論文の概要: Divergent Creativity in Humans and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13012v2
• Date: Tue, 01 Jul 2025 19:34:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:55.933914
• Title: Divergent Creativity in Humans and Large Language Models
• Title（参考訳）: 人間と大言語モデルにおける多様性の創造性
• Authors: Antoine Bellemare-Pepin, François Lespinasse, Philipp Thölke, Yann Harel, Kory Mathewson, Jay A. Olson, Yoshua Bengio, Karim Jerbi,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の能力に似た創造性レベルに近づいていると主張している。 我々は最近の計算創造性の進歩を利用して、最先端のLLMと10万人の人間のデータセットのセマンティックな相違を分析する。 我々は, LLMがダイバージェント・アソシエーション・タスクにおいて, 平均的人的パフォーマンスを上回り, 人間の創造的筆記能力にアプローチできる証拠を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.67363469600804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent surge of Large Language Models (LLMs) has led to claims that they are approaching a level of creativity akin to human capabilities. This idea has sparked a blend of excitement and apprehension. However, a critical piece that has been missing in this discourse is a systematic evaluation of LLMs' semantic diversity, particularly in comparison to human divergent thinking. To bridge this gap, we leverage recent advances in computational creativity to analyze semantic divergence in both state-of-the-art LLMs and a substantial dataset of 100,000 humans. We found evidence that LLMs can surpass average human performance on the Divergent Association Task, and approach human creative writing abilities, though they fall short of the typical performance of highly creative humans. Notably, even the top performing LLMs are still largely surpassed by highly creative individuals, underscoring a ceiling that current LLMs still fail to surpass. Our human-machine benchmarking framework addresses the polemic surrounding the imminent replacement of human creative labour by AI, disentangling the quality of the respective creative linguistic outputs using established objective measures. While prompting deeper exploration of the distinctive elements of human inventive thought compared to those of AI systems, we lay out a series of techniques to improve their outputs with respect to semantic diversity, such as prompt design and hyper-parameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 最近のLLM(Large Language Models)の急増は、人間の能力に似た創造性レベルに近づいている、という主張につながっている。 このアイデアは興奮と不安の混合を引き起こした。 しかし、この言説に欠けている重要な点は、特に人間の散発的思考と比較して、LLMの意味的多様性の体系的な評価である。 このギャップを埋めるために、我々は最近の計算クリエイティビティの進歩を活用して、最先端のLLMと10万人の実質的なデータセットのセマンティックなばらつきを分析する。 我々は, LLMが, ダイバージェント・アソシエーション・タスクにおいて, 平均的人的パフォーマンスを超越し, 人間の創造的執筆能力に近づいた証拠を見出した。 特に、トップパフォーマンスのLLMでさえ、いまだに非常に創造的な個人によって大半を超越しており、現在のLLMがまだ上回らない天井を暗示している。 我々の人間機械ベンチマークフレームワークは、AIによる人間の創造的労働の差し迫った置き換えを取り巻くポーラミックに対処し、確立された客観的尺度を用いて、それぞれの創造的言語出力の品質を遠ざけている。 人間の創発的思考の独特な要素をAIシステムと比較してより深く探求する一方で、我々は、素早い設計やハイパーパラメータチューニングなど、意味的多様性に関するアウトプットを改善する一連のテクニックを概説した。

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