人工知能
創造性は新規性の犠牲か – 大規模言語モデル（LLM）はエンゲージメントの均衡化装置か？
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人工知能はこの十年で最大のトレンドの一つです。 繰り返し作業を自動化し、人間のエラーを減らし、公平で迅速な意思決定を行い、24時間365日利用可能であるという能力により、 AIはあらゆるセクターで極めて有益です。
これらの利点を踏まえると、は 予測されると、2025年までにAIが8500万人の仕事を削減し、9700万人の新しい仕事を創出するとされています。
AIが私たちの日常に浸透するにつれ、AIが将来的に人間に取って代わるのではないかという懸念が高まっています。実際、AIが 司法試験に合格し、そして 人間の専門家よりも高いスコアを達成し、Massive Multitask Language Understanding のようなベンチマークで成果を上げていることから、人工知能が人間の知性を置き換え、私たちを時代遅れにするのではないかと人々が考えるのは理解できます。
AIの利用は大幅に増加しており、ChatGPTだけでも 180.5 million の登録ユーザーと1億人のアクティブユーザーがいますが、これは興奮や恐怖を抱くにはまだ早いかもしれません。 特に創造性に関してはそうです。
創造性は人間であることの根本的な特徴ですが、AIにとっては実際に課題でした。 しかし、生成AIの助けにより、物語はより創造的で楽しいものにすることができます。
生成AIは、潜在的な出発点を提供し、作家のブロック克服を助けることでコンテンツを向上させるだけでなく、作家自身のアイデアの多様性を最初から制限することもあります。
したがって、AIの助けで人間が品質を向上させ生産性を高められることは見られていますが、テクノロジーが根本的な人間行動—創造力—に与える影響についてはほとんど知られていません。
この質問への答えを見つけるために、最新の研究は短編小説を通じた創造的アウトプットへのAIの役割に特化して調査しました。
研究では、技術が参加者のこの特定の創造的な文章アウトプットの能力にどのように影響するかを理解するために、研究者は金銭的インセンティブを導入せず、ランダムなテーマで長さと対象読者の指示に従って物語を書くよう著者に指示しました。
創造性はイノベーションと人間の表現の核心であり、通常は二つの主要要素、すなわち新規性と有用性に基づいて評価されます。 したがって、評価のために本研究は新規性指数（物語の独創性を測定）と有用性指数（物語が対象読者に適しているか、完全な本として開発できるか、出版社が出版する可能性）を使用しました。
創造的な文章アウトプットに関する二段階の研究はオンラインで実施されました。 事前登録された実験の第一段階では、293人の参加者がティーンエイジャーと若年成人向けの短い8文の物語を書くよう求められました。
この実験の参加者はProlificプラットフォームから選ばれ、イギリス在住で過去の提出数100〜1,000,000件のうち承認率が少なくとも95％以上という条件で絞り込まれました。注目すべきは、作家が執筆スキルや創造性に基づいて選ばれたわけではないという点です。
参加者はランダムに3つの条件に分けられました — 生成AIへの言及やアクセスがない人間のみ、1つのGenAIアイデア条件でOpenAIのGPT-4 LLMを呼び出して3文の開始アイデアを得るオプションがある人間、そして5つのGenAIアイデアを最大5つ取得できる人間。
研究の第2段階では、別の600人の参加者が物語の評価に割り当てられました。執筆参加者と同様に、評価者はProlificから選ばれ、イギリス在住で承認率が少なくとも95％以上、かつ以前に執筆者の研究に参加していませんでした。評価者は「一般」読者を代表し、出版業界での経験に基づいて選ばれたわけではありません。
各評価者には、どの条件に属するか知らされずにランダムに選ばれた6つの物語が与えられました。
ストーリーのプロフェッショナル化：新規性と有用性の向上
この新しい研究はScience Advances誌に掲載され、エクセター大学ビジネススクールのOliver Hauser教授とUCLスクール・オブ・マネジメントのAnil Doshi教授によって実施されました。
研究は、AIが生成したアイデアへのアクセスが、物語をより楽しく、創造的で、文章が上手く書かれたと評価されることにつながると示しました。
したがって、AI技術は物語のアイデアの希少性と有用性を高めることで、作家の創造性を向上させることが分かっています。研究は、AIが物語を「プロフェッショナル化」し、プロットのどんでん返しが増え、退屈さが減少すると指摘しました。
生成AIアイデアの利用可能性が創造性向上にどの程度影響するかを詳しく理解するために、研究は2つの生成AI条件を別々に検討しました。2つの条件全体で、圧倒的多数（88.4％）の参加者が少なくとも1つの初期ストーリーアイデアをAIから取得しました。
生成AIから1つのアイデアを得た100人の作家のうち、82人がAIで1つのアイデアを生成することを選びました。一方、5つのGenAIアイデアを持つ条件の98人のうち94.89％（すなわち93人）がそうしました。
さらに、参加者は平均2.55回AIにアイデアを求め、24.5％の参加者は最大5つのアイデアを要求しました。興味深いことに、研究は作家の固有の創造性に基づくAIアクセスの違いは観察されなかったと報告しています。
研究は、AIから1つのアイデアへのアクセスが「やや高い創造性」につながることを示しましたが、最大の利益は5つの生成AIアイデアへのアクセスから得られました。
新規性に関しては、AIアイデアを1つだけ持つ作家はAIアクセスなしの作家に比べて5.4％増加しました。一方、5つのGenAIアイデアを持つ作家は、AIアクセスなしの作家に比べて8.1％の新規性向上を示しました。
しかし、最も顕著な違いは物語の有用性でした。AIアイデアを1つだけ持つ場合、無アクセスのものに比べて3.7％高くなりました。5つのAIアイデアにアクセスした場合、無アクセスのものに比べて有用性が9％上昇し、1つのAIアイデアだけの場合と比べても5.1％上昇しました。
研究結果によれば、「より多くのAIアイデアへのアクセスは、より創造的なストーリーテリングにつながる」ことが示されています。
研究はまた、評価者の感情的反応も調査しました。これは読者の関心に基づき、物語の文章の上手さだけでなく、面白さや楽しさ、プロットのどんでん返しの程度、そして内容が読者の将来の物語に対する期待を変えるかどうかを含みます。
研究が見出したのは、AIが物語をより楽しくし、AIアイデアが多いほどプロットのどんでん返しが起きやすくなるということです。
全体として、人間のみの物語と比較すると、最大5つのAIアイデアにアクセスした物語は、文章がより良く、退屈さが少なく、評価者の将来の物語に対する期待により大きな影響を与えると評価されました。ただし、楽しい要素に関しては欠点があり、5つのAIアイデアの物語はAIアクセスなしのものよりも面白いと評価されませんでした。
創造性が低い作家と高い作家のギャップを埋める
AIが台頭する中で、AIが人間にどのように役立つかを正確に理解することが重要であり、最新の研究はまさにそれを明らかにしています。
エクセター大学ビジネススクール、データサイエンス・人工知能研究所、UCLマネジメントスクールの研究者によって実施された本研究は、AIの使用が創造性の低い人々を高度に創造的な人々と同等のレベルに引き上げることができると示しました。しかし、すでに非常に創造的な人々にとっては、この技術の有用性はほとんどありません。
最も本質的に創造的な作家、すなわち高い発散的連想課題（DAT）スコアを持つ作家に関しては、AIアイデアへのアクセスが物語の創造性にほとんど影響を与えませんでした。DATは創造性の特性測定で、各参加者はそれを実施するよう求められました。
すべての条件で、研究は高DAT作家の物語が新規性と有用性、文章の質、楽しさの面で比較的高く評価されることを見出しました。生成AIへのアクセスは、高DAT作家の既に優れたパフォーマンスに影響を与えません。
しかし、創造性が本質的に低い作家は、AIの助けで創造性と特定の感情的特性を向上させることができました。低DAT作家のうち、AIを1つだけ利用した場合、物語の新規性は6.3％向上し、5つのAIアイデアを利用した場合は10.7％向上しました。有用性については、1つのAIで5.5％、5つのAIで11.5％の向上が見られました。
さらに、低DAT作家がAIアイデアを1つだけ使用した場合、文章の質が最大26.6％向上し、楽しさが22.6％上昇し、退屈さが15.2％減少しました。これらの改善により、低DAT作家の物語は高DAT作家と同等のレベルになりました。
研究はさらに、物語の客観的側面、すなわち物語同士の類似性や相違性を評価しました。その結果、AIは独自性を提供する点でそれほど強力ではないことが分かりました。生成AIを使用した物語は、人間だけの物語に比べて互いにより類似していました。したがって、「2つの生成AI条件の作家は、ある程度提示された生成AIのアイデアに固定されている」と言えます。
これは、新しい高度な技術が個人の創造性を高める能力を示す一方で、集合的な新規性を失うリスクも伴うことを示しています。研究は次のように述べています：
「このダイナミクスは社会的ジレンマに似ており、生成AIにより作家は個々に有利になるが、集合的には新しいコンテンツの範囲が狭くなる」。
研究はさらに、AIが能力の低い作家を支援し、結果として物語の評価を平準化し、作家の固有の創造性に基づく利点や不利を排除することを指摘しました。また、AIが人間の創造性の上限を超えて押し上げる証拠は見つかりませんでした。
評価者に対し、作家がAIアイデアを取得したかどうかとそのアイデア自体を開示した後、研究は将来の研究方向を刺激し得る追加的な結果を収集しました。その結果には、AIアイデアを取得した作家に対し評価者が少なくとも25％の所有権ペナルティを課すことが含まれました。
ほとんどの評価者は、モデルが基づくコンテンツクリエイターに報酬を支払うべきであり、AIを使用した出版物ではその使用を開示すべきだと指摘しました。それでも、多くの評価者はストーリー執筆におけるAIの使用は倫理的で「創造的行為」だと考えました。
研究の限界について、著者らは長さ、媒体、アウトプットタイプに加えて、作家がAIモデルやプロンプトのバリエーションと対話しなかったことを指摘しました。
では、AIは本当に人間に取って代わることができるのか？
この研究により、研究者はAIが経済的価値と純粋な表現価値の両方を持つものに与える影響を理解しようと試みました。
ChatGPTなどの生成AIソリューションが普及し採用されて以来、AIが近い将来に人間の労働を代替するという議論が増えてきました。実際、生成AIはテキスト、画像、音声、動画の新しいコンテンツを、人間が同じコンテンツを作成する時間のほんの一部で生成できます。
しかし、本研究が示すように、人間とAIが生成したアイデアの「競争」は必ずしもAI側に有利とは限りません。先天的な才能が低い人は確実に恩恵を受けますが、すでに高い創造性を持つ人にとってはAIの有用性はあまり見られません。それでも、AIは他の方法で彼らに有用である可能性があります。
論文が指摘するように、研究は学術研究で一般的に使用される「典型的」な参加者をサンプルとして用い、異常に創造的な個人やプロの作家は考慮していません。これは重要な未研究の人口セグメントです。人工知能がこのセグメントに与える影響は、他の方法で変革的であり、「効率向上や実行速度の改善」をもたらす可能性があります。それでも、創造性が低い個人が最も大きな影響を受け、生成AIから最大の恩恵を得ると予想されています。
さらに、個人の創造性の向上は集合的な新規性の喪失リスクを伴い、AIによってインスパイアされ強化された物語が十分なバリエーションを持ち続けられるかという疑問が生じます。
研究によれば、出版物がこのコンテンツを受け入れると、生成された物語はより類似し、独自性が低下します。この「下降スパイラル」は、個人が将来的にAIの使用をますます奨励されることを意味し、物語の集合的な新規性がさらに減少することになります。研究は次のように指摘しています：
「我々の結果は、生成AIが個人の創造性を向上させた効果がある一方で、創造的タスクに生成AIが広く採用される場合、注意が必要になる可能性があることを示唆しています」。
急速に進化する技術として、生成AIの完全な可能性はまだ十分に探求されていません。将来的には、AIは人間のように考え、学び、認識し、推論し、問題を解決できるようになるでしょう。
その未来が実現する可能性はあるものの、実際に来るまでにはまだ数十年かかるかもしれません。それでも、技術はすでに人間の創造性を高めており、さらなる進歩により将来の創造的可能性は私たちの想像をはるかに超えるでしょう。
