Дивергентное мышление подразумевает способность находить уникальное решение вопроса, который не имеет одного ожидаемого решения, например «Как лучше всего избежать разговоров о политике с моими родителями?». В ходе исследования GPT-4 давал более оригинальные и продуманные ответы, чем участники-люди.

Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports, его авторами стали аспиранты психологического факультета Университета Южной Африки Кент Ф. Хьюберт и Ким Н. Ава, а также Дарья Л. Забелина, доцент психологического факультета Университета Южной Африки и директор лаборатории «Механизмы креативного познания и внимания».

В работе использовались три теста: «Задание на альтернативное использование», в котором участникам предлагалось придумать креативное применение таким повседневным предметам, как веревка или вилка; „Задание на последствия“, в котором участникам предлагалось представить возможные исходы гипотетических ситуаций, например „Что, если бы людям больше не нужно было спать?“; и „Задание на дивергентные ассоциации“, в котором участникам предлагалось придумать 10 существительных, максимально далеких друг от друга по семантике. Например, между словами „собака“ и „кошка“ нет большого семантического расстояния, в то время как между такими словами, как „кошка“ и „онтология“, оно очень велико.

Ответы оценивались по количеству ответов, длине ответа и семантическому различию между словами. В итоге авторы обнаружили, что «в целом GPT-4 были более оригинальными и продуманными, чем люди, в каждом из заданий на дивергентное мышление, даже при контроле беглости ответов. Другими словами, GPT-4 продемонстрировали более высокий творческий потенциал по всей батарее задач на дивергентное мышление».

Этот вывод, правда, сопровождается некоторыми оговорками. Авторы утверждают:

Важно отметить, что все показатели, использованные в данном исследовании, являются показателями творческого потенциала, но вовлеченность в творческую деятельность или достижения — это еще один аспект измерения креативности человека.

Цель исследования заключалась в изучении творческого потенциала на уровне человека, а не обязательно людей, которые могут иметь установленные творческие задатки.

Хьюберт и Ава также отмечают, что «ИИ, в отличие от человека, не обладает самостоятельностью» и „зависит от помощи человека“. Поэтому творческий потенциал ИИ постоянно находится в состоянии стагнации, если его не стимулировать».

Кроме того, исследователи не оценивали уместность ответов GPT-4. Таким образом, хотя ИИ мог дать больше ответов и более оригинальных ответов, люди могли почувствовать, что их ограничивают, поскольку их ответы должны быть привязаны к реальному миру.

Ава также признал, что мотивация человека писать продуманные ответы могла быть невысокой, и сказал, что возникают дополнительные вопросы о том, «как операционализировать креативность? Можем ли мы действительно сказать, что использование этих тестов на людях является обобщающим для разных людей? Оценивает ли он широкий спектр творческого мышления? Поэтому я думаю, что это заставляет нас критически изучить наиболее популярные меры дивергентного мышления».

Являются ли тесты идеальными измерителями творческого потенциала человека — не суть важно. Суть в том, что большие языковые модели быстро прогрессируют и превосходят человека так, как не было раньше. Являются ли они угрозой для замены человеческой креативности, еще предстоит выяснить. Пока же авторы продолжают считать, что «перспективы использования ИИ в качестве инструмента вдохновения, помощи в творческом процессе человека или для преодоления закрепощенности многообещающи».