«`html
Влияние генеративного искусственного интеллекта на творчество
Инновации и художественное, музыкальное и литературное выражение человеческих переживаний и эмоций зависят от творчества. Однако идея о том, что материал, созданный людьми, по своей природе лучше, подвергается давлению из-за появления генеративных технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как большие языковые модели (LLM). Содержание в нескольких форматах, таких как текст (ChatGPT), графика (Midjourney), аудио (Jukebox) и видео (Pictory), может быть создано с использованием генеративного ИИ.
Практические решения и ценность
Эти технологии уже показали, что они могут ускорить процессы программирования, увеличить производительность обслуживания клиентов, улучшить качество и эффективность работы белых воротничков, усилить убедительное воздействие сообщений и улучшить совместное повествование. Однако требуется больше информации о том, как генеративный ИИ может повлиять на творчество, которое является одним из фундаментальных аспектов человеческого поведения.
Недавно команда исследователей из Университетского колледжа Лондона и Университета Эксетера провела исследование, изучающее влияние генеративного ИИ на творческое письменное произведение, чтобы изучить, как он влияет на человеческое творчество, в частности в контексте короткой художественной прозы. В мире бизнеса и общества письменное выражение является обычным средством человеческого выражения. Цель исследования — оценить влияние генеративного ИИ на творческое производство коротких рассказов у участников. Участникам было поручено составить повествование на случайно выбранную тему с четкими указаниями относительно его длины и предполагаемой аудитории, чтобы избежать противоречивых результатов.
Результаты показали, что доступ к концепциям генеративного ИИ значительно улучшает воспринимаемую оригинальность, литературное качество и общее удовольствие от рассказов. Этот эффект более заметен у писателей, которые обычно менее воображательны. Эти авторы получают больше всего от возможности ИИ придумывать первоначальные концепции, поскольку это помогает им преодолеть творческие барьеры и создавать более увлекательные повествования.
Однако исследование также выявило недостаток в применении генеративного ИИ в творческом письме. Когда ИИ используется для создания рассказов, получающиеся истории обычно более похожи, чем когда их разрабатывают люди в одиночку. Согласно этому, генеративный ИИ может увеличить индивидуальное творчество, но также может однородно стандартизировать творческие результаты, уменьшая разнообразие оригинального контента.
Эта динамика вызывает социальные трудности. Писатели выигрывают от увеличения качества и оригинальности ИИ на индивидуальной основе. Однако из-за зависимости от идей, сгенерированных ИИ, разнообразие оригинального и уникального контента уменьшается. Этот компромисс имеет важные последствия для ученых, принимающих решения и практиков, которые работают над поощрением творчества.
Результаты исследования
Исследование сравнило творческие результаты между условием только человека и двумя условиями с поддержкой генеративного ИИ, одной идеей ИИ и пятью идеями ИИ. Генеративный ИИ сделал рассказы намного более уникальными и ценными.
По сравнению с условием только человека, условие с одной идеей ИИ продемонстрировало увеличение полезности на 3,7% и рост свежести рассказа на 5,4%.
Условие с пятью идеями ИИ привело к увеличению полезности на 9,0% и росту уникальности на 8,1%.
Оценщики считали, что рассказы с поддержкой ИИ более увлекательны, лучше написаны и более вероятно содержат повороты сюжета. Между условиями не было заметных различий в самооценке писателей.
Результаты были повлияны врожденной изобретательностью, определенной задачей дивергентной ассоциации (DAT). При поддержке ИИ рассказы писателей с высоким DAT качественно не изменились. С другой стороны, уникальность, полезность, качество написания и удовольствие значительно улучшились для авторов с низким DAT, соответствуя результатам писателей с высоким DAT.
Рассказы с поддержкой ИИ оказались более похожими друг на друга и на идеи, сгенерированные ИИ, через объективный анализ с использованием оценок косинусной схожести.
Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 46 тыс. подписчиков в ML SubReddit.
Статья: Is Generative AI Boosting Individual Creativity but Reducing Collective Novelty?
«`
