AI 챗봇은 높은 창의성을 보이지만, 인간은 여전히 발산적 사고 테스트에서 빛남

획기적인 연구에서 연구자들은 인간의 창의성과 인공지능(AI) 사이의 흥미로운 역학을 발견했습니다. AI 챗봇, 특히 ChatGPT4는 뛰어난 창의성을 보였지만, 가장 창의적인 인간 참가자들을 일관되게 능가하지는 않았습니다. 대신, 인간은 실행 기능 및 인지 과정의 변이와 관련될 수 있는 더 넓은 범위의 창의적 잠재력을 보여주었습니다.

전통적으로 창의성은 상상력, 통찰력, 그리고 겉보기에 관련 없는 개념들을 연결하는 능력과 같은 복잡한 인지 과정에 뿌리를 둔 독특한 인간 특성으로 간주되어 왔습니다. 그러나 AI 기술이 계속 발전함에 따라, 기계가 인간의 성과에 견줄 만한, 때로는 심지어 인간을 능가하는 창의적 산출물을 생산할 수 있음이 점점 더 분명해지고 있습니다.

베르겐 대학교의 조교수인 연구 저자 시몬 그라시니는 AI 및 머신 인텔리전스의 현재 시대가 가진 변혁적 성격을 강조했습니다. 그는 사람들이 기계를 어떻게 인식하는지, 그리고 기계가 인간의 능력을 얼마나 모방할 수 있는지에 대한 지속적인 연구의 필요성을 강조했습니다.

대안적 사용 과제를 통한 창의성 평가

연구자들은 널리 인정받는 창의성 평가 도구인 대안적 사용 과제(AUT)를 사용하여 연구를 수행했습니다. 이 과제에서 인간 참가자와 AI 챗봇은 모두 밧줄, 상자, 연필, 양초와 같은 일반적인 물체에 대한 독특하고 창의적인 용도를 생성해야 했습니다. 인간 참가자에게는 가능한 한 많은 창의적인 아이디어를 생성하기 위해 30초가 주어졌으며, 챗봇은 각 응답당 1-3단어만 사용하여 특정 수의 아이디어를 생성하도록 지시받았습니다. 각 챗봇은 11번 테스트되었습니다.

이 연구에는 ChatGPT3, ChatGPT4, Copy.Ai라는 세 가지 AI 챗봇과 온라인 플랫폼 프로리픽(Prolific)에서 모집된 256명의 인간 참가자가 포함되었습니다. 모든 참가자는 원어민 영어 화자였으며, 평균 나이는 30.4세로 19세에서 40세 사이였습니다.

창의성을 평가하기 위한 두 가지 접근법

연구자들은 인간과 AI 챗봇 모두의 창의성을 평가하기 위해 두 가지 독특한 접근법을 사용했습니다. 의미적 거리 점수: 이 자동화 방법은 응답이 물체의 일반적이거나 예상되는 용도와 얼마나 다른지를 측정하여 응답의 독창성을 측정했습니다.

창의성에 대한 주관적 평가: AI가 생성한 응답인지 알 수 없는 여섯 명의 인간 평가자가 아이디어의 창의성을 5점 척도로 평가했습니다.

AI 챗봇은 창의성 평가에서 우수함

연구 결과는 AI 챗봇, 특히 ChatGPT3과 ChatGPT4가 인간에 비해 일관되게 더 높은 의미적 거리 점수를 달성했음을 보여주었습니다. 이는 그들이 인간 참가자보다 더 독창적이고 덜 관습적인 응답을 생산했음을 나타냅니다. 또한, 인간 평가자들은 AI 챗봇, 특히 ChatGPT4를 인간 참가자보다 평균적으로 더 창의적으로 평가했습니다.

그러나 AI 챗봇이 매우 잘 수행했음에도 불구하고, 가장 창의적인 인간 참가자들을 일관되게 능가하지는 않았다는 점을 주목하는 것이 중요합니다. 어떤 경우에는 인간 참가자 중 매우 창의적인 개인들이 AI와 경쟁하여 새롭고 상상력 풍부한 응답을 생성할 수 있었습니다.

그라시니는 이 특정 창의성 작업에서 AI의 성공이 창의성이 관련된 복잡한 실제 직업에 대한 함의를 과대평가하지 않는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그는 AI 챗봇이 인간을 완전히 대체하기보다는 창의적 역할에서 인간을 보조하는 미래를 상상했습니다.

AI 챗봇 중에서는 주관적 평가를 고려할 때 ChatGPT4가 가장 창의적인 것으로 두드러졌습니다. 의미적 거리를 측정하기 위한 알고리즘을 사용하여 평가했을 때 다른 AI 모델들을 일관되게 능가하지는 않았지만, 인간 평가자들로부터 일관되게 더 높은 창의성 점수를 받았습니다.

한계 및 향후 방향

이 연구의 결과는 하나의 유형의 창의적 행동에 국한되며, 복잡한 현상으로서의 창의성에는 널리 적용되지 않을 수 있습니다. 또한, 챗봇의 내부 과정이 불투명하기 때문에 인간과 챗봇 간의 과정 수준에서 창의성을 비교하는 것은 여전히 어렵습니다.

그라시니는 챗봇이 인간과 동일한 방식으로 창의성을 나타내지 않을 수 있으며, 창의적인 아이디어를 생성하는 능력보다는 암기된 응답에 의존할 가능성이 있다고 지적했습니다. 이러한 모델의 아키텍처를 고려할 때, 그들의 창의적 과정을 완전히 이해하는 것은 불가능합니다.