生成式人工智能时代的创造力创意伙伴关系的新时代

生成式人工智能(AI)的最新进展展示了其在广泛的创意活动中的潜力，例如制作艺术作品、创作交响乐，甚至起草法律文本、幻灯片演示等。

这些发展引发了人们的担忧，即人工智能将在创造性任务中超越人类，并使知识工作者变得多余。《财富》杂志最近发表的一篇题​​为“埃隆·马斯克表示人工智能将创造一个‘不需要工作’的未来：人工智能将能够做所有事情”的文章强调了这些评论。

在《自然人类行为》人工智能特刊上发表的一篇新论文中，奥尔胡斯大学高级研究所和混合智能中心的研究员珍妮特·拉夫纳(JanetRafner)和混合智能中心主任雅各布·谢尔森(JacobSheerson)教授与国际合作者一起讨论了创造力和人工智能的研究和社会影响。

研究人员团队认为，我们应该将注意力集中在理解和培养共同创造力、人与机器之间的互动上，以实现所谓的“以人为中心的人工智能”和“混合智能”。通过这种方式，我们将能够开发出界面，同时通过人工智能和人类控制确保高度自动化，从而支持一种最佳地相互授权的关系。

拉夫纳说：“迄今为止，大多数关于人与人工智能共同创造力的研究都来自人机交互领域，重点关注人工智能的能力以及交互设计和动态。虽然这些进展是理解人与人工智能之间动态的关键。人类和算法以及人类对共同创造过程和产品的态度，迫切需要利用过去几十年在心理科学中获得的关于创造力的见解来丰富这些应用。”

“现在，我们需要把话题从诸如人工智能是否具有创造力?原因之一是定义创造力并不是一成不变的。在研究纯人类、纯机器以及人类与人工智能的合作时，创造力，我们需要考虑所讨论的创造力的类型和水平，从可能更适合机器自动化的日常创造性活动(例如，制作新食谱、艺术品或音乐)到可能需要更高水平的范式转变贡献人为干预。”

“此外，考虑一些微妙的问题更有意义，比如人类与人工智能的共同创造力和人类创造力在认知、行为、动机和自我效能方面有何异同?”拉夫纳解释道。

目前，我们对人类机器之间的共同创造力还没有足够的了解，因为人类和人工智能贡献(和过程)之间的界限并不总是清晰的。

展望未来，研究人员应该平衡预测准确性与理论理解(即可解释性)，以实现开发智能系统来衡量和增强人类创造力的目标。在设计虚拟助手等共同创意系统时，平衡心理测量的严谨性和生态有效性至关重要。也就是说，共同创造力任务应该将精确的心理测量与最先进的直观且引人入胜的界面设计结合起来。

需要跨学科合作

理解和正确开发人类与人工智能共同创造系统的挑战并不是单一学科所面临的。应包括商业和管理学者，以确保任务充分捕捉现实世界的专业挑战，并了解共同创造力对宏观和微观组织规模的未来工作的影响，例如混合团队的团队动态中的创造力和人工智能。

需要语言学和学习科学家来帮助我们了解文本到X系统中即时工程的影响和细微差别。发展心理学家必须研究它对人类学习过程的影响。

研究人员团队认为，在工作和开发人工智能时让人类密切参与不仅被认为更道德，而且在大多数情况下，这是最有效的长期选择。

除此之外，伦理学和法律学者还必须考虑共同创造力在知识产权、人类目的感和环境影响方面的成本和收益。

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