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ChatGPT的主要用途是开放式对话,但人们很快就找到了使用它的创造性方法,比如:
- 回答Stack Overflow(程序员问答平台)问题
- 代替谷歌
- 生成烹饪菜谱
- 解决复杂的编程任务
- 为Dall-e/Stable Diffusion生成图像提示信息
- 从头开始构建应用程序和网站
看上去ChatGPT是很有创造力的,然而,重点是ChatGPT并没有为这些用途进行专门优化,也没有考虑到它的通用性。即便如此,在某些特定任务上的结果是相当显著的,这让许多人看到了可能即将到来的东西。也就是说,这些用例虽然不会使ChatGPT扩展成为一个通用的人工智能,但它们可以非常快地在特定的领域或应用中发挥作用。
毫无疑问,新一代的人工智能工具正在风靡全球,这些工具可以帮助你写得更好,编码更快,并大规模地生成独特的图像。如此强大的人工智能工具的出现引出了一个问题:在人工智能创意的时代,成为一个创造者意味着什么?
我倾向于认为,如果类似ChatGPT这样的软件实现了它的宏伟承诺,它可以重新定义人类的认知和创造力。
01 生成式人工智能对创造力的挑战
人工智能创造力,也可以称为计算创造力,是一个多学科的研究领域,旨在设计能够达到人类水平的创造力的程序。
这个领域并不新鲜。早在19世纪,科学家们就在争论人工创造力是否可能。埃达·洛夫雷斯(Ada Lovelace)提出了可能是对机器智能最著名的反对意见:如果计算机只能做它们被编程的事情,它们的行为怎么能被定义为有创造性呢?在她看来,独立学习是创造力的一个基本特征。
但最近在无监督机器学习方面的进展,确实带来了这样一个问题:一些人工智能软件所表现出的创造力是否仍然是简单执行人类工程师指令的结果?如果埃达目睹人工智能已经能够创造的东西,也许很难不怀疑她最初的想法。随着大型语言模型(LLMs)越来越大,它们开始提供人类水平的、然后是超人的结果。
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由此催生了有关人工智能创造力的两派观点。第一派认为人工智能是增强人类创造力的一种方式——它是人类的创造性的伙伴,可以激发灵感,提出想法,并克服创造性的障碍。而第二派人梦想着人工智能能够模仿人类的创造力,成为一个独立的创造性思维者,能够完全自我制造和产生新颖的创造性工作。
有些人认为,由于聊天机器人只是学习其训练集中的单词之间的统计关联,而不是理解它们的含义,所以LLMs(大型语言模型)永远只能回忆和综合人们已经做过的事情,而不能表现出科学过程中人类的某些方面,比如创造性和概念性思维。但是不是会永远如此?未来的人工智能工具是否能够掌握今天看来遥不可及的科学过程的各个方面?
在1991年的一篇开创性的论文中,研究人员写道,人和智能技术之间的“智能伙伴关系”可以超越人单独的智力能力。这些智能伙伴关系可以将创新加速到以前无法想象的水平。问题是,创造性的增强和创造性的生产之间的界限在哪里?在创造力方面,人工智能可以和应该走多远?如果人工智能可以产生高质量的创作,那么是否还需要人类的创造者?
02 人工智能无法取代人类创造力
尽管令人惊艳,我认为,人工智能不太可能完全取代人类的创造力。首先,创造力是一种独特的人类特质,深深扎根于我们的生物学和心理学。它是复杂而不为人知的认知过程的结果,如模式识别、联想和综合,这些都是机器不容易复制的。虽然人工智能肯定可以在某些方面具有创造性,但它不可能完全匹配人类创造力的深度和广度。
其次,创造力的核心在于以独特和个人的方式表达情感和经验的能力。人工智能算法无法真正理解激发创造力的人类经验和情感。一个人工智能作家将能够拼凑出足够多的人类经历,以讲述一个令人信服的故事,但是读者在知道作者经历了他们所描述的痛苦和快乐时,有一种内在于人性的东西即代入地体验创作者的感受,是机器作家无法带来的。人类创造者给他们的工作带来的个人感受,增加了人工智能算法根本无法比拟的真实性。