인공지능
창의성은 새로움의 대가인가 – 대형 언어 모델(LLM)이 참여를 평등하게 만들까?
인공지능은 이십 년대의 가장 큰 트렌드 중 하나입니다. 반복 작업을 자동화하고, 인간 오류를 줄이며, 편견 없는 빠른 결정을 내리고, 24시간 내내 이용 가능하다는 능력 때문에 AI는 모든 분야에서 매우 유익합니다.
이러한 이점들을 고려할 때, 예상되는 예상 2025년까지 AI가 8,500만 개의 일자리를 없애고 9,700만 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 예상됩니다.
AI가 일상에 스며들면서, AI가 언젠가 인간을 대체할지에 대한 우려가 커지고 있습니다. 실제로 AI가 변호사 시험에 합격하는 그리고 인간 전문가보다 더 높은 점수를 얻는 와 같은 Massive Multitask Language Understanding 같은 벤치마크에서, 사람들은 인공지능이 인간 지능을 대체하고 우리를 구식으로 만들까 하는 의문을 갖는 것이 타당합니다.
AI 사용이 크게 증가했으며, ChatGPT만 해도 1억 8천 5백만명의 등록 사용자가 있고 1억 명이 활발히 사용하고 있지만, 아직 흥분하거나 두려워하기엔 너무 이른 시기일 수 있습니다. 이는 특히 창의성에 관해서는 더욱 그렇습니다.
창의성은 인간의 근본적인 특성이지만, 실제로 AI에게는 도전 과제였습니다. 그러나 생성 AI의 도움으로 이야기를보다 창의적이고 즐겁게 만들 수 있습니다.
잠재적인 시작점을 제공하고 작가의 블록을 극복하도록 돕는 등 콘텐츠를 향상시키는 것 외에도, 생성 AI는 작가의 자신의 아이디어 변동성을 처음부터 제한할 수도 있습니다.
따라서 인간이 AI의 도움으로 품질을 높이고 생산성을 향상시킬 수 있다는 것은 확인되었지만, 기술이 인간의 근본적인 행동—창의성을 발휘하는 능력—에 미치는 영향은 거의 알려져 있지 않습니다.
이 질문에 대한 답을 찾기 위해, 최신 연구는 짧은 소설을 통한 창의적 산출에 AI가 미치는 역할에 특별히 초점을 맞추었습니다.
연구에서는 기술이 참가자들의 이러한 특정 창의적 글쓰기 산출 능력에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해, 연구자들은 금전적 인센티브를 제공하지 않고 무작위 주제에 대해 길이와 대상 독자를 지정하는 지침을 제공하여 이야기를 쓰도록 저자들을 안내했습니다.
창의성은 혁신과 인간 표현의 핵심이며 일반적으로 두 가지 주요 요소인 새로움과 유용성을 기준으로 평가됩니다. 따라서 평가를 위해 연구는 이야기의 독창성을 측정하는 새로움 지수와, 독자에게 적합성, 완전한 책으로 개발될 가능성, 출판사가 책을 출판할 가능성을 측정하는 유용성 지수를 사용했습니다.
작성된 창의적 산출에 대한 두 단계 연구가 온라인으로 수행되었습니다. 첫 번째 사전 등록된 실험 단계에서 293명의 참가자에게청소년 및 청년 독자를 위한 짧은 8문장 이야기를 쓰도록 요청되었습니다.
실험 참가자는 Prolific 플랫폼에서 선발되었으며, 영국에 거주하고 이전 제출 100~1,000,000건 중 최소 95% 이상의 승인률을 가진 사람으로 필터링되었습니다. 여기서 주목할 점은 작가들이 글쓰기 능력이나 창의성을 기준으로 선택되지 않았다는 것입니다.
참가자들은 무작위로 세 가지 조건으로 나뉘었습니다 — 생성 AI에 대한 언급이나 접근이 없는 인간 전용, 하나의 GenAI 아이디어 조건으로 OpenAI의 GPT-4 LLM을 호출하여 세 문장 시작 아이디어를 얻는 옵션이 있는 인간, 그리고 다섯 개의 GenAI 아이디어를 얻을 수 있는 인간.
연구의 두 번째 단계에서, 별도의 600명 그룹이 이야기를 평가하도록 배정되었습니다. 이야기 평가를 위해. 글쓰기 참가자와 마찬가지로, 평가자 참가자들은 Prolific에서 선발되었으며 영국에 거주하고 최소 95% 이상의 승인률을 가지고 있었고, 이전에 작가 연구에 참여한 적이 없습니다. 평가자들은 ‘일반’ 독자를 대표했으며 출판 산업에서의 사전 경험을 기준으로 선택되지 않았습니다.
각 평가자에게는 어떤 조건에 속했는지 알리지 않은 채 무작위로 선택된 여섯 개의 이야기가 제공되었습니다.
스토리 전문화: 새로움과 유용성 향상
새로운연구, Science Advances 저널에 발표된,는 엑서터 대학교 비즈니스 스쿨의 올리버 하우저 교수와 UCL 경영대학의 아닐 도시 교수가 수행했습니다.
연구는 AI가 생성한 아이디어에 접근함으로써 이야기가 보다 즐겁고, 창의적이며, 더 잘 쓰여진 것으로 평가된 결과를 보였습니다.
따라서 AI 기술은 이야기 아이디어의 희소성과 유용성을 향상시켜 작가의 창의성을 높이는 것으로 밝혀졌습니다. 연구는 AI가 이야기를 ‘전문화’한다는 것을 발견했으며, 이는 플롯 트위스트가 더 많이 포함되고 덜 지루합니다.
창의성 향상에 있어 생성 AI 아이디어의 가용성이 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해하기 위해, 연구는 두 가지 생성 AI 조건을 별도로 조사했습니다. 두 생성 AI 조건 전체에서, 압도적인 다수(88.4%)의 참가자가 최소 하나의 초기 이야기 아이디어를 얻기 위해 AI를 사용했습니다.
생성 AI에서 하나의 아이디어를 받은 100명의 작가 중 82명이 AI를 사용해 하나의 아이디어를 생성했습니다. 한편, ‘인간 + 다섯 개 GenAI 아이디어’ 카테고리의 98명 중 무려 94.89%(즉, 93명)가 그렇게 선택했습니다.
또한 참가자들은 평균 2.55회 이상 AI에 아이디어를 요청했으며, 24.5%는 최대 다섯 개의 아이디어를 요청했습니다. 흥미롭게도, 연구는 작가의 고유 창의성에 따라 생성 AI 접근 방식에 차이가 없음을 ‘관찰하지 못했습니다’.
연구에 따르면 AI에서 하나의 아이디어에 접근하면 ‘다소 높은 창의성’을 얻는 것으로 나타났으며,“ 그러나 가장 큰 이점은 다섯 개의 생성 AI 아이디어에 접근함으로써 얻었습니다.
새로움 측면에서, AI 아이디어 하나만 가진 작가들은 AI 접근이 전혀 없는 작가들에 비해 5.4% 증가했습니다. 반면, 다섯 개의 GenAI 아이디어를 가진 작가들은 AI 접근이 전혀 없는 경우에 비해 새로움이 8.1% 증가했습니다.
그러나 가장 눈에 띄는 차이는 이야기의 유용성에서 나타났습니다. AI 아이디어 하나에만 접근한 경우, 유용성이 접근이 없는 경우보다 3.7% 높았습니다. 다섯 개의 AI 아이디어에 접근한 경우, 유용성은 전혀 접근하지 않은 경우보다 9% 상승했으며, 하나의 AI 아이디어만 접근한 경우보다 5.1% 더 높았습니다.
연구 결과에 따르면, ‘더 많은 AI 아이디어에 접근하면 더 창의적인 스토리텔링이 가능해진다’고 밝혔습니다.
연구는 또한 평가자들의 이야기 감정적 반응을 조사했습니다. 이는 독자의 흥미를 기반으로 했으며, 이야기가 얼마나 잘 쓰였는지뿐만 아니라 재미와 즐거움, 플롯 트위스트 정도, 그리고 내용이 독자의 미래 이야기 기대를 바꾸는지를 포함했습니다. 미래 이야기에 대한 기대를 바꾸는지를 포함했습니다.
연구가 발견한 바는 AI가 이야기를 더 즐겁게 만드는 데 도움이 되었으며, AI 아이디어가 많을수록 플롯 트위스트가 발생할 가능성이 높아진다는 것입니다.
전반적으로 인간 전용 이야기와 비교했을 때, 최대 다섯 개의 AI 아이디어에 접근한 사람들이 쓴 이야기는 더 잘 쓰였고, 덜 지루하며, 평가자의 미래 이야기 기대에 더 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었습니다. 그러나 부족한 점은 재미 요소이며, 다섯 개 AI 아이디어로 만든 이야기는 AI 접근이 전혀 없는 이야기보다 더 재미있게 평가되지 않았습니다.
덜 창의적인 작가와 높은 창의성을 가진 작가 사이의 격차 해소
AI가 부상함에 따라, 우리는 AI가 인간에게 어떻게 도움이 되는지를 정확히 이해하는 것이 중요하며, 최신 연구가 바로 그것을 보여줍니다.
엑서터 대학교 비즈니스 스쿨, 데이터 과학 및 인공지능 연구소, 그리고 UCL 경영대학의 연구원들이 수행한 이 연구는 AI를 사용하면 실제로 덜 창의적인 사람들을 매우 창의적인 사람들과 동등한 수준으로 끌어올릴 수 있음을 발견했습니다. 그러나 이미 매우 창의적인 사람들은 이 기술을 크게 활용하지 못합니다.
가장 본질적으로 창의적인 작가 중, 높은 발산 연상 과제(DAT) 점수를 가진 작가들은 AI 아이디어에 접근해도 이야기 창의성에 거의 영향을 받지 않았습니다. DAT는 창의성의 특성 측정이며, 각 참가자는에게 이를 수행하도록 요청되었습니다.
모든 조건에서 연구는 높은 DAT 점수를 가진 작가들의 이야기가 새로움과 유용성, 그리고 이야기의 완성도와 즐거움 측면에서 비교적 높은 평가를 받는다는 것을 발견했습니다. 생성 AI에 접근하는 것이 이미 높은 성과를 보이는 고DAT 작가들의 성과에 영향을 주지는 않았습니다.
반면, 본질적으로 덜 창의적인 사람들은 AI의 도움으로 창의성과 특정 감정적 특성을 향상시킬 수 있었습니다. 낮은 DAT 점수를 가진 작가들 중, AI 아이디어 하나에 접근한 경우 이야기가 6.3% 향상된 반면, 다섯 개의 AI 아이디어에 접근한 경우 10.7% 향상되었습니다. 유용성 측면에서는 각각 5.5%와 11.5% 상승했습니다.
또한, AI 아이디어 하나에 접근한 낮은 DAT 작가들의 경우, 이야기 완성도가 최대 26.6% 증가하고, 즐거움이 22.6% 상승하며, 지루함이 15.2% 감소했습니다. 이러한 개선으로 낮은 DAT 작가들의 이야기가 높은 DAT 작가들과 동등한 수준이 되었습니다.
연구는 또한 평가했으며 이야기가 얼마나 유사하거나 다른지와 같은 객관적 측면을 살폈습니다. 그 결과 AI가 독창성을 제공하는 데는 그리 강력하지 않다는 것이 밝혀졌습니다. 생성 AI가 적용된 이야기는 인간만이 만든 이야기보다 서로 더 유사했습니다. 따라서 ‘두 생성 AI 조건의 작가들은 어느 정도 제시된 생성 AI 아이디어에 고정되어 있다’는 결론이 나왔습니다.
이는 새로운 첨단 기술이 개인 창의성을 높이는 능력을 보여주지만, 이는 집단적 새로움을 잃을 위험을 동반합니다. 연구는 다음과 같이 말했습니다:
“이 역학은 사회적 딜레마와 유사합니다: 생성 AI를 사용하면 작가들은 개인적으로는 더 나아지지만, 집단적으로는 새롭고 독창적인 콘텐츠의 범위가 좁아집니다.생산됩니다.”
연구는 추가적으로 AI가 능력이 낮은 작가들을 돕고, 따라서 이야기에 대한 평가를 실질적으로 평등하게 만들며 작가의 고유 창의성에 따른 이점이나 불이익을 없앤다는 관찰을 했습니다. 또한, AI가 인간이 스스로 달성할 수 있는 창의성의 상한을 초과하는 증거는 없습니다.
평가자들에게 작가가 AI 아이디어를 받았는지와 그 아이디어 자체를 공개한 후, 연구는 향후 연구 방향에 영감을 줄 수 있는 추가 결과들을 수집했습니다. 이러한 결과에는 AI 아이디어를 받은 작가에게 최소 25%의 소유권 패널티를 부과하는 평가자들의 판단이 포함되었습니다.
대다수 평가자들은 모델이 기반하고 있는 콘텐츠 제작자에게 보상이 제공되어야 하며, AI를 활용한 출판물에서는 AI 사용을 공개해야 한다고 밝혔습니다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 평가자들은 이야기 작성에 AI를 사용하는 것이 윤리적이며 ‘창의적 행위’라고 판단했습니다.
연구의 한계에 대해 언급하면서, 저자들은 글 길이, 매체, 출력 유형 외에도 작가가 AI 모델이나 프롬프트 변형과 상호작용하지 않았다는 점을 지적했습니다.
그렇다면 AI가 정말 인간을 대체할 수 있을까?
이 연구를 통해 연구자들은 시도했으며 경제적 가치와 순수한 표현적 가치를 모두 지닌 사물에 대한 AI의 영향을 이해하려고 했습니다.
ChatGPT와 같은 생성 AI 솔루션이 인기를 얻고 도입된 이후, 가까운 미래에 AI가 인간 노동을 대체한다는 이야기가 늘어나고 있습니다. 우리가 보듯이, 생성 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 인간이 같은 콘텐츠를 만드는 시간의 일부만에 생성할 수 있습니다.
하지만 이 연구가 밝혀낸 바와 같이, 인간과 AI가 생성한 아이디어 간의 ‘경주’가 반드시 AI에게 유리한 것은 아닙니다. 천부적인 재능이 적은 사람들은 분명히 이점이 될 것이지만, 이미 높은 창의성을 가진 사람들에게는 AI가 크게 도움이 되지 않는 것으로 보입니다. 그렇지만 AI는 다른 방식으로는 여전히 유용할 수 있습니다.
논문에서 언급했듯이, 연구는 전형적인\” 학술 연구에 사용되는 참가자를 표본으로 삼았으며, 비정상적으로 창의적인 개인이나 전문 작가는 고려하지 않았습니다. 이는 아직 충분히 연구되지 않은 중요한 인구 집단입니다. 인공지능이 이 집단에 미치는 영향은 다른 방식으로 변혁적일 수 있으며, 효율성 향상이나 실행 속도 개선을 제공할 가능성이 있습니다.\” 여전히, 덜 창의적인 개인들은 생성 AI로부터 가장 큰 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.
게다가 개인 창의성의 증가는 집단적 새로움을 잃을 위험을 동반하며, AI에 의해 영감을 받고 향상된 이야기가 충분한 변화를 가질 수 있을지에 대한 의문을 제기합니다.
출판물이 이 콘텐츠를 수용한다면, 연구에 따르면 제작된 이야기는 더 유사하고 덜 독특해질 것입니다. 이 ‘하향 나선’“ 은 개인들이점점 더 AI를 사용하도록 장려될 것임을 의미하며, 이는 미래에 AI 사용이 증가하게 하고, 이야기에 대한 집단적 새로움을 더욱 감소시킬 것이라고 언급했습니다.
“우리 결과는 생성 AI가 개인 창의성을 향상시켰음에도 불구하고, 생성 AI가 창의적 작업에 더 널리 채택될 경우 주의가 필요할 수 있음을 시사합니다.생성 AI가 채택된다면 창의적 작업에 더 널리 적용될 경우.“
빠르게 진화하는 기술로서, 생성 AI의 전체 잠재력은 아직 탐구되지 않았습니다. 언젠가 AI는 인간처럼 사고하고, 배우고, 인지하고, 추론하며, 문제를 해결할 수 있게 될 것입니다. 인간과 같이.
그 미래가 언젠가 가능할지라도, 아직 수십 년은 남아 있을 수 있습니다. 그럼에도 기술이 이미 인간 창의성을 향상시키고 있으므로, 향후 발전은 미래의 창의적 가능성을 우리의 상상을 훨씬 뛰어넘게 할 수 있습니다.
