創造性には、何か新しいもの、つまりこれまで存在しなかった製品やソリューションを生み出すことが含まれます。 Maestria_diz/iStock、Getty Images経由
人工知能が模倣することを期待する人間の知性のあらゆる形態の中で、創造性をリストの最上位に置く人はほとんどいないでしょう。 創造性は素晴らしく神秘的ですが、もどかしいほど儚いものです。 それは私たちを人間として定義し、機械のシリコンカーテンの背後にある冷酷な論理に一見反抗しているように見えます。
しかし、創造的な取り組みにおける AI の使用は現在増加しています。
DALL-E や Midjourney などの新しい AI ツールがクリエイティブ制作にますます組み込まれており、一部では導入が始まっています。 クリエイティブな成果で賞を受賞する。 社会的および経済的な影響が増大しています。ほんの一例として、新しい創造的なコンテンツを生成する AI の可能性は、世界の背後にある決定的な引火点です。 ハリウッド作家らがストライキ.
そして、私たちの最近の研究が AIの驚くべき独創性 いずれにせよ、AI ベースの創造性の出現は、その期待と危険性の両方の例とともに、おそらくまだ始まったばかりであると思われます。
斬新さと実用性の融合
人々が最も創造性を発揮しているとき、彼らは何か新しいもの、つまり以前には存在しなかった製品やソリューションを生み出すことによって、ニーズ、目標、または問題に応えています。
この意味で、創造性とは、既存のリソース (アイデア、素材、知識) を、有用または満足のいく斬新な方法で組み合わせる行為です。 創造的思考の結果が驚くべきものになることもよくあり、作成者が予見しなかった、あるいはおそらく予測できなかったことが起こります。
それには、発明、ジョークの予想外のオチ、または物理学の画期的な理論が含まれる場合があります。 音符、テンポ、サウンド、歌詞をユニークにアレンジして新しい曲が生まれるかもしれません。
そこで、創造的思考の研究者として、GPT-4 を含む最新バージョンの AI によって生成されたコンテンツについて、興味深いことにすぐに気づきました。
創造的思考を必要とするタスクを要求されたとき、GPT-4 の出力の斬新さと有用性を見て、私が教師や起業家として一緒に働いてきた学生や同僚が提出した創造的なタイプのアイデアを思い出しました。
アイデアは異なっていて驚くべきものでしたが、関連性があり有益でした。 そして、必要に応じて、非常に想像力豊かになります。
GPT-4 に提供された次のプロンプトを考えてみましょう。「すべての子供が 4 週間のうち XNUMX 日だけ巨人になったとします。 何が起こるでしょうか？ GPT-XNUMX によって生成されたアイデアは、文化、経済、心理学、政治、対人コミュニケーション、交通、レクリエーションなどに関するものであり、生成された新しいつながりという点で、その多くは驚くべきユニークなものでした。
ほとんどの科学者、アーティスト、作家、ミュージシャン、詩人、シェフ、創業者、エンジニア、学者が証明しているように、この斬新さと実用性の組み合わせを実現するのは困難です。
しかし、AI はそれを実行しているようで、そしてうまくやっています。
AI をテストする
創造性と起業家精神の研究者たちと クリスチャン・バージ & クリスチャン・ジルデAI にトーランスの創造的思考テストを受けさせることで、AI の創造的能力をテストすることにしました。 またはTTCT.
TTCT は受験者に次のことに取り組むよう促します。 現実のタスクに必要な創造性の種類: 質問すること、より機知に富んだり効率化する方法、原因と結果を推測すること、または製品を改善すること。 上の例が示すように、受験者に子供のおもちゃを改善する方法を提案したり、仮説的な状況の結果を想像したりするよう求めるかもしれません。
テストは測定するように設計されていません 歴史的な創造性、これは、一部の研究者がモーツァルトやアインシュタインのような人物の変革的な輝きを説明するために使用するものです。 むしろ、個人の一般的な創造的能力を評価します。 心理的または個人的な創造性.
GPT-4 による TTCT を 24 回実行したことに加えて、学部生 XNUMX 人にもテストを実施しました。
すべての結果は、TTCT の採点を提供する民間試験会社である Scholastic Testing Service の訓練を受けた審査員によって評価されました。 彼らは、採点対象となるテストの一部が AI によって完了されていることを事前には知りませんでした。
Scholastic Testing Service は民間企業であるため、プロンプトを一般に公開しません。 これにより、GPT-4 が過去のプロンプトとその応答をインターネットから収集することができなくなりました。 さらに、同社は大学生や成人が完了した数千件のテストのデータベースを持っており、AI スコアを比較するための大規模な追加の対照グループを提供します。
私たちの結果は？
GPT-4 は、そのアイデアの独創性により、受験者の上位 1% に入るスコアを獲得しました。 私たちの調査によると、これは AI が人間の独自の思考能力に匹敵するか、それを超えた最初の例の XNUMX つであると考えられます。
つまり、GPT-4 のような AI モデルは、人々が予期せぬ、斬新でユニークだと考えるアイデアを生み出すことができると私たちは信じています。 他の研究者も同様の結論に達しています。 AIと創造性の研究.
はい、創造性は評価できます
AI の新たな創造的能力は、さまざまな理由から驚くべきものです。
まず、研究コミュニティ以外の多くの人は、創造性が重要であると信じ続けています。 定義できません、得点はおろか。 しかし、人間の斬新さと創意工夫によって生み出された製品は、何千年もの間珍重され、売買されてきました。 そして、創造的な仕事は、少なくとも 1950 年代から心理学のような分野で定義され、採点されてきました。
創造性の人物、製品、プロセス、プレスモデル研究者のメル・ローズが 1961 年に発表したこの理論は、それまで創造性が理解され評価されてきた無数の方法を分類する試みでした。 それ以来、創造性に対する理解は深まるばかりです。
さらに、「創造性」という用語がコンピューターのような人間以外の存在にも適用されるかもしれないことに驚く人もいます。 この点については、私たちは認知科学者のマーガレット・ボーデンに同意する傾向があります。彼は、創造性という用語を AI に適用すべきかどうかという問題は重要な問題であると主張しています。 科学的というよりは哲学的な問題.
AIの創始者はAIの創造的能力を予見していた
私たちの研究ではAIの出力のみを研究したことは注目に値します。 私たちは勉強しませんでした その創造的なプロセス、それは人間の思考プロセスやアイデアが生成された環境とはおそらく大きく異なります。 そして、もし創造性が人間を必要とするものであると定義していたら、定義上、AI は創造的であるはずがないと結論づけなければならなかったでしょう。
しかし、創造性や創造的なプロセスの定義に関する議論とは関係なく、最新バージョンの AI によって生成される製品は斬新で有用です。 これは現在心理学や科学の分野で主流となっている創造性の定義を満たしていると私たちは考えています。
さらに、AI の現在の反復の創造的能力は、完全に予想外というわけではありません。
今では有名になった彼らの提案では、 1956 年ダートマス夏季人工知能研究プロジェクトAI の創設者らは、創造性を含む「学習のあらゆる側面、または知能のその他の機能」をシミュレートしたいという願望を強調しました。
これと同じ提案で、コンピューター科学者のナサニエル・ロチェスター氏は、 彼の動機を明らかにした：「問題解決にオリジナリティを発揮する機械を作るにはどうすればよいでしょうか？」
どうやら、AI の創設者たちは、アイデアの独創性を含む創造性が、機械がエミュレートできる人間の知能の特定の形式の XNUMX つであると信じていたようです。
私にとって、GPT-4 やその他の AI モデルの驚くべき創造性スコアは、より差し迫った懸念を浮き彫りにしています。米国の学校では、人間の創造性と創造性を特にターゲットにした公式のプログラムやカリキュラムはこれまでほとんど実施されていません。 その発展を育てる.
その意味で、AIによって実現される創造的な能力は、「スプートニクの瞬間」は、創造性を個人、社会、経済の成長に不可欠な条件と見なす人々を含む、人間の創造的能力の向上に関心のある教育者やその他の人々を対象としています。
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