AI在創造性思維任務中或超越大部分人類？

　　《科學報告》9月14日發表的一項研究指出，大型語言模型（LLM）人工智能（AI）對話機器人在創造性思維任務上能夠超越大部分人類，該任務要求受試者想出日常用品的替代用途，這是發散性思維的一個例子。不過，得分最高的人類受試者依然能超過對話機器人的最佳答案。

　　發散性思維通常是指與創造性相關的一類思維過程，需要為特定任務想出各種不同創意或對策。發散性思維一般通過替代用途任務（AUT）進行評估，受試者被要求在短時間內想出某個日常用品的其他用途，越多越好。受試者的回答從4個類別進行打分：流利度、靈活性、原創性和精細度。

　　在這項研究中，ChatGPT3、ChatGPT4和Copy.Ai完成了4個物品，即繩子、盒子、鉛筆、蠟燭的AUT，芬蘭圖爾庫大學Mika Koivisto和挪威卑爾根大學Simone Grassini隨后將其與人類的答案進行了比較。

　　研究人員通過語義距離，即回答與物品原始用途的相關度，和創造性給回答的原創性打分。他們用一個計算方法在0-2的范圍里量化語義距離，同時讓不知道作答者身份的人類打分者在1-5的范圍里客觀評價創造性。

　　平均而言，對話機器人的回答在語義距離（0.95相對于0.91）和創造性（2.91相對于2.47）的得分上顯著高于人類的回答。人類回答在這兩項的得分差距更大——最低分遠低于AI的回答，但最高分普遍比AI高。最佳人類回答在8個評分項中的7項都超過了所有對話機器人的最佳回答。

　　這項研究結果表明，當前AI對話機器人想創意的能力至少已與一般人類相當。但作者也指出，他們只評價了涉及創造性評估的單項任務的表現。作者認為，今后的研究或能探索如何將AI融入創造性過程來提升人類表現。