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生成人工知能モデルを使用すると、テキスト、画像、ビデオ、オーディオをより簡単かつ迅速に生成できます。人間なら作成するのに何年もかかるかもしれないテキストやメディアが、今では数秒で生成できるようになります。

AI の出力は創造的に見えますが、これらのモデルは実際に人間の創造性を向上させるのでしょうか?

最近、Science Advances で 2 人の研究者によって発表された新しい論文では、この問題が検討されています。彼らは、OpenAI の大規模言語モデル GPT-4 を使用して、人々がどのように短編小説を書くかを研究しました。

結論として、このモデルはある程度は役に立つものの、ある程度しか役に立ちません。彼らは、AIが創造性の低い作家の作品の品質を向上させた一方で、すでに優れたアイデアを持っていた作家が生み出す物語の品質にはほとんど影響を与えていないことを発見しました。

同時に、人工知能が関与する物語は、完全に人間が想像した物語よりも類似しています。

生成 AI が創造性を必要とする仕事にどのような影響を与えるかを調査する研究が増えています。この研究は、AI ツールが個人の創造性を高める可能性がある一方で、全体的な創造性を低下させる可能性があることを示しています。

（出典：AI生成）

生成 AI が人間の創造性に及ぼす影響を理解するには、まず創造性を測定する方法を決定する必要があります。この研究では、新規性と有用性という 2 つの指標を使用しました。

新規性とは、ストーリーの独創性を指します。そしてこの場合、有用性は各短編小説が書籍やその他の出版可能な作品に発展する可能性を反映しています。

まず、著者らは、内なる創造性を測定するために設計されたタスクを完了するために、研究プラットフォーム Prolific を通じて 293 人を募集しました。参加者は、できるだけ異なる単語を 10 個挙げるよう求められました。

次に、参加者は、ジャングルの冒険、海洋の冒険、別の惑星での冒険の 3 つのテーマのいずれかについて、若者向けに 8 文の物語を書くように求められました。

その後、彼らはランダムに 3 つのグループに分けられました。最初のグループは自分たちのアイデアに頼らなければなりませんでしたが、2 番目のグループは GPT-4 から 1 つのストーリー アイデアを取得することを選択でき、3 番目のグループは AI モデルから最大 5 つのストーリー アイデアを取得することを選択できました。

AI 支援のオプションがあった参加者のうち、大多数 (88.4%) が AI 支援を利用しました。

別の実験参加者グループが結果をレビューする前に、ストーリーの創造性のレベルを評価するよう求められました。各査読者は 6 つの物語を読み、物語の文体の特徴、新規性、有用性についてフィードバックを提供するよう求められました。

研究者は、人工知能モデルを最も多く使用した作家が最も創造的であると考えられることを発見しました。このうち、最初のテストで得点が低かった作家が最も恩恵を受けました。

しかし、すでに創造的な作家によって書かれた物語は同じように後押しされませんでした。

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン経営大学院の助教授で論文の共著者であるアニル・ドーシ氏は、「最も創造性の低い作家が最大の利益を得るという『平等効果』が見られる」と述べたが、それが何らかの影響を及ぼしているとは思わない。すでにクリエイティブな才能を持っている人にとっては良いことです。」

コロンビア大学のコンピューターサイエンス研究者で、人工知能と創造性を専門とするトゥーヒン・チャクラバーティ氏はこの研究には関与していない。

同氏は、すでに創造的な人々が創造的になるために人工知能を使用する必要がないことを考慮すると、この調査結果は合理的であると述べた。

人工知能モデルの利用には潜在的な欠点もいくつかあります。チャクラボルティ氏は、AIが生成したストーリーは意味論や内容の点で類似しており、ステレオタイプを多く含む長い文章など、AIが生成したコンテンツは簡単に見分けられると述べた。

「これらの特性は全体的な創造性を低下させる可能性もあります。良い文章とは伝え​​ることではなく見せることですが、AI は常に伝えます。」と彼は言いました。

AI モデルによって生成されるストーリーは、これらのモデルがトレーニングされたデータからのみ引き出すことができるため、研究で生成されるストーリーは、人間の参加者が完全に独自のアイデアを思いつくほどユニークではありません。

出版業界が生成 AI を大規模に導入した場合、私たちが読む本はすべて同じコーパスでトレーニングされたモデルによって生成されるため、同じものになる可能性があります。

英国エクセター大学ビジネススクール教授のオリバー・ハウザー氏もこの研究の共著者である。

同氏は、急速に発展するテクノロジーが社会や経済にとって何を意味するのかを探求しようとしている今、人工知能モデルが何ができるのか、何ができないのかを研究するさらなる理由があると述べた。

「テクノロジーが変革をもたらす可能性があるからといって、それが将来も変革をもたらすとは限りません」と同氏は述べた。

サポート：レン

運営・組版：何チェンロン

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