像ChatGPT这样的生成式AI工具的兴起引发了关于它们对创造力和新颖想法产生影响的争论。

伦敦大学学院管理学院和埃克塞特大学的研究人员开展了一项新研究，探讨了生成式模型对创意写作的影响。该研究调查了大型语言模型（LLM）生成的故事想法如何影响人类编写的短篇小说的创造力。

衡量生成式 AI 对创意写作的影响

该研究专注于短篇小说写作。参与者被要求围绕随机分配的主题撰写一篇简短的八句话故事。

研究人员基于新颖性和实用性来衡量创造力。

新颖性衡量“一个想法与现状或期望的偏离程度”。另一方面，实用性是“一个想法的实用性和相关性”。对于短篇小说而言，实用性可能转化为“如果进一步发展，故事可以成为一个可出版的产品，如一本书”。

研究人员假设生成式 AI 可以以两种方式影响创意写作。一方面，它可以作为“人类思维的跳板，提供可能的起点，从而产生不同故事情节的‘树状结构’”或帮助作家克服写作障碍。

“如果是这样的话，我们预计生成式 AI 将导致人类作家产生更多有创造性的书面作品，”他们写道。

另一方面，生成式 AI 可能会让作家局限于一个特定的想法，并“从一开始就限制作家自己想法的多样性，从而抑制创意写作的程度”。

“如果是这样的话，我们预计生成式 AI 将导致人类作家创作的故事更加相似，且可能产生的创造性书面作品更少，”他们写道。

为了研究生成式 AI 对这些创造力方面的影响，研究人员设计了一项两阶段在线实验。在第一阶段，293 名参与者被要求围绕一个随机主题撰写一篇短篇小说。参与者被分为三个组：

仅人类：该组没有从生成式 AI 获得任何帮助或输入。

人类加一个生成式 AI 想法：该组可以从 OpenAI 的 GPT-4 获得一个三句话的故事想法。

人类加五个生成式 AI 想法：该组可以向 GPT-4 请求最多五个想法。

然后，作家们根据自己的故事在新颖性、实用性以及各种情感方面进行了自我评估。在第二阶段，600 名评估者根据相同的标准对故事进行了评估，但他们不知道作家属于哪个组。

生成式 AI 增强创造力

研究发现，接触生成式 AI 想法提高了故事的新颖性和实用性。

“我们发现，与单独写作的人类作家相比，接触生成式 AI 会导致故事的新颖性和实用性平均增加，”研究人员写道。

有趣的是，接触五个由 AI 生成的想法的组别表现出最显著的进步。接触更多的想法使作家能够摆脱最初的假设，并探索更广泛的可能性。

研究还发现，在基线创造力评估中得分较低的作家从生成式 AI 中获益更多。当这些作家使用 AI 生成的想法时，他们的故事在新颖性和实用性方面表现出显著的进步。研究人员观察到，在这种情况下，生成式 AI 起到了平衡器的作用，消除了“基于作家固有创造力的任何劣势或优势”。

因此，评估者发现 AI 辅助的故事更加引人入胜、文笔更佳且更有可能出现情节转折。

“接触生成式 AI 使故事‘专业化’，超出了作家可能独自完成的水平，”研究人员写道。

个体创造力与集体新颖性

虽然生成式 AI 增强了个体创造力，但研究人员还发现，与对照组编写的故事相比，基于 AI 生成想法的故事彼此之间更加相似。

这一发现引发了人们对如果生成式 AI 被广泛应用，创意内容可能同质化的担忧。

“简而言之，在两个生成式 AI 条件下，作家们都在一定程度上依赖于呈现给他们的生成式 AI 想法，”研究人员写道。

如果作家过于依赖来自有限数量生成式 AI 模型的相似提示和想法，“就会存在失去集体新颖性的风险，”研究人员警告说。

“具体而言，如果出版（和自出版）行业采用更多受生成式 AI 启发的故事，我们的研究结果表明，生成的故事在总体上会变得不那么独特，而更加相似，”他们写道。“简而言之，我们的研究结果表明，尽管生成式 AI 对个体创造力有增强作用，但如果生成式 AI 被更广泛地用于创意任务，那么就需要谨慎对待。”

随着越来越多的公司提供 AI 驱动的写作工具，以及一些组织使用大型语言模型（LLMs）来批量创建内容，这些发现可能具有重要意义。而长期影响将是当网络充斥着具有相似分布的内容时，这些内容又将被用来训练下一代语言模型。