論文の概要: Generative artificial intelligence enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00506v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 11:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 14:55:23.819795
• Title: Generative artificial intelligence enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content
• Title（参考訳）: 創造的人工知能は個人の創造性を高めるが、新しいコンテンツの集団的多様性を減少させる
• Authors: Anil R. Doshi and Oliver P. Hauser
• Abstract要約: 我々は、GenAIのアイデアが非構造的創造的アウトプットの生成に与える影響について検討する。 GenAIのアイデアへのアクセスによって、ストーリーはより創造的で、より書きやすく、より楽しいものとして評価されることがわかりました。 しかし、それぞれの条件の中でのストーリー類似性の客観的尺度は、人間単独のストーリーよりも、GenAI対応ストーリーが互いに類似していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Creativity is core to being human. Generative artificial intelligence (GenAI) holds promise for humans to be more creative by offering new ideas, or less creative by anchoring on GenAI ideas. We study the causal impact of GenAI ideas on the production of an unstructured creative output in an online experimental study where some writers could obtain ideas for a story from a GenAI platform. We find that access to GenAI ideas causes stories to be evaluated as more creative, better written and more enjoyable, especially among less creative writers. However, objective measures of story similarity within each condition reveal that GenAI-enabled stories are more similar to each other than stories by humans alone. These results point to an increase in individual creativity, but at the same time there is a risk of losing collective novelty: this dynamic resembles a social dilemma where individual writers are better off using GenAI to improve their own writing, but collectively a narrower scope of novel content may be produced with GenAI. Our results have implications for researchers, policy-makers and practitioners interested in bolstering creativity, but point to potential downstream consequences from over-reliance.
• Abstract（参考訳）: 創造性は人間性の中核である。 生成人工知能(GenAI)は、新しいアイデアを提供することによって人間がより創造的になることを約束する。 我々は,GenAIのアイデアが非構造的創造的アウトプットの生成に与える影響を,一部の著者がGenAIプラットフォームからストーリーのアイデアを入手できるオンライン実験で調査した。 GenAIのアイデアへのアクセスは、特に創造的でない作家の間で、ストーリーをより創造的で、より書きやすく、より楽しいものと評価させる。 しかし、それぞれの条件における物語の類似性の客観的な尺度から、ジェナイ対応の物語は人間単独の物語よりも互いに類似していることが分かる。 これらの結果は、個人の創造性の向上を示唆するが、同時に集団的ノベルティを失うリスクも伴う。これは、個々の作家が自分達の著作を改善するためにGenAIを使う方がよいという社会的ジレンマに似ているが、総じて斬新な内容の狭い範囲がGenAIで生み出される可能性がある。 私たちの結果は、創造性を高めることに関心がある研究者、政策立案者、実践者にとって意味があります。

関連論文リスト

• "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models [97.22914355737676]
  我々は、AIツールと共同で書き込む際に、著者が自分の真正な声を保存したいかどうか、どのように検討する。 本研究は,人間とAIの共創における真正性の概念を解明するものである。 読者の反応は、人間とAIの共著に対する関心が低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T04:42:32Z)
• Creativity in the Age of AI: Evaluating the Impact of Generative AI on Design Outputs and Designers' Creative Thinking [19.713133349166778]
  我々は、GenAIサポートの有無にかかわらず、参加者に広告のデザインを依頼した。 専門家評価者は、GenAIが支援するデザインをより創造的で非伝統的な「ウェアード」と評価した ネイティブイングリッシュスピーカーはAIを使用するとリラックスを減らしたが、GenAIに慣れたデザイナは散発的思考の進歩を見せた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T19:23:34Z)
• Automating Creativity [1.0200170217746136]
  本稿では,AIを創造的から創造的へと進化させるために必要なものについて考察する。 我々は,GenAIの創造的能力を開発するために,3つの迅速な応答・逆エンジニアリングフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T05:05:10Z)
• SARD: A Human-AI Collaborative Story Generation [0.0]
  本研究では,大規模言語モデルを用いたマルチチャプタストーリ生成のためのドラッグアンドドロップ型ビジュアルインタフェースであるSARDを提案する。 SARDのユーザビリティとその創造性に対する評価は、物語のノードベースの可視化は、著者がメンタルモデルを構築するのに役立つかもしれないが、著者にとって不必要な精神的オーバーヘッドを生じさせることを示している。 また、AIはストーリーの複雑さに関係なく、語彙的に多様性の低いストーリーを生成することもわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T17:48:42Z)
• Prompt Smells: An Omen for Undesirable Generative AI Outputs [4.105236597768038]
  我々は、GenAIモデルの適用に関する制約に対処する上で、研究コミュニティに役立つ2つの新しい概念を提案する。 まず、GenAI出力の「望ましさ」の定義と、それに影響を与える3つの要因について述べる。 第2に、Martin Fowler氏のコードの臭いからインスピレーションを得た上で、我々は「急激な臭い」の概念と、それらがGenAI出力の嫌悪性に与える影響について提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T10:10:01Z)
• Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
  理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。 AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T08:49:12Z)
• Affective and Dynamic Beam Search for Story Generation [50.3130767805383]
  面白い物語を生成するために、AffGen(Affective Story Generator)を提案する。 AffGenはDynamic Beam SizeとAffective Re rankという2つの新しいテクニックを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T16:37:14Z)
• User Experience Design Professionals' Perceptions of Generative Artificial Intelligence [15.833434677266427]
  さまざまな経験を持つ20のUXデザイナにインタビューを行い、企業全体(大企業へのスタートアップ)について話を聞いた。 経験豊富なデザイナーは、その独創性、創造性、共感的なスキルに自信を持ち、GenAIの役割を補助的と捉えている。 我々は、人間-GenAIコラボレーション、特に著作権と所有権、人間の創造性とエージェンシー、AIリテラシーとアクセスの意味について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T20:04:30Z)
• Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2384121957896]
  本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。 GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。 この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:51:09Z)
• Computational Storytelling and Emotions: A Survey [56.95572957863576]
  本研究は,物語と感情の関係に関する研究を要約し,その発展に寄与することを目的としている。 創造性の研究は人間をコンピューターに置き換えることではなく、創造性を高めるために人間とコンピューターのコラボレーション方法を見つけることであると私たちは信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T00:21:59Z)
• Telling Creative Stories Using Generative Visual Aids [52.623545341588304]
  私たちはライターに、開始プロンプトからクリエイティブなストーリーを書くように頼み、同じプロンプトから生成するAIモデルによって生成されたビジュアルを提供した。 コントロールグループと比較すると、ビジュアルをストーリー・ライティング・アシストとして使用した作家は、より創造的で、オリジナルで、完全で、視覚的にできるストーリーを著した。 発見は、AIによる横断的なモダリティ入力は、人間とAIの共創において創造性の異なる側面に利益をもたらすが、収束する思考を妨げることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T23:13:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。