Креативность: битва людей и машин

** Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки**

Появление ChatGPT породило споры, в какой степени искусственный интеллект (ИИ) может конкурировать с человеком по креативности, в какой степени ИИ приближается к творчеству человеческого уровня? Проведено поистине масштабное и тщательное исследование, в котором сравнили креативность 100 тыс.(!!) человек и 9 языковых моделей.

Определение творчества

Для описания человеческого творчества есть множество определений. Дивергентное мышление получило широкое признание как надежное и общепринятый индикатор творческого познания.

Показатели исследования

Для количественной оценки дивергентного мышления используются различные инструменты, например, тест альтернативного использования (AUT), в котором люди находят новые варианты использования обычных объектов.

В последнее время семантическая дистанция все чаще рассматривается как ключевой компонент творческого мышления. В тесте дивергентных ассоциаций (DAT) людей просят составить список из 10 слов, которые семантически удалены друг от друга настолько, насколько это возможно. Более творческие люди склонны охватывать более широкий семантический репертуар, что приводит к увеличению среднего семантического расстояния между словами.

Скорость и однозначная оценка DAT делают его подходящим для крупномасштабных оценок, облегчает краткое и прямое сравнение творческих результатов между моделями LLM и людьми.

Что анализировали

1) В этой работе проводится тщательное исследование творческих способностей LLM. Исследователи собрали ответы на DAT от 100 000 участников и сравнили их с результатами различных LLM.

2) Дополнительно исследовали влияние стратегий настройки гиперпараметров и подсказок.

3) Кроме того, проверили гипотезу о том, что модели, демонстрирующие более высокую производительность в DAT, будут преуспевать в творческих задачах по написанию текстов по сравнению с контентом, созданным человеком.

Важно, что LLM не выбирались с целью всестороннего сравнения лучших моделей. Сами темпы развития LLM сделают такой подход быстро устаревшим. Вместо этого выбрали широкий спектр моделей, которые различаются по таким размеру, популярности, надеясь обеспечить общую основу для оценки креативности в LLM по сравнению с участниками-людьми.

Сравнение больших языковых моделей (LLM) и человеческого творчества с помощью теста дивергентной ассоциации (DAT)

Чтобы оценить креативность людей и разных LLM, сравнили средние значения их оценок DAT. GPT-4 превосходит результаты человека со статистически значимым отрывом, за ним следует GeminiPro, который статистически неотличим от результатов человека (рис. А). Интересно, что Vicuna, малоизвестная модель, работает лучше, чем некоторые более именитые конкуренты.

Помимо различий в результатах люди/GeminiPro, GeminiPro/Claude3 и Vicuna/GPT-3, все остальные парные сравнения моделей по среднему балла DAT являются статистически значимыми (рис. B).

Примечательно, что последняя модель от OpenAI, GPT-4-turbo, демонстрирует заметное снижение производительности по сравнению со своим предшественником GPT-4. Комплексный анализ всех версий моделей GPT-4, как показано на рисунке S2, показывает, что новые версии модели не приводят к последовательному повышению производительности DAT.

Модели с более низкими баллами демонстрируют большую вариативность результатов (что говорит о качестве модели, неустойчивости результатов, рис. C), за исключением модели Bard, которая в среднем работает плохо при соблюдении инструкций.

Анализ повтояемости слов (см. рис. D) показал, что GPT-4-turbo (на момент исследования - последняя модель от OpenAI) имеет самую низкую оценку: она показала самую высокую степень повтора слов во всех ответах. Самая эффективная модель, GPT-4, также продемонстрировала высокую степень повтора слов в ответах: 70% ответов содержали слово «микроскоп», за которым следовал «слон» (60%).

Исследование эффективности LLM для выполнения творческих задач генерации текстов с помощью теста DSI

Исследование креативности LLM вышло включало ряд творческих задач, например:

- создание хокку (трехстрочных стихотворений),

- синопсивов к фильмам

- аннотаций к художественной литературе (кратких повествований).

При анализе этих творческих результатов использовался тест дивергентной семантики (DSI).

GPT-4 последовательно превосходит GPT-3 во всех трех категориях творческого письма при оценке с помощью теста дивергентной семантической интеграции (DSI): подготовке синопсивов, аннотаций романов и создания хокку (рисунки A ниже).

При оценке творческих способностей современные модели LLM продемонстрировали поразительную схожесть с человеческими способностями.

Одним из основных открытий исследования является то, что в среднем GPT-4 справляется с задачей дивергентных ассоциаций намного лучше, чем 100 000 человек.

Значительно снижающаяся по сравнению с предшественником, GPT-4, производительность GPT-4-turbo указывает на то, что повышение эффективности или снижение затрат может происходить за счет творческих возможностей модели, предполагая компромисс между производительностью и оптимизацией ресурсов при разработке языковых моделей.

Креативностью LLM можно управлять с помощью настройки гиперпараметров и промптов.

Все протестированные LLM показывают значительное увеличение оценок DAT, когда им явно дано указание создать список максимально разных слов по сравнению с заданием простого перечисления случайных слов. Это различие подчеркивает чувствительность LLM к нюансам инструкций и их способность корректировать результаты на основе уточнений.

Более того, эффективность LLM заметно различалась при использовании разных стратегий промптов. В частности, исследователи обнаружили, что при явном запросе использовать слова с различной этимологией и GPT-3, и GPT-4 превосходили исходные подсказки DAT.

Эти наблюдения согласуются с недавними результатами, показывающими значительное увеличение производительности GPT-3 в тесте AUT (тест альтернативного использования), когда ему предлагается принять двухэтапный подход мозгового штурма с последующим отбором, что в некоторых случаях превосходит показатели творческого потенциала человека (D. Summers-Stay, S. Lukin, C. Voss, Brainstorm, then Select: a Generative Language Model Improves Its Creativity Score. 2023).

Будущие исследования могли бы проверить, приводит ли изменение инструкций людям или LLM, к аналогичным изменениям в производительности. Такой сравнительный анализ может способствовать пониманию того, как можно использовать стратегические манипуляции с запросами для повышения творческой эффективности как моделей, так и людей.

Было обнаружено, что помимо стратегий подсказок настройка гиперпараметров значительно модулирует производительность LLM, особенно GPT-4. Повышение температуры привело к существенному увеличению показателей DAT моделей, при этом самые высокие температурные условия превысили также средний балл творческих способностей значительной части участников-людей.

#llm #креативность #gpt #gpt3 #gpt3 #gpt4 #ai #ии #иибудущее