人工智慧在創造力方面得分位居頂尖百分位數
創意的神祕性
人們對於人工智慧能夠模仿哪些人類智慧形式，很少將創造力排在首位。創造力是極其神祕且令人沮喪的。它是我們作為人類的一種定義，似乎對著冷硬的邏輯背後的機器之幕提出了挑戰。然而如今人工智慧在創意領域的應用日益增加。新的人工智慧工具，如 DALL-E 和 Midjourney，正在成為創意產品的一部分，其中一些已經開始贏得獎項。這種增長的影響既有社會性的也有經濟性的——舉個例子，人工智慧生成新的創意內容的潛力是好萊塢作家罷工背後一個重要的爭點。根據我們最近對人工智慧獨特性的研究，人工智慧創造力的出現以及它所帶來的潛在優勢和危險只是剛剛開始。我們的研究結果發表在《創意學雜誌》上。
新奇性和實用性的融合
當人們最具創造力時，他們是在回應需求、目標或問題，透過生成一些新的東西——一個之前不存在的產品或解決方案。在這個意義上，創造力是透過一種新穎的方式，結合了現有的資源——想法、材料、知識——產生有用或令人滿意的東西。往往，創造性思維的結果也是令人驚訝的，產生出創作者沒有預見到的東西。它可能涉及一種發明，一個笑話的出乎意料的結尾，或者物理學中的一個突破性理論。它可能是音調的獨特安排、節奏、聲音和歌詞所產生的一首新歌。因此作為創意思維的研究者，我立即注意到最新版本的人工智慧（包括 GPT-4）生成的內容非常有趣。當被要求進行需要創意思維的任務時，GPT-4 的產出的新奇性和實用性使我聯想到我在教師和企業家身份下與學生和同事共事時所收到的創意想法。這些想法不同、令人驚訝，但又相關且有用。而且需要時，相當富有想象力。例如，考慮以下提示給 GPT-4：“假設每個孩子一週中的某一天都變成了巨人，會發生什麼？” GPT-4 生成的想法涉及文化、經濟、心理學、政治、人際交流、交通、娛樂等等——許多都是令人驚訝的，新穎的聯想連結。
AI 在創造力方面獲得頂尖百分位數的測試結果
考慮到 GPT-4 生成的創意兼具新奇性和實用性，這是一個非常困難的結合。絕大多數科學家、藝術家、作家、音樂家、詩人、廚師、企業家、工程師和學者都可以證實這一點。然而人工智慧似乎做到了——並且做得很好。為了測試人工智慧在創意能力方面的表現，我與創意和創業研究學者 Christian Byrge 和 Christian Gilde 一起，讓它參加 Torrance 創造性思維測試（TTCT）。TTCT 要求參與者進行與現實生活中的任務相關的創造性思維，例如提問、如何更具靈活性和效率、猜測因果關係或改進產品。它可能要求測試者提出改進兒童玩具的方法，或者想像一個假想情景的後果，就像上面的例子一樣。這些測試的目的不是用來衡量歷史創意，這是一些研究者用來描述莫札特和愛因斯坦等人轉型的才華的術語。相反，它評估的是個人的一般創造能力，通常被稱為心理或個人創造力。除了將 TTCT 測試執行 8 次以取證 GPT-4 的表現外，我們還將測試提供給另外 24 名本科生。所有的結果都由經過訓練的審查員在 Scholastic Testing Service 進行評估，該機構是一家提供 TTCT 測試評分的私營測試公司。他們在事先不知道其中一部分被評分的測試由人工智慧完成。由於 Scholastic Testing Service 是一家私營公司，它不會與公眾分享測試提示，這確保 GPT-4 無法從網際網路上獲取過去的提示和回答。此外該公司還擁有成千上萬份由大學生和成年人完成的測試的資料庫，可以用來與人工智慧的得分進行比較，提供了一個大型的額外對照組。
我們的結果是什麼呢？GPT-4 在與原創思維的原創性方面得分位居前 1％。根據我們的研究，我們認為這是人工智慧達到或超越人類原創思維能力的首個例子。簡而言之，我們認為像 GPT-4 這樣的人工智慧模型能夠生成被人們認為是意想不到、新穎且獨特的想法。其他研究者在研究人工智慧和創造力方面也得出了類似的結論。
創意是可以評估的
人工智慧的新興創造能力之所以令人驚訝，有幾個原因。首先許多研究群體以外的人們仍然認為創意無法被界定，更不要說被評分。然而人類的新奇性和聰明才智產品幾千年來一直非常受人珍視——並且被買賣。在心理學等領域，創造性工作至少從 20 世紀 50 年代以來就被定義和評分。研究者 Mel Rhodes 在 1961 年引入的“人、作品、過程、媒體”模型是一種試圖將創造力的多種理解方式進行分類的方法，直到那時，人們對創造力只是有初步的認識。自那以後，對創造力的理解只會增加。另外一些人對把“創造力”這個詞應用於計算機等非人類實體上感到驚訝。對於這一點，我們傾向於贊同認知科學家瑪格麗特·博登的看法，她主張將“創造力”一詞應用於人工智慧是否適當是一個哲學問題而不是科學問題。
AI 的創意能力是 AI 創始人所預見的
值得注意的是，我們的研究僅研究了人工智慧的輸出，並未研究其創意過程，該過程與人類的思維過程或想法生成的環境可能非常不同。如果我們將創意定義為需要人類參與，那麼我們將不得不根據定義得出結論，即人工智慧不可能具有創意。但是無論如何，最新版本的人工智慧生成的產物是新穎且有用的。我們認為這滿足了心理學和科學領域對創造力的定義。此外人工智慧當前的版本的創意能力並不完全出人意料。在 AI 的創始人 1956 年《達特茅斯夏季研究專案人工智慧提案》中，AI 的創始人強調他們希望模擬“學習的每一個方面或智慧的任何其他特徵”，包括創造力在內。在這同一提案中，電腦科學家 Nathaniel Rochester 揭示了他的動機：“我如何創造一個機器，在解決問題時展示出原創性？”顯然，AI 的創始人相信創造力，包括想法的原創性，是機器可以模仿的特定人類智慧形式。對我來說 GPT-4 和其他人工智慧模型令人驚訝的創造性得分突顯出一個更迫切的問題：到當前為止，在美國的學校中，很少有正式的計劃和課程專門針對人類創造力並培養其發展。從這個意義上說，人工智慧現在實現的創造能力可能為教育工作者和其他致力於促進人類創造能力發展的人提供了一個“蘇聯衛星”時刻。
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