據(jù)美國(guó)《科學(xué)日?qǐng)?bào)》網(wǎng)站3月1日?qǐng)?bào)道,在最近的一項(xiàng)研究中,151名人類參與者在用來衡量發(fā)散性思維的三項(xiàng)測(cè)試中與聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT)的語言模型GPT-4進(jìn)行了對(duì)決。發(fā)散性思維被認(rèn)為是創(chuàng)造性思維的指標(biāo)。
發(fā)散性思維的特點(diǎn)是能夠?qū)σ粋€(gè)沒有預(yù)期解決方案的問題提出獨(dú)特的解決方案,比如“避免和父母談?wù)摖?zhēng)議話題的最好方法是什么?”在這項(xiàng)研究中,GPT-4提供的答案比人類參與者更具獨(dú)創(chuàng)性和復(fù)雜性。
這份題為《目前人工智能生成語言模型在發(fā)散性思維任務(wù)上比人類更具創(chuàng)造性》的研究報(bào)告刊登在英國(guó)《科學(xué)報(bào)告》雜志上,作者是美國(guó)阿肯色大學(xué)心理學(xué)博士生肯特·休伯特和金·阿瓦,以及該校創(chuàng)造性認(rèn)知機(jī)制與注意力實(shí)驗(yàn)室主任、心理學(xué)助理教授達(dá)里婭·扎別利納。
他們所用的三項(xiàng)測(cè)試是:“選擇使用任務(wù)”,即要求參與者為繩子或叉子等日常物品提出有創(chuàng)意的用途;“結(jié)果任務(wù)”,即邀請(qǐng)參與者想象假想情況的可能結(jié)果,比如“如果人類不再需要睡眠會(huì)怎樣”;“發(fā)散關(guān)聯(lián)任務(wù)”,即要求參與者生成10個(gè)在語義上盡可能疏遠(yuǎn)的名詞,例如,“狗”和“貓”之間的語義距離不大,而“貓”和“本體論”等詞之間的語義距離很大。
回答的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括回答的數(shù)量、回答的長(zhǎng)度和單詞之間的語義差異。
最終,作者們發(fā)現(xiàn),“總體而言,即使在控制回答的流暢性的情況下,GPT-4在每項(xiàng)發(fā)散思維任務(wù)上都比人類更具獨(dú)創(chuàng)性和復(fù)雜性。換句話說,GPT-4在整個(gè)發(fā)散思維任務(wù)中表現(xiàn)出了更高的創(chuàng)造潛力。”
這一發(fā)現(xiàn)確實(shí)伴隨著一些警告。論文作者稱,“需要注意的是,這項(xiàng)研究使用的衡量標(biāo)準(zhǔn)都是針對(duì)創(chuàng)造潛力的標(biāo)準(zhǔn),但參與創(chuàng)造性活動(dòng)或取得成就是衡量一個(gè)人創(chuàng)造力的另一個(gè)方面。”這項(xiàng)研究的目的是研究人類層面的創(chuàng)造潛力,而非那些具有創(chuàng)造資質(zhì)的人。
休伯特和阿瓦進(jìn)一步指出,“與人類不同,人工智能沒有獨(dú)立選擇的能力”,它“依賴人類使用者的幫助。因此,除非得到激發(fā),否則人工智能的創(chuàng)造潛力將一直處于停滯狀態(tài)”。
此外,研究人員也沒有評(píng)估GPT-4回答的恰當(dāng)性。
因此,雖然人工智能可能提供了更多的回答和更具獨(dú)創(chuàng)性的回答,但人類參與者可能覺得,由于他們需要以現(xiàn)實(shí)世界為基礎(chǔ),他們的回答受到了限制。
阿瓦還承認(rèn),人類給出繁復(fù)的回答的動(dòng)機(jī)可能并不大。他說,還存在其他一些問題,比如“你如何運(yùn)用創(chuàng)造力?我們真的能聲稱,對(duì)人類使用的這些測(cè)試可以適用于不同的人嗎?它是在評(píng)估范圍廣泛的一系列創(chuàng)造性思維嗎?因此,我認(rèn)為,我們應(yīng)批判性地審視最流行的發(fā)散性思維的衡量標(biāo)準(zhǔn)”。
這些測(cè)試是否完美地衡量了人類的創(chuàng)造潛力,這并不是真正的重點(diǎn)。重點(diǎn)在于,大型語言模型正在以前所未有的方式迅速進(jìn)步并超越人類。它們是否可能會(huì)取代人類的創(chuàng)造力,尚有待觀察。但眼下,作者們?nèi)哉J(rèn)為,“展望未來,人工智能很有可能在未來成為靈感的工具,在一個(gè)人的創(chuàng)造過程中發(fā)揮輔助作用或幫助打破固化思維”。
據(jù)美國(guó)《科學(xué)日?qǐng)?bào)》網(wǎng)站3月1日?qǐng)?bào)道,在最近的一項(xiàng)研究中,151名人類參與者在用來衡量發(fā)散性思維的三項(xiàng)測(cè)試中與聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT)的語言模型GPT-4進(jìn)行了對(duì)決。發(fā)散性思維被認(rèn)為是創(chuàng)造性思維的指標(biāo)。
發(fā)散性思維的特點(diǎn)是能夠?qū)σ粋€(gè)沒有預(yù)期解決方案的問題提出獨(dú)特的解決方案,比如“避免和父母談?wù)摖?zhēng)議話題的最好方法是什么?”在這項(xiàng)研究中,GPT-4提供的答案比人類參與者更具獨(dú)創(chuàng)性和復(fù)雜性。
這份題為《目前人工智能生成語言模型在發(fā)散性思維任務(wù)上比人類更具創(chuàng)造性》的研究報(bào)告刊登在英國(guó)《科學(xué)報(bào)告》雜志上,作者是美國(guó)阿肯色大學(xué)心理學(xué)博士生肯特·休伯特和金·阿瓦,以及該校創(chuàng)造性認(rèn)知機(jī)制與注意力實(shí)驗(yàn)室主任、心理學(xué)助理教授達(dá)里婭·扎別利納。
他們所用的三項(xiàng)測(cè)試是:“選擇使用任務(wù)”,即要求參與者為繩子或叉子等日常物品提出有創(chuàng)意的用途;“結(jié)果任務(wù)”,即邀請(qǐng)參與者想象假想情況的可能結(jié)果,比如“如果人類不再需要睡眠會(huì)怎樣”;“發(fā)散關(guān)聯(lián)任務(wù)”,即要求參與者生成10個(gè)在語義上盡可能疏遠(yuǎn)的名詞,例如,“狗”和“貓”之間的語義距離不大,而“貓”和“本體論”等詞之間的語義距離很大。
回答的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括回答的數(shù)量、回答的長(zhǎng)度和單詞之間的語義差異。
最終,作者們發(fā)現(xiàn),“總體而言,即使在控制回答的流暢性的情況下,GPT-4在每項(xiàng)發(fā)散思維任務(wù)上都比人類更具獨(dú)創(chuàng)性和復(fù)雜性。換句話說,GPT-4在整個(gè)發(fā)散思維任務(wù)中表現(xiàn)出了更高的創(chuàng)造潛力。”
這一發(fā)現(xiàn)確實(shí)伴隨著一些警告。論文作者稱,“需要注意的是,這項(xiàng)研究使用的衡量標(biāo)準(zhǔn)都是針對(duì)創(chuàng)造潛力的標(biāo)準(zhǔn),但參與創(chuàng)造性活動(dòng)或取得成就是衡量一個(gè)人創(chuàng)造力的另一個(gè)方面。”這項(xiàng)研究的目的是研究人類層面的創(chuàng)造潛力,而非那些具有創(chuàng)造資質(zhì)的人。
休伯特和阿瓦進(jìn)一步指出,“與人類不同,人工智能沒有獨(dú)立選擇的能力”,它“依賴人類使用者的幫助。因此,除非得到激發(fā),否則人工智能的創(chuàng)造潛力將一直處于停滯狀態(tài)”。
此外,研究人員也沒有評(píng)估GPT-4回答的恰當(dāng)性。
因此,雖然人工智能可能提供了更多的回答和更具獨(dú)創(chuàng)性的回答,但人類參與者可能覺得,由于他們需要以現(xiàn)實(shí)世界為基礎(chǔ),他們的回答受到了限制。
阿瓦還承認(rèn),人類給出繁復(fù)的回答的動(dòng)機(jī)可能并不大。他說,還存在其他一些問題,比如“你如何運(yùn)用創(chuàng)造力?我們真的能聲稱,對(duì)人類使用的這些測(cè)試可以適用于不同的人嗎?它是在評(píng)估范圍廣泛的一系列創(chuàng)造性思維嗎?因此,我認(rèn)為,我們應(yīng)批判性地審視最流行的發(fā)散性思維的衡量標(biāo)準(zhǔn)”。
這些測(cè)試是否完美地衡量了人類的創(chuàng)造潛力,這并不是真正的重點(diǎn)。重點(diǎn)在于,大型語言模型正在以前所未有的方式迅速進(jìn)步并超越人類。它們是否可能會(huì)取代人類的創(chuàng)造力,尚有待觀察。但眼下,作者們?nèi)哉J(rèn)為,“展望未來,人工智能很有可能在未來成為靈感的工具,在一個(gè)人的創(chuàng)造過程中發(fā)揮輔助作用或幫助打破固化思維”。
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