摘要:计算创造力可能吗?最近围绕ChatGPT,Midjourney,Dall-E等生成人工智能(AI)工具的炒作引发了新的问题,即创造力是否是一种独特的人类技能。生成式人工智能最近一些引人注目的里程碑提出了这个问题:432年,雅士得拍卖行以50...
计算创造力可能吗?最近围绕ChatGPT,Midjourney,Dall-E等生成人工智能(AI)工具的炒作引发了新的问题,即创造力是否是一种独特的人类技能。生成式人工智能最近一些引人注目的里程碑提出了这个问题:
在上述情况下,人类仍然掌舵,根据自己的愿景策划人工智能的输出,从而保留作品的作者身份。然而,例如,人工智能图像生成器 Dall-E 可以在几秒钟内生成您想要的任何主题的新颖输出。通过扩散,将庞大的数据集拼凑在一起来训练人工智能,生成人工智能工具现在可以将书面短语转换为新颖的图片或以任何作曲家的风格即兴创作音乐,设计出类似于训练数据但不完全相同的新内容。在这种情况下,作者身份可能更复杂。是算法吗?成千上万的艺术家的作品被刮掉来制作图像?成功描述风格、参考、主题、灯光、观点甚至情感的提示者?要回答这些问题,我们必须回到一个古老的问题。
根据玛格丽特·博登(Margaret Boden)的说法,有三种类型的创造力:组合性,探索性和变革性创造力。组合创造力将熟悉的想法结合在一起。探索性创造力通过探索“结构化概念空间”来产生新的想法,即通过探索其内容、边界和潜力来调整公认的思维方式。这两种类型的创造力都与生成式人工智能的算法艺术生产相差不远;在训练数据中创作与数百万其他作品相同的风格新颖作品,这是一种“合成创造力”。然而,变革性创造力意味着产生超越现有结构和风格的想法,以创造完全原创的东西;这是当前围绕人工智能在合理使用和版权方面的辩论的核心——这是非常未知的法律水域,所以我们将不得不等待,看看法院会做出什么决定。
人工智能创造过程的关键特征是,当前的计算创造力是系统的,而不是像人类的对应物那样冲动。它被编程为以某种方式处理信息,以可预测的方式实现特定结果,尽管通常是以意想不到的方式。事实上,这也许是艺术家和人工智能之间最显着的区别:虽然艺术家是自我和产品驱动的,但人工智能在很大程度上是以消费者为中心和市场驱动的——我们只得到我们要求的艺术,这也许不是我们需要的。
到目前为止,生成性人工智能似乎与人类伙伴合作得最好,也许那时,人工智能的合成创造力是推动我们人类创造力的催化剂,增强人类创造力而不是产生创造力。通常情况下,围绕这些工具作为破坏性力量的炒作超过了现实。事实上,艺术史告诉我们,技术很少直接取代人类从事他们想做的工作。例如,想想相机,它之所以令人恐惧,是因为它有能力让肖像画家倒闭。那么,人工智能使用合成创造力的商业意义是什么?
目前由人工智能产生的按需合成创意无疑是商业和营销的福音。最近的例子包括:
潜在的使用场景是无穷无尽的,他们需要的是另一种形式的创造力:策展。众所周知,人工智能会产生“幻觉”——一个胡说八道的行业术语——而人类所需的技能是意义创造,即表达概念、想法和真理,而不仅仅是取悦感官的东西。策展]因此,需要选择和构建或重新构建一个统一而引人注目的愿景。
原文标题:AI can replicate human creativity in two key ways—but falls apart when asked to produce something truly new
原文链接:https://techxplore.com/news/2023-06-ai-replicate-human-creativity-key.html
作者:The Conversation
编译:LCR