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생성적 인공 지능 모델을 사용하면 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 더 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다. 인간이 만드는 데 수년이 걸렸을 텍스트와 미디어를 이제 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.

AI의 결과물은 창의적으로 보이지만 실제로 이러한 모델이 인간의 창의성을 향상합니까?

최근 Science Advances의 두 연구자가 발표한 새로운 논문에서 이 문제를 탐구했습니다. 그들은 OpenAI의 대규모 언어 모델 GPT-4를 사용하여 사람들이 어떻게 단편 소설을 쓰는지 연구했습니다.

결론은 이 모델이 도움이 되지만 어느 정도까지만 도움이 된다는 것입니다. 그들은 AI가 덜 창의적인 작가의 작품 품질을 향상시켰지만 이미 좋은 아이디어를 갖고 있는 작가가 제작한 스토리의 품질에는 거의 영향을 미치지 않는다는 것을 발견했습니다.

동시에 인공지능과 관련된 이야기는 전적으로 인간이 상상하는 이야기보다 더 유사합니다.

생성 AI가 창의성이 필요한 작업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 탐구하는 연구가 점점 늘어나고 있습니다. 본 연구는 AI 도구가 개인의 창의성을 높일 수 있지만 전반적인 창의성을 감소시킬 수 있음을 보여줍니다.

(출처: AI 생성)

생성적 AI가 인간의 창의성에 미치는 영향을 이해하려면 먼저 창의성을 측정하는 방법을 결정해야 합니다. 본 연구에서는 신규성과 유용성이라는 두 가지 지표를 사용했습니다.

참신함은 이야기의 독창성을 의미합니다. 그리고 이 경우 유용성은 각 단편 소설이 책이나 기타 출판 가능한 작품으로 발전할 가능성을 반영합니다.

첫째, 저자는 내면의 창의성을 측정하기 위해 고안된 작업을 완료하기 위해 연구 플랫폼 Prolific을 통해 293명을 모집했습니다. 참가자들은 가능한 한 서로 다른 10개의 단어를 제공하도록 요청 받았습니다.

다음으로, 참가자들은 정글 모험, 바다 모험, 다른 행성에서의 모험이라는 세 가지 주제 중 하나에 대해 청소년을 위한 8문장짜리 이야기를 쓰도록 요청받았습니다.

그런 다음 무작위로 세 그룹으로 나누었습니다. 첫 번째 그룹은 자신의 아이디어에 의존해야 했고, 두 번째 그룹은 GPT-4에서 스토리 아이디어 1개를 선택하고, 세 번째 그룹은 AI 모델에서 최대 5개까지 스토리 아이디어를 선택할 수 있었습니다.

AI 지원 옵션이 있는 참가자 중 대다수(88.4%)가 이를 활용했습니다.

다른 실험 참가자 그룹은 결과를 검토하기 전에 이야기의 창의성 수준을 평가해 달라는 요청을 받았습니다. 각 검토자는 6개의 이야기를 읽고 이야기의 문체적 특징, 참신함 및 유용성에 대한 피드백을 제공하도록 요청 받았습니다.

연구자들은 인공지능 모델을 가장 많이 사용한 작가가 가장 창의적인 작가로 간주된다는 사실을 발견했습니다. 이들 중 첫 번째 테스트에서 낮은 점수를 받은 작가가 가장 큰 혜택을 받았습니다.

그러나 이미 창의적인 작가들이 쓴 이야기는 그만큼의 인기를 얻지 못했습니다.

유니버시티 칼리지 런던(University College London) 경영대학원의 조교수이자 논문의 공동 저자인 아닐 도시(Anil Doshi)는 "우리는 가장 창의적인 작가가 가장 큰 이익을 얻는 '레벨 효과'를 봅니다."라고 말했습니다. 이미 창의적인 사람들에게 좋습니다.”

인공 지능과 창의성을 전문으로 하는 컬럼비아 대학의 컴퓨터 과학 연구원인 투힌 차크라바티(Tuhin Chakrabarty)는 이번 연구에 참여하지 않았습니다.

그는 이미 창의적인 사람들이 창의적이 되기 위해 인공지능을 사용할 필요가 없다는 점을 고려하면 이번 연구 결과는 타당하다고 말했습니다.

인공 지능 모델의 도움을 사용하는 데에는 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다. 차크라보티는 AI가 생성한 스토리는 의미와 내용 면에서 유사하며, 고정관념이 많이 포함된 긴 문장 등 AI가 생성한 콘텐츠는 쉽게 발견할 수 있다고 말했다.

"이러한 특성은 전체적인 창의성을 감소시킬 수도 있습니다. 좋은 글쓰기는 보여주는 것이지 말하는 것이 아닙니다. 그러나 AI는 항상 말합니다."

AI 모델이 생성한 스토리는 해당 모델이 훈련된 데이터에서만 도출될 수 있기 때문에 연구에서 생성된 스토리는 인간 참가자가 전적으로 자신의 아이디어를 생각해내는 것만큼 독특하지 않습니다.

출판 업계가 생성 AI를 대규모로 채택한다면 우리가 읽는 책은 모두 동일한 코퍼스에서 훈련된 모델에 의해 생성되기 때문에 동일해질 수 있습니다.

영국 엑서터 경영대학원(University of Exeter Business School)의 올리버 하우저(Oliver Hauser) 교수는 이번 연구의 또 다른 공동 저자이다.

그는 급속히 발전하는 기술이 사회와 경제에 어떤 의미를 갖는지 탐구하려는 시기에 인공지능 모델이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것이 무엇인지 연구해야 할 이유가 더욱 많아졌다고 말했습니다.

“기술이 변혁을 일으킬 수 있다고 해서 그것이 미래에도 변혁을 가져올 것이라는 의미는 아닙니다.”라고 그는 말했습니다.

지원하다: 렌

운영/조판: He Chenlong

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