是什么让人们觉得一个人工智能系统具有创造性？新研究表明，这取决于人们观察到多少创造性行为。这些发现不仅对我们研究和设计创造性人工智能系统具有启示意义，也引发了我们如何看待他人创造性的根本性问题。
该研究的主要作者尼基·彭纳宁表示：“人工智能在创意实践中扮演着越来越重要的角色。但这是否意味着我们应该称其为有创意，则是一个不同的问题。”彭纳宁在阿尔托大学研究人工智能系统，并拥有心理学背景。他与阿尔托大学和赫尔辛基大学的其他研究人员一起进行了实验，旨在探究人们是否在看到更多创作行为后，会认为机器人更有创造力。
在研究中，参与者最初被要求仅根据机器人绘制的静物画来评估其创造力。他们被告知这些机器人由人工智能驱动，但实际上，这些机器人是按照程序复制研究人员委托一位艺术家绘制的画作。这种欺骗手段使得测量人们对创造力的感知成为可能，而无需机器人本身具备创造力，因为后者会给画作之间带来太多变数。
接下来，研究参与者在不仅看到最终作品，还看到绘画过程的视频（即页面上线条的出现过程，但未显示机器人绘制它们）时，评估了这些画作的创意程度。在最后阶段，参与者在能够看到所有三个要素（最终作品、绘画过程以及绘制画作的机器人）时，对这些画作进行评分。
研究结果表明，随着创作行为更多元素的展现，画作被认为更具创意。该研究的资深作者、阿尔托大学创意技术助理教授克里斯蒂安·古克尔伯格说：“人们看到的越多，就越认为它具有创意。据我所知，我们是第一个以分离和受控的方式研究感知产品、过程和创作者的影响的团队，这不仅是在人工智能的背景下，在更广泛的范围内也是如此。”
感知的力量
理解人们如何评估机器人或其他人工系统的创造力，对于思考如何设计它们很重要——但目前尚不完全清楚合适的设计选择是什么。古克尔伯格说：“这项研究表明，揭示更多过程和创作者的信息有助于人们感知这些系统的创造力。但是，如果我们添加一些元素，即使系统实际执行的方式相同，也让人工智能系统看起来更有创意，我们可能会质疑这究竟是不是一件好事。”在某些情况下，这可能是有帮助的——例如，它可能是帮助人们保持与协同创意系统互动的一种方式。但在其他情况下，它可能会给人一种关于人工系统真正创造力水平的欺骗性印象。
古克尔伯格说：“我们的研究结果让我们更清楚地认识到自身的人类偏见，有助于解决这一矛盾。这项研究使这些偏见变得更加透明，从用户的角度来看，这对于我们理解系统的设计如何影响我们对它的感知也很重要。”
除了这些社会和设计层面的影响，这些发现对创意人工智能系统的研究也具有重要意义。如果我们对创造力的判断取决于系统如何呈现，那么未来的研究应该控制这一因素。同样，现有的研究也需要根据这些发现进行重新评估——在比较不同系统的创造力时，如果不考虑其呈现方式的差异，可能会导致错误的结论。
这项研究提出的另一个有趣问题是，它揭示了关于我们自身的什么信息。古克尔伯格问道：“既然我们发现了关于人们对人工智能创造力感知的这一现象……它是否也适用于人们对其他人的感知？”
外形重要吗？
研究人员还使用两种不同的机器人设计进行了实验。他们的目标是测试人们是否会根据机器人的外形对创造力给出不同的评分，因为早期研究表明外形与感知到的创造力之间存在联系。
该团队测试了当一幅静物画由一个线条流畅的臂状机器人绘制，或由一个更具机械感的绘图机器人绘制时，人们是否会感受到不同层次的创意。在机器人之间以及不同参与者之间保持画作的一致性相当具有挑战性。彭纳宁说：“我认为我们最大的困难在于物理机器人本身。我们在机器人和绘画过程上做了大量工作，试图使一切保持一致，以便进行科学严谨的比较。”
研究人员惊讶地发现，人们对这两个机器人的评分没有显著差异。他们计划未来进一步研究这一反直觉的结果，以及哪些其他因素影响我们对创造力的感知。彭纳宁说：“我们有兴趣进行更多研究，了解哪些类型的偏见会影响我们对具身创意人工智能系统的评估，以及这些影响是如何发生的。”
这些发现也需要在不同的艺术流派以及其他艺术和创意表达形式中得到证实。为了便于其他人复制他们的工作并在此基础上进行发展，研究人员遵循了严格的开放科学实践。随着人工系统变得普遍，理解塑造我们对其创造力感知的因素对于有效设计至关重要——这也可能为我们如何识别人类的创造力提供一些启示。