論文の概要: Large Language Models show both individual and collective creativity comparable to humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03151v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 09:18:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 21:42:00.605601
• Title: Large Language Models show both individual and collective creativity comparable to humans
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは、人間に匹敵する個人的および集団的創造性を示す
• Authors: Luning Sun, Yuzhuo Yuan, Yuan Yao, Yanyan Li, Hao Zhang, Xing Xie, Xiting Wang, Fang Luo, David Stillwell,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は人間に匹敵する創造性を示している。 我々は、LLMを個々の人間に対してベンチマークし、それらを人間の集団の創造性と比較することで、新しいアプローチをとる。 10回質問された場合、LCMの集団的創造性は8～10人の人間と同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.90254321453145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence has, so far, largely automated routine tasks, but what does it mean for the future of work if Large Language Models (LLMs) show creativity comparable to humans? To measure the creativity of LLMs holistically, the current study uses 13 creative tasks spanning three domains. We benchmark the LLMs against individual humans, and also take a novel approach by comparing them to the collective creativity of groups of humans. We find that the best LLMs (Claude and GPT-4) rank in the 52nd percentile against humans, and overall LLMs excel in divergent thinking and problem solving but lag in creative writing. When questioned 10 times, an LLM's collective creativity is equivalent to 8-10 humans. When more responses are requested, two additional responses of LLMs equal one extra human. Ultimately, LLMs, when optimally applied, may compete with a small group of humans in the future of work.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は今のところ、主に自動化されたルーチンタスクを持っていますが、Large Language Models(LLM)が人間に匹敵する創造性を示す場合、作業の未来には何を意味するのでしょうか? LLMの創造性を公平に測定するために、本研究では3つの領域にまたがる13の創造的タスクを使用します。 我々は、LLMを個々の人間に対してベンチマークし、それらを人間の集団の創造性と比較することで、新しいアプローチをとる。 ヒトに対する52パーセントのLLM(Claude と GPT-4)は最適であり、全体的な LLM は多種多様な思考と問題解決において優れているが、創造的な執筆には遅れがある。 10回質問された場合、LCMの集団的創造性は8～10人の人間と同等である。 より多くの応答が要求されると、LLMの2つの追加の応答は1つの追加の人間に等しい。 究極的には、LLMは最適に適用されると、仕事の未来において小さな人間のグループと競合する可能性がある。

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