Генеративний штучнийінтелект революціонізує спосіб створення контенту, але за його очевидними перевагами ховається тривожний парадокс: хоча він посилює креативність окремих людей, він ризикує збіднити колективне розмаїття нашої творчої продукції. Давайте разом з'ясуємо це явище та його наслідки для майбутнього людської творчості.
Парадокс колективного розмаїття - це явище, яке нещодавно з'явилося в результаті наукових досліджень, що показують, як використання генеративного ШІ має суперечливий вплив на людську творчість. З одного боку, такі інструменти, як ChatGPT, Claude або Gemini, значно підвищують якість і креативність контенту, створеного окремими користувачами. З іншого боку, ці ж інструменти мають тенденцію до гомогенізації результатів, роблячи творчі продукти все більш схожими один на одного.
Новаторське дослідження, опубліковане в журналі Science Advances, проаналізувало цю динаміку за допомогою контрольованого експерименту за участю 293 письменників і виявило дивовижні дані: історії, написані за допомогою ШІ, були оцінені як більш креативні, краще написані і більш захоплюючі, а також значно більше схожі одна на одну, ніж ті, що були написані без технологічної підтримки.
Це явище має ознаки класичної соціальної дилеми: кожна людина, яка використовує генеративний ШІ, отримує безпосередні особисті переваги (кращий контент, більшу ефективність, підвищену креативність), але колективне використання цих інструментів поступово зменшує загальне розмаїття творчої продукції.
Ця динаміка нагадує соціальну дилему: з генеративним ШІ письменники індивідуально стають краще, але колективно створюється вужчий спектр нового контенту.
Дослідження виявило "низхідну спіраль", в якій:
Особливо цікавим аспектом є те, що генеративний ШІ має асиметричний вплив на різні типи користувачів. Результати показують, що генеративний ШІ може мати найбільший вплив на людей, які є менш креативними. Це явище, демократизуючи доступ до творчості, парадоксальним чином сприяє стандартизації результатів.
В експерименті, проведеному Анілом Доші та Олівером Хаузером, взяли участь 293 учасники, розділені на три групи:
Результати, оцінені 600 незалежними суддями, показали, що учасники були набрані і виконали завдання на дивергентні асоціації (DAT) - міру притаманної людині креативності - перед тим, як були випадковим чином розподілені в одну з трьох умов експерименту.
Результати показали це:
Дослідники виявили, що історії груп, яким допомагав штучний інтелект, були більш схожими як між собою, так і з ідеями, згенерованими штучним інтелектом. Це викликає занепокоєння щодо потенційної гомогенізації творчих результатів, якщо інструменти штучного інтелекту стануть широко використовуваними.
Для компаній, що впроваджують рішення генеративного ШІ, цей парадокс створює значні проблеми:
Маркетинг і комунікація: широке використання таких інструментів, як GPT, для створення маркетингового контенту може призвести до:
Розробка продукту: допомога ШІ в мозковому штурмі та дизайні:
Організації можуть застосовувати різні стратегії, щоб максимізувати переваги ШІ, мінімізуючи при цьому ризики гомогенізації:
Спочатку мережі соло-ІА демонстрували найбільшу креативність і різноманітність порівняно з мережами "людина-людина" та змішаними мережами. Однак з часом гібридні мережі "людина-ІА" стали більш різноманітними у своїх творіннях, ніж мережі "соло-ІА".
Хоча ШІ може привносити нові ідеї, з часом він також демонструє певну тематичну конвергенцію, що призводить до зменшення загального розмаїття.
Люди схильні створювати нові наративи, які залишаються тісно пов'язаними з початковою сюжетною лінією, тоді як результати ШІ продемонстрували унікальну тенденцію до зближення певних творчих тем, таких як наративи, пов'язані з космосом, які були послідовними в усіх ітераціях.
Творчість часто сприймається як індивідуальне досягнення. Розмаїття - це колективний результат. Іншими словами, креативність - це властивість ідеї, тоді як різноманітність - це властивість сукупності ідей.
Високий рівень впливу штучного інтелекту збільшив як середні показники різноманітності, так і темпи змін у розмаїтті ідей. Особливо важливим є результат щодо темпів змін. Невеликі відмінності в темпах змін можуть призвести до великих сукупних відмінностей з часом.
Це явище, коли генеративний ШІ посилює індивідуальну творчість користувачів, але водночас зменшує загальне розмаїття творчої продукції на колективному рівні, роблячи контент дедалі більш схожим.
Ні, дослідження показують, що найбільші переваги отримують користувачі з меншими творчими здібностями. ШІ функціонує як "вирівнювач", який підтягує всіх до середньо-високого рівня якості, створюючи величезні покращення для тих, хто починає з низького рівня, але незначне збільшення для тих, хто вже дуже креативний.
Контент, створений за допомогою штучного інтелекту, має тенденцію до зближення через схожість наративних структур, порівнянну лексику та єдині стилістичні підходи. Наприклад, історії демонструють повторювані патерни та семантичну схожість, які не спостерігаються в суто людських продуктах.
За допомогою таких стратегій, як диверсифікація інструментів штучного інтелекту, використання передової оперативної інженерії, гібридних творчих процесів і постійний моніторинг різноманітності виробленого контенту.
Так, у сферах з об'єктивними показниками, таких як алгоритмічна інженерія або наукові дослідження, де ШІ може давати вимірювані поліпшення без проблемної конвергенції. Гомогенізація більш виражена в суб'єктивних творчих сферах.
Дані показують, що конвергенція може стабілізуватися або навіть повернутися назад у певних контекстах, особливо коли люди і ШІ взаємодіють у мережах спільної роботи. Ключовим моментом є розробка систем, які балансують між допомогою та різноманітністю.
Вони повинні використовувати ШІ як допоміжний інструмент, зберігаючи при цьому творчий контроль, диверсифікувати джерела натхнення, розвивати навички швидкого інжинірингу, щоб максимізувати оригінальність, і активно стежити за різноманітністю своїх результатів.
За допомогою аналізу семантичної схожості, розрахунку відстаней між текстовими вставками, метрик лексичного розмаїття та порівняльних оцінок незалежних експертів-людей. У дослідженнях використовуються передові обчислювальні методи для кількісної оцінки зближення.
Джерела та література:
.svg)
.svg)
.svg)
