Ученые под руководством профессора Карима Джерби и пионера искусственного интеллекта Йошуа Бенджио из Монреальского университета провели крупнейшее сравнительное исследование человеческого творчества и моделей генеративного языка, включая ChatGPT, Claude и Gemini. Методика оценки. Чтобы измерить креативность, исследователи использовали задачу дивергентных ассоциаций (DAT). Участники — люди или ИИ — придумали десять слов, максимально разных по смыслу. Например, сочетание «галактика, развилка, свобода, водоросли, гармоника, квант, ностальгия, бархат, ураган, фотосинтез» показывает высокий уровень разнопланового мышления. Этот тест проверяет способность генерировать творческие идеи, а не только языковые способности. Чтобы проверить реальную применимость результатов DAT, исследователи сравнили ИИ и людей в творческих писательских задачах: написании хайку, пересказе сюжетов фильмов и написании рассказов. В этих задачах модели иногда превосходили средних участников, но основные авторы-люди оставались далеко впереди. Настройка креативности ИИ Исследования показали, что креативность ИИ можно регулировать с помощью специальных настроек. Один из основных параметров называется «температура». Он определяет, насколько осторожными или смелыми будут ответы модели. При низких температурах ИИ выбирает наиболее предсказуемые и очевидные варианты. По мере повышения температуры система начинает экспериментировать, придумывать необычные и нестандартные идеи. Важна также формулировка инструкций. Например, предположения, основанные на происхождении слов, заставляют модель искать новые связи между понятиями, что увеличивает разнообразие и оригинальность ее ответов. «Творчество ИИ очень зависит от того, как человек управляет системой. ИИ не заменяет творца, он становится мощным инструментом расширения возможностей человеческого воображения», — объясняет профессор Джерби. Что выявило сравнение с людьми Результаты исследования открывают новый сценарий: хотя модели ИИ могут соперничать со средним человеком в генерировании идей, ведущие авторы остаются вне досягаемости машин. Средняя производительность самой креативной половины участников превышает все протестированные модели, а лучшие 10% креативных людей создают решения и концепции, которых ИИ не может достичь. Эти данные помогают понять, как использовать ИИ в творческой работе. Вместо конкуренции люди и машины могут работать вместе: ИИ помогает быстро генерировать новые варианты, а люди выбирают и разрабатывают лучшие идеи. «Генераторный ИИ не уничтожает творческие профессии. Он меняет способ нашей работы и позволяет нам быстрее и эффективнее исследовать новые идеи», — подчеркивает Джерби. Понимание того, как задавать параметры ИИ и формулировать инструкции, позволяет использовать машины в качестве «соавторов», ускоряя процесс поиска инновационных решений. «Сопоставляя возможности людей и машин, мы начинаем переосмысливать, что такое креативность и как ее развивать», — заключает профессор Джерби.
КОММЕНТЫ