Nova generacija „generativne“ veštačke inteligencije (AI) izaziva sumnju u to koliko je široka granica između ljudi i mašina u sposobnosti kreativnosti. Alati poput ChatGPT-a i Dall-E daju utisak da mogu obavljati kreativne zadatke, poput pisanja pesme ili slikanja slike, na način koji je često teško razlikovati od onoga što možemo sami raditi. Da li to znači da su računari zaista kreativni? Ili jednostavno daju utisak kreativnosti dok zapravo slede skup pre-programiranih ili probabilističkih pravila koje smo im mi pružili?
Šta je kreativnost?
Da bismo se uhvatili u koštac sa ovim komplikovanim i filozofskim problemom, potrebno je da prvo definišemo šta je zapravo kreativnost.
Oksfordski rečnik daje jednostavnu definiciju: „Upotreba mašte ili originalnih ideja za stvaranje nečega.“
Mislim da je „mašta“ dobar početak za ovu istragu – uostalom, to je sposobnost koju povezujemo sa našom sposobnošću da imamo nove ideje – i, stoga, geneza kreativnosti.
Rad ljudskog mozga – čiji je deo mašta – uglavnom je još uvek misterija. Ali možemo smatrati da je važno da neki element razmišljanja uđe u proces stvaranja da bismo smatrali da smo kreativni.
Važno je i to da ono što stvaramo ima neki smisao, značaj ili vrednost – ako samo nasumično slažemo reči u besmisleni niz ili crtkamo mastilom preko stranice bez razmišljanja o estetskoj vrednosti ili poruci koju pokušavamo da prenesemo, obično ne smatramo da smo kreativni – samo pravimo nered!
Takođe mora postojati element originalnosti – jednostavno kopiranje tuđe slike ili pesme ne može se zaista nazvati kreativnošću, osim ako ne stvaramo sopstvenu interpretaciju ili dodajemo svoj jedinstveni dodir.
Ljudske ideje i mašta često proizlaze iz povezivanja – vidimo, čujemo, osećamo ili naučimo nešto, a to nas navodi na ideju ili mišljenje. Kada to izrazimo stvaranjem nečega što predstavlja to povezivanje – kao što je pisanje pesme o nečemu tužnom kako bismo drugima preneli tugu zbog događaja ili situacije – kreativni smo na veoma ljudski način.
Generativni AI
Generativna AI uključuje algoritme strojnog učenja (ML) koji mogu naučiti skup pravila proučavajući veliku količinu postojećih podataka (nazvanih „trening podacima“) i koristeći naučena pravila za stvaranje nečega novog na temelju ulaza (nazvanog „podsticaj“).
Na primer, trenirajući se na 1.000 opisa „sunca“, mogao bi uspostaviti pravila koja kažu da postoji visoka verovatnoća da je „sunce“ vruće, masivno, žuto i otprilike 100 miliona milja daleko.
Stoga, kada se zatraži da stvori tekst koji opisuje sunce, ima sve potrebne informacije za to.
Isti se princip primenjuje ako se grafički generativni AI algoritam zatraži da nacrta sliku sunca ili ako se zvučni algoritam zatraži da napiše muziku inspirisanu suncem.
U ovom vrlo pojednostavljenom primeru, hipotetski AI algoritam koristi samo četiri parametra – toplinu, veličinu, boju i udaljenost od nas – za stvaranje sadržaja o suncu.
Jedan od najnaprednijih generativnih AI modela koji su danas dostupni – OpenAI GPT-4 – navodno je treniran na oko milijardu parametara. Tačni detalji skupa podataka za obuku nisu objavljeni, ali možemo pretpostaviti da zna puno više o suncu od hipotetskog modela koji smo koristili za naš primer.
To znači da može generisati sadržaj koji je daleko detaljniji, sofisticiraniji, dublji i, iz određenog ugla gledanja, kreativniji.
Ovo je test za GPT-4 (preko ChatGPT Plus-a) na upit „napiši haiku o Suncu“:
„Zlatni orao se uzdiže
Toplina grli Zemlju ispod
Život se budi sa svetlošću.“
Haiku je vrlo ograničeni oblik – zbog čega smatramo da je sposobnost dobre izrade kreativna.
Ali, čak i tako, algoritam je uspeo uklopiti impresivnu količinu znanja, ideja i koncepata u pesmu. To uključuje boju i oblik sunca, činjenicu da emituje toplinu, sjaji se na planetu Zemlju i time omogućava život.
Nisam pesnik, ali ja sam čovek – i imao bih velike poteškoće izražavanjem svih tih različitih koncepata u haiku strukturi od tri linije, pet-sedam-pet slogova. Znači li to da je algoritam kreativniji od mene? Iz čisto objektivnog gledišta, teško je tvrditi da nije!
Mogu li kompjuteri imati nove ideje?
Da bismo zaista došli do definitivnog odgovora na ovo pitanje, važno je zapamtiti jednu stvar: bez obzira na to koliko je impresivna poezija ili umetnost koju je stvorio računar, uvek se grade od blokova isklesanih iz podataka koji su korišćeni za njegovo obučavanje. Drugim rečima, on nije u stanju da stvarno ima „originalnu misao“ – da ima nove ideje koje su samo njegove. Da li su ljudi sposobni za to? Pa, kao što smo ranije pomenuli, imamo sposobnost koju nazivamo „mašta“, koju smatramo sposobnošću da stvorimo nove ideje i koncepte u našim glavama. Ali koliko naših sopstvenih originalnih misli proizilazi iz stvari koje smo već videli, čuli, pročitali, doživeli ili naučili? Kako smo već pokrili, funkcionisanje ljudskog mozga je i dalje uglavnom misterija, čak i za psihologe i neurologe.
Ali jedna stvar koju mislimo da može da se kaže o tome kako se razlikujemo od mašina u ovom pogledu jeste da su veze koje pravimo između stvari koje smo prethodno doživeli i novih ideja koje stvaramo nešto što ima veze sa našom ljudskošću. To su stvari koje smo prethodno videli, čuli i pročitali (naši sopstveni „podaci za obuku“), ali filtrirani kroz sočiva naših sopstvenih percepcija, osećanja, verovanja i iskustava – drugim rečima, našu ljudskost.
Ipak, mislimo da se može primetiti da razlike između nas i mašina u ovom pogledu leže u tome što su osećanja, verovanja i iskustva ono što nas čini onim što jesmo – ljudskim bićima. Generativni algoritmi veza prave na sličan način, ali to čine na potpuno probabilistički i mehanizovan način – jednostavno određujući koje reči ili koncepti su najčešće povezani. ChatGPT Plus može da zna da sunce emituje toplotu i svetlost i da čini mogućim postojanje života. Ali nema svoje lične misli, osećanja i sećanja o suncu na isti način kao što ih imamo vi ili ja.
Iluzija kreativnosti
Čini se da danas najbolji način da se sažme razlika između ljudske kreativnosti i kreativnosti mašina jeste da se ljudska kreativnost smatra originalnim izvorom, a kreativnost mašina najbolje se smatra emulacijom ili iluzijom ljudske kreativnosti. Digitalno proširenje naše sposobnosti da se izrazimo, generišemo nove ideje i inspirišemo emocionalnu reakciju od naše publike.
Uostalom, bez ljudi koji stvaraju podatke koji se koriste za treniranje naizgled visoko kreativne mašinske inteligencije kao što su Dall-E i GPT-4, oni ne bi bili sposobni da „stvore“ ništa impresivnije od slučajnog niza reči ili dečijeg crteža.
Međutim, generativna AI je nedvojbeno najbliža mašinama koje se mogu smatrati kreativnim, a rasprava o tome je li to slučaj ili ne, u ovom trenutku, zapravo je samo pitanje semantike.
Kako vreme odmiče, a AI postaje još sposobnija, naša definicija „kreativnosti“ – koju koristimo kako bismo odgovorili na pitanje koje ovde razmatramo – će se nedvojbeno promeniti. Možda ćemo otkriti da se i sama ljudska kreativnost menja – kako bismo pronašli načine na koje možemo da se izrazimo koji i dalje prevazilaze ono što su mašine sposobne.
To bi moglo dati novi podsticaj za razmišljanje o tome šta nas čini ljudima – pitanje koje mnogi smatraju ključnim za umetnost koju smo stvorili – kao i nove oblike umetnosti i kreativnog izražavanja.
Jedno što možemo reći sa sigurnošću jeste da će nas prisiljavanje da preispitamo naše ideje o tome šta predstavlja umetnost, izražavanje i kreativnost biti samo jedan od mnogih turbulentnih efekata koje će AI imati na društvo u godinama koje dolaze. I ako je rezultat toga da bolje razumemo šta nas čini ljudskim bićima, to po sebi bi moglo imati sve vrste posledica za to kako živimo u budućnosti.