Десятилетиями психологи считали креативность ключевым качеством, которое отличает нас от машин, несмотря на то, что они превосходят нас по интеллекту и навыкам. Но теперь волна генеративных моделей искусственного интеллекта, создающих новый контент на основе изучения огромных массивов данных, ставит под сомнение эту идею.
«Пианита № 17» — короткая, завораживающая пьеса для фортепиано. Её пронзительные аккорды и плавно восходящие арпеджио, написанные в тональности ре минор, передают чувство утраченной любви, но при этом обладают достаточной новизной — диссонансными нотами и жутким смещением ритма, — чтобы вывести произведение из банальности. Какие же щемящие жизненные переживания вложил композитор в это произведение?
Как оказалось, никаких. Потому что эта музыка была создана моделью искусственного интеллекта, обученной на тысячах часов видео на YouTube.
Однако наиболее успешные люди всё ещё имеют преимущество перед машинами. В одном исследовании2 <a href="
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
" data-track="click" data-action="anchor-link" data-track-label="go to reference" data-track-category="references">сравнивались</a> короткие рассказы, написанные людьми, с произведениями, созданными популярными чат-ботами. Хотя некоторые из рассказов, созданных ИИ, были оценены как столь же хорошие, как попытки авторов-любителей, эксперты оценили качество рассказов ИИ как гораздо более низкое, чем профессиональные рассказы, опубликованные в
The New Yorker , жалуясь на отсутствие в них повествовательных концовок, риторической сложности и проработки персонажей. Отдельный эксперимент пришёл к выводу, что когда дело дошло до придумывания новых функций для повседневных предметов, магистры права не могли сравниться с инновационными способностями группы пятилетних детей
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
Научная искра
В науке
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
достигли впечатляющих результатов для решения строго определенных задач, таких как прогнозирование
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
. Но они могут столкнуться с трудностями при решении
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
. Во-первых, им не хватает опыта и контекста для выдвижения плодотворных предложений в реальной исследовательской среде. Когда команда из Стэнфордского университета в Калифорнии попросила как LLM, так и людей сгенерировать исследовательские предложения в области компьютерных наук, предложения ИИ изначально были оценены рецензентами как более новые и эффективные. Но после тестирования предложений рецензенты заметили недостатки дизайна: например, некоторые идеи, сгенерированные ИИ, были слишком вычислительно затратными для легкой реализации, а другие не ссылались на предыдущие исследования, в то время как человеческие идеи были более осуществимыми <a
⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.
