С появлением больших языковых моделей (LLM) открываются новые горизонты для креативности. Однако, как именно они влияют на индивидуальную креативность, остается предметом обсуждения. В недавнем исследовании были изучены два противоположных механизма, через которые LLM воздействует на креативность.
В первом эксперименте участники работали с LLM или с человеком для выполнения креативных задач. Результаты показали, что сотрудничество с LLM значительно повышает креативность в простых задачах благодаря вдохновению, которое они вызывают. Однако в сложных задачах использование LLM приводило к снижению креативности из-за явления, известного как творческая фиксация.
Чтобы смягчить этот негативный эффект, во втором эксперименте участникам предлагали работать с LLM, который генерировал ограниченное количество идей. Это ограничение помогло уменьшить творческую фиксацию в сложных задачах и повысить креативность. Однако в простых задачах такое ограничение могло ослабить положительный эффект вдохновения.
Эти результаты подчеркивают важность дифференцированного подхода к использованию LLM в креативных задачах. Важно учитывать сложность задачи и адаптировать взаимодействие с LLM для достижения наилучших результатов. Например, для простых задач лучше использовать LLM с более свободным выходом идей, а для сложных — с ограниченным, чтобы избежать перегрузки информации и сохранить креативность.
Таким образом, исследование открывает новые перспективы для применения LLM в различных областях, от образования до бизнеса, подчеркивая необходимость оптимизации взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом для максимизации креативного потенциала.