研究发现,人工智能以牺牲集体多样性为代价提升个人创造力

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ChatGPT 等生成式 AI 工具的兴起引发了关于它们对创造力和新颖想法产生的影响的争论。

伦敦大学管理学院和埃克塞特大学研究人员开展的一项新研究探索了生成模型对创意写作的影响。该研究考察了获取大型语言模型 (LLM) 生成的故事创意如何影响人类创作短篇小说的创造力。



结果有细微差别。虽然生成式人工智能让故事更具创意、更吸引人、文笔更佳,但也让故事彼此更加相似。

衡量生成式人工智能对创意写作的影响

这项研究的重点是短篇小说写作。参与者被要求就一个随机分配的主题写一篇八句短篇故事。

研究人员根据新颖性和实用性来衡量创造力。

新颖性衡量的是“一个想法偏离现状或期望的程度”。另一方面,实用性是“一个想法的实用性和相关性”。对于短篇小说来说,实用性可能意味着故事“如果进一步发展,就会成为可出版的产品,比如一本书”。

研究人员假设,生成式人工智能可以从两个方面影响创意写作。一方面,它可以作为“人类思维的跳板,提供潜在的起点,从而形成不同故事情节的‘树状结构’”,或帮助作家克服写作障碍。

他们写道:“如果是这样的话,我们希望生成式人工智能能够让人类作家创作出更具创意的书面作品。”

另一方面,生成性人工智能可能会将作者固定在一个特定的想法上,“从一开始就限制作者自身想法的多样性,抑制创造性写作的程度”。

他们写道:“如果是这样的话,我们预计生成式人工智能将会产生更多类似的故事,而人类作家创作的创意性书面作品可能会减少。”

为了研究生成式人工智能对创造力这些方面的影响,研究人员设计了一个两阶段的在线实验。在第一阶段,293 名参与者被要求写一篇关于随机主题的短篇故事。参与者被分为三组:

仅限人类: 该组未接受任何来自生成式人工智能的帮助或输入。

具有一个代人工智能想法的人类:该组可以接受由 OpenAI 的GPT-4生成的三句故事想法。

具有五代人工智能想法的人类: 该小组可以向 GPT-4 请求最多五个想法。

随后,作家们根据新颖性、实用性和各种情感方面对自己的故事进行了自我评估。在第二阶段,600 名评估员以同样的标准评估了这些故事,但不知道作家属于哪一类。

生成式人工智能增强创造力

研究发现,获取生成式人工智能理念可以提高其新颖性和实用性。

研究人员写道:“我们发现,与人类作家相比,生成式人工智能可以显著提高作品的平均新颖性和实用性。”

有趣的是,获得 5 个人工智能生成想法的小组进步最为显著。获得更多想法可以让作家摆脱最初的假设,探索更多的可能性。

研究还发现,在基线创造力评估中得分较低的作家从生成式人工智能中受益更多。这些作家在使用人工智能生成的想法时,其故事的新颖性和实用性得到了显著改善。研究人员观察到,在这种情况下,生成式人工智能充当了均衡器,消除了“基于作家固有创造力的任何劣势或优势”。

因此,评估人员发现人工智能辅助的故事更有趣、写得更好、情节也更有可能有转折。

研究人员写道:“生成式人工智能可以让故事变得更加‘专业化’,超出作家单独完成的能力。”

个人创造力与集体创新

虽然生成式人工智能可以增强个人的创造力,但研究人员还发现,与对照组所写的故事相比,基于人工智能生成的想法的故事彼此更加相似。

这一发现引发了人们对生成式人工智能可能引发的创意内容同质化问题的担忧。

研究人员写道:“简而言之,两种生成式人工智能条件下的作家在一定程度上依赖于呈现给他们的生成式人工智能理念。”

研究人员警告说,如果作家过度依赖有限数量的生成式人工智能模型中的类似提示和想法,“就会有失去集体新颖性的风险”。

“具体来说,如果出版业(和自助出版)接受更多受人工智能启发的生成性故事,我们的研究结果表明,所创作的故事在总体上将变得不那么独特,彼此之间将更加相似,”他们写道。“简而言之,我们的结果表明,尽管生成性人工智能对个人创造力有增强作用,但如果生成性人工智能被更广泛地用于创意任务,则可能存在一个警示。”

随着越来越多的公司提供人工智能写作工具,一些组织正在使用 LLM大规模创建内容,这一发现意义重大。长期影响将是,当网络上充斥着具有类似分布的内容时,这些内容将反过来用于训练下一代语言模型。