Ху Йон: ШІ може створювати все, тож чи потрібні люди-творці?

Question

**Автор: Ху Йон, **Професор Школи журналістики та комунікації Пекінського університету

Джерело зображення: створено Unbounded AI

Основним використанням ChatGPT є відкритий діалог, але люди швидко знайшли творчі способи його використання, наприклад:

Відповідайте на запитання Stack Overflow (платформа запитань і відповідей програміста).
замість гугла
Створення кулінарних рецептів
Вирішувати складні задачі з програмування

— Створення підказок зображень для Dall-e/Stable Diffusion

Створюйте програми та веб-сайти з нуля

Здається, що ChatGPT дуже креативний, однак справа в тому, що ChatGPT не оптимізовано спеціально для цих цілей, а також не враховує його загальність. Незважаючи на це, результати деяких конкретних завдань виявилися досить чудовими, даючи багатьом можливість уявити, що може бути на горизонті. Тим не менш, хоча ці випадки використання не масштабують ChatGPT до загального штучного інтелекту, вони можуть бути корисними в конкретних доменах або програмах дуже швидко.

Немає сумніву, що нове покоління інструментів штучного інтелекту захоплює світ, інструменти, які можуть допомогти вам краще писати, кодувати швидше та генерувати унікальні зображення в масштабі. Поява таких потужних інструментів штучного інтелекту викликає запитання: що означає бути творцем в епоху ідей ШІ?

**Я схиляюся до думки, що якщо таке програмне забезпечення, як ChatGPT, виправдає свої великі обіцянки, воно зможе змінити людське пізнання та творчість. **

Виклики генеративного штучного інтелекту для творчості

**Творчість штучного інтелекту, яку також можна назвати обчислювальною творчістю, — це багатодисциплінарна галузь досліджень, спрямована на розробку програм, здатних до творчості на рівні людини. **

Це поле не є новим. Ще в 19 столітті вчені сперечалися, чи можлива штучна творчість. Ада Лавлейс висунула, мабуть, найвідоміше заперечення проти машинного інтелекту: якщо комп’ютери можуть робити лише те, на що вони запрограмовані, то як можна визначити їхню поведінку як творчу? На її думку, неодмінною рисою творчості є самостійне навчання.

Але нещодавні досягнення в неконтрольованому машинному навчанні дійсно викликають питання: чи креативність, яку демонструє деяке програмне забезпечення штучного інтелекту, все ще є результатом простого виконання вказівок інженерів-людей? Якщо Ада стане свідком того, що ШІ вже здатний створити, можливо, буде важко не сумніватися в її оригінальних думках. Коли великі мовні моделі (LLM) стали більшими, вони почали давати результати людського рівня, а потім надлюдські.

Це породило дві школи думок про творчість ШІ. **Перша школа розглядає штучний інтелект як спосіб підвищити людську креативність — творчого партнера для людей, який надихає на ідеї, генерує ідеї та долає творчі блоки. Друга група мріє про штучний інтелект, який може імітувати людську творчість і стати незалежним креативним мислителем, здатним повністю самостійно виробляти та генерувати нову творчу роботу. **

Дехто стверджує, що оскільки чат-боти вивчають лише статистичні зв’язки між словами у своєму навчальному наборі, а не розуміють їх значення, LLM (великі мовні моделі) можуть лише згадувати та синтезувати те, що вже зробили люди, і не можуть демонструвати деякі людські аспекти наукового процесу, такі як творче та концептуальне мислення. Але чи не буде так вічно? Чи зможуть майбутні інструменти штучного інтелекту осягнути аспекти наукових процесів, які сьогодні здаються недосяжними?

У основоположній статті 1991 року дослідники писали, що «розумне партнерство» між людьми та інтелектуальними технологіями може перевершити інтелектуальні здібності лише людей. Ці розумні партнерства можуть прискорити інновації до рівня, який раніше неможливо було уявити. Питання полягає в тому, де межа між творчим вдосконаленням і творчим виробництвом? Наскільки далеко може і повинен піти штучний інтелект, коли справа доходить до творчості? Якщо штучний інтелект може створювати високоякісні творіння, чи потрібні люди-творці?

ШІ не може замінити людську творчість

Як би це не було дивовижно, **я думаю, що малоймовірно, що ШІ повністю замінить людську творчість. По-перше, креативність — унікальна людська риса, глибоко вкорінена в нашій біології та психології. **Це результат складних і невідомих когнітивних процесів, таких як розпізнавання образів, асоціація та синтез, які не можуть бути легко відтворені машинами. Хоча штучний інтелект, безумовно, може бути певним чином креативним, він навряд чи зможе повністю відповідати глибині та широті людської творчості.

**По-друге, в основі творчості лежить здатність виражати емоції та переживання унікальним та особистим способом. **Алгоритми штучного інтелекту не можуть по-справжньому зрозуміти людські переживання та емоції, які підживлюють творчість. Письменник зі штучним інтелектом зможе зібрати воєдино достатньо людського досвіду, щоб розповісти переконливу історію, але є щось суттєво людське в досвіді творця, який читач відчуває у знанні, що автор пережив біль і задоволення, які вони описують, так, як машинний письменник не може. Особистий підхід, який люди-творці вносять у свою роботу, додає рівень автентичності, з яким алгоритми ШІ просто не можуть зрівнятися.

Багато дослідників штучного інтелекту обговорюють, чи варто створювати машини з емоціями. У типових моделях штучного інтелекту відсутні емоції, і деякі дослідники кажуть, що програмування їх у машинах може надати їм власний розум. Однак емоція підсумовує людський досвід, оскільки вона дозволяє людям запам’ятовувати цей досвід. «Жоден комп’ютер не може бути творчим, якщо він не може імітувати всі нюанси людських емоцій», — пише комп’ютерний науковець Єльського університету Девід Гелернтер.

**Знову ж таки, творчість часто передбачає врахування людських чутливих особливостей, таких як контекст, перспектива та культурні нюанси. **Хоча алгоритми штучного інтелекту можна навчити розпізнавати шаблони та генерувати вміст на основі даних, вони не можуть розуміти чутливість людини так само, як люди. Це також ускладнює роботу штучного інтелекту з темами, щодо яких суспільство не має загального консенсусу, наприклад політичними та релігійними питаннями. Якщо ви спробуєте створити текст на ці теми, ви можете отримати упереджений, неточний або застарілий текст.

**Четверта важлива причина, чому штучний інтелект не може замінити людську творчість, — брак уяви та інтуїції. **Креативність вимагає здатності мислити за межі існуючих речей і уявляти нові можливості, чого бракує алгоритмам ШІ. Вони не можуть придумати справді унікальні та оригінальні концепції. Оскільки штучний інтелект насправді не є творцем, одним із великих недоліків контенту, який він генерує, є те, що він не зовсім оригінальний. Генератори контенту просто збирають інформацію, яка вже існує в певних параметрах. Таким чином, незважаючи на те, що вміст пройде перевірку на плагіат, він не включатиме оригінальні дослідження, ідеї чи дані. На практиці це означає, що він не має можливості ділитися ідеями чи створювати продуманий контент.

**Нарешті, непередбачуваність творчості є ще одним фактором, який відрізняє її від ШІ. **Творчість може бути непередбачуваною та спонтанною, включати раптові спалахи натхнення, експерименти та випадкові події. Однак алгоритми штучного інтелекту обмежені програмами та даними, на яких вони навчаються, і їм бракує здатності реагувати в режимі реального часу на нову інформацію, тому їм неможливо повністю відтворити непередбачуваність людської творчості.

Загалом, генеративний ШІ не може замінити людський інтелект і проникливість. Щоб бути по-справжньому оригінальним, генеративний штучний інтелект має керуватися та розвиватися людьми-творцями, які мають знання та досвід у цій галузі. Надаючи правильні підказки, люди-творці можуть допомогти генеруючому ШІ повністю розкрити свій потенціал, даючи вражаючі результати. Таким чином, хоча генеративний штучний інтелект є дуже потужним інструментом, він все ще є лише інструментом, який покладається на людську творчість, знання та досвід, щоб бути дійсно ефективним.

Сильні та слабкі сторони інструментів штучного інтелекту

Хоча ми визнаємо інструментальну природу штучного інтелекту, проблема полягає в тому, що більшість людей мають низьку грамотність щодо штучного інтелекту — розуміння того, коли та як ефективно використовувати інструменти штучного інтелекту. Нам потрібна проста, спільна структура для оцінки сильних і слабких сторін інструментів ШІ, доступна кожному. Лише тоді громадськість зможе приймати обґрунтовані рішення щодо впровадження цих інструментів у наше повсякденне життя.

Щоб задовольнити цю потребу, ми могли б також використати старий метод у сфері освіти: таксономію Блума. Ця таксономія була вперше опублікована в 1956 році педагогічним психологом Бенджаміном Блумом і пізніше була переглянута в 2001 році. Це ієрархія, що описує рівні мислення, де вищі рівні представляють більш складне мислення. Його шість рівнів:

Інтелектуальна пам’ять: визнання або запам’ятовування фактів, термінів, основних понять або відповідей без розуміння їх значення.
Розуміння: пояснюйте основні ідеї та концепції та висловлюйте значення шляхом пояснення, класифікації, узагальнення, висновків, порівняння та уточнення.
Застосування: Використовуйте знання для вирішення проблем, визначте, як речі пов’язані та як вони застосовуються в нових ситуаціях.
Аналіз: вивчення інформації та розбиття її на складові частини, визначення зв’язків між частинами, виявлення мотивів або причин, створення висновків і пошук доказів на підтримку узагальнень.
Оцінка: Вироблення та захист думок на основі судження про достовірність інформації, ідей або якості роботи на основі набору критеріїв.
Створення: об’єднання елементів, щоб сформувати цілісне або повністю функціональне ціле. Це найвищий рівень таксономії Блума.

Таксономія Блума не прив’язана до конкретної технології – вона широко застосовується до когнітивної сфери. Ми можемо використовувати його, щоб оцінити сильні сторони та обмеження ChatGPT або інших інструментів штучного інтелекту, які маніпулюють зображеннями, створюють аудіо або керують дронами.

Загалом ChatGPT добре справляється із завданнями пам’яті, розуміння та застосування, але має проблеми зі складнішими завданнями аналізу, оцінювання та створення. Наприклад, якщо ми використаємо таксономію Блума, щоб спостерігати за професійним майбутнім лікарів, юристів і консультантів, ми виявимо, що штучний інтелект одного дня може змінити ці професії, але не повністю їх замінити. Хоча штучний інтелект може добре справлятися із завданнями на пам’ять і розуміння, мало хто запитує у лікаря всі можливі симптоми своєї хвороби, просить юриста дослівно пояснити букву закону або наймає консультанта, щоб пояснити п’ять сил Майкла Портера.

У цих когнітивних завданнях вищого рівня ми звертаємося до експертів. Ми цінуємо клінічне судження лікарів під час зважування переваг і ризиків варіантів лікування, здатність адвокатів синтезувати прецеденти та встановлювати рішучий захист від нашого імені, а також здатність консультантів визначати готові рішення, про які ніхто інший не думав. Ці навички стосуються завдань аналізу, оцінки та створення, рівня пізнання, який наразі недосяжний для технологій штучного інтелекту.

Використовуючи таксономію Блума, ми бачимо, що ефективна співпраця людини та штучного інтелекту значною мірою означатиме делегування когнітивних завдань нижчого рівня, щоб ми могли зосередити свої зусилля на більш складних когнітивних завданнях. Тож замість того, щоб думати про те, чи може штучний інтелект конкурувати з творцями-людьми, запитайте, як можна використовувати можливості штучного інтелекту, щоб допомогти розвинути людське критичне мислення, судження та креативність.

Звичайно, таксономія Блума має свої обмеження. Багато складних завдань включають кілька рівнів таксономії, що розчаровує спроби класифікації. І таксономія Блума безпосередньо не стосується упередженості чи ненависті, що є основною проблемою у великомасштабних додатках ШІ.

Але, хоча таксономія Блума не ідеальна, вона корисна. Він досить простий, щоб його міг зрозуміти кожен; достатньо загальний, щоб застосувати його до широкого спектру інструментів штучного інтелекту; і достатньо структурований, щоб забезпечити послідовний набір ґрунтовних запитань про ці інструменти.

Подібно до того, як розвиток соціальних медіа та фейкових новин вимагає від нас кращої медіаграмотності, такі інструменти, як ChatGPT, вимагають від нас розвитку AI-грамотності. Таксономія Блума дає можливість подумати про те, що штучний інтелект може, а що не може, оскільки цей тип технологій стає вбудованим у все більше частин нашого життя.

Я вибираю, отже я є

Цікаво, що генеративний ШІ, здається, створює нагальну потребу в людській творчості. Штучному інтелекту легко випадково придумати щось нове. **Але придумати щось нове, несподіване і водночас корисне дуже важко. **

Однак парадокс полягає в тому, що з генеративним штучним інтелектом, на який можна покластися, людська творчість може потрапити в корито. У липні 2019 року під час шахового матчу у Франції Ігор Раусіс, 53-й у рейтингу міжнародний гросмейстер світу, був викритий у використанні мобільного телефону під час матчу, що за правилами вважається шахрайством. Гаррі Каспаров, перший чемпіон світу з шахів в історії людства, який програв комп’ютеру, прокоментував, що хоча використання мобільного телефону в реальному житті не є обманом, у вас можуть розвинутися когнітивні порушення через надмірну залежність від цифрових милиць.

Він підкреслив, що якщо ми покладатимемося лише на машини, щоб підказати нам, як бути хорошими імітаторами, ми ніколи не зможемо зробити наступний крок і стати творчими новаторами. Подібно до нашого тіла, наш мозок потребує вправ і постійно тренується, виконуючи складні та складні когнітивні завдання, щоб досягти успіху та викликати розуміння «Ага!».

На жаль, як тільки ми передамо деяку когнітивну автономію розумним машинам, повернути її буде надзвичайно важко. Ось чому, поки люди гальмують насолоду пізнавальними подорожами, алгоритми та машини зі штучним інтелектом розвиваються з неймовірною швидкістю, слугуючи новими джерелами творчості. Деякі мають утопічне бачення повністю автоматизованого майбутнього штучного інтелекту, в яке ми вступаємо швидкими темпами, тоді як інші мають істеричне бачення цього. **У цьому випадку кожен із нас має вибір: прийняти ці нові виклики чи стримати їх. Чи збираємося ми допомагати формувати майбутнє, встановлюючи умови наших відносин з алгоритмами та інтелектуальними машинами, чи дозволимо алгоритмам та інтелектуальним машинам нав’язувати їх нам? **

У своїй блискучій книзі 1976 року «Обчислювальна потужність і людський розум» Джозеф Вейзенбаум стверджував, що «незалежно від того, наскільки розумною може бути машина, є певні дії мислення, які можуть бути здійснені лише людиною». Він вихваляв важливість судження, розуму та співчуття — речей, які ми не можемо передати машинам, навіть якби могли. У глибокому формулюванні він писав, що машини можуть вирішувати, але вони не вибирають. Чому машина робить те, що вона робить? Кожне механізоване рішення можна простежити крок за кроком за допомогою алгоритму, доки воно, нарешті, не прийде до неминучого висновку: «Тому що ти сказав мені». Для людей це не так, фундаментальне пояснення: «Тому що я вибрав». У цій простій фразі є людська свобода волі, людська творчість, людська відповідальність і самі люди.

Ми стверджували, що наша технологія може зробити нас більш людьми та звільнити нас бути більш творчими, але бути людиною — це щось більше, ніж творчість. У нас є інші якості, з якими машини не можуть зрівнятися. У них є інструкції, а у нас є мета. Машини не можуть бачити сни, навіть у сплячому режимі. Люди можуть, і нам знадобляться наші розумні машини, щоб перетворити наші найбільші мрії в реальність. Як казав Каспаров, якби ми перестали мріяти про велике, якби ми перестали шукати чогось більшого, тоді ми могли б самі бути машинами.

Творчість здавна вважалася одним із основних стовпів антропоцентризму. Крім мови, цінностей, емоцій і сприйняття, що зробило б нас людьми, якщо не творчість?

Переглянути оригінал