Ху Юн: ИИ может генерировать все, так что нам все еще нужны люди-создатели?

Question

**Автор: Ху Юн, **профессор Школы журналистики и коммуникаций Пекинского университета

Источник изображения: сгенерировано Unbounded AI

Основное использование ChatGPT — это открытый диалог, но люди быстро нашли творческие способы его использования, такие как:

Ответьте на вопросы о переполнении стека (платформа вопросов и ответов программиста)
вместо гугла
Создание рецептов приготовления пищи
Решать сложные задачи по программированию
Генерировать всплывающие подсказки изображения для Dall-e/Stable Diffusion.
Создавайте приложения и веб-сайты с нуля

Кажется, что ChatGPT очень креативен, однако дело в том, что ChatGPT специально не оптимизирован для этих целей и не принимает во внимание его универсальность. Тем не менее, результаты по некоторым конкретным задачам были весьма замечательными, давая представление о том, что может появиться на горизонте. Тем не менее, хотя эти варианты использования не превратят ChatGPT в общий искусственный интеллект, они могут очень быстро пригодиться в определенных областях или приложениях.

Нет никаких сомнений в том, что новое поколение инструментов искусственного интеллекта штурмом захватывает мир, инструменты, которые могут помочь вам писать лучше, кодировать быстрее и создавать уникальные изображения в любом масштабе. Появление таких мощных инструментов ИИ вызывает вопрос: что значит быть творцом в эпоху идей ИИ?

** Я склонен думать, что если такое программное обеспечение, как ChatGPT, оправдает возложенные на него надежды, оно сможет переопределить человеческое познание и творчество. **

Генеративный искусственный интеллект бросает вызов творчеству

** Творчество ИИ, которое также можно назвать вычислительным творчеством, — это междисциплинарная область исследований, направленная на разработку программ, способных к творчеству человеческого уровня. **

Это поле не новое. Еще в 19 веке ученые спорили о возможности искусственного творчества. Ада Лавлейс выдвинула, пожалуй, самое известное возражение против машинного интеллекта: если компьютеры могут делать только то, на что они запрограммированы, как можно определить их поведение как творческое? По ее мнению, самостоятельное обучение является важной чертой творчества.

Но недавние достижения в области неконтролируемого машинного обучения поднимают вопрос: является ли творческий потенциал, демонстрируемый некоторым программным обеспечением ИИ, по-прежнему результатом простого следования инструкциям инженеров-людей? Если Ада увидит, на что уже способен ИИ, трудно не усомниться в ее первоначальных мыслях. По мере того, как большие языковые модели (LLM) становились все больше, они начали давать результаты человеческого уровня, а затем и сверхчеловеческие.

Это породило две школы мысли о творчестве ИИ. **Первая школа рассматривает искусственный интеллект как способ повысить творческий потенциал человека — творческого партнера для людей, который вдохновляет идеи, генерирует идеи и преодолевает творческие блоки. Вторая группа мечтает об искусственном интеллекте, способном подражать человеческому творчеству и стать независимым творческим мыслителем, способным полностью самостоятельно производить и генерировать новые творческие работы. **

Некоторые утверждают, что, поскольку чат-боты изучают только статистические ассоциации между словами в своем обучающем наборе, а не понимают их значение, LLM (большие языковые модели) могут только вспоминать и синтезировать то, что люди уже сделали, и не могут демонстрировать некоторые человеческие аспекты научного процесса, такие как творческое и концептуальное мышление. Но не будет ли так всегда? Смогут ли будущие инструменты искусственного интеллекта понять аспекты научных процессов, которые сегодня кажутся недоступными?

В основополагающей статье 1991 года исследователи написали, что «интеллектуальное партнерство» между людьми и интеллектуальными технологиями может превзойти интеллектуальные способности одних только людей. Эти разумные партнерские отношения могут ускорить внедрение инноваций до невообразимого ранее уровня. Вопрос в том, где проходит грань между творческим совершенствованием и творческим производством? Как далеко может и должен зайти ИИ, когда дело доходит до творчества? Если ИИ может создавать высококачественные творения, нужны ли создатели-люди?

ИИ не может заменить человеческое творчество

Как бы это ни было удивительно, ** я думаю, маловероятно, что ИИ полностью заменит человеческое творчество. Во-первых, креативность — это уникальная человеческая черта, глубоко укоренившаяся в нашей биологии и психологии. ** Это результат сложных и неизвестных когнитивных процессов, таких как распознавание образов, ассоциация и синтез, которые не могут быть легко воспроизведены машинами. Хотя ИИ, безусловно, может быть творческим в некотором смысле, он вряд ли полностью соответствует глубине и широте человеческого творчества.

**Во-вторых, в основе творчества лежит способность выражать эмоции и переживания уникальными и личными способами. ** Алгоритмы ИИ не могут по-настоящему понять человеческий опыт и эмоции, которые подпитывают творчество. Писатель с ИИ сможет собрать воедино достаточно человеческого опыта, чтобы рассказать убедительную историю, но есть что-то изначально человеческое в опыте читателя по отношению к создателю, зная, что автор испытал боль и удовольствие, которые они описывают, так, как не может машинный писатель. Индивидуальный подход, который создатели-люди привносят в свою работу, добавляет уровень достоверности, с которым алгоритмы ИИ просто не могут сравниться.

Многие исследователи искусственного интеллекта спорят о том, создавать ли машины с эмоциями. Эмоции отсутствуют в типичных моделях ИИ, и некоторые исследователи говорят, что их программирование в машины может дать им собственное мышление. Эмоции, однако, подытоживают человеческий опыт, потому что они позволяют людям помнить эти переживания. «Ни один компьютер не может быть творческим, если он не может имитировать все нюансы человеческих эмоций», — пишет специалист по информатике из Йельского университета Дэвид Гелернтер.

** Опять же, творчество часто включает в себя улавливание человеческих чувств, таких как контекст, перспектива и культурные нюансы. **Хотя алгоритмы ИИ можно научить распознавать шаблоны и создавать контент на основе данных, они не могут понимать человеческие чувства так, как это делают люди. Это также затрудняет для ИИ работу с темами, по которым у общества нет общего согласия, такими как политические и религиозные вопросы. Если вы попытаетесь сгенерировать текст на эти темы, вы можете получить предвзятый, неточный или устаревший текст.

**Четвертая важная причина, по которой искусственный интеллект не может заменить человеческое творчество, — отсутствие воображения и интуиции. **Творчество требует способности мыслить не только существующими вещами и представлять новые возможности, чего не хватает алгоритмам ИИ. Они не могут придумать по-настоящему уникальные и оригинальные концепции. Просто потому, что ИИ на самом деле не создатель, одним из больших недостатков создаваемого им контента является то, что он не совсем оригинален. Генераторы контента просто собирают уже существующую информацию с определенными параметрами. Поэтому, несмотря на то, что контент пройдет проверку на плагиат, он не будет включать в себя оригинальные исследования, идеи или данные. На практике это означает, что у него нет возможности делиться идеями или создавать продуманный контент.

** Наконец, непредсказуемость творчества — еще один фактор, отличающий его от ИИ. ** Творчество может быть непредсказуемым и спонтанным, включая внезапные вспышки вдохновения, эксперименты и случайные события. Однако алгоритмы ИИ ограничены программами и данными, на которых они обучаются, и не имеют возможности реагировать в режиме реального времени на новую информацию, поэтому они не могут полностью воспроизвести непредсказуемость человеческого творчества.

В общем, генеративный ИИ не может заменить человеческий интеллект и проницательность. Чтобы быть действительно оригинальным, генеративный ИИ должен управляться и взращиваться людьми-создателями, обладающими знаниями в предметной области и опытом работы. Давая правильные подсказки, создатели-люди могут помочь генеративному ИИ полностью раскрыть свой потенциал и добиться впечатляющих результатов. Таким образом, хотя генеративный ИИ является очень мощным инструментом, он по-прежнему является всего лишь инструментом, который по-настоящему эффективен благодаря человеческому творчеству, знаниям и опыту.

Сильные и слабые стороны инструментов искусственного интеллекта

Хотя мы признаем инструментальную природу ИИ, проблема заключается в том, что у большинства людей мало грамотности в области ИИ — понимания того, когда и как эффективно использовать инструменты ИИ. Что нам нужно, так это простая, единая система для оценки сильных и слабых сторон инструментов ИИ, доступная каждому. Только тогда общественность сможет принимать обоснованные решения о включении этих инструментов в нашу повседневную жизнь.

Чтобы удовлетворить эту потребность, мы могли бы также использовать старый метод в области образования: таксономию Блума. Эта таксономия была впервые опубликована в 1956 году психологом-педагогом Бенджамином Блумом и позже была пересмотрена в 2001 году. Это иерархия, описывающая уровни мышления, где более высокие уровни представляют более сложное мышление. Его шесть уровней:

Интеллектуальная память: признание или запоминание фактов, терминов, основных понятий или ответов без понимания их значения.
Понимание: Объяснять основные идеи и понятия и выражать смысл, объясняя, классифицируя, обобщая, делая выводы, сравнивая и уточняя.
Применение: используйте знания для решения проблем, определяйте, как вещи связаны и как они применяются в новых ситуациях.
Анализ: изучение информации и разбиение ее на составные части, определение взаимосвязей между частями, выявление мотивов или причин, создание выводов и поиск доказательств в поддержку обобщений.
Оценка: формирование и защита мнений, основанных на суждении о достоверности информации, идей или качества работы на основе набора критериев.
Создание: объединение элементов в единое или полностью функциональное целое. Это высший уровень таксономии Блума.

Таксономия Блума не привязана к конкретной технологии — она широко применима к когнитивной области. Мы можем использовать его для оценки сильных сторон и ограничений ChatGPT или других инструментов искусственного интеллекта, которые манипулируют изображениями, создают звук или управляют дронами.

В целом, ChatGPT хорошо справляется с задачами памяти, понимания и приложений, но борется с более сложными задачами анализа, оценки и создания. Например, если мы используем таксономию Блума для наблюдения за профессиональным будущим врачей, юристов и консультантов, мы обнаружим, что искусственный интеллект однажды может изменить эти профессии, но не полностью заменить их. Хотя ИИ может хорошо справляться с задачами на память и понимание, мало кто спрашивает у врача обо всех возможных симптомах болезни, просит юриста дословно объяснить букву закона или нанимает консультанта для объяснения пяти сил Майкла Портера.

В этих когнитивных задачах более высокого уровня мы обращаемся к экспертам. Мы ценим клиническое суждение врачей при взвешивании преимуществ и рисков вариантов лечения, способность адвокатов синтезировать прецеденты и выстраивать активную защиту от нашего имени, а также способность консультантов находить нестандартные решения, о которых никто другой не думал. Эти навыки относятся к задачам анализа, оценки и создания, уровню познания, который в настоящее время находится за пределами досягаемости технологии искусственного интеллекта.

Используя таксономию Блума, мы видим, что эффективное сотрудничество человека и ИИ в значительной степени будет означать делегирование когнитивных задач более низкого уровня, чтобы мы могли сосредоточить наши усилия на более сложных когнитивных задачах. Поэтому вместо того, чтобы останавливаться на том, может ли ИИ конкурировать с создателями-людьми, спросите себя, как можно использовать возможности ИИ для развития у человека критического мышления, суждений и творчества.

Конечно, таксономия Блума имеет свои ограничения. Многие сложные задачи включают несколько уровней таксономии, что затрудняет попытки классификации. И таксономия Блума не затрагивает напрямую предвзятость или ненависть, которые являются серьезной проблемой в крупномасштабных приложениях ИИ.

Но, хотя таксономия Блума и не идеальна, она полезна. Он достаточно прост, чтобы его мог понять каждый; он достаточно общий, чтобы его можно было применить к широкому спектру инструментов ИИ; и достаточно структурированный, чтобы гарантировать, что мы задаем последовательный набор подробных вопросов об этих инструментах.

Точно так же, как рост социальных сетей и фейковых новостей требует от нас повышения медиаграмотности, такие инструменты, как ChatGPT, требуют от нас развития нашей грамотности в области ИИ. Таксономия Блума дает возможность подумать о том, что ИИ может и чего не может делать, поскольку этот тип технологий все больше внедряется в нашу жизнь.

Я выбираю, следовательно, я существую

Интересно, что генеративный ИИ создает острую потребность в человеческом творчестве. ИИ легко просто случайно придумать что-то новое. **Но придумать что-то новое, неожиданное и полезное одновременно очень сложно. **

Однако парадокс заключается в том, что, если полагаться на генеративный искусственный интеллект, человеческое творчество может оказаться в проигрыше. В июле 2019 года во время шахматного матча во Франции Игорь Раусис, 53-й международный гроссмейстер в мире, был уличен в использовании мобильного телефона во время матча, что по правилам считается мошенничеством. Гарри Каспаров, первый чемпион мира по шахматам в истории человечества, проигравший компьютеру, заметил, что, хотя использование мобильного телефона в реальной жизни не является жульничеством, у вас может развиться когнитивный дефицит из-за чрезмерной зависимости от цифровых костылей.

Он подчеркнул, что если мы будем полагаться только на машины, которые подскажут нам, как быть хорошими подражателями, мы никогда не сможем сделать следующий шаг и стать творческими новаторами. Как и наши тела, наш мозг нуждается в упражнениях и постоянно тренируется, выполняя сложные и сложные когнитивные задачи, чтобы преуспеть и зажечь это озарение «Ага!».

К сожалению, если мы делегируем разумным машинам некоторую когнитивную автономию, вернуть ее будет крайне сложно. Вот почему, в то время как люди притормаживают свое удовольствие от познавательных путешествий, алгоритмы и машины с искусственным интеллектом развиваются с невероятной скоростью, выступая в качестве новых источников творчества. У одних есть утопическое видение будущего полностью автоматизированного ИИ, в которое мы быстро вступаем, в то время как у других это истерическое видение. **В этом случае у каждого из нас есть выбор: принять эти новые вызовы или сдержать их. Будем ли мы помогать формировать будущее, устанавливая условия наших отношений с алгоритмами и разумными машинами, или позволим алгоритмам и разумным машинам навязывать их нам? **

В своей блестящей книге 1976 года «Вычислительная мощность и человеческий разум» Джозеф Вейценбаум утверждал, что «независимо от того, насколько разумной может быть машина, есть определенные действия мысли, которые могут быть предприняты только человеком». В глубокой формулировке он писал, что машины могут решать, но не выбирают. Почему машина делает то, что делает? Каждое механизированное решение можно проследить шаг за шагом с помощью алгоритма, пока оно, наконец, не приведет к неизбежному заключению: «Потому что вы сказали мне.» Для людей это не так, основное объяснение: «Потому что я выбрал».

Мы утверждали, что наши технологии могут сделать нас более человечными и дать нам возможность быть более творческими, но быть человеком — это нечто большее, чем творчество. У нас есть и другие качества, с которыми машины не могут сравниться. У них есть инструкции, а у нас есть цель. Машины не могут видеть сны, даже в спящем режиме. Люди могут, и нам понадобятся наши интеллектуальные машины, чтобы воплотить наши самые заветные мечты в реальность. Как сказал Каспаров, если мы перестанем мечтать о большем, если мы перестанем искать что-то большее, тогда мы сами станем машинами.

Творчество долгое время считалось одним из основных столпов антропоцентризма. Помимо языка, ценностей, эмоций и восприятия, что, как не творчество, может сделать нас людьми?

Посмотреть Оригинал