Studija u Journal of Creative Behavior tvrdi da je kreativnost AI‑ja, prema Standard Definition of Creativity, ograničena na nivo između amatera i profesionalca i da ne dostiže najviši ljudski kvalitet. Stručnjaci su podeljeni: neki ističu nedostatak ljudskog iskustva, namere i rizika, dok drugi naglašavaju da AI već proizvodi korisne i inovativne ideje kroz kombinatoriku velikih podataka. Konačan sud zavisi od toga kako definišemo kreativnost i kako će se tehnologija dalje razvijati.
Hoće Li AI Ikada Nadmašiti Ljudsku Kreativnost? Nova Studija i Stavovi Stručnjaka
Generative AI will never have human experiences, but it can still be creative. . | Credit: Getty Images
Studija objavljena 11. novembra u časopisu Journal of Creative Behavior sugeriše da je "kreativnost" veštačke inteligencije (AI) podložna strogim matematičkim i dizajnerskim ograničenjima.
David Cropley, profesor inženjerskih inovacija na University of South Australia i jedini autor studije, primenio je Standard Definition of Creativity na rezultate velikih jezičkih modela (LLM‑ova), uključujući ChatGPT. Cropley zaključuje da je stvarna kreativna sposobnost ovih sistema ograničena na nivo između amaterskog i profesionalnog ljudskog učinka — dakle, prema njegovom nalazu, LLM‑ovi ne mogu dostići kreativnost najboljih ljudskih stvaralaca pod aktuelnim principima dizajna.
"Mnogi misle da zato što ChatGPT može da generiše priče, pesme ili slike, on mora biti kreativan. Ali generisati nešto nije isto što i biti kreativan," rekao je Cropley. "Tipično, 60% ljudi je ispod proseka kada je kreativnost u pitanju, pa će znatan deo javnosti smatrati LLM‑ove kreativnim — iako visokokreativni pojedinci prepoznaju njihove slabosti."
Reakcije stručnjaka raznolike su i osvetljavaju različite aspekte problema:
Jack Shaw (Shawfire Media) ističe da ako definicija kreativnosti podrazumeva preuzimanje rizika, postavljanje novih kulturnih signala i odgovornost za eksperimentalne izbore, ljudi i dalje vode: "Modeli sintetizuju obrasce optimizovane za verovatnoću; nemaju nameru, življeni kontekst ili 'ulog' koji bi ih naterao na rizičan izbor."
Alesha Brown (Fruition Publishing Concierge Services / Alesha Brown Productions) naglašava ključnu razliku — ljudsko iskustvo: "Nijedan LLM ne nosi detinjsku traumu, kulturno nasleđe ili moralni konflikt i ne odlučuje da zbog ideje ugrozi veze i reputaciju. Taj 'zašto' — spremnost na rizik — velika je komponenta onoga što smatramo kreativnošću."
S druge strane, Gor Gasparyan (Passionate Agency) i Iliya Rybchin (Vorpal Hedge) ukazuju na praktične i teorijske razloge zbog kojih AI može delovati kreativno: modeli često proizvode neočekivane ključne reči i tematske veze koje ljudskim stručnjacima deluju kao novitet. Rybchin dodaje da su i ljudi u suštini kombinatorički sistem — rekombinuju memorisane obrasce — pa AI, sa većom količinom 'tačaka' za povezivanje, može stvoriti vredne novitete.
James Lei (Sparrow) sumira: "Kreativnost je generisanje plus selekcija u funkciji cilja." Po tom pristupu, AI već daje rezultate u oglašavanju, korisničkim tokovima, pravnim klauzulama i muzici tamo gde su kriterijumi jasni i merljivi.
Amit Raj (The Links Guy) podseća da su rezultat i kvaliteta direktno zavisni od ulaza: nejasan upit daje bezličan odgovor, dok kontekst, iteracija i ljudski feedback izvlače kreativnost iz modela.
Na kraju, Paul DeMott (Helium SEO) podvlači da se definicija kreativnosti menja: kako mašine savladavaju ranije ljudske domene, pomeramo kriterijume i ponovo tumačimo šta znači biti "kreativan".
Zaključak
Debata ostaje otvorena. Cropleyjeva studija postavlja strogu meru prema kojoj su LLM‑ovi ograničeni, ali praktične primene i teorije kombinatorike ukazuju da AI već demonstrira oblik kreativnosti u određenim domenima. Ključno pitanje je šta pod kreativnošću razumemo: nameru i rizik koji nose ljudi ili merljiv rezultat koji dodaje vrednost. Odgovor će zavisiti od daljeg napretka tehnologije, primene i evolucije same definicije kreativnosti.
Pomozite nam da budemo bolji.
