生成人工智能时代的创造力：创造性伙伴关系的新时代

最近的先进人工智能（AI）展示了广泛的创作活动，包括艺术作品、奥运会作品和法律文本、幻灯片演示等这些发展已经引起了人们的关注，即AI将在创造性任务方面优于人类，并使知识工作者变得多余这些建议最主要的依据是Fortunearticleentitled'ElonMusksaysAI将在此处创建一个“不需要”的未来：“我可以做所有事情”

在一篇关于人工智能的自然人类行为专业的新论文中，来自奥胡斯大学高级研究院和混合智能中心的研究人员JanetRaffer教授混合智能中心主任JacobSherson与国际合作者一起讨论了创造力和人工智能的研究和社会细节应用

研究小组认为，我们应该将注意力集中在理解和培养共同的创造力上，即人与机器之间的互动，以实现“以人为本的人工智能”和混合智能通过这种方式，我们将能够开发具有一定时间的界面，以确保通过AI和人工控制实现高度自动化，并通过支持相互最佳利用的关系

Raffer评论：迄今为止，大多数关于人类人工智能创造的研究都来自人类计算机交互领域，并专注于人工智能的可能性以及交互设计和动力学尽管这些优势是理解人类算法和人类态度之间的动力的关键，以促进共同的创作过程和产品，但迫切需要丰富这些应用程序，让人们看到心理科学在过去十年中所获得的创造性

“现在，我们需要从诸如AI是否有创造力？定义创造力的一个原因是显而易见的。在研究纯人类、纯机器和人工智能的创造力时，我们需要考虑每个问题的创造力的类型和水平，从每天的创意活动（如制作新食谱、艺术作品或音乐）中，这些活动可能会使机器自动化，从而使可能需要更高水平人工干预的贡献发生转变。此外，考虑到诸如“相似之处是什么”之类的非传统问题，这也更有意义。Rafner解释道：“人类的认知、行为、动机和自我效能与人类的创造力和创造力之间有什么区别？”

目前，我们没有足够的关于人类机器协同创新的知识，因为人类和人工智能贡献（和过程）之间的区别是显而易见的总之，研究人员应该平衡预测准确性与理解力（即可解释性），以发展智能系统的目标来衡量和提高人类的创造力当设计具有机会抗性的共同创造系统时，它将是具有生态有效性的平衡心理测量学的重要组成部分也就是说，共同创造的任务应该结合人工智能和界面设计的心理测量

需要跨学科合作

理解和正确开发人类人工智能协同创新系统的挑战不是一个单一的学科商业和管理学院应该包括在内，以确保他们能够有效地适应当今世界的专业挑战，并理解和加强在大组织和微观组织范围内的未来工作的共同创造能力，例如利用人类和人工智能的混合流来创造团队动力语言学家和学者们被要求帮助我们理解文本中的程序设计对系统的影响发展心理学家必须研究对人类学习过程的影响

道德和发展意义

在人工智能的工作和开发过程中，人们不仅会感到非常沮丧，而且在大多数情况下，最有效的长期选择是人工智能

除此之外，伦理和法律学者必须从知识产权、人类目标感和环境影响的角度考虑共同创造的成本和收益

来源:

Materials provided by
Aarhus University. Original written by Lena Bering.
注明: Content may be edited for style and length.

参考:

1. 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

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