ИИ часто оценивают по тому, насколько он ускоряет задачи. В новом исследовании этот критерий отодвинули в сторону и посмотрели, как система влияет на ход мыслей и выборы людей в креативной работе.

SciTechDaily сообщил о крупном исследовании, проведенном в Университете Суонси (Swansea University). Ученые с факультета компьютерных наук изучили совместную работу людей и ИИ в задачах креативного дизайна. В онлайн-эксперименте участвовали более 800 человек. Все они создавали виртуальные концепты автомобилей с помощью ИИ-инструмента.

Система принципиально не стремилась к выдаче одного оптимального варианта. Она использовала подход MAP-Elites — метод, при котором формируется карта разных решений по нескольким характеристикам. В результате участникам показывали галереи с широким диапазоном форм: от прагматичных и функциональных до необычных и откровенно неудачных.

Именно этот формат оказался ключевым. Как отметил ведущий автор работы Шон Уолтон (Sean Walton) из Института Тьюринга (Alan Turing Institute), пользователи дольше перебирали идеи, чаще меняли направление работы и не останавливались на первом выбранном варианте. ИИ не подгонял. Он давал повод попробовать что-то другое.

Отдельно исследователи указали на проблему оценки ИИ-инструментов. Они считают, что привычные количественные метрики плохо показывают, как система влияет на креативную работу. В эксперименте важнее оказалось не то, насколько быстро человек двигался к результату, а то, что наличие разных, в том числе неудачных идей помогало выйти из шаблонного мышления и чаще экспериментировать.