Нурлан Каримов 
На листе бумаги появляются линии, плавно изгибаясь в форму вазы рядом с вазой с фруктами. Человеческая рука не направляет ручку, слышен лишь тихий гул машины. Но насколько творческой можно считать эту машину? Новое исследование предполагает, что ответ может зависеть больше от того, что человек видел во время процесса рисования, чем от самого рисунка.
Вопрос о том, можно ли искусственный интеллект (ИИ) по-настоящему считать творческим, десятилетиями озадачивал ученых. Однако по мере того, как творческий ИИ становится частью повседневной жизни, понимание того, как люди оценивают искусство, созданное ИИ, становится важнее, чем когда-либо.
Исследователи из Университета Аалто и Университета Хельсинки решили найти ответ на этот вопрос. Они хотели выяснить, что заставляет людей воспринимать систему ИИ как творческую. Их исследование выявило мощный фактор: чем больше человек видит творческий процесс ИИ, тем выше вероятность, что он назовет его работу «творческой».
В двух тщательно спланированных экспериментах 90 участникам были показаны рисунки, сделанные двумя роботами. Каждый робот имел разную конструкцию: один с изящной роботизированной рукой, другой — в стиле механического плоттера. Рисунки не создавались с использованием генерации ИИ в реальном времени. Вместо этого роботы были запрограммированы на воспроизведение эскизов, сделанных художником-человеком. Это гарантировало, что все изображения были одинакового качества, позволяя исследователям сосредоточиться на человеческом восприятии, а не на фактической креативности машин.
Сначала участников попросили оценить креативность рисунков без какой-либо дополнительной информации. Позже им показали видеозаписи процесса рисования — линии, формирующиеся на бумаге, но без робота в кадре. Наконец, они наблюдали полный процесс, включая физическое создание рисунков роботом.
Каждый раз, когда раскрывалось больше деталей творческого акта, участники оценивали работу как более творческую. Кристиан Гукельсбергер, доцент кафедры креативных технологий Университета Аалто и старший автор исследования, говорит, что чем больше люди видели, тем более творческой они оценивали работу. Он добавляет, что, насколько ему известно, они первыми изучили влияние восприятия продукта, процесса и производителя по отдельности и контролируемым образом, не только в контексте ИИ, но и в более общем плане. Это открытие подчеркивает, насколько наше восприятие творчества зависит от самого акта создания, а не только от результата.
Исследователи также проверили, влияет ли форма робота на оценки креативности. Предыдущие исследования намекали, что люди могут находить определенные формы роботов более артистичными или продвинутыми, чем другие. Однако данное исследование не выявило такой связи. Несмотря на то, что роботы выглядели по-разному — один был Evil Mad Scientist AxiDraw V3/A3, а другой UFactory xArm Lite 6 — участники давали им схожие оценки креативности. Ники Пеннанен, ведущий автор исследования и психолог-исследователь из Университета Аалто, считает, что самой большой трудностью были сами физические роботы. Она поясняет, что они проделали большую работу с роботами и процессом рисования, чтобы попытаться сохранить все идентичным для научно строгого сравнения. Этот результат удивил команду. Он предполагает, что внешний вид робота, по крайней
мере в данном случае, не формирует наше представление о креативности его работы, что ставит под сомнение предположения предыдущих исследований и открывает новые вопросы о том, что действительно имеет значение во взаимодействии человека и робота.
Это исследование не только информирует о том, как люди оценивают машины, но и указывает на более широкие уроки о нас самих. Когда люди оценивают креативность робота на основе того, насколько они видят его процесс, это выявляет предвзятость. Можно счесть что-то более творческим просто потому, что наблюдали за его появлением на свет. Это понимание имеет значение при создании будущих инструментов ИИ, особенно по мере того, как все больше из них проникают в физические пространства и напрямую взаимодействуют с людьми. Гукельсбергер отмечает, что эти результаты помогают разрешить данный конфликт, давая лучшее представление о собственных человеческих предубеждениях. Он утверждает, что исследование делает их немного более прозрачными, что также важно с точки зрения пользователя, чтобы понимать, как дизайн системы влияет на ее восприятие.
Возникают и более глубокие этические вопросы. Следует ли проектировать системы ИИ так, чтобы они казались более творческими, чем есть на самом деле, просто для поддержания вовлеченности людей? Это могло бы быть полезно в некоторых творческих партнерствах, но также могло бы ввести пользователей в заблуждение, заставив их переоценивать возможности машины. Этот вопрос становится еще более актуальным по мере распространения воплощенных систем ИИ — тех, что обладают физическим телом и способностью действовать в реальном пространстве. За последнее десятилетие наблюдается быстрый рост числа рисующих и пишущих картины роботов, роботов-музыкантов и даже артистов, использующих ИИ.
Исследование Пеннанен и Гукельсбергера дополняет растущий объем работ, объединяющих исследования творчества, взаимодействия человека с компьютером и робототехники. Их работа идет дальше, предлагая контролируемую и воспроизводимую основу для оценки того, что заставляет ИИ казаться творческим. Вопрос о машинном творчестве интересует ученых уже более 40 лет. Ранние усилия в области вычислительного творчества были направлены на создание алгоритмов, способных генерировать новые идеи, произведения искусства или музыку. В последнее время передовые модели машинного обучения, такие как трансформеры и диффузионные системы, позволили ИИ генерировать искусство, видео и даже литературные произведения в огромных масштабах.
Люди, похоже, эмоционально реагируют на этот контент, созданный ИИ. Исследования показывают, что зрители часто приписывают этим работам человекоподобные намерения. За последние два года художники стали регулярнее использовать инструменты ИИ в своей творческой работе. Этот сдвиг породил новые вопросы: как ИИ изменит способ создания искусства? Будут ли художники и аудитория по-прежнему согласны в том, что считать творчеством? Гукельсбергер и его команда считают, что изучение этих вопросов начинается с понимания того, как люди интерпретируют творчество в машинах. Это иногда называют эффектом Лавлейс, в честь Ады Лавлейс, математика XIX века, предсказавшей, что машины когда-нибудь смогут казаться мыслящими самостоятельно. Эпштейн и его коллеги из Стэнфорда утверждают, что понимание этого эффекта требует вклада со стороны психологии, права, экономики и культуры. Они пишут, что понимание влияния генеративного ИИ и принятие политических решений вокруг него требуют новых междисциплинарных научных исследований в области культуры, экономики, права, алгоритмов и взаимодействия технологий и творчества. Исследование Университета Аалто вносит вклад в эту дискуссию, предоставляя конкретные данные о том, как люди воспринимают творческие системы ИИ, и какие факторы влияют на эти восприятия больше всего.
Хотя раскрытие большей части творческого процесса повысило воспринимаемую креативность, исследование также выявило, что не все факторы полностью поняты. Например, исследователи заметили, что симпатия к роботу и предыдущий опыт взаимодействия с ИИ также могут играть роль. Эти выводы носят предварительный характер, но открывают двери для более глубоких исследований в будущем. Команда планирует проверить, сохранятся ли те же результаты в других видах искусства, таких как музыка или танец. Они также надеются узнать больше о том, как различные характеристики пользователей — такие как знакомство с роботами или личный художественный опыт — влияют на суждения о креативности. Чтобы помочь другим опираться на их работу, команда использовала методы открытой науки, сделав свои данные и методы доступными для воспроизведения. По мере того как творческие системы ИИ становятся все более распространенными в повседневной жизни, понимание того, как дизайн влияет на восприятие, будет ключевым не только для справедливых оценок, но также для доверия и внедрения. И, как предполагает это исследование, изучение того, что формирует ваше суждение о машинах, может научить вас чему-то о том, как вы судите о творчестве и в людях. Результаты исследования доступны онлайн в журнале ACM Transactions on Human-Robot Interaction.
