生成式人工智能时代的创造力:创造性伙伴关系的新时代

　　

　　生成式人工智能(AI)的最新进展展示了其在广泛的创造性活动中的潜力，例如制作艺术作品、创作交响乐，甚至起草法律文本、幻灯片演示等。这些发展引起了人们的担忧，即人工智能将在创造性任务中胜过人类，并使知识工作者成为多余的人。《财富》杂志最近一篇题为“埃隆·马斯克表示人工智能将创造一个‘不需要工作’的未来”的文章强调了这些评论:“人工智能将能够做一切事情”。

　　在一篇新的论文中自然人类行为人工智能特刊, 来自奥胡斯大学奥胡斯高等研究院和混合智能中心的研究员珍妮特·拉夫纳和混合智能中心主任雅各布·舍森教授以及国际合作者讨论了创造力和人工智能的研究和社会影响。

　　研究团队认为，我们应该将注意力转向理解和培养共同创造力，即人类和机器之间的互动，以实现所谓的“以人为中心的人工智能”和“混合智能”通过这种方式，我们将能够开发出既能通过人工智能确保高度自动化的界面和人的控制，并由此支持一种相互赋权的关系。

　　拉夫纳评论道:迄今为止，大多数关于人类-人工智能共同创造力的研究都来自人机交互领域，并专注于人工智能的能力、交互设计和动力学。虽然这些进展是理解人类与算法之间的动态以及人类对共同创作过程和产品的态度的关键，但迫切需要用过去几十年在心理科学中获得的关于创造力的见解来丰富这些应用。

　　“现在，我们需要将话题从人工智能是否有创造力这样的问题上移开。其中一个原因是对创造力的定义不是一成不变的。在研究只有人类、只有机器和人类-人工智能的共同创造力时，我们需要考虑所讨论的创造力的类型和水平，从可能更适合机器自动化的日常创造性活动(例如制作新食谱、艺术品或音乐)到可能需要更高级别人类干预的范式转变贡献。此外，考虑一些微妙的问题更有意义，例如，人类与人工智能的共同创造力和人类创造力之间在人类认知、行为、动机和自我效能方面有什么异同?”拉夫纳解释道。

　　目前，我们对人机之间的共同创造力还没有足够的了解，因为人类和人工智能贡献(和过程)之间的界限并不总是很清楚。展望未来，研究人员应该在预测准确性与理论理解(即可解释性)之间取得平衡，以实现开发智能系统来测量和增强人类创造力的目标。在设计虚拟助理等合作创新系统时，平衡心理测量的严格性和生态有效性至关重要。也就是说，共同创意任务应该将精确的心理测量与最先进的直观且引人入胜的界面设计相结合。

　　需要跨学科合作

　　理解和正确开发人类-人工智能共同创造系统的挑战不是单一学科所能面对的。商业和管理学者应参与其中，以确保任务充分捕捉现实世界的专业挑战，并理解共同创造力对宏观和微观组织规模的未来工作的影响，例如人类和人工智能混合团队的团队动态中的创造力。语言学和学习科学家需要帮助我们理解文本到x系统中即时工程的影响和细微差别。发展心理学家将不得不研究对人类学习过程的影响。

　　道德和有意义的发展

　　研究团队认为，在工作和开发人工智能时让人类密切参与不仅被视为更道德，而且在大多数情况下，这是最有效的长期选择。

　　除此之外，伦理和法律学者将不得不从知识产权、人类使命感和环境影响等方面考虑共同创造的成本和收益。

Materials provided by Aarhus University. Original written by Lena Bering. Note: Content may be edited for style and length. Janet Rafner, Roger E. Beaty, James C. Kaufman, Todd Lubart, Jacob Sherson. Creativity in the age of generative AI. Nature Human Behaviour, 2023; 7 (11): 1836 DOI: 10.1038/s41562-023-01751-1