LLM - это машины связей. Они обучаются, генерируя связи между лексемами, которые могут казаться человеку несвязанными, но отражают некий глубокий смысл. Добавьте к этому случайность, которая присуща ИИ, и вы получите мощный инструмент для инноваций. ИИ стремится сгенерировать следующее слово в последовательности, находя следующую вероятную лексему, независимо от того, насколько странными были предыдущие слова. Поэтому неудивительно, что ИИ с легкостью придумывает новые концепции. Я попросил ИИ: Найти мне бизнес-идеи, которые включали бы в себя фастфуд, патент 6 604 835 B2 [который оказался на лавовую лампу, включающую кусочки хрусталя] и Англию XIV века.
Она предложила:
Ресторан быстрого питания со средневековой тематикой, где подают бургеры, картофель фри и коктейли в обстановке, напоминающей замок, а персонал одет в костюмы рыцарей, принцесс и шутов. Ресторан может использовать патент 6,604,835 B2 для создания декоративных лавовых ламп с плавающими в них драгоценными камнями или монетами, чтобы добавить блеска и атмосферы в обеденную зону. Лавовые лампы также можно продавать в качестве сувениров или подарков клиентам. Эта идея может понравиться семьям с детьми, любителям истории или всем, кто ищет веселый и уникальный ужин.
Вы можете ненавидеть эту идею (или любить ее, в зависимости от вашей терпимости к ресторанам, ориентированным на лавовые лампы), но она каким-то образом имеет смысл из трех несвязанных идей, которые я ему предложил, и если мне не понравится эта, он будет рад сгенерировать множество других. И хотя я не уверен, что хочу бросить работу, чтобы открыть "Лава Лампшир", как ИИ предложил мне назвать свой ресторан, подобный ответ демонстрирует определенный уровень креативности. На самом деле, по многим общепринятым психологическим тестам креативности, ИИ уже более креативен, чем человек.
Один из таких тестов известен как тест альтернативных применений (AUT). Он измеряет способность человека придумывать самые разные варианты использования обычного предмета. В этом тесте участнику предлагают повседневный предмет, например скрепку, и просят придумать как можно больше вариантов его использования. Например, скрепкой можно скреплять бумаги, взламывать замки или вылавливать мелкие предметы из узких мест. Тест AUT часто используется для оценки способности человека мыслить разнообразно и выдвигать нестандартные идеи.
Вы можете попробовать AUT прямо сейчас: Придумайте креативные идеи использования зубной щетки, не связанные с чисткой зубов. Пусть они будут как можно более непохожими друг на друга. У вас есть две минуты. Я буду ждать.
Время вышло.
Сколько их у вас получилось? Типичное число - от 5 до 10. Я попросил искусственный интеллект выполнить точно такое же задание, и он придумал 122 идеи за две минуты (причем версия искусственного интеллекта, которую я использовал, скорее всего, намного медленнее, чем та, что доступна вам, когда вы читаете эту книгу). И хотя у некоторых идей есть общие черты ("использовать как щетку, чтобы убрать грязь с грибов" и "использовать как инструмент, чтобы убрать грязь с фруктов"), есть и множество интересных идей, от создания тонких текстур в глазури до применения в качестве миниатюрных барабанных палочек ("идеально подходит для барабанной установки в кукольном домике").
Оригинальны ли эти идеи? Зачастую это очень сложно определить. ИИ не проводит явного поиска в базе данных идей; вместо этого он полагается на свое обучение, чтобы найти связи, некоторые из которых, несомненно, существовали ранее. В ходе поиска в Интернете я нашел одну фотографию 1965 года, на которой мужчина из Шотландии играет на жестянке для торта с зубными щетками, но нет никакой возможности узнать, было ли это частью обучения ИИ или нет. Это часть проблемы, связанной с использованием ИИ для творческой работы: поскольку мы не можем легко определить, откуда берется информация, ИИ может использовать элементы работы, которые могут быть защищены авторским правом или запатентованы, или просто взять чей-то стиль без разрешения. Это особенно актуально для создания изображений, когда ИИ может в точности воспроизвести работу "в стиле Пикассо" или "вдохновленную Бэнкси", которая имеет многие черты художника без какого-либо человеческого смысла, стоящего за ней. Мы вернемся к этому вопросу об искусстве и смысле позже, но сейчас стоит рассмотреть более субъективный стандарт: Считаем ли мы результат искусства ИИ оригинальным по сравнению с тем, что может сделать человек?
В недавней работе Дженнифер Хаасе и Пола Ханеля именно это и было сделано: люди вслепую оценивали креативность ИИ по сравнению с людьми в АВТ. Протестировав ИИ и 100 человек на различных объектах, от мячей до брюк, обнаружили, что модель GPT-4 превзошла всех испытуемых, кроме 9,4 процента, в генерировании творческих идей, по мнению других людей. Учитывая, что GPT-4 была последней испытанной моделью, которая оказалась намного лучше предыдущих моделей ИИ, можно ожидать, что креативность ИИ со временем будет расти.
Конечно, существуют и другие тесты на креативность. Один из популярных - тест удаленных ассоциаций (RAT). В этом тесте людям предлагается найти общее слово, которое соединяет набор из трех, казалось бы, не связанных между собой слов. Например, "сосна", "краб" и "соус" связаны словом "яблоко". (Попробуйте также: какое слово соединяет сливки, коньки и воду? ИИ справился с задачей). Неудивительно, что ИИ, как машина для установления связей, обычно выдает максимальные результаты и в этом тесте.
Хотя эти психологические тесты интересны, человеческие тесты на креативность не всегда являются окончательными. Всегда есть вероятность , что ИИ уже сталкивался с результатами подобных тестов и просто повторяет ответы. И, конечно, психологические тесты не всегда являются доказательством того, что ИИ действительно может придумывать полезные идеи в реальном мире. Но у нас есть доказательства того, что ИИ действительно неплохо справляется и с практическим творчеством.
Изобретение человека
Я знаю, что это правда, потому что они опережают студентов одного из самых известных инновационных классов Wharton. Это хорошо известная шутка, что MBA не обязательно самые инновационные, но Уортон породил тонну стартапов, и многие из них начали свой путь в классе инноваций, который ведут профессора Кристиан Тервиш и Карл Ульрих. Вместе со своими коллегами Караном Гиротра и Леннартом Майнке они провели конкурс идей , чтобы придумать лучший товар для студента колледжа, который стоил бы 50 долларов или меньше. ИИ GPT-4 выступил против 200 студентов. Студенты проиграли, и это было даже не близко. Очевидно, что ИИ был быстрее, генерируя гораздо больше идей, чем средний человек за определенное время. Но он также был и лучше. Когда они спрашивали у человеческих судей, заинтересуют ли их идеи настолько, чтобы они купили продукт, если он когда-нибудь будет создан, идеи ИИ с большей вероятностью вызывали финансовый интерес. Степень победы была поразительной: из 40 лучших идей, оцененных судьями, 35 принадлежали ChatGPT.
Однако мы не совсем лишены возможности заниматься инновациями, поскольку, согласно другим исследованиям, самые инновационные люди меньше всего выигрывают от творческой помощи ИИ. Это связано с тем, что, каким бы креативным ни был ИИ, без тщательной подсказки он склонен каждый раз выбирать похожие идеи. Концепции могут быть хорошими, даже отличными, но после того, как их становится достаточно много, они начинают казаться немного однотипными. Таким образом, большая группа творческих людей обычно генерирует большее разнообразие идей, чем ИИ. Все это говорит о том, что люди по-прежнему играют большую роль в инновациях... но было бы глупо не включать в этот процесс ИИ, особенно если они не считают себя высококреативными.
Очевидно, что некоторые люди обладают уникальным умением генерировать идеи и могут применять эту способность практически в любом контексте. Действительно, недавние исследования показали, что "правило равных шансов" справедливо и для креативности, то есть очень творческие люди генерируют больше идей и лучших идей, чем другие. Придумывание множества идей не коррелирует с уровнем интеллекта; похоже, что у одних людей этот навык есть, а у других - нет. До прошлого года ни один протез или подход не помогал людям, которые не умели генерировать много идей, делать это лучше (кроме кофе, который действительно повышает креативность). Сейчас мы находимся в периоде, когда ИИ креативен, но явно менее креативен, чем самые инновационные люди, что дает человеческим творческим отстающим огромную возможность. Как мы видели в AUT, генеративный ИИ отлично справляется с генерированием длинного списка идей. С практической точки зрения, ИИ следует приглашать на любой мозговой штурм, который вы проводите.