dumaiПрепринт — материал ещё не прошёл рецензирование
ИИ делает отдельные работы необычнее, но снижает разнообразие результатов
Кратко
Генеративный ИИ может делать отдельные работы необычнее, одновременно приводя к более похожим результатам в целом. При этом смешанные группы людей и алгоритмов способны создавать больше необычных и непохожих друг на друга работ, чем группы только людей или только алгоритмов; итог зависит от состава и связей внутри группы.
Зачем это знать
Для оценки влияния ИИ на творчество важно смотреть не только на отдельные удачные работы, но и на разнообразие всех результатов вместе. Это осторожный теоретический вывод из препринта: в аннотации не описаны конкретные эксперименты, выборка или размеры эффекта, а независимая проверка ещё не проведена.
Разбор
Авторы предлагают сначала развести два смысла слова «творчество». Необычность относится к одной работе: насколько она отличается от привычных вариантов. Разнообразие относится ко всему набору работ: насколько они непохожи друг на друга. По их мысли, спор о пользе ИИ часто возникает потому, что эти два уровня смешивают.
Дальше авторы рассматривают творчество не как качество отдельного человека или отдельной программы, а как результат работы группы, где люди и алгоритмы влияют друг на друга. Люди и модели ищут решения разными способами, поэтому их сочетание может давать эффект, которого не возникает в однородной группе. При этом важен не сам факт присутствия ИИ, а устройство группы: кто в неё входит, сколько там людей и алгоритмов и как они связаны между собой.
Есть и ещё один важный момент: найденная моделью идея не обязана оставаться внутри системы. Она может попасть в человеческую культуру, сохраниться и стать частью следующих работ. Поэтому авторы предлагают оценивать не только то, стал ли отдельный результат интереснее, но и то, помогает ли вся система накапливать удачные находки без постепенного выравнивания всех результатов под один шаблон. Абстракт при этом описывает теоретическую позицию, а не конкретную проверку на людях, произведениях или наборе экспериментов.
Можно ли доверять
Это препринт на arXiv, то есть текст ещё не прошёл независимую рецензию. В абстракте не указаны эксперименты, участники, наборы данных или размеры эффекта, поэтому выводы пока стоит воспринимать как теоретическую рамку, которую ещё нужно проверить на конкретных группах и результатах.
Пересказано ИИ по научной статье. Как это устроено