創造性は人間にしか持ち得ない能力だと、長く考えられてきました。ところが、10万人と複数のAIを比較した大規模な研究により、その前提が見直されつつあります。生成AIは、特定の条件下で平均的な人間を上回る結果を示しました。本記事では、AIと人間の創造性がどのように比較され、何が明らかになったのかを整理します。
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AIと人間の「創造性」をどうやって比べたのか
今回紹介する研究は、創造性という捉え方が難しい能力を、感覚論ではなく一定の基準で比較することを目的として行われました。研究を実施したのはUniversité de Montréalの研究チームで、Yoshua Bengio氏を含む複数の研究者が参加しています。比較対象は、主要な生成AIモデルと、オンライン調査に参加した約10万人の人間です。
評価に用いられたのは「Divergent Association Task」と呼ばれる心理テストです。意味ができるだけ異なる10個の単語を挙げ、それらの意味的な距離を数値化します。関連性の高い単語が多い場合は低い評価になり、概念的に離れた単語が並ぶほど高い評価になります。ここで測られているのは知識量ではなく、発想の広がりや柔軟性です。
このテストは、文章作成やアイデア創出といった他の創造性テストと一定の相関があることが確認されています。さらに、短時間で実施できるため、従来は難しかった大規模な人数を対象とする調査が可能になりました。一方で、評価対象はあくまで言語的な連想能力に限られており、感情表現や経験に基づく表現力は含まれていません。この前提を理解することが、次に示される結果を正しく読み取るための土台になります。
AIは本当に人間より創造的だったのか
研究結果を見ると、OpenAIのGPT-4、GoogleのGemini Pro 1.5、MetaのLlama 3およびLlama 4は、人間参加者全体の平均スコアを上回りました。ただし、この事実だけを切り取ると、実態を誤って捉えてしまいます。
研究チームは、人間参加者を成績順に分けた分析も行っています。その結果、上位50％の人間の平均スコアは、すべてのAIモデルを上回っていました。さらに上位25％、上位10％と対象を絞るほど、その差は明確になります。AIは一定の水準までは安定して高いスコアを出せる一方で、特に創造性の高い人間の領域には到達していないことが示されました。
研究を主導したKarim Jerbi氏も、平均値だけで評価を行うべきではないと述べています。研究結果から読み取れるのは、AIが人間全体を一様に超えたという事実ではなく、創造性の分布構造が人間とAIで異なるという点です。この違いを理解することで、結果を過度に持ち上げたり、必要以上に不安視したりすることを避けられます。
AIの創造性は「調整」でどこまで変わるのか
研究チームは、創造性テストの結果がAIの設定や指示によってどの程度変化するのかについても検証しています。行われたのはモデルの再学習ではなく、既存の設定や指示内容を調整する試みでした。
一つは「temperature」と呼ばれる設定です。これは、次に出力する語を選ぶ際のばらつきを制御する値で、高く設定すると予測しにくい表現が出やすくなります。GPT-4では、この値を最大に設定した場合、人間参加者の約72％を上回るスコアを記録しました。出力の傾向を変えるだけで評価が大きく変化することが示されています。加えて、指示文の内容も調整されました。「語源の異なる単語を意識的に使う戦略を取る」と明示した場合、GPT-3.5およびGPT-4のスコアが向上しています。評価基準に沿った行動を具体的に指示することで、結果が改善されました。
さらに研究では、俳句や映画のあらすじ、短編小説を生成させ、それらに含まれる発想の多様性も分析されています。この評価では、一貫して人間が書いた文章の方が高いスコアを示しました。単語レベルの発想と、物語としての構成力には、依然として差が残っていることが確認されています。
まとめ
いかがだったでしょうか？
この研究は、AIが創造性の一部で平均的な人間を上回る一方、高い創造性を持つ人間には及ばないことを示しています。創造性は単純な優劣で判断できるものではありません。測定方法と結果の前提を理解することで、AIを過度に評価することも、過度に恐れることも避けられます。
参考資料；AI Now Beats the Average Human in Tests of Creativity
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