时，它们不断重复使用相同的12种陈词滥调的视觉模板。一项发表于《Patterns》的新研究揭示了这一现象：研究人员让两个AI模型进行100轮“视觉传话”游戏——一个生成图像，另一个描述图像，再由第一个模型根据描述重新生成，如此循环。尽管初始提示语各不相同、充满创意，但AI系统最终却纷纷滑向少数几个高度重复的视觉主题，如哥特式教堂、巴黎雨夜、田园风光和奢华客厅等，被研究者称为“视觉电梯音乐”——即那些看似无害却毫无新意的通用图像。 这些反复出现的图像模式，大多具有欧洲中心主义色彩，反映出训练数据集的局限性：为了安全、美观和广泛接受，数据集往往偏好中性、理想化的视觉内容。研究团队尝试更换模型、调整随机性，但结果依然一致。当实验扩展至1000轮时，多数图像序列在抵达这12种主导主题后便陷入停滞，几乎不再变化。 研究者指出，AI系统在缺乏人类监督的情况下，会因“奖励稳定、易描述的输出”而自然趋向同质化。这与人类文化中也存在趋同现象（如全球共通的童话原型）不同，因为人类社会有反文化、亚文化等机制来打破单一性。而AI系统则缺乏这种“批判性反馈”，导致“收敛”成为默认路径。 该研究提醒，当AI被用于自主生成、评估和修改创意内容时，其结果可能越来越平庸，创意多样性正面临系统性风险。研究人员认为，这不仅是技术问题，更关乎创造力的本质——是否应将AI视为工具，还是应重新思考人类创造力在意义建构与自我实现中的核心价值。正如一位研究者所言：“我们真正需要保护的，或许不是‘问题’，而是‘价值’本身。”