論文の概要: The Creative Frontier of Generative AI: Managing the Novelty-Usefulness Tradeoff

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03601v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 11:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 15:44:27.476395
• Title: The Creative Frontier of Generative AI: Managing the Novelty-Usefulness Tradeoff
• Title（参考訳）: 生成AIの創造的フロンティア - 新規利用トレードオフの管理
• Authors: Anirban Mukherjee and Hannah Chang
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)システムにおける新規性と有用性の最適バランスについて検討する。 どちらの側面も過度に強調すると、幻覚や暗記のような限界に繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4873362301533825
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, drawing inspiration from the human creativity literature, we explore the optimal balance between novelty and usefulness in generative Artificial Intelligence (AI) systems. We posit that overemphasizing either aspect can lead to limitations such as hallucinations and memorization. Hallucinations, characterized by AI responses containing random inaccuracies or falsehoods, emerge when models prioritize novelty over usefulness. Memorization, where AI models reproduce content from their training data, results from an excessive focus on usefulness, potentially limiting creativity. To address these challenges, we propose a framework that includes domain-specific analysis, data and transfer learning, user preferences and customization, custom evaluation metrics, and collaboration mechanisms. Our approach aims to generate content that is both novel and useful within specific domains, while considering the unique requirements of various contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の創造性文学からインスピレーションを得て,生成人工知能(AI)システムにおける新規性と有用性の最適バランスについて検討する。 いずれの側面も過度に強調すると幻覚や記憶などの限界が生じると仮定する。 ランダムな不正確さや偽りを含むAI応答を特徴とする幻覚は、モデルが有用性よりも斬新さを優先する場合に現れる。 aiモデルがトレーニングデータからコンテンツを再現する暗記は、有用性に過度に焦点を合わせ、創造性を制限している。 これらの課題に対処するために、ドメイン固有の分析、データと転送学習、ユーザの好みとカスタマイズ、カスタム評価メトリクス、コラボレーションメカニズムを含むフレームワークを提案する。 本手法は,様々なコンテキストのユニークな要件を考慮しつつ,特定の領域内で新規かつ有用なコンテンツを生成することを目的としている。

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