Идея искусственного интеллекта, который может создавать что-то творческое, десятилетиями пленяла воображение как широкой публики, так и профессионалов. Тем не менее, именно недавние открытия привели к интенсивной общественной дискуссии о том, как мы воспринимаем креативность и что делает человеческую креативность особенной.
Чтобы изучить эту тему более подробно, мы взяли интервью у Кристиана Гукельсбергера, доцента кафедры креативных технологий факультета компьютерных наук.
Как вы изучаете творческий ИИ и почему?
Я заинтересован в поддержке устойчивого развития творческого ИИ. С этой целью я исследую, как мы можем создавать системы, которые являются творческими сами по себе и во взаимодействии с людьми, а также как они могут принести пользу обществу. Поэтому мы должны изучить, как эти системы используются и испытываются. Такие исследования на данный момент обычно проводятся в лаборатории с участием неспециалистов, на ограниченных этапах творческого процесса и с акцентом на повышение производительности.
Я хочу предоставить более полную и надежную информацию, изучая восприятие, использование и внедрение творческого ИИ профессионалами на их обычном рабочем месте, в реальных задачах и во всем творческом процессе. Этот подход позволил бы нам изучить предубеждения в отношении творческого ИИ в реальных ситуациях и продвигать прозрачный, ориентированный на человека дизайн.
Как выглядит эволюция творческого ИИ с исследовательской точки зрения?
Хотя прикладные исследования ИИ долгое время были сосредоточены на автоматизации тяжелой, утомительной и неблагодарной работы, теперь они переместились в область самореализации человека. Исследования творческого ИИ проводились с разной интенсивностью с 1950-х годов, но теперь системы достигли уровня зрелости, на котором они могут влиять на профессиональных творческих людей и общество в больших масштабах. Эти достижения стали возможными благодаря открытию новых архитектур машинного обучения, таких как преобразователи и диффузионные модели. Привлекая множество умных людей и обладая огромной вычислительной мощностью, отраслевые исследовательские отделы использовали эти архитектуры для обучения так называемых базовых моделей на огромных объемах данных. Как следует из названия, эти модели, благодаря сочетанию и расширению, составляют основу самых впечатляющих творческих систем ИИ, которые мы видим прямо сейчас.
Хотя в настоящее время мы видим мастерство только в отдельных творческих задачах и областях, я ожидаю, что те же базовые модели будут использоваться в других системах и областях, что приведет к расширению творческого диапазона.
Как творческий ИИ влияет на профессионалов?
В недавно представленном исследовании мы рассмотрели этот вопрос для генераторов текста в изображения и профессионалов в финской игровой индустрии. Я уверен, что нашей команде, в которую входят доцент Пертту Хямяляйнен, специалист по игровой индустрии Аннакайса Культима и студентка магистратуры Веера Вимпари, удалось провести первое эмпирическое исследование генераторов преобразования текста в изображение в конкретной отрасли, а также самое глубокое и самое всестороннее исследование таких систем на сегодняшний день в более общем плане. Мы спросили профессионалов, как они используют ИИ в своей работе и как можно улучшить системы. В отличие от предыдущей работы, мы также поинтересовались их отношением, ролью, которую они берут на себя и систему ИИ в творческом процессе, и как они видят текущее и будущее развитие ИИ в своей отрасли.
Результаты показывают, что даже в играх, где использование ИИ имеет давнюю традицию, профессионалы ошеломлены темпами разработки. Тем не менее они согласны с тем, что новейшие творческие системы искусственного интеллекта изменят их отрасль и роли, и что есть только один путь вперед: учиться и адаптироваться. Один участник назвал это «ситуацией типа «адаптируйся или умри», что стало названием нашей статьи. Хотя это, возможно, слишком драматично, оно хорошо описывает общее настроение. Хотя многие выразили нежелание использовать эти системы за пределами ранних концептуальных фаз творческого процесса, похоже, это в основном связано с этическими соображениями, такими как безвозмездное использование работы коллег-художников при обучении моделей.
Как вы видите развитие креативных моделей ИИ с точки зрения творческих индустрий?
Как только политики предоставят необходимое — и востребованное — регулирование по этим вопросам, креативный ИИ последнего поколения, вероятно, станет еще одним инструментом в творческой работе многих профессионалов. Особенно в прикладном искусстве они, вероятно, приведут к значительному сокращению затрат и увеличению производительности. Я ожидаю, что он будет использоваться не только на ранних этапах творческого процесса, но и вплоть до конечного продукта. Я также предполагаю, что будущие поколения этих систем потребуют еще меньшего участия художников, которое в настоящее время все еще очень необходимо.
Тем не менее, до сих пор не принято решение, можно ли считать эту разработку полезной для всех: наше последнее исследование показало, что профессионалы брали на себя различные роли при работе с ИИ, от «арт-директора ИИ» до «раба ИИ». .» Более того, заменяя потенциально недоступные в противном случае навыки и рабочую силу, эти системы могут также увеличить нашу зависимость от технологий и тех, кто их предоставляет, — развитие, о котором мы должны очень хорошо осознавать.
Главный посыл заключается в том, что влияние творческого ИИ на профессионалов не только положительное; ситуация быстро меняется, и разные реакции не позволяют найти универсальное решение на данный момент. Это ставит лидеров отрасли, исследователей и политиков в затруднительное положение. Кроме того, как преподаватели в Aalto, мы должны внимательно следить за развитием событий, чтобы вооружить наших учеников навыками, которые дополнят их традиционные навыки с перспективой на будущее.
Как мы можем сделать внедрение генеративного ИИ социально и этически устойчивым?
Я считаю устойчивость одной из главных задач для всех нас, чтобы сбалансировать благополучие тех, на кого повлиял творческий ИИ, с деловыми интересами и научным любопытством. В частности, здесь мы видим два насущных вопроса, которые вызывают внутренний конфликт у многих профессионалов. Во-первых, будут ли художники получать компенсацию за данные, которые используются при обучении моделей, и как? Во-вторых, основной вопрос для профессионалов заключается в том, кому принадлежат авторские права на результаты. Я утверждаю, что эти проблемы должны быть решены в первую очередь с помощью быстрого и прозрачного законодательства, поддерживающего этичное и устойчивое использование этих систем.
В дополнение к этим вопросам у нас остается целый ряд вопросов, которые все еще находятся в постоянном движении. Например, что профессионалы считают наиболее значимым в своей работе и, следовательно, каких аспектов ИИ лучше не касаться? С этой целью профессиональные креативщики должны участвовать в регулировании и развитии творческого ИИ. Обсуждения в социальных сетях и новостях могут быть очень шумными и слишком поверхностными, например, для разработки политики. Благодаря научным исследованиям мы можем дать профессионалам более четкое представление. Выполнение этого в продольном направлении должно позволить нам отслеживать, как использование и восприятие меняются и соответствующим образом адаптируются. В дополнение к таким пользовательским исследованиям мы также должны стать способными экспериментировать с изменениями самих систем, а не брать то, что может предложить промышленность.
Как мы должны определить креативность и чем машинная креативность отличается от человеческой?
Мы можем понимать творчество как создание романа, а также ценных артефактов — например, с точки зрения полезности или эстетического удовольствия. Но это только один из способов увидеть это, и ученые-когнитивисты до сих пор не могут дать определение творчеству. На самом деле значение понятия постоянно пересматривается обществом. В частности, мы наблюдаем смещение акцента с ремесла в рамках творческого процесса на идеи, которые в него входят. Эта изменчивость делает исследование творческого ИИ сложной задачей и требует, чтобы мы смотрели за пределы ИИ и взаимодействия человека с компьютером на когнитивные науки, философию, социальные науки и другие дисциплины.
Один из способов отличить человеческое творчество от машинного – рассматривать его с точки зрения мотивации. Например, большая часть человеческого творчества обусловлена внутренней мотивацией, такой как любопытство. Здесь мы действуем не ради какой-либо ценности вне самой деятельности. Это принципиально отличается от большинства творческих ИИ, которые созданы для оптимизации отдельной цели, такой как создание результатов, которые люди находят наиболее привлекательными, путем включения особенностей данных, на которых обучалась система. Однако я считаю, что это ограничивает не только творческий потенциал ИИ, но и то, в какой степени он действительно может дополнять и расширять, а не просто заменять человеческое творчество. Мое исследование бросает вызов этому разрыву.
Я считаю, что изучение функциональных и предполагаемых различий между человеком и ИИ имеет решающее значение, поскольку оно позволяет нам задаться вопросом: чем искусственное творчество должно отличаться от человеческого ? И какие предубеждения действуют, когда мы взаимодействуем с творческим ИИ, что мешает нам использовать его более полноценным образом? Сейчас мы находимся на этапе, когда вместо того, чтобы спрашивать «может ли ИИ быть креативным», мы должны спрашивать «какой творческий ИИ лучше для нас».